当智驾卷向“物理AI”：谋先飞在苏州环秀湖给出了仿真答案

　　以汽车产业AI化发展为缩影，制造业升级的边界正被物理AI加速拓宽。行业的关注点正从算力和模型，转向对复杂真实物理世界的精确还原。高保真的物理仿真技术，正在成为承载算法训练与模型验证的关键基础设施，为连接虚拟研发与真实物理世界提供底层支撑，也为产业发展提供了新思考。

　　10月27日，第八届智能驾驶大会暨2026环秀湖物理AI产业发展推介会在苏州召开。大会由清华大学苏州汽车研究院、江苏省人工智能产业联盟主办，以“智联世界 驾驭未来”为主题，汇聚行业专家、整车企业、物理AI产业链企业、投融资机构，共同探讨物理AI前沿趋势、技术突破，以及智能网联汽车产业的全新产业实践。中国工程院院士、清华大学教授李克强，清华大学教授、欧洲科学院院士曲小波，清华大学苏州汽车研究院常务副院长郑四发等嘉宾出席活动。作为物理AI产业链企业代表之一，北京谋先飞技术有限公司(Motphys)与曹操出行、Momenta、面壁智能等业内领先企业一同参会。Motphys 重点分享了自研物理引擎 MotrixSim 在智驾研发中的应用思考。

　　目前，Motphys 依托全自研物理仿真引擎 MotrixSim，持续拓展高精度物理仿真与仿真训练基础设施的应用边界，当前业务已从灵巧手、机械臂、人形、四足等具身机器人领域，拓展至智能驾驶、工业机械等泛物理AI应用领域。

　　在汽车等泛工业应用场景中，Motphys基于全栈自研的MotrixSim物理仿真引擎，可支持车辆动力学等复杂物理交互的计算与模拟，并通过对比校准，辅助系统的设计与控制验证。在此基础上，结合MotrixLab训练平台、MotrixGen数据合成与并行仿真能力，可为各类算法的训练和控制策略验证，提供一套可扩展的仿真基础设施。

　　得益于极致的物理求解精度和高效能的训练框架，该平台能够支撑极高复杂度的控制训练。例如，近期开发者运用Motphys仿真平台进行飞行汽车悬停控制训练的测试中，面对重达1.7吨的车体、多升力喷口的推力分配与复杂的姿态耦合，MotrixSim实现了高频(500Hz)多通道外力的精准解算与闭环控制。

　　这种支撑极端工况、高动态及多物理场耦合训练的能力，意味着该平台不仅能支持四足、人形机器人“翻跟头”等高难度极限动作，更能支撑飞行汽车、火箭回收等产业级复杂场景的全流程仿真训练测试。

　　在大会同期举办“金融赋能物理AI产业发展对接会”上，Motphys 作为嘉宾企业进行了项目路演，向投资机构与行业企业展示了 Motphys 如何依托国产自研物理引擎打通虚拟与现实：提高模型训练效率、降低训练成本，以物理仿真技术助力AI+具身智能机器人的训练，展现的技术成果与应用潜力获得了现场行业企业及投资机构的高度关注和一致好评。

　　*高保真物理仿真：指的是仿真环境对真实物理世界的还原度极高(物理规律准、接触摩擦真实、动力学计算精确等)。