中国物理AI大突破：PhysBrain 1.5登顶全球开源榜一，空间智能与GPT-6 Astra并驾齐驱

PhysBrain 1.5登顶全球开源物理AI榜 斩获三项核心评测第一

近日全球权威物理智能评测机构公开最新一期开源物理AI模型排行榜，由国内创业团队自主研发的PhysBrain 1.5以综合得分91.7分的成绩登顶，领先第二名0.8分，在物理推理、空间理解、场景仿真三个子榜单中均位列第一。这也是中国团队研发的物理AI模型首次在该榜单夺冠，打破了此前由海外机构垄断的前三席位。此前该榜单的冠军长期由海外科技巨头的相关模型占据，PhysBrain 1.5的上榜标志着国内物理AI研发水平进入全球第一梯队。

空间智能表现对标GPT-6 Astra 复杂物理场景零样本通过率超92%

作为本次PhysBrain 1.5最突出的能力，其空间智能水平已经与OpenAI最新发布的GPT-6 Astra处于同一梯队。在FrontierMath物理推理基准测试中，PhysBrain 1.5得分91.2分，仅比GPT-6 Astra的91.5分低0.3分，在需要空间感知的机械臂操作、机器人导航、材料结构模拟等任务中，PhysBrain 1.5的零样本通过率达到92.3%，甚至略高于GPT-6 Astra的91.8%。参与本次评测的海外AI研究员表示，PhysBrain 1.5在需要结合物理常识的空间推理任务中表现尤为亮眼，能够准确识别场景中的物理约束，给出符合现实逻辑的操作方案，此前这类任务往往需要大量场景微调才能达到可用水平。

全栈自研架构打破技术垄断 十年研发投入突破物理AI核心瓶颈

PhysBrain 1.5的研发团队由前AI物理学家吴泰霖领衔，团队成员此前已在物理仿真、机器人控制领域有超过十年的技术积累。针对此前物理AI模型普遍存在的“空间感知不准、物理推理违背常识”的痛点，团队研发了混合符号-神经网络架构，专门增加了空间表征模块和物理规则嵌入层，在训练过程中使用了超过1200万小时的高保真物理仿真数据，覆盖工业装配、家庭服务、科研仿真等2000余个真实场景。与依赖通用大模型微调的物理AI方案不同，PhysBrain 1.5从底层架构上适配物理任务的特殊需求，在保证推理速度的同时，将物理规则的符合率提升至98.7%，远超此前行业平均的76%水平。

全开源协议推动生态建设 多领域落地已验证技术价值

本次PhysBrain 1.5采用完全商业友好的开源协议发布，开发者可免费用于商业场景，消息公布后一周内，其GitHub仓库星标数突破1.2万，下载量超过8万次，登顶GitHub物理AI领域热门榜第一。目前该模型已经在多个领域完成落地验证：

• 工业机器人装配：搭载该模型的机器人能够自主适配不同型号的零部件，装配精度提升至0.02毫米，效率较此前提升40%；
• 自动驾驶仿真：能够快速生成符合物理规律的极端corner case，测试效率提升3倍以上，大幅降低实车测试成本；
• 材料科研模拟：已被用于新型电池材料的分子动力学模拟，将原本需要数周的模拟周期压缩至48小时以内，加速新材料研发进程。
  多位接入该模型的国内厂商负责人表示，PhysBrain 1.5的落地打破了此前海外物理AI技术的垄断，将相关技术的使用成本降低了80%以上，让中小团队也能用上先进的物理AI能力。