在人工智能领域，一场关于物理世界模型的革新正悄然兴起。一支中国团队在近期举办的世界人工智能大会物理智能创新生态论坛上，发布了名为Fysiverse的全新一代物理世界模型，为行业带来了颠覆性的突破。
传统世界模型虽能生成流畅画面，却常陷入“物理幻觉”的困境——杯子穿墙、水流消失、多米诺骨牌同步倒下等违背物理规律的现象屡见不鲜。这些问题的根源在于，数据驱动的模型仅能拟合像素分布，而无法理解重力、动量守恒等基础物理定律。飞捷科思团队选择了一条截然不同的技术路径：将物理引擎嵌入世界模型的核心架构。
Fysiverse的创新性体现在其独特的计算链路设计。该模型通过“观测-状态-物理演化-视觉呈现”四步流程，实现了从二维画面到三维物理世界的完整重构。首先，Fysiverse-3D模块将输入图像转换为包含几何形状、材质属性、质量分布等参数的可计算数字资产；随后，Fysics可微分物理引擎作为“因果中枢”，以统一求解框架模拟刚体碰撞、软体形变、流体运动等复杂物理现象；最终，Fysiverse-Video模块将计算结果渲染为视觉画面，确保渲染过程仅影响视觉表现而不干预底层物理逻辑。
发布会上，三组对比实验直观展现了Fysiverse的物理推演能力。在多米诺骨牌实验中，模型精准还原了第一个骨牌倾倒后力量逐级传递的完整过程，碰撞时序与动量传递完全符合真实物理；软体玩偶实验中，泰迪熊弹起后自然下落的轨迹、形态变化与能量耗散均呈现连续性；流体飞溅实验则完整呈现了水团从下落到触地破形、向外飞溅的全过程，其形态变化与运动响应与现实世界毫无二致。这些实验结果证明，Fysiverse已突破传统模型“视觉拟合”的局限，真正实现了对物理规律的深度理解。
技术突破之外，飞捷科思的开源决策引发行业震动。发布会前夕，团队宣布将Fysiverse-3D技术管线向全球开发者开放。这一系统支持单张图片输入，可全自动完成场景结构化重建与物理合理性校验，输出结果可直接导入仿真引擎用于机器人训练。作为全球首个端到端开源的物理世界模型技术管线，该决策标志着行业从“技术展示”向“生态共建”的重要转型。开发者不仅能验证模型性能，更可基于开源框架进行二次开发，推动物理AI技术的快速迭代。
当前，全球人工智能产业正经历从通用大模型向物理智能的关键转向。物理仿真、虚实融合、具身智能等技术领域成为新的竞争焦点。Fysiverse的出现，不仅为中国团队在世界模型赛道开辟了原创技术路线，更将物理AI从概念阶段推向工程化落地。该模型的价值不在于生成更多视觉内容，而在于将真实世界转化为可复用的物理AI资产——包括可仿真场景、可重复状态序列与闭环评测任务，为机器人训练、工业仿真等领域提供基础支撑。
这场由物理引擎驱动的革命，正在重新定义世界模型的发展方向。当AI开始理解“为什么杯子不会穿墙”而非仅仅“看起来杯子没有穿墙”，物理世界的数字化重构便迈出了关键一步。Fysiverse的实践表明，只有将物理规律融入模型底层逻辑，才能让虚拟与现实的边界真正消融。
