（问题）近年来，具身智能、人形机器人等新兴方向持续升温，但从“能学会”到“能落地”仍有明显差距；业界普遍面临两类瓶颈：一是训练效率偏低，智能体仿真环境中难以快速迭代；二是仿真与真实世界存在偏差，迁移难度大，导致部署成本高、周期长，影响从实验室走向工业现场和消费场景的速度。 （原因）上述问题的一个关键技术原因在于物理仿真与学习训练长期相互割裂。许多传统物理引擎更侧重可视化与单次求解，端到端的可微能力不足，难以与学习算法形成闭环优化；同时，刚体、柔体、流体等多物理要素的统一建模与耦合求解难度较高，使复杂接触、材料属性、传感器噪声等关键因素难以高保真复现。由此带来的结果是训练样本消耗大、效果波动明显，Sim2Real迁移往往依赖大量手工调参与反复测试，工程门槛居高不下。 （影响）基于此，飞捷科思智能科技（上海）有限公司于3月27日发布可微分物理仿真引擎Fysics，并同步推出涵盖仿真训练平台、基础模型与评测基准的全栈技术体系。业内认为，这类底层基础设施完善，将直接影响我国在具身智能、机器人、自动驾驶与工业数字孪生等赛道的研发效率与产业化节奏：一上，可微、统一求解的仿真能力有望提升训练与优化效率，降低试错成本；另一方面，标准化评测与数据闭环体系有助于让不同技术路线可量化对比，减少“只看演示不看指标”的偏差，推动形成可复制的工程方法。 （对策）据介绍，Fysics从底层架构重构仿真逻辑，面向“仿真—训练—优化”建立闭环，强调多物理材质耦合的统一求解，并在接触解算、大规模并行仿真、异构算力适配等加强工程能力，目标是缓解AI系统与物理引擎难以联合学习、以及仿真与真实世界脱节等共性问题。与引擎同步亮相的MoziSim高保真具身智能仿真训练平台，覆盖场景构建、机器人与传感器仿真、Sim2Real迁移等流程，适配人形、四足、机械臂等多类机器人形态，提升从算法训练到部署落地的衔接效率。此外，企业还推出面向物理规律理解的基础模型及配套评测基准体系，强调用更严格的评测减少“语义作弊”，覆盖物理感知、因果推理与综合决策等能力维度，推动形成更可对比、可复现的研发评价体系。 （前景）多位产业界人士在活动现场表示，将围绕算力适配、场景落地与生态协同等方向深化合作，推动可微物理仿真、基础模型与具身智能在产业端加快应用。记者注意到，物理智能的竞争正在从单点算法比拼，转向“引擎—数据—模型—评测—工具链”的系统能力。未来一段时期，谁能在高保真仿真、可微优化、数据治理与评测标准上形成持续迭代的基础设施，谁就更可能率先打通从研发到规模化部署的路径。同时，行业也需关注标准开放、开发者生态建设与安全可靠等问题，让关键底座在更广泛场景中验证与完善，形成正向循环。
在全球人工智能竞争不断加剧的背景下，核心基础技术的自主创新愈发关键。Fysics引擎的发布不仅表明了我国在智能仿真领域的阶段性进展，也显示出本土科技企业在基础能力补齐上的投入与探索。随着新一代信息技术与实体经济继续融合，这类底层技术的持续迭代将成为重要支撑，助力更多应用加快走向规模化落地。