在半导体与航空航天领域，物理仿真长期受制于传统计算范式。工程师们不得不耗费数日进行复杂计算，在网格划分与参数调试中反复挣扎。这种低效状态正在被一家名为极映科技的公司打破——其研发的物理世界模型将仿真反馈周期从“天”级压缩至“秒”级，为工业研发带来颠覆性变革。
创始人高鑫的学术背景为这场变革埋下伏笔。这位迈阿密大学博士、密西根大学博士后，在十年前处理医学影像数据时便意识到：传统数值算法对几何质量的严苛要求，导致工程师需要手动点击数千次鼠标进行数据清洗。这种对创造力的消耗，让他开始思考如何突破物理仿真的底层范式。
2025年资本市场的动向印证了这种思考的前瞻性。新思科技以350亿美元收购仿真巨头ANSYS，PhysicsX、Neural Concept等AI工业软件公司相继完成亿美元级融资，标志着物理世界建模能力正在被重新估值。极映科技正是在这样的背景下完成数千万元种子轮及天使轮融资，其技术路线获得元禾璞华、未来光锥等机构的认可。
团队构成彰显着技术攻坚的底气。联合创始人邱康拥有航天科工副主任设计师经验，李福华则兼具机器人与半导体领域的双重博士后背景。三人累计超过30年的物理仿真与软件研发经验，精准覆盖了半导体与航空航天这两个对仿真精度要求最苛刻的领域。
区别于主流世界模型对视觉逼真的追求，极映选择了一条更艰难的道路。高鑫指出，当前多数模型仅能模拟物体运动表象，却无法解释物理本质。在芯片设计等场景中，微小偏差可能导致试产失败或安全风险，这要求模型必须严格遵循质量与能量守恒定律。为此，团队放弃传统物理场割裂体系，转而让AI直接学习偏微分方程的共性特征。
技术突破的背后是研发范式的彻底革新。在经历一年基于开源架构的摸索后，团队发现其泛化能力存在根本缺陷。这种认知促使他们推倒重来，自主研发出能直接处理物理守恒定律的神经网络架构。新模型在航空发动机支架设计优化等场景中，展现出百倍于传统方法的响应速度，同时保持R²>0.99的精度指标。
数据质量成为技术落地的关键壁垒。团队建立自动化质检体系，通过验证残差大小、解连续性等12项指标，确保训练数据纯度。这种对数据严谨性的追求，使得模型在FDA血流泵仿真等医疗场景中，与传统数值方法达到统计意义上的高度一致。
商业化路径体现出技术团队的务实态度。在半导体领域，极映选择从设计方案的快速比选切入，帮助工程师从成百上千种候选方案中筛选最优解，再由传统软件进行最终验证。这种效率与严谨性的平衡方案，已产生单价数十万元的项目收入。
投资人看到的是更深层的产业变革。元禾璞华董事总经理陈瑜认为，该技术解决了多物理场仿真耗时长、成本高的行业痛点；未来光锥姬十三则指出，其应用前景横跨工业研发、具身智能与科学研究多个领域。这种跨领域价值，源于团队对物理本质的深刻理解——当模型能准确模拟真实世界的物理规律时，其技术框架自然具备向虚拟世界延伸的可能性。
在漕河泾的创业园区里，极映团队正在探索技术的更多可能性。与米哈游等游戏公司的交流，揭示出物理仿真在消费级市场的潜在需求。当仿真成本持续降低，个人用户在3D打印、DIY设计等领域将自然产生对物理真实性的需求，这或许会催生出新的应用生态。
高鑫用"极致映射"定义公司使命时，既指向芯片设计等工业场景，也包含着对虚拟世界的想象。当物理规律在数字空间中被完整复现，人类便获得了创造新世界的技术钥匙——这种可能性，正随着神经网络对偏微分方程的征服而逐渐清晰。
