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光锥FAMILY丨极映科技发布全球首个零样本泛化固体力学物理基础模型

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近日,创立于2024年底的极映科技正式发布其物理基础模型最新进展:极映2.0-s固体力学物理基础模型。这意味着,模型无需针对新几何、新工况、新材料重新训练,即可在从未见过的问题上直接给出接近数值算法精度的物理场结果。

极映科技认为,极映2.0-s是迈向物理AI的重要一步:让AI不仅能够生成和理解语言、图像与空间,更开始具备对真实物理过程的建模、预测与验证能力。这一进展也标志着极映科技从工业级固体力学切入,正式探索“让AI懂物理”的基础模型路径。

为什么世界模型需要物理规律?

在当前的人工智能范式中,“世界模型”被寄予厚望。李飞飞、Yann LeCun、黄仁勋等全球科技领袖均不约而同地指出,空间智能与物理AI是连接现实与虚拟的桥梁。然而,现有世界模型大多建立在视频数据学习、三维重建和物体语义识别的基础上,主要学习物体“看起来”如何运动,追求的是视觉层面的合理性与交互层面的连贯性。

极映科技认为,真正面向现实世界的世界模型,不应只具备空间几何理解和物体识别能力,还必须具备对物理规律的建模与预测能力。无论是游戏中的碰撞、重力和流体效果,还是具身智能中的抓取、行走和环境交互,本质上都离不开物理规律。区别在于,不同应用场景对物理保真度的要求不同:游戏更关注视觉真实感和实时交互体验,具身智能更关注物理直觉和行为可执行性,而工业级仿真则要求结果能够被控制方程、边界条件、材料参数和实验数据严格验证。

因此,极映科技选择从工业这一对物理准确性要求最高、容错空间最小的领域切入,构建以真实物理规律和工程仿真数据为核心先验的物理世界基础模型。它的目标不是让虚拟世界“看起来正确”,而是让智能体能够理解并预测重力、摩擦、流体、热、应力等真实物理过程,使虚拟世界在物理层面具备可计算、可验证、可泛化的可信能力,并最终服务于工业设计、具身智能、游戏交互等更广泛的物理智能场景。

突破数值范式天花板,极映2.0-s固体力学模型

数值仿真(如有限元、有限体积法)是现代工程的基础工具,但其底层范式正逐渐成为工程创新的天花板。传统仿真流程重、耗时长,单次求解往往需要数小时到数天,且极度依赖专家经验。这导致工程师只能在有限的十几个经验方案里做优化,而无法在完整的设计空间里搜索最优解。

极映2.0-s固体力学模型的发布,从根本上改变了这一现状。极映选择固体力学(三维线弹性)作为首个覆盖的物理场,因为它是应用面最广、对应最真实且最高频的工程需求。从汽车的车身结构件与支架,到半导体封装在热-机械载荷下的基板应力,再到医疗植入物与器械的力学响应,几乎所有承力结构件都需要做应力、应变、刚度分析。该模型以大规模工程仿真数据与复杂三维几何数据为训练基础,能够直接从几何与工况出发,生成高保真的连续物理场结果,并输出具有工程意义的关键指标。


极映产品平台界面

极映2.0-s的核心突破在于其零样本(Zero shot)泛化能力。物理基础模型与上一代代理模型的分水岭,在于能否在训练分布之外保持精度。如果测试集的几何、边界条件、材料参数都与训练集高度相似,模型看起来准,实际只是在做插值——换一个真实客户的新零件就会失效。为此,极映在几何、边界条件、材料参数三个相互独立的维度上进行了严格的held-out验证。结果表明,即使面对训练集中未见过的几何结构、未见过的载荷约束组合,以及未覆盖的材料弹性模量区间,甚至三轴同时OOD(Out-of-Distribution,最贴近真实客户使用场景),极映2.0-s依然能够保持极高的精度。这种物理一致性与几何泛化性,使得工程级物理推理首次从高度专业化、强依赖人工经验的仿真工具,演进为可被广泛调用的基础智能能力。

一条被验证的复用路线,通向统一物理基础模型

极映2.0-s的发布,其意义远超一个单一的固体力学模型。正如极映科技团队所强调的,任何单一模型的性能都可能被复现、甚至被超越。真正难以复制的,是一条能够低成本、可重复地把新物理场“生产”出来的方法论与基础设施。

极映从底层为物理问题重新设计了模型架构,跨过了物理基础模型的四大技术门槛

首先是几何复杂性,模型实现了多尺度几何编码,能够统一表征任意复杂的三维几何。其次是边界与交互,模型能够感知接触、摩擦等物理边界,并处理多物理场耦合。第三是本构泛化性,通过数据驱动加物理约束,实现了跨材料、少样本的泛化。最后是物理准确性,确保结果稳定可控、长时间高精度且不耗散。极映跳出“解方程”的数值思维,将本源性的物理机制抽象成神经网络中的功能组件,让模型学习偏微分方程之间的共性。同时,极映建立了一套自动化的数据生产与质检流水线,从求解残差、场量的连续性,到物理边界的合理性,确保进入训练的数据具有绝对的纯度。

以固体力学为起点,极映完整跑通了“模型架构→数据集与质量体系→训练策略→泛化验证”的闭环。扩展到一个新物理场(如流体、热力、电磁),本质上是替换每个环节里物理相关的部分,而基础设施和方法论是复用的。这意味着,随着物理场的增加,边际成本将越来越低。极映2.0-s只是这条路线跑出的第一个成果。体现在命名上,后缀记录了当前模型覆盖的物理场,-s代表固体力学(solid)。后续极映将把流体(fluid)加入,即为极映2.0-sf,再加入热即为极映2.0-sft,依此类推。这不是一堆各管一个物理场的分立模型,而是同一个模型不断吸收新物理场,最终收敛为覆盖全部物理场的统一物理基础模型。

做物理这一块,构筑AGI的坚实底座

“AGI由基础能力叠加而成。我们做物理这一块。”这是极映科技的清晰定位。

极映科技由三位具备AI与物理仿真背景的博士联合创立,团队横跨机器人、半导体、医疗等交叉领域,形成了算法、仿真与产业应用深度融合的核心能力栈。

从2026年的场景落地(V1.0少样本微调模型全面上线),到2027年的规模化拓展(V2.0全面上线,核心物理场全泛化),再到2028年及以后的通用基础模型阶段(构建通用物理基础模型基座),极映有着明确的三年路线图。

极映物理基础模型不仅是工业软件的重构者,更是未来世界模型的物理内核。一个底座,多个应用,底座每迭代一次,所有应用同步受益。它将为数字孪生、复杂系统预测以及具身智能提供可信的物理约束。当机器人不仅拥有视觉,还能拥有对重力、碰撞、摩擦的“物理直觉”时,当虚拟世界不仅看起来逼真,而且物理规律精准无误时,我们将真正步入一个由物理AI驱动的全新时代。补上世界模型这关键一环,极映科技正走在最前沿。

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