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精确击穿了行业耐久悬而未决的 “准” 与 “快” 两大核肉痛点。

当具身智能与物理 AI 的产业热度持续攀升，落地难却成了全行业无法逃避的莫名：凭空环境里磨砺完好的策略，一上真机就相同失效；依赖云霄算力的部署决议，到了确凿利用就被蔓延与成本击碎……“仿得不准、算得太贵”成为物理AI从实验室走向施行、从demo演示走向确凿生产力的最大死结，把物理AI的落地旅途和鸿沟化商用卡在了“终末一公里”。

近期，这个行业公认的死结有望迎来最有劲的破局者。由北京大学数学科学学院教授、我国首位戈登・贝尔奖取得者杨超创办的壹零壹壹科技（1011.AI），带着运筹帷幄数学与高性能运筹帷幄领域二十年的深耕积蓄下场。在杨超教授看来，物理AI的落地窘境本色上是“算法—算力—场景”三者之间的系统性失配，通盘这个词行业需要从底层重构物理 AI 期间范式。

这支曾登顶人人超算之巅的团队，把外洋顶尖的数值秩序与并行运筹帷幄能力转动到物理 AI ，效率打造“高精度物理仿真+全栈高性能运筹帷幄”双根期间，精确击穿了行业耐久悬而未决的 “准” 与 “快” 两大核肉痛点。

老本的感觉时时最为猛烈。壹零壹壹公司自2026 年6月设立以来短期内已完成过亿元融资，成为物理 AI 基础法子赛说念最受讲理的新锐玩家。天神轮投资方包括峰瑞老本、华控基金、北京信息产业基金、上海昔时产业基金、说念禾耐久投资等头部阛阓化及国资机构，同期另有多家产业老本参与本轮投资。据悉，天神+轮也仍是在连接交割中。

一、物理 AI 的本色考题：不准不快，王人是畅谈

在杨超看来，物理 AI 与数字 AI 有着本色分野：数字 AI 的推演发生在凭空信息域，很是仅仅输出收尾的偏差；而物理 AI 要驱动实体机器东说念主与确凿宇宙交互，每一次运筹帷幄很是，王人会转动为确凿的物料损耗、产线停摆甚而安全风险。

从第一性旨趣启程，“准” 与 “快” 不是优化主张，而是物理 AI 落地的硬性入场券。

准，是收尾可靠的底线。握取力度差一牛、指引轨迹偏一毫米，任务就可能失败；宣战、形变、摩擦的运筹帷幄偏离确凿章程，仿真磨砺出的策略就无法在真机复用。

快，是及时扩充的前提。确凿场景中，物体滑落、宣战碰撞、产线流转王人发生在毫秒级，中枢遣散闭环必须在土产货完成，无法整个依赖云霄算力的传输与调遣。

但行业近况碰巧卡在这两个关隘。“准” 的层面，真机数据汇集是现时主流旅途，但成本高、周期长，顶点与危急场景无法复现，且数据质地高度依赖操作主说念主员水平，东说念主的能力即是数据质地的天花板。物理仿真本应是破局谜底，却堕入了两难：主流 AI 仿真大多脱胎于图形学引擎，天生以视觉不雅感为中枢，宣战、形变、流体等物理过程大批选定肖似处理，并不严格遵从物理定律，径直导致 Sim2Real（仿真到确凿）的鸿沟难以进取；

传统工业仿真精度豪阔，但运筹帷幄效率低了数个数目级，单次复杂仿真动辄耗时数天，根底无法撑持 AI 模子大鸿沟磨砺的数据需求。“图形学仿真不够准，工业仿真不够快。物理 AI 要往前走，必须有一套原生的、同期兼顾高精度与高效率的仿真引擎”， 杨超的判断直指行业本色。

“快” 的层面，多责怪地决议依赖汇注式云霄算力，可传输蔓延、汇集波动王人是不可控风险。更施行的问题是，工业产线有固定节拍、零卖场景有成本不绝，端侧算力不及、模子跑不动、时延压不住，就恒久匹配不了确凿功课的节拍。

准度决定能不成用，效率决定能不成鸿沟化。这两个死结不明开，物理 AI 就恒久走不出实验室 Demo 阶段。

二、破解 “准” 的艰难：从底层重作念原生物理仿真引擎

一支作念超算的团队为何能作念好物理仿真？谜底是能力同源。十年前杨超指挥团队在国产 “神威・太湖之光” 超等运筹帷幄机上，终了人人首个千万核可彭胀非静力大气能源学全隐式模拟，求解鸿沟非凡 7700 亿未知数，中枢要求即是：既准，又快。这套全隐式求解、多物理场耦合、大鸿沟并行运筹帷幄的底层能力，平移到物理 AI 场景，是自然的期间降维。

针对仿真失“准”的行业痛点，壹零壹壹自研了物理仿真引擎 “谐物”，从出生之初就跳出 “重画面、轻物理” 的行业惯性，把很是遣散邻接财富构建、物理求解到轨迹输出的全经由，打算只消一个：让数字宇宙的每一次交互，王人无尽面对确凿物理章程。

这套高保真能力，拆解为三个可落地的维度：

第一是财富真。不同于传统仿真只作念几何外不雅的 3D 模子，谐物搭建了隐秘刚体、铰接结构、柔体、布料与线缆、液体、颗粒等类别的数千个可复用物理财富，每一项王人附带完整的材料参数、物性属性与场景范围条目，是能确凿发生力学交互的数字实体，从源泉消减仿真偏差。

第二是引擎真。团队从底层自研求解器，严格遵从物理定律运筹帷幄宣战碰撞、摩擦形变、刚柔耦合、刚流耦合等复杂物理过程。机械臂握取柔性物件、机灵手操作海绵、物体在液体中浮千里等典型场景，王人能终了高置信度模拟，不再靠视觉效率 “充数”。

