杨超领衔北大团队入局物理AI底层基建

背景

随着人工智能从数字世界向物理世界加速渗透，物理 AI（Physics AI）正成为下一代智能系统的核心方向。物理 AI 旨在让 AI 理解、模拟并作用于真实物理环境，涉及机器人、自动驾驶、工业仿真、数字孪生等领域，其底层基础设施——包括高性能物理仿真引擎、大规模并行求解器、数据生成平台等——是制约行业落地的关键瓶颈。近年来，国内外多个技术团队开始布局这一前沿赛道，试图将超算、科学计算与 AI 深度融合，构建面向物理世界的通用计算底座。在此背景下，一支拥有北大背景和国际顶级超算成果的技术团队正式入场，引发业界关注。

核心内容

据雷峰网 AI 科技评论独家消息，由 ACM 戈登贝尔奖得主杨超领衔、主要成员出身北京大学的技术团队，已完成市场化主体搭建，正式布局物理 AI 底层基础设施赛道。该团队在超级计算领域拥有国际顶尖成果，曾因突破超算模拟性能极限而获得超算领域最高荣誉——戈登贝尔奖。目前，该团队已完成首轮过亿融资，标志着其从学术研究转向商业化运营。虽然具体融资细节、产品形态及落地场景尚未公开披露，但“物理 AI 底层基础设施”这一赛道定位，暗示团队将聚焦于构建供上层 AI 应用调用与使用的物理仿真计算平台或工具链，而非直接开发应用级产品或解决方案。

关键要点

• 团队领衔人：ACM 戈登贝尔奖得主杨超，其在超算与高性能计算领域的学术地位为该团队提供坚实的技术背书。
• 团队背景：核心成员均为北大出身，且手握国际顶级超算成果，具备从底层算法到工程实现的全栈能力。
• 赛道选择：物理 AI 底层基础设施，即围绕物理世界模拟、仿真、计算的基础软件与平台，是连接超算能力与 AI 应用的桥梁。
• 融资情况：已完成首轮过亿融资，表明资本市场对该方向及团队技术实力的认可。
• 当前状态：已搭建市场化主体，团队正从学术体系向企业化运作转型，但具体产品、客户和落地时间表尚未公开。

意义与影响

杨超团队的入局，标志着国内物理 AI 底层基础设施赛道迎来重量级选手。长期以来，物理仿真与 AI 的融合面临计算效率低、通用性差、跨领域迁移困难等挑战，而该团队在超算领域的深厚积累，有望将顶尖的超大规模并行计算能力转化为物理 AI 所需的实时或高保真模拟引擎。这一方向不仅可服务于机器人、自动驾驶、智能制造等场景，还可能为国家工业软件自主可控提供新的技术路径。首轮过亿融资也反映出资本对“AI+科学计算”交叉领域的关注升温，物理 AI 基础设施或将成为继大模型之后的又一投资热点。不过，由于团队刚完成主体搭建，其商业化路径是否顺畅、产品能否快速量产，仍有待观察。