当前数据驱动的AI世界模型面临一个共同的尴尬：它们可以生成逼真的视觉画面，但在物理规律理解上却常常犯低级错误。一个球撞到墙上应该弹回来，AI生成的结果却是球穿过墙壁继续飞行。一辆车急转弯时应该受到离心力影响，AI呈现的画面却是车身毫无反应地稳稳飘过。这种"看着像那么回事，但物理上完全错误"的问题，在学术界被称为"物理幻觉"。7月19日在WAIC 2026物理智能创新生态论坛上，飞捷科思即将全球首发的新一代物理世界模型Fysiverse，正是要从底层架构上解决这一顽疾。
为什么当前的AI世界模型普遍存在物理幻觉？原因在于它们的训练方式是"用视频学物理"，大模型从海量的互联网视频中学习物体运动的模式，但这些视频本身只是对物理过程的视觉记录，并不包含力的计算、能量守恒和动量守恒等物理内核。模型学到的只是"看起来像什么"，而不是"物理上是什么"。数据驱动模型在应对训练数据中见过的场景时表现尚可，一旦遇到训练集中罕见或未见的物理场景，就极易出现荒谬的结果，"推理失效"几乎不可避免。
飞捷科斯研发团队选择的是一条截然不同的技术路线：与其让AI从视频数据中"猜"物理规律，不如直接在模型架构中嵌入物理仿真引擎。Fysiverse的核心是一套名为"Fysics"的自主研发可微分物理仿真引擎，它用数学上精确的方式模拟力、运动、碰撞和形变等物理过程，并将这些物理约束作为模型训练和推理的内置条件。这个思路听起来很直接，但实现起来技术难度极高，因为物理仿真引擎必须同时满足"高精度"和"可微分"两个要求。高精度意味着计算量巨大，可微分则要求所有计算步骤都能对输入求导，以便与深度学习框架融合，这在软件架构层面是一个工程挑战。
Fysiverse的可微分物理仿真引擎在设计上采取了分层架构。底层是刚性体动力学的并行求解器，能够在一毫秒内完成数千个物体的碰撞检测和响应计算；中间层是柔性体仿真模块，基于位置动力学和有限元方法模拟弹性变形和流体运动；顶层是物理约束的深度网络接口层，将底层仿真的物理量通过可微分操作映射为神经网络的输入特征。在标准的球体碰撞测试中，Fysiverse生成的物理场景中球体运动轨迹的物理定律遵循度达到99.3%，而传统数据驱动模型仅为67.8%。
更重要的是，Fysiverse在应对"非标场景"时表现出了极强的鲁棒性。所谓非标场景，是指训练数据中极少出现或完全没出现过的场景，比如在月球重力下跳高的运动轨迹、或者超高粘度液体中的物体运动。传统数据驱动模型每逢此类场景几乎必然崩坏，而Fysiverse则依靠物理引擎的泛化能力，即使从未在训练中见过月球重力，也能根据牛顿力学定律精确计算出跳高运动员在月球上的运动轨迹，误差率控制在3%以内。这种"知其所以然"的能力是Fysiverse区别于所有现有数据驱动世界模型的最根本特征。
Fysiverse的发布直接面向三大应用场景。第一个是机器人仿真训练，机器人需要在虚拟环境中做大量训练才能学会在真实世界中执行任务。传统的数据驱动仿真环境在物理真实性上存在明显缺陷，机器人在仿真中学会的操作在切换到真实环境后经常失效。Fysiverse的高精度物理仿真可以显著降低这种"仿真到现实的鸿沟"，让机器人在虚拟环境中的训练效果更贴近真实。
第二个是影视和游戏行业的特效制作。目前影视特效中大量的物理模拟计算耗时且昂贵，Fysiverse通过AI加速物理仿真，可以将一段3秒钟的爆炸特效计算时间从传统方法的15小时压缩至37分钟，同时保持比传统AI生成方法更高的物理准确性。第三个是自动驾驶仿真测试。在自动驾驶领域，需要一个高保真的物理仿真环境来测试车辆在各种极端情况下的反应。Fysiverse的物理引擎可以精确模拟不同路面摩擦系数下的刹车距离、不同风速下的车辆稳定性，为自动驾驶算法提供更可靠的测试环境。飞捷科思表示，将在2026年第四季度开放Fysiverse开发平台的公测，届时开发者和企业可以申请接入，并同步开源物理引擎的核心模块。
Fysiverse的发布是AI三维建模从"视觉生成"迈向"物理仿真"的一次跃迁。当前AI建模领域的竞争主要集中在3D资产生成的速度和精度上：谁能更快地生成更精细的模型，谁就能占据市场。但随着生成速度和精度的持续提升，制约AI建模产业化落地的下一个瓶颈正在浮出水面，模型能否在物理世界中"站得住、走得稳"。
英伟达的Omniverse和物理AI平台已经在这一方向上发力，但Omniverse的重心在于将物理仿真作为服务的"平台层"，而Fysiverse的差异化在于将物理引擎深度嵌入模型架构的"内核层"。这种差异决定了Fysiverse在生成端就能保证物理一致性，而不是在生成之后再做物理验证。复旦大学长聘特聘教授、飞捷科思创始人张立华在论坛上指出："中国人工智能产业的发展重心正从数字内容生成赛道转向能够深度作用于实体物理世界的物理智能领域。"Fysiverse作为国内首款物理原生世界模型，代表了中国在这一前沿方向的自主创新实力。随着WAIC 2026正式发布，物理AI与AI建模的融合将成为下半年的产业热点，从而重塑整个AI三维内容创作与仿真产业的格局。