第三是轨迹真。依赖严谨的数学运筹帷幄，仿真输出的每一条动作轨迹，王人严格知足能源学不绝与扩充器极限，确保磨砺出的策略可径直向真机迁徙，从根底上幸免 “仿真满分、真机零分” 的莫名。

精度拉满的同期，成本并莫得情随事迁。团队通过自稳健建模、AI 加快数值秩序、隐式求解与大鸿沟并行运筹帷幄多维度协同优化，进一步终明晰“少算、快算、大步算、并行算”等中枢期间，在保证精度的前提下大幅压低运筹帷幄成本。现在公司的仿真平台，在求解精度置身行业第一梯队。更纷乱的是，团队莫得堕入“纯仿真”的顶点旅途。在杨超看来，仿真追求极致精度，但真机数据仍有不可替代的校准价值。两者造成正向轮回：用仿真低成本彭胀样本空间、生成超越东说念主类操气派俗的最优轨迹，用真机交互数据修正仿真参数、考据落地效率，才能确凿收缩 Sim2Real 的差距。“虚实和会，可能是这个行业所需达到的根人道结尾”，杨超说。

三、买通 “快” 的堵点：把超算能力千里到端侧

仿真抵制“磨砺对分离”的问题，高性能运筹帷幄则抵制 “落地贵不贵、跑不跑得动” 的问题。 壹零壹壹莫得把高性能运筹帷幄当成配套器具，而是行为颓落的根期间干线，打造了端侧高性能推理框架 “扶摇”，直戳“算得太贵”重要：无用堆砌华贵的高端硬件，也能跑出知足工业节拍的及时性能。

杨超有一个明确的判断：终了端侧高速推理、解脱对云霄算力的单一依赖，是物理 AI 走向确凿可落地的一齐硬门槛。这个判断的依据整个来自产业施行：工业产线的节拍不会等云霄传输蔓延，零卖场景的成本扛不住专属算力盒子，更庸碌的普惠场景，更不可能为每一台机器东说念主竖立高端旯旮算力。物理 AI 要鸿沟化，必须能在不同层级的硬件上，以可收受的成本跑出及时性能。

这种跨架构、跨算力层级的深度适配能力，价值远不啻于 “提速”：对机器东说念主企业而言，无用盲目升级硬件就能知足功课节拍要求，径直诽谤部署成本；对芯片厂商而言，软件优化能充分开释硬件后劲，快速拓宽物理 AI 的利用场景。既能为客户从简硬件成本，又能为客户提生产效率，这也恰是底层期间的中枢产业价值。

四、买卖化跑通：从生态到场景，全产业链考据落地

期间好不好，最终要看客户愿不肯意买单。设立短短数月，壹零壹壹的期间底座仍是快速拿到全产业链的落地考据。

在上游生态侧，公司已与头部大模子厂商开展仿真数据联结，获邀参与具身智能评测榜单的仿真环境共建，插足多家云厂商的仿真引擎供应商清单；端侧推理框架也与国内头部芯片厂商股东集适合配，共同优化旯旮算力下的开动性能。

不才游产业侧，这套全栈能力仍是落地零卖客户，开展深度联结。对场景方而言，物理 AI 落地的诉求高度一致：部署周期短、轮廓成本可控、能匹配确凿功课节拍。而壹零壹壹的期间组合碰巧精确射中需求：

高保真仿真大幅诽谤了真机数据汇集和决议调试的成本，新场景、新物体的适配周期大幅诽谤；

端侧推理优化保险了现场功课的效率与雄厚性，无用依赖云霄就能跑通生产经由。

相较于demo展示的行业深广，壹零壹壹仍是迈生产业落地的实质一步。

五、硬核且互异化的Infra能力收货多家头部阛阓化机构加持

物理 AI 赛说念从不缺见解与热度，但潮流退去，终究要追思产业本色。

“计谋与产业需求的共同推动，正在为中国物理AI掀开鸿沟化利用空间，其发展要点将进一步转向流畅确凿工况、可靠扩充当务，并在制造、能源、交通、航空航天等产业中创造可估计的提质增效价值。壹零壹壹选定的不是追求快速堆叠场景的故事性，而是千里下心打磨仿真与运筹帷幄两项根期间；不依赖前沿见解放大估值速即融资，而是用产业落地考据期间价值。这条路不喧嚣，但豪阔塌实；这条路不讨巧，但豪阔接近物理 AI 的本色。”——天神轮领投方，闻明投资东说念主峰瑞老本首创结伙东说念主李丰总结说念。

天神轮中枢投资方，华控基金董事长张扬补充说念：“关于一级阛阓而言，物理 AI 的投资逻辑也正在发生变化：从追赶场景利用的短期故事，转向布局底层基础法子的耐久价值。仿真与运筹帷幄是物理 AI 的通用底座，不依赖单一赛说念，却能赋能全场景，具备极强的复用性与产业穿透力。从用数学公式刻画物理章程，到用超算能奋发解复杂系统，再到用期间赋予机器东说念主确凿活动能力，壹零壹壹走的是一条 ‘从底层朝上击穿’ 的旅途。当行业王人在朝上卷利用、卷场景时，向下扎根底层期间的玩家，反而会构建起最深的护城河”。

硬科技创业从来不是一场短跑开yun体育网，而是一场需要耐烦与定力的马拉松。不错料思，跟着物理AI从实验室涌向千行百业，底层期间的厚度，最终将决定产业能走多远。而壹零壹壹正在作念的，即是为中国物理 AI 产业，筑牢确凿、高效的数字地基。