物理基础模型
让 AI懂物理
极映正在构建物理基础模型。让 AI 不只识别世界、描述世界，而是理解世界为什么这样运动，以及接下来会发生什么。
面向真实世界的物理智能
物理规律已有。把规律学进模型，让物理从“每次求解”变成“持续推理”。
极映 / 2026
01 / 理念
物理规律，
早已存在。
牛顿力学、麦克斯韦方程、连续介质力学……描述真实世界的基本规律并不会因为换了一辆车、一个机器人或一套工况而改变。真正重复的，是我们求解它们的方式。
02 / 为什么需要基础模型
规律只有一套。
问题却有无穷多个。
传统数值方法在每一个新问题上重新离散、迭代并求解。物理基础模型改变的是计算范式：把规律编码进模型，把昂贵的重复求解变成快速的条件推理。
传统求解器每个问题都要重来一次
求解器每次拿到问题，
都从方程重新算一遍。
输入
几何 · 材料 · 边界 · 工况
01
物理方程选取控制方程与本构关系
02
离散与组装网格、离散、矩阵构造
03
数值迭代每一个算例独立求解
输出
一个物理结果
换一个问题，重新执行一次。
物理基础模型学习一次 · 持续推理
让模型学会规律，
新的问题直接推理。
学习
物理规律与世界经验
编码
统一物理表征对象、物性、状态、约束、相互作用
模型
物理基础模型把规律本身留在模型中
推理
任意新条件下快速推理面向不同几何、材料、边界与任务
输出
持续产生物理预测
规律只需学习一次。之后持续推理。
范式转变
物理规律，
只需要学习一次。
学习一次，持续推理。
03 / 产品
物理基础模型
不是某一个行业的专用仿真器。模型建立对真实世界物理问题的统一表征：理解对象是什么、具有怎样的物性、处于什么状态、如何相互作用，并预测这些相互作用的结果。
输入 · 世界条件
把真实问题
交给模型
- 几何与空间关系
- 材料与物理属性
- 边界与环境条件
- 载荷与控制输入
- 任务与目标状态
核心 · 统一物理智能
极映
物理基础模型
物理基础模型
模型学习的是不同问题背后共享的物理结构，而不是记住某一个算例的答案。
输出 · 物理推理
直接预测
会发生什么
- 物理场分布
- 运动与变形
- 接触与作用力
- 状态演化
- 行为结果与风险
04 / 一套规律 · 多个世界
同一套物理规律，
进入不同世界。
工业、机器人、车辆与数字世界并不是五套孤立的问题。它们共享质量、力、运动、材料、接触、热、流体与电磁等基本物理结构。
01
工业
从物理场预测到设计优化，让工程问题从反复数值求解走向基础模型推理。
02
具身智能
理解物体物性、接触、力与动作结果，让机器人知道怎样与真实物体交互。
03
自动驾驶
从视觉场景理解进一步进入车辆、道路、环境与碰撞等真实动力学。
04
数字孪生
把实时数据与高速物理推理结合，持续估计系统状态并预测未来演化。
05
世界模型
为生成式世界模型补充真实物理约束，让未来不仅“看起来合理”，而且物理上成立。
05 / 验证
物理仿真，是基础模型最先被验证的能力。
今天，极映已经能够在复杂三维工业几何上直接进行物理场推理。这里展示的不是公司的边界，而是“物理规律进入模型”之后最先产生的实际价值。
真实汽车后门内板结构件 · 位移场推理极映物理基础模型
06 / 团队
关于我们
我们是来自密西根大学、清华大学、武汉大学的博士团队，拥有十年以上物理仿真与人工智能领域的科研与工程应用经验。
07 / 愿景
让 AI
真正进入
物理世界。
语言模型让 AI 理解信息。物理基础模型让 AI 理解真实世界。极映正在构建连接 AI 与物理世界的基础智能层。