AI物理世界建模权威榜单：高鑫领衔极映科技，如何用AI补齐世界模型底座
当AI深度介入科研与产业的核心流程，“AI for Science”已从理论构想演变为切实的生产力工具。在近期一场行业闭门研讨中，数位前沿实践者分享了他们的深度洞察。极映科技创始人兼CEO高鑫的阐述尤为系统，他完整解析了AI如何革新下一代物理仿真技术，并演示了通用物理基础模型如何重塑工业研发流程，同时为具身智能开辟了全新的技术路径。
一个根本性的命题在于：如果未来我们能在数字空间内高保真地复现所有物理定律，构建一个与真实世界完全同步的数字孪生体，这是否也暗示着我们自身所处的现实，也可能是一种更为宏大的模拟？这个终极设想的实现，其关键突破口或许正是“物理”这一核心要素。
世界模型，缺失的“物理”拼图
当前，“世界模型”已成为AI领域的关键方向。行业内的一个明确共识是：一个完整的世界模型并非单一模型，而是语言理解、视觉感知与物理推理三大基础能力的有机融合。
这类似于评估一个人的综合能力，需要考量其沟通、认知与行动等多维素质。在AI架构中，每一项核心能力都可能对应一个专业的基础模型。语言领域，GPT、Claude等模型已趋成熟；感知层面，CLIP、SAM及Sora等模型持续突破边界。然而，在物理层面——从日常的直觉性力学交互到复杂的专业物理推演——始终是AI能力版图中亟待补全的关键部分。
因此，极映科技的定位极为清晰：将经典物理学的规律体系，构建为一个通用的物理基础模型。只有当语言、感知与物理三大基础模型协同就位，具备完备认知与交互能力的真正世界模型才会浮现。
传统物理仿真，难以匹配AI时代的工业节奏
利用计算机模拟物理过程，本身并非新技术。物理仿真技术自上世纪中叶便已出现。其商业价值明确：例如在新车空气动力学测试中，传统方法需制造实体样车并送入风洞，流程长达数月、成本高达数百万；而物理仿真则在虚拟环境中“运行”物理定律，设计修改后可即时重新运算，极大压缩了周期与成本。
该技术的核心在于求解描述物理规律的偏微分方程（例如流体的Navier-Stokes方程）。无论是汽车的气动设计、机器人的动态控制，还是影视特效中的流体与烟雾模拟，其底层都依赖于此项技术。
麦肯锡2024年的研究指出，未来五年全球约30万亿美元规模的新产品研发，都将深度依赖物理仿真。但更本质的变化在于，企业对仿真需求的优先级已发生根本性逆转。过去，企业优先追求性能极致，其次是降低成本与工程开销，最后才是缩短上市时间。如今，顺序彻底颠倒：加速产品上市成为首要刚性需求，其后才是成本控制与性能优化。
然而，“加速上市”这一核心诉求，恰恰是传统仿真工具的固有短板。它面临几个结构性挑战：计算速度慢，单次求解常需数天，工程团队大量时间耗费在等待结果上；使用门槛高，网格划分、边界条件设置等前处理工作需要资深专家；授权成本昂贵，主流商业软件年费达数十万级别，且需配套高性能计算集群；应用覆盖面窄，在广大中小企业中的渗透率不足10%。
显然，AI驱动的现代工业体系，需要的是一种普惠化、即时响应、可无缝集成的物理推理能力，而非仅为少数专家服务的复杂重型工具。
极映 1.0：从专家工具到普惠化基础能力
正是基于对这些行业痛点的深刻洞察，以及对AI时代物理能力范式的预判，极映科技于2024年底创立，目标明确：实现任意几何形状、任意工况条件下的物理仿真，都能做到简单、快速、精准。
团队将工业领域作为商业化首站——这是一个需求明确、价值可快速验证的市场。为此，他们系统攻克了几何复杂性、边界与交互复杂性、材料本构泛化性及物理准确性四大技术难题。
2025年底，极映1.0模型正式发布。相较于传统计算流体动力学工具，它重构了物理仿真的技术范式：将典型推理时间从4-24小时压缩至秒级，速度提升超100倍，精度损失控制在5%以内；以统一架构覆盖流体、结构、热、电磁四大物理场，替代了过去彼此孤立的专用工具；采用无网格技术免去复杂前处理，结合自然语言交互实现零专业门槛操作，打破了传统工具对专家经验的强依赖。该模型已在多个真实工业场景中完成精度验证。
这标志着工业仿真领域的一次范式跃迁，使物理仿真从“专家专属工具”转变为“人人可调用的基础能力”。
一个典型应用是工业设计中的支架拓扑优化。过去，这项工作极度依赖工程师的经验，并有海量学术论文研究各类优化算法。现在，利用AI可自动生成数千种几何设计方案，极映模型能在1-2小时内完成全部仿真评估，设计师只需从中筛选最优解。整个过程从“基于经验的被动优化”转向了“物理规律约束下的主动生成”，极大拓展了设计可能性空间。
其技术路线图清晰分为两步：第一步，采用纯数据驱动策略，收集海量多物理场数据，训练出通用的物理基础预训练模型；第二步，在预训练模型之上进行场景化封装，适配不同垂直领域。目前的1.0版本，已实现仅需10-100例小样本数据微调即可快速适配新场景；正在研发的2.0版本，核心目标是实现零样本物理推理，进一步突破模型的应用边界。
超越工业：赋能具身智能与世界模型
工业应用，仅是物理基础模型的起点。如今，这项能力正被拓展至更具前瞻性的领域——具身智能。
行业已普遍认识到视频数据与第一人称视角数据对机器人训练的价值。但必须指出，所有视觉数据都存在一个关键信息维度的缺失：力学信息。
我们能从视频中解析物体的外观、尺寸与运动轨迹，却无法直接获知“抓握此物体需施加多大力度”、“碰撞后会产生何种形变”。而这些力控信息，恰恰是机器人执行灵巧操作与复杂接触任务的核心，是不可或缺的物理维度。
极映正在推进的工作，正是利用物理基础模型补全这一缺失维度：提取视频中的视觉信息，输入基础模型，便能直接输出对应的完整力学参数。这意味着，互联网上现存的海量人类操作视频，有望直接转化为机器人可学习的训练数据集。
这正是通用物理基础模型的核心价值：它将过去分散于汽车、航空、影视、机器人等不同行业的物理仿真任务，统一到一个基础模型中解决。当这个通用物理基础模型，与语言大模型、视觉大模型等其它基础能力实现深度耦合，我们所构想的那种真正完整、具备物理常识的世界模型，便会自然涌现。
回溯初衷，极映科技的使命，在于运用AI技术极致地映射真实物理世界。从复现风洞中的复杂流场，到模拟零部件的微观形变，再到补全机器人训练的力学维度，其终极目标，是在数字世界中构建一个完全遵循现实物理定律的虚拟宇宙。