泉源：男生高考认科场发明课堂就自己1人作者： 包祯靖：

光锥FAMILY丨极映科技宣布全球首个零样本泛化固体力学物理基础模子

克日，，，建设于2024年底的极映科技正式宣布其物理基础模子最新希望：极映2.0-s固体力学物理基础模子。。这意味着，，，模子无需针对新几何、新工况、新质料重新训练，，，即可在从未见过的问题上直接给出靠近数值算法精度的物理场效果。。

极映科技以为，，，极映2.0-s是迈向物理AI的主要一步：让AI不但能够天生和明确语言、图像与空间，，，更最先具备对真实物理历程的建模、展望与验证能力。。这一希望也标记着极映科技从工业级固体力学切入，，，正式探索“让AI懂物理”的基础模子路径。。

为什么天下模子需要物理纪律？？？？？

在目今的人工智能范式中，，，“天下模子”被寄予厚望。。李飞飞、Yann LeCun、黄仁勋等全球科技首脑均不约而同地指出，，，空间智能与物理AI是毗连现实与虚拟的桥梁。。然而，，，现有天下模子大多建设在视频数据学习、三维重修和物体语义识别的基础上，，，主要学习物体“看起来”怎样运动，，，追求的是视觉层面的合理性与交互层面的连贯性。。

极映科技以为，，，真正面向现实天下的天下模子，，，不应只具备空间几何明确和物体识别能力，，，还必需具备对物理纪律的建模与展望能力。。无论是游戏中的碰撞、重力和流体效果，，，照旧具身智能中的抓取、行走和情形交互，，，实质上都离不开物理纪律。。区别在于，，，差别应用场景对物理保真度的要求差别：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效果能够被控制方程、界线条件、质料参数和实验数据严酷验证。。

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，，，构建以真实物理纪律和工程仿真数据为焦点先验的物理天下基础模子。。它的目的不是让虚拟天下“看起来准确”，，，而是让智能体能够明确并展望重力、摩擦、流体、热、应力等真实物理历程，，，使虚拟天下在物理层面具备可盘算、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、游戏交互等更普遍的物理智能场景。。

突破数值范式天花板，，，极映2.0-s固体力学模子

数值仿真（若有限元、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立异的天花板。。古板仿真流程重、耗时长，，，单次求解往往需要数小时到数天，，，且极端依赖专家履历。。这导致工程师只能在有限的十几个履历方案里做优化，，，而无法在完整的设计空间里搜索最优解。。

极映2.0-s固体力学模子的宣布，，，从基础上改变了这一现状。。极映选择固体力学（三维线弹性）作为首个笼罩的物理场，，，由于它是应用面最广、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，，，险些所有承力结构件都需要做应力、应变、刚度剖析。。该模子以大规模工程仿真数据与重大三维几何数据为训练基础，，，能够直接从几何与工况出发，，，天生高保真的一连物理场效果，，，并输出具有工程意义的要害指标。。

极映产品平台界面

极映2.0-s的焦点突破在于其零样本（Zero shot）泛化能力。。物理基础模子与上一代署理模子的分水岭，，，在于能否在训练漫衍之外坚持精度。。若是测试集的几何、界线条件、质料参数都与训练集高度相似，，，模子看起来准，，，现实只是在做插值——换一个真实客户的新零件就会失效。。为此，，，极映在几何、界线条件、质料参数三个相互自力的维度上举行了严酷的held-out验证。。效果批注，，，纵然面临训练集中未见过的几何结构、未见过的载荷约束组合，，，以及未笼罩的质料弹性模量区间，，，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依然能够坚持极高的精度。。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、强依赖人工履历的仿真工具，，，演进为可被普遍挪用的基础智能能力。。

一条被验证的复用蹊径，，，通向统一物理基础模子

极映2.0-s的宣布，，，其意义远超一个简单的固体力学模子。。正如极映科技团队所强调的，，，任何简单模子的性能都可能被复现、甚至被逾越。。真正难以复制的，，，是一条能够低本钱、可重复地把新物理场“生产”出来的要领论与基础设施。。

极映从底层为物理问题重新设计了模子架构，，，跨过了物理基础模子的四大手艺门槛：

首先是几何重大性，，，模子实现了多标准几何编码，，，能够统一表征恣意重大的三维几何。。其次是界线与交互，，，模子能够感知接触、摩擦等物理界线，，，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，，，实现了跨质料、少样本的泛化。。最后是物理准确性，，，确保效果稳固可控、长时间高精度且不耗散。。极映跳出“解方程”的数值头脑，，，将本源性的物理机制笼统成神经网络中的功效组件，，，让模子学习偏微分方程之间的共性。。同时，，，极映建设了一套自动化的数据生产与质检流水线，，，从求解残差、场量的一连性，，，到物理界线的合理性，，，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“模子架构→数据集与质量系统→训练战略→泛化验证”的闭环。。扩展到一个新物理。。ㄈ缌魈濉⑷攘Α⒌绱牛，，，实质上是替换每个环节里物理相关的部分，，，而基础设施和要领论是复用的。。这意味着，，，随着物理场的增添，，，边际本钱将越来越低。。极映2.0-s只是这条蹊径跑出的第一个效果。。体现在命名上，，，后缀纪录了目今模子笼罩的物理场，，，-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子，，，而是统一个模子一直吸收新物理场，，，最终收敛为笼罩所有物理场的统一物理基础模子。。

做物理这一块，，，修建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与物理仿真配景的博士联合建设，，，团队横跨机械人、半导体、医疗等交织领域，，，形成了算法、仿真与工业应用深度融合的焦点能力栈。。

从2026年的场景落地（V1.0少样本微调模子周全上线），，，到2027年的规；；；；；；卣梗╒2.0周全上线，，，焦点物理场全泛化），，，再到2028年及以后的通用基础模子阶段（构建通用物理基础模子基座），，，极映有着明确的三年蹊径图。。

极映物理基础模子不但是工业软件的重构者，，，更是未来天下模子的物理内核。。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、重大系统展望以及具身智能提供可信的物理约束。。当机械人不但拥有视觉，，，还能拥有对重力、碰撞、摩擦的“物理直觉”时，，，当虚拟天下不但看起来逼真，，，并且物理纪律精准无误时，，，我们将真正步入一个由物理AI驱动的全新时代。。补上天下模子这要害一环，，，极映科技正走在最前沿。。

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