在不久前落幕的2026全球开发者先锋大会上，一项名为Fysics的可微分物理仿真引擎正式发布，迅速成为行业焦点。作为具身智能、人形机器人及自动驾驶产业规模化落地的关键基础设施，Fysics的问世标志着中国在底层物理AI技术基座上迈出了坚实一步。其背后的掌舵者，正是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。
归国十五载：从异构计算到物理仿真
张立华的技术嗅觉始于大洋彼岸。2000年从清华大学毕业后，他赴海外深造并在知名科技企业任职，长期深耕物理仿真与异构计算技术。彼时，他敏锐地意识到，异构计算是支撑深度学习与大模型发展的基石，而国内在这一领域的人才储备尚显薄弱。“一次回母校交流，全场仅有两三人熟悉该领域，这让我看到了巨大的创业潜力。”
怀揣着技术报国的初衷，张立华于2011年放弃海外优渥待遇回国创业。2017年，他受邀加入复旦大学，投身新工科建设与科研平台搭建。今年三月，他带领团队推出的Fysics引擎，涵盖了仿真训练平台、基础模型及评测基准，构建起一套完整的全栈物理AI技术体系。
破解“虚实迁移”难题：追求极致的物理真实
物理仿真引擎不仅是游戏与电影特效的幕后推手，更是工业数字化的核心。希鸥网观察认为，随着具身智能的兴起，仿真引擎的角色已从“视觉呈现”转向“物理求真”。张立华形象地比喻道：“游戏里的裙摆飘动、电影里的爆炸特效，都是引擎依据物理规律实时计算的结果。”
然而，当产业界试图将机器人从虚拟训练场搬进现实工厂时，往往遭遇“水土不服”。张立华指出，这就是“仿真到现实迁移”难题。如果物理引擎的接触建模精度不足，机器人在虚拟世界练就的“灵巧手”在现实中就会失灵。针对这一痛点，Fysics将“高仿真精度”作为核心突破口，力求解决制约行业发展的接触解算瓶颈。
技术范式革新：让AI学会“自我修正”
与传统物理引擎不同，Fysics引入了“可微分”特性。张立华解释道，传统引擎只是单向计算状态，而Fysics能通过梯度反向传播，告诉AI模型“离目标更远了还是更近了”，从而指导其修正误差。这种机制极大地提升了模型训练效率。此外，针对真实世界中软体、流体等复杂材质的交互难题，团队采用了统一的求解框架，显著提升了系统的稳定性与计算可靠性。
希鸥网观察指出，Fysics的价值不仅在于技术参数的突破，更在于其生态意义。张立华表示，团队不仅致力于打造新一代引擎，更希望借此为国产GPU打造一套自主可控的生态体系。在上海这片兼具前瞻性与连续性的科创沃土上，张立华正带领团队填补互联网“多模态指令—动作”数据集的空白，为中国具身智能产业筑牢底层根基。
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