物理AI基础设施领域迎来新动态，飞捷科思近日宣布完成数亿元A1轮融资。本轮融资阵容强大，由老股东泰达科投携手海松资本、复旦科创共同领投，毅达资本、优势资本、踊跃资本、汇融基金、财鑫资本、湘江国投作为新增投资方参与其中。同时，云启资本、硅港资本、中赢创投、常垒创投等现有股东也选择继续追加投资。此次融资资金将主要用于核心技术迭代、产品规模化落地以及产业生态建设。
飞捷科思虽创立于2024年8月，但发展势头迅猛。今年5月，该公司就已宣布完成数亿元Pre-A3轮融资，该轮融资由致道资本、云启资本联合领投，东方富海、硅港资本等持续加码跟投，泰达基金、常垒创投、长石资本、磐谷创投、中赢创投等多家投资机构也联合参与其中。
飞捷科思专注于打造全栈物理AI支撑技术体系，其核心包括新一代通用物理仿真引擎、具身智能仿真训练平台，以及全模态物理AI基础模型与新一代物理世界模型。公司创始人张立华教授履历丰富，他是复旦大学智能机器人与先进制造创新学院副院长、智能机器人研究院常务副院长，本硕博均毕业于清华大学，本科为自动控制专业，研究生和博士阶段专攻控制理论与控制工程，还曾担任英伟达PhysX物理引擎研发团队负责人。
公司联合创始人兼CTO杨鼎康同样实力出众，他是复旦大学博士，香港中文大学MMLab博士后，聚焦于物理AI与具身智能、多模态/全模态感知与交互研究，曾是字节跳动视觉语言基础模型算法研究员，还入选过华为天才少年等顶尖人才计划。公司核心团队成员多来自清北复交等顶尖高校，在物理仿真、具身智能、多模态大模型等领域深耕多年，兼具深厚的技术积淀和产业落地经验。
今年7月，飞捷科思开源了Fysiverse-3D管线。该系统以一张RGB图像和少量用户提示为输入，能实现物体及其关系的自动理解，恢复出多个可独立编辑的三维对象与场景布局，再通过视觉对齐、接触校正和重力稳定化，最终输出可用于物理仿真、交互系统和机器人任务的仿真就绪场景。其具体过程分为多个步骤：首先系统要理解场景，对图像中的独立物体进行分割，为每个对象建立贯穿分割、三维生成和物理仿真的一致身份，识别物体类别、用途和空间关系，构建场景语义关系图；接着为每个对象生成独立三维模型，同步估计其在场景中的位置、朝向和尺度比例，输出具有基本空间结构的完整初始场景；之后，系统从输入图像对应的视角重新渲染生成场景，将物体轮廓、中心位置和投影面积与原图比较，优化校正相机与整体场景的视角关系，再逐个调整物体的位置、姿态和尺度；由于视觉一致不代表三维接触关系正确，系统还需进行校正，在检测穿插与间隙时，对于“放置在上方”“安装于表面”等支撑关系，优先沿合理方向调整，使上方对象落到支撑面，对于语义上不应接触的对象，确认真实穿插后进行分离；完成视觉与接触校正后，场景被放入物理引擎并施加重力，悬空对象自然下落，轻微接触偏差得到调整，系统同时观察是否出现明显倾倒、滑移或坍塌，最终输出在基础碰撞与重力条件下能够保持稳定的场景状态。
在下一代世界模型的竞争方面，飞捷科思CTO杨鼎康认为，竞争将从画面质量进一步走向世界状态与因果推演能力。针对当前数据驱动的世界模型普遍存在的“物理幻觉、推理失效、非标场景崩坏”等问题，飞捷科思以Fysics可微分物理引擎为底座，打造了遵循真实世界物理规律的物理世界模型Fysiverse。该模型提出“显式物理模拟器×生成式渲染器”的系统路径，以可计算的物理状态作为中间层，以可微分物理引擎作为世界演化机制，以渲染器作为视觉表达层，将世界模型的计算链路重构为“观测—状态—物理演化—视觉呈现”。
Fysiverse首先解决“世界状态从哪里来”的问题，系统针对场景观测进行解耦，分离前景物体与背景上下文，恢复物体的三维几何，补全可用于接触、遮挡和碰撞计算的空间结构，将二维画面中的物体还原为能参与物理计算的三维场景。完成世界状态重建后，Fysiverse依托自研的Fysics可微分物理引擎，对场景中的运动与交互进行显式推演。通过统一物理求解框架，Fysics覆盖刚体、软体、流体和颗粒等多种物质形态，并处理它们之间的耦合交互，能从小球滚动、积木倒塌等基础运动延伸至柔性形变、流体飞溅等更复杂的动态过程。最后，Fysiverse从物理仿真的动态状态中提取几何、运动、遮挡与接触等结构化信息，形成面向视频生成模型的多模态物理条件，让生成模型能在明确的物理推演结果上完成视觉呈现。
随着本轮融资落地，飞捷科思表示将持续深耕全栈自研技术，依托产业联合体整合上下游资源，不断夯实国产物理AI技术底座。
