原力引擎

AI市场洞察

一、企业基础信息「核心速览」

原力引擎（上海）智能科技有限公司（简称：原力引擎），成立时间未披露，所在地上海，工商登记关键信息：

• 注册资本：未披露
• 统一社会信用代码：未披露
• 法定代表人：未披露

经营范围：未披露；业务根基：所属行业AI for Engineering（AI4Engineering），核心业务为生成式仿真与智能控制引擎，服务于可控核聚变、油气、核电、3C及航空航天等领域；资本轨迹：累计披露融资金额近5000万元，融资次数1次；最近一轮融资：轮次天使+轮，金额近5000万元，日期2025年8月26日。

融资动态「时间轴梳理」

融资事件日历：

• 最新融资：天使+轮（金额：近5000万元），投资方上海未来产业基金、上海科创集团、复旦科创、龙芯创投、成为资本等，日期2025年8月26日；
• 早期融资：未披露。

资金用途：

• 最新融资：资金主要用于生成式仿真与智能控制引擎的持续研发、聚变等标杆场景的装置级验证、能源与高端制造等行业客户拓展，并持续强化全球顶尖复合型人才团队建设；战略目标：以可控核聚变等高难度场景打磨技术上限，推动仿真、控制、诊断与设计能力向能源与高端制造领域迁移，沉淀为可复用、可部署、可持续迭代的AI4Engineering基础设施。
• 早期融资：未披露。

创始人&团队「背景透视」

核心创始人：吴泰霖，关键背景：本科毕业于北京大学物理学院，获麻省理工学院物理学博士学位，后于斯坦福大学计算机系Jure Leskovec教授课题组从事博士后研究；现任西湖大学工学院特聘研究员、助理教授，西湖大学人工智能与科学仿真发现实验室负责人。他长期研究大规模科学仿真、物理系统控制与科学发现，曾提出“理论学习”新学习范式和AI物理学家系列方法，在生成式AI赋能复杂物理系统仿真、控制、设计方面做出开创性工作。关键成员：未提及。团队互补性：创始人兼具顶尖物理学学术底蕴与AI工程能力，团队以学术+工程双轮驱动，业务闭环能力较强。

公司经营「关键指标」

营收与盈利：近未披露周期营收未披露，复合增长率未披露；累计亏损/盈利未披露。客户画像：平均单客价值未披露，前5大客户占比未披露；复购率未披露。收益与竞争力：核心收益来源生成式仿真与智能控制引擎的软件服务及解决方案；核心竞争力：生成式AI+物理仿真技术壁垒，已在流体、油藏和等离子体等复杂物理仿真任务上实现数十倍至数百倍加速，部分任务由传统小时或天级计算压缩至秒级；与国内聚变科研机构及头部商业聚变企业推进合作，AI控制算法已完成装置上机实验验证；专利技术壁垒未披露，市占率未披露。

行业&政策「趋势研判」

行业趋势：赛道定位AI for Engineering（AI4Engineering），市场空间未披露；行业阶段成长期。政策支持：

• 《人工智能合作发展行动计划》（国家发改委等部门发布，2025年7月17日），政策与产品/业务的契合点：该计划推动“人工智能+”深度赋能，支持AI在科学、制造、能源等领域应用，与原力引擎的AI4Engineering方向高度契合，有助于获得数据、算力、开源生态等政策支持。
• 《成都市深入实施“人工智能+”行动方案》（成都市人民政府，2025年7月22日），提出到2027年人工智能核心产业规模突破2600亿元，实施100个创新产品和100个示范应用场景，原力引擎的仿真与智能控制技术可作为标杆应用场景受益。
• 《广州市推动具身智能机器人产业高质量发展若干措施》（广州市工业和信息化局，2025年7月10日），提出支持具身智能机器人关键技术研发、训练测试、场景培育等，原力引擎的物理仿真与控制技术可应用于具身智能机器人领域，具备降维复用潜力。

核心信息「一句话提炼」

核心优势：生成式AI+物理仿真技术壁垒，以可控核聚变等高难度场景验证技术上限，实现数十倍至数百倍加速，并已完成装置级验证；团队兼具顶尖物理学术背景与工程落地能力。关键挑战：短期面临商业化落地压力，需在能源、高端制造等行业拓展客户并实现规模化收入，同时面临传统CAE软件及同类AI4Engineering公司的竞争。未来潜力：长期受益于国家“人工智能+”行动及能源、高端制造领域政策红利，其技术具备从聚变向核电、航空航天、油气等多场景迁移复用的能力，有望成为AI4Engineering基础设施。