在飞捷科思智能科技（上海）有限公司的演示大厅，大屏幕上滚动播放着一个看似简单却意义非凡的视频：一个机器人不断尝试向篮筐中投送篮球，从最初毫无方向感地胡乱投篮，到逐渐调整姿态与力度，最终稳稳地将篮球送入篮筐中。
对于人类篮球运动员来说，这是举手之劳；对于机器人而言，这曾是横亘在虚拟与现实之间的一道天堑。
让机器人掌握“投篮”技能的硬核支撑，是我国首个可微分物理仿真引擎Fysics。该引擎的诞生，标志着我国实现物理AI底层核心技术的自主突破，在全球竞争中占据重要一席。
“十五五”规划纲要明确强化战略前沿领域科技布局，提出实施人工智能等科技战略部署，加快突破基础理论和底层技术，促进转化应用。
“AI下半场，是一场关于物理世界认知的竞赛。”复旦大学智能机器人与先进制造创新学院副院长、飞捷科思创始人张立华表示，未来3—5年，飞捷科思将打造“国产算力+自主引擎+开源生态”的完整链条，推动物理AI加速走向产业化。
核心突破：从“只算结果”升级为“自主纠错”
当AI学会看、写、生成之后，下一步要干什么？全球科技界给出的一致答案是：物理AI——让智能体真正理解重力、摩擦力、碰撞、形变等真实世界规则，实现自主推理、稳定交互、可靠决策。
“物理AI是人工智能从虚拟走向现实、从感知走向自由交互的必经之路，”张立华告诉科技日报记者，“它已成为全球AI产业竞争的战略制高点。”
在今年1月举行的国际消费电子展上，英伟达CEO黄仁勋在主旨演讲中17次提及物理AI这一概念。“从人形机器人、具身智能到工业数字孪生、自动驾驶，这些万亿级实体产业的智能化升级，都迫切需要能够与AI深度融合的物理仿真底层基座。”张立华说。
作为全球首个实时物理仿真商用方案、英伟达PhysX物理引擎的主要奠基人之一，张立华决心推动中国在这一关键核心技术上实现自主可控。“传统物理引擎不可微分、仿真精度不足，是长期制约行业发展的核心痛点。全球范围内具备可微分物理仿真引擎自研能力的企业屈指可数。”他说，“国内市场长期依赖国外物理引擎及仿真平台，自主可控需求迫切。”
在此前技术积累的基础上，张立华团队整合学校及企业的科研力量，成功研发出国内首款可微分物理引擎Fysics。
什么是“可微分”？张立华解释说，传统物理引擎如同一条单行道，只能正向模拟物体运动，无法反馈误差来源；而可微分物理引擎构建了一条双向通道，能够通过梯度反向传播，直接告诉系统哪里错了、该怎么改。
张立华以机器人投篮为例：如果没有投进，Fysics会通过可微分能力告诉机器人是力度大了还是角度偏了，让它自主调整策略。再加上精心设计的多物理材质统一求解框架及高精度接触解算，Fysics让机器人无需海量试错就能学会精准操作，真正实现仿真与现实无缝迁移，攻克了具身智能领域从仿真到现实的最棘手难题。
“我们让物理引擎从‘只算结果’升级为‘自主纠错’，打通了AI从仿真到现实的最后一公里。”张立华说。