当前人工智能领域最热门的赛道之一"世界模型"正面临一个根本性的挑战：现有的大多数世界模型建立在视频数据学习、三维重建和物体语义识别的基础上，主要学习物体"看起来"如何运动，追求的是视觉层面的合理性与交互层面的连贯性。但它们缺乏对物理规律的真正理解。2026年7月，上海极映科技发布的"极映2.0-s"固体力学物理基础模型，试图从根本上解决这一问题，让AI世界模型真正具备物理直觉能力。
极映2.0-s的核心突破在于它不再依赖海量视频数据去"学习"物体运动的表象，而是从第一性原理出发，直接在模型架构中嵌入固体力学的控制方程。这意味着当模型面对一个新的几何形状、新的受力工况或新的材料参数时，不需要重新训练，就能直接给出接近数值算法精度的物理场计算结果。这在工程仿真领域具有颠覆性的意义。
传统有限元分析需要专家花费数小时进行网格划分、边界条件设置和求解器调参，而极映2.0-s可以在毫秒级别完成同等精度的计算。更重要的是，它具备跨几何泛化能力，对从未见过的复杂结构同样有效。极映科技创始人高鑫博士表示，当机器人拥有对重力、碰撞、摩擦的"物理直觉"时，当虚拟世界的物理规律精准无误时，我们将进入一个由物理AI驱动的全新时代。
极映2.0-s的架构设计也体现了对工业落地需求的深入理解。模型支持多种材料本构模型，包括线弹性、弹塑性和超弹性，覆盖了金属、聚合物和生物软组织等常见工程材料。在标准测试集上，极映2.0-s对悬臂梁、带孔板和复杂曲面的应力场预测与ABAQUS参考解的相对误差控制在百分之五以内，推理速度却提升了三个数量级以上。
极映2.0-s的出现对两个领域的影响最直接也最深远。第一个是具身智能。当前的人形机器人虽然视觉感知能力突飞猛进，但在物理交互层面依然显得笨拙，根源在于它们缺乏对物理规律的内化理解，每次抓取、行走和操作都需要大量试错。如果机器人能在"大脑"中预演物理交互的结果，操作的精准度和安全性将大幅提升。
第二个是工业仿真。传统计算机辅助工程流程正在被AI重塑，但之前的AI仿真模型多为黑箱代理模型，缺乏物理可解释性，难以通过工程验证。极映2.0-s的控制方程嵌入方法让计算结果可追溯、可验证，满足了航空、汽车等安全关键行业对仿真可信度的严格要求。在汽车碰撞仿真场景中，极映2.0-s能够在秒级完成关键部件的形变预测，辅助工程师快速筛选设计方案。
此外，极映2.0-s还为数字孪生技术提供了底层支撑。传统数字孪生系统偏重数据驱动的监控和预警，缺乏对系统未来状态物理级预测能力。有了物理AI模型，数字孪生不仅可以告诉操作员当前发生了什么，还能准确预测接下来几秒到几分钟的物理演化过程，这在高精度制造流程控制和灾难预警领域具有重要价值。
极映科技的技术路线也反映出AI 3D和空间智能领域正在经历的一次深层转向。Meta的SAM 3D、英伟达的SimFoundry以及蚂蚁灵波的LingBot-World 2.0，都指向同一个方向：未来的世界模型不仅要能理解几何结构，还要理解这些结构在物理世界中的行为规律。极映2.0-s的固体力学基础模型正是补齐了物理规律建模这一关键拼图。
从产业格局来看，物理AI赛道正在快速升温。此前该领域的研究主要分散在学术界的计算力学和计算机图形学交叉领域，缺乏能够直接服务于工业需求的标准化产品。极映科技的选择是为这一空白市场提供了一个可直接集成的基础模型接口，大幅降低了工业用户使用物理AI的技术门槛。
展望未来，极映科技计划在后续版本中拓展到流体力学、热力学和多物理场耦合领域，逐步构建完整的物理AI模型矩阵。如果这一路线图能够顺利实现，它将成为连接AI世界模型与真实物理世界的关键基础设施，为从游戏引擎到工业仿真、从机器人训练到自动驾驶的广泛场景提供统一的物理规律理解能力。
从商业化角度来看，极映2.0-s选择了"基础模型+行业调优"的产品策略。基础层提供通用的固体力学求解能力，开发者可以在其基础上针对特定行业场景进行微调和定制。这种架构既保证了模型在不同工程场景中的泛化能力，又降低了行业用户的自定义成本。极映科技还计划推出云API和私有化部署两种交付模式，以适应不同规模企业的需求。
在竞争格局中，极映2.0-s填补了一个重要的市场空白。当前物理AI领域的竞争者主要包括英伟达的SimFoundry和开源领域的神经算子框架。英伟达的方案偏重GPU加速计算和高保真仿真，适合大型企业的高端场景，但部署成本和许可证费用较高。开源神经算子框架灵活性好但对用户的技术能力要求极高。极映2.0-s选择在两者之间找到一个平衡点，以标准API的形式提供开箱即用的物理仿真能力，大幅降低了物理AI的使用门槛。这一定位在中小企业密集的中国制造业市场中具有广阔的应用前景。