并行科技：牵手物理 AI 引擎！算力底座发力，掘金智能汽车 + 机器人+智能体新赛道！

最新消息：NVIDIA 推出面向智能汽车、机器人和视觉 AI 的智能体技能，开启物理 AI 研究新时代。

并行科技与飞捷科思的战略合作，核心是算力 + 物理引擎的强强绑定，能从底层解决物理 AI 规模化落地的算力瓶颈，在智能汽车、机器人、AI 智能体领域具备明确助力价值。

下面从核心逻辑、领域助力、优势与挑战三方面展开：

合作核心：算力底座 + 物理引擎，补齐物理 AI 关键短板物理 AI 的核心是让 AI 理解并遵循物理规律（重力、力学、碰撞等），实现 “感知→物理推理→动作执行→反馈迭代” 闭环，其落地高度依赖两大核心要素：

可微分物理仿真引擎：飞捷科思自研的 Fysics 引擎是国内首款高保真可微分物理仿真引擎，能构建高真实度虚拟环境，用于机器人、自动驾驶的大规模训练与数据生成，解决实体训练成本高、场景覆盖有限的痛点。

全栈算力支撑：并行科技作为北交所上市的算力服务龙头，拥有覆盖 47 + 智算中心、15 + 超算中心的算力资源池，自研智能调度平台可动态调度数万卡 GPU 资源，满足物理 AI 仿真训练的海量并行计算需求。

双方合作实现技术 + 算力互补：飞捷科思提供物理 AI 核心引擎与模型，并行科技提供算力基础设施与调度服务，共建智能仿真生态，推动物理 AI 从实验室走向产业落地。

三大领域助力路径

1. 智能汽车（自动驾驶）

虚拟仿真训练：基于飞捷科思引擎构建高保真驾驶仿真环境，并行科技提供大规模 GPU 算力，支持极端路况、长尾场景的全天候、零风险测试，1 天内可完成相当于人类数年的驾驶经验积累，加速自动驾驶模型迭代。

全流程研发赋能：并行科技 “并行智造云” 已支持问界 M9 全流程仿真研发，合作后可将物理 AI 能力融入汽车设计、测试、量产全环节，提升智能驾驶系统的环境适应性与安全性。

2. 机器人（具身智能 / 人形机器人）

训练效率革命：物理 AI 需让机器人掌握平衡、抓取、避障等物理技能，传统实体训练周期长、成本高。虚拟仿真可在并行科技算力支撑下，实现百万级并行训练，大幅缩短迭代周期，降低训练成本。

能力提升：飞捷科思引擎可模拟重力、摩擦力等物理规则，让机器人在虚拟环境中学习精细操作、步态稳定等能力，落地后动作精度、环境适应力显著提升，助力人形机器人走进工厂、家庭。

3. AI 智能体（物理世界行动者）

通用能力底座：合作构建的物理 AI 基座（引擎 + 平台 + 模型），可作为智能体的 “物理直觉系统”，让 AI 理解现实世界物理规律，解决传统 AI “物理盲” 问题，支撑智能体在复杂物理环境中自主决策、执行任务。

行业场景拓展：智能体可应用于工业巡检、智慧康养、商业服务等领域，依托物理 AI 能力实现精准交互、自主避障、任务执行，推动 AI 从 “屏幕对话” 走向 “现实行动”。

并行科技与飞捷科思的合作，是物理 AI 时代算力与技术协同的关键一步，能为智能汽车、机器人、AI 智能体提供底层算力与仿真技术支撑，加速物理 AI 从实验室走向产业落地。短期看，是基础设施层面的赋能；长期看，有望成为国产物理 AI 生态的核心推动者，深度受益于物理 AI 万亿级产业机遇。

作者声明： 本文转载自第三方，旨在提供资讯参考，并非证券推荐或投资建议。作者对内容的真实性、准确性不承担保证责任。本文不构成任何投资建议或证券推荐。截至发文日，作者与文中提及的标的不存在持仓关系。