近日，飞捷科思智能科技（Fysics AI）正式发布全球首个懂「物理定律」的全模态物理 AI 基础模型——OmniFysics。
近日，飞捷科思智能科技（Fysics AI）正式发布全球首个懂「物理定律」的全模态物理 AI 基础模型——OmniFysics，该模型以仅 3B 的参数量实现了物理感知与推理领域的创造性突破，成功破解了传统 AI 普遍存在的「物理幻觉」行业痛点，为具身智能、人形机器人等前沿领域的发展奠定核心技术底座。
随着人工智能技术向实用化升级，具身智能、人形机器人、工业仿真等领域迎来快速发展期，传统 AI 的「物理盲区」日益凸显。现有全模态 AI 模型虽能实现图像、音频、文本等多形式交互，却缺乏底层物理逻辑支撑，依赖海量数据的「死记硬背」来模仿视觉与运动规律，极易出现大量的「AI 幻觉」。与此同时，现有物理 AI 评测体系多局限于做题背公式的单一模式，无法有效检验模型在真实场景中的物理感知与推理能力，难以满足产业落地需求。飞捷科思智能科技（Fysics AI）OmniFysics 的推出，开创性地满足了全球 AI 业界向真正物理 AI 迈进的核心诉求。
据了解，作为全球首个懂「物理定律」的全模态物理 AI 基础模型——OmniFysics 的核心突破集中在技术创新与实用落地两大维度。该模型通过向底层架构注入高质量物理知识，让仅 3B 参数量的紧凑模型，在物理预测、属性识别、逻辑推理等核心指标上，不仅全面超越同量级开源模型，更成功击败部分 8B 参数量的主流模型，在音频、视频等多物理场景理解任务中评分均为全球第一。同时，其独创的「双中枢」数据生态，更是实现了物理 AI 精准度的关键支撑——静态中枢 FysicsAny 构建了首创的万物物理标签体系，为各类物体精准标注密度、弹性、摩擦力等核心物理属性，让 AI 能清晰认知「陶瓷坚硬、海绵有弹性、水流易流动」等基础物理常识；动态中枢 FysicsOmniCap 则通过视频与音频的协同训练，让 AI 能精准捕捉物理因果关系，比如通过物体撞击声判断材质硬度，通过运动轨迹预测受力变化，真正实现对物理规律的动态感知与推理。此外，该模型结合飞捷科思自主研发的可微分通用物理仿真引擎，构建起「虚拟标注-现实感知-模型优化」的完整闭环，进一步提升了物理推理的精准度与实用性。
图 1 全维度物理基准性能表现
图 2 全模态与视频基准性能表现
图 3 视觉多模态理解基准性能表现
图 4 音频理解基准性能表现
图 5 高保真物理感知的图像生成
为全面推进真正物理 AI 的快速落地，飞捷科思智能科技（Fysics AI）还同步推出了 FysicsEval - 全球首个全维度具身物理感知与逻辑推理评测基准，配合此前已发布的 FysicsWorld 物理 AI 全模态评测平台，将共同构成全球首个全维度智能物理评测体系，填补了现有物理 AI 评测脱离真实物理世界的行业空白，为全球 AI 研发团队提供了精准、高效的模型诊断工具，推动行业从追求参数规模向追求物理精准转型。
表 6 FysicsEval与现有物理评测基准的全方位对比
飞捷科思智能科技（Fysics AI）是国内唯一有能力自研面向具身智能的新一代可微分、多物理、多材质统一求解物理仿真引擎的厂商，同时全面适配国产 GPU，支持大规模并行仿真。「OmniFysics 的成功发布，标志着 AI 已经从单纯的『语义理解』迈向了更加严谨的『物理真实』，它将成为构建未来能真正理解并与现实物理世界互动的具身智能体的坚实底座」，公司创始人张立华教授表示，「未来团队将继续深耕物理 AI 领域，聚焦产业实际需求，推动技术与应用深度融合，不断突破核心技术瓶颈，为全球人工智能技术的高质量发展贡献中国智慧与中国方案」。
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