北京
物理AI迎来新玩家：北大戈登贝尔奖得主创业完成过亿元融资
导语： 物理AI竞争，正从模型能力转向底层技术。
物理AI赛道又迎来一位新玩家。
近日，由北京大学数学科学学院教授、戈登贝尔奖获得者杨超创办的壹零壹壹科技（1011.AI）受到市场关注。公司成立于2026年6月，成立后短期内已完成过亿元融资，投资方包括峰瑞资本、华控基金、北京信息产业基金、上海未来产业基金等机构。据投中网报道，公司天使+轮融资也已陆续交割。
与当前不少集中于机器人本体和应用场景的企业不同，壹零壹壹选择从物理仿真和高性能计算切入，试图解决物理AI落地过程中长期存在的两个问题：仿真不够准确，以及实际运行成本过高。
仿真精度与运行效率，成为突破口
物理AI需要机器人在真实环境中完成抓取、搬运和操作等任务，但虚拟环境中训练出来的动作，并不一定能够在现实中顺利执行。尤其是在物体碰撞、摩擦、形变等场景下，仿真结果与真实情况存在偏差，可能导致机器人无法准确完成任务。
针对这一问题，壹零壹壹推出自主研发的物理仿真引擎“谐物”，覆盖刚体、柔体、布料、线缆、液体和颗粒等物理对象，重点提升复杂环境下的模拟精度。
与此同时，公司还推出端侧高性能推理框架“扶摇”，希望通过算法优化和计算资源调度，降低机器人对云端算力及高端硬件的依赖，让模型能够在本地设备上更快运行。
杨超此前带领团队参与国产超级计算机“神威·太湖之光”相关科研工作，曾实现全球首个千万核可扩展非静力大气动力学全隐式模拟。此次创业，也将其在数值计算和并行计算领域的技术积累延伸至物理AI。
融资之后，还要面对商业化考验
从目前披露的信息来看，壹零壹壹已经与头部大模型厂商开展仿真数据合作，并推进与国内芯片厂商的联合适配，相关技术也已进入零售场景开展合作。
不过，技术能力能否转化为稳定收入，仍需要时间验证。对于物理AI企业而言，仿真精度只是第一步，客户还需要考虑部署成本、设备兼容性以及长期维护费用。尤其是工业场景，对稳定性和实际作业效率有着更高要求。
此外，市场上已有多家企业布局机器人仿真平台和端侧计算，壹零壹壹能否建立差异化优势，还要看其技术在不同硬件和复杂场景中的实际表现。
从融资速度到产业合作，壹零壹壹已经获得一定关注。但对于这家成立不久的创业公司来说，如何将超算领域的技术优势转化为可持续的商业收入，才是接下来真正需要回答的问题。
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