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全面布局物理AI,飞捷科思完成近亿元Pre-A1轮融资

飞捷科思智能科技(上海)有限公司以新一代物理仿真引擎 Fysics为核心,致力于打造全球领先的物理智能关键技术与产品。

投资界(ID:pedaily2012)1月26日消息,近日,Physical AI(物理AI)核心基础设施供应商-飞捷科思智能科技(上海)有限公司(Fysics AI)正式宣布完成近亿元Pre-A1轮融资。本轮融资由经纬创投与东方富海联合领投,沐曦股份、驰星创投等联合投资。

飞捷科思智能科技(上海)有限公司以新一代物理仿真引擎 Fysics为核心,致力于打造全球领先的物理智能关键技术与产品,推动具身智能与人形机器人技术研发及应用场景的快速落地,在高精度物理仿真引擎、高质量具身智能仿真平台、机器人敏捷运动与鲁棒智能控制等领域处于行业领先水平,并向行业提供覆盖“仿真—训练—部署—迭代”的全栈解决方案。依托自主可控的物理智能底座,公司持续赋能中国具身智能与机器人产业的发展。

飞捷科思自研引擎全面适配主流GPU,包括国产GPU,支持大规模并行仿真,可通过生成高质量合成数据,高效破解具身智能训练数据匮乏的行业痛点,大幅降低场景搭建和机器人本体投入,这也是多个创投资金青睐的核心原因之一。谈及融资用途,飞捷科思相关负责人表示,本轮近亿元资金将用于进一步完善新一代物理引擎,并将物理引擎应用到物理智能基础模型、数据资产生成模型和具身智能仿真训练三大核心方向,兼顾商务拓展并大力推动核心产品场景落地。此前,飞捷科思已经与复旦大学认知与智能技术实验室(CITLab)联合推出了全球首个面向真实物理世界的统一全模态评测基准——FysicsWorld。

飞捷科思CTO杨鼎康博士表示:“机器人大小脑模型的智能涌现需要海量的物理世界数据,而训练数据的匮乏限制了具身智能的泛化能力。物理仿真引擎是具身智能应用落地的关键技术底座,在机器人研发、技能训练、落地部署等环节起到重要作用。基于合成数据的大规模仿真训练,将大幅度降低完全基于真实数据的学习训练成本,成为具身智能应用落地的主要路径。与真实场景训练相比,具有新一代物理引擎的仿真训练,可以在极短时间生成并遍历各种任务场景,在成本和效率上具有革命性的优势。物理仿真引擎是具身智能的加速器、保险丝、数据工厂和终身学习系统。”

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