近日，飞捷科思智能科技(Fysics AI)正式发布全球首个懂“物理定律”的全模态物理AI基础模型——OmniFysics，该模型以仅3B的参数量实现了物理感知与推理领域的创造性突破，成功破解了传统AI普遍存在的“物理幻觉”行业痛点，为具身智能、人形机器人等前沿领域的发展奠定核心技术底座。

　　随着人工智能技术向实用化升级，具身智能、人形机器人、工业仿真等领域迎来快速发展期，传统AI的“物理盲区”日益凸显。现有全模态AI模型虽能实现图像、音频、文本等多形式交互，却缺乏底层物理逻辑支撑，依赖海量数据的“死记硬背”来模仿视觉与运动规律，极易出现大量的“AI幻觉”。与此同时，现有物理AI评测体系多局限于做题背公式的单一模式，无法有效检验模型在真实场景中的物理感知与推理能力，难以满足产业落地需求。飞捷科思智能科技(Fysics AI)OmniFysics的推出，开创性地满足了全球AI业界向真正物理AI迈进的核心诉求。

　　据了解，作为全球首个懂“物理定律”的全模态物理AI基础模型——OmniFysics的核心突破集中在技术创新与实用落地两大维度。该模型通过向底层架构注入高质量物理知识，让仅3B参数量的紧凑模型，在物理预测、属性识别、逻辑推理等核心指标上，不仅全面超越同量级开源模型，更成功击败部分8B参数量的主流模型，在音频、视频等多物理场景理解任务中评分均为全球第一。同时，其独创的“双中枢”数据生态，更是实现了物理AI精准度的关键支撑——静态中枢FysicsAny构建了首创的万物物理标签体系，为各类物体精准标注密度、弹性、摩擦力等核心物理属性，让AI能清晰认知“陶瓷坚硬、海绵有弹性、水流易流动”等基础物理常识;动态中枢FysicsOmniCap则通过视频与音频的协同训练，让AI能精准捕捉物理因果关系，比如通过物体撞击声判断材质硬度，通过运动轨迹预测受力变化，真正实现对物理规律的动态感知与推理。此外，该模型结合飞捷科思自主研发的可微分通用物理仿真引擎，构建起“虚拟标注-现实感知-模型优化”的完整闭环，进一步提升了物理推理的精准度与实用性。