极映科技创始人高鑫提出，真正的世界模型需要语言、感知、物理三大基础模型融合，其团队正构建通用物理基础模型，将传统物理仿真从专家工具转变为人人可用的基础能力，并拓展至具身智能领域。
📝 详细摘要
本文是未来光锥「AI for Science 创变者说」活动的分享整理。极映科技创始人高鑫指出，当前 AI 世界模型缺失了物理这一关键基础能力。他分析了传统物理仿真在速度、门槛、成本和覆盖面上的结构性瓶颈，并介绍了极映科技的目标：构建一个通用的物理基础模型。其 1.0 版本已能将传统 CFD 仿真从数小时压缩至秒级，精度损失低于 5%，并覆盖流体、结构、热、电磁四大物理场，通过无网格和自然语言交互降低使用门槛。文章还展望了该模型在具身智能领域的应用，即通过补全视频数据缺失的力学信息，将海量人类操作视频转化为机器人训练语料。最终，高鑫认为，当语言、感知、物理三大基础模型融合，真正的世界模型将自然涌现。
💡 主要观点
- 真正的世界模型需要语言、感知、物理三大基础模型融合。 高鑫认为，当前 AI 已具备语言（GPT、Claude）和感知（CLIP、SAM）基础模型，但物理模型是缺失的关键一环，只有三者融合才能涌现真正的世界模型。
💬 文章金句
- 真正的世界模型，从来不是一个模型打天下，而是语言、感知、物理三大基础能力的融合。
- AI 时代，工业需要的是人人能用、随取随用、即时反馈的物理推理能力，而不是只服务高端专家的工具。
- 从「被动优化」，变成「物理约束下的主动生成」，设计空间直接拉满。
- 我们可以把互联网上海量的人类操作视频，一夜之间转化成机器人可以学习的训练语料。
📊 文章信息
AI 初评：82
来源：果壳
作者：果壳
分类：人工智能
语言：中文
阅读时间：12 分钟
字数：2789
标签： 物理基础模型, AI for Science, 物理仿真, 世界模型, 具身智能