在半導體與航空航天領域，物理仿真長期受制于傳統計算范式。工程師們不得不耗費數日進行復雜計算，在網格劃分與參數調試中反復掙扎。這種低效狀態正在被一家名為極映科技的公司打破——其研發的物理世界模型將仿真反饋周期從“天”級壓縮至“秒”級，為工業研發帶來顛覆性變革。

創始人高鑫的學術背景為這場變革埋下伏筆。這位邁阿密大學博士、密西根大學博士后，在十年前處理醫學影像數據時便意識到：傳統數值算法對幾何質量的嚴苛要求，導致工程師需要手動點擊數千次鼠標進行數據清洗。這種對創造力的消耗，讓他開始思考如何突破物理仿真的底層范式。

2025年資本市場的動向印證了這種思考的前瞻性。新思科技以350億美元收購仿真巨頭ANSYS，PhysicsX、Neural Concept等AI工業軟件公司相繼完成億美元級融資，標志著物理世界建模能力正在被重新估值。極映科技正是在這樣的背景下完成數千萬元種子輪及天使輪融資，其技術路線獲得元禾璞華、未來光錐等機構的認可。

團隊構成彰顯著技術攻堅的底氣。聯合創始人邱康擁有航天科工副主任設計師經驗，李福華則兼具機器人與半導體領域的雙重博士后背景。三人累計超過30年的物理仿真與軟件研發經驗，精準覆蓋了半導體與航空航天這兩個對仿真精度要求最苛刻的領域。

區別于主流世界模型對視覺逼真的追求，極映選擇了一條更艱難的道路。高鑫指出，當前多數模型僅能模擬物體運動表象，卻無法解釋物理本質。在芯片設計等場景中，微小偏差可能導致試產失敗或安全風險，這要求模型必須嚴格遵循質量與能量守恒定律。為此，團隊放棄傳統物理場割裂體系，轉而讓AI直接學習偏微分方程的共性特征。

技術突破的背后是研發范式的徹底革新。在經歷一年基于開源架構的摸索后，團隊發現其泛化能力存在根本缺陷。這種認知促使他們推倒重來，自主研發出能直接處理物理守恒定律的神經網絡架構。新模型在航空發動機支架設計優化等場景中，展現出百倍于傳統方法的響應速度，同時保持R2>0.99的精度指標。

數據質量成為技術落地的關鍵壁壘。團隊建立自動化質檢體系，通過驗證殘差大小、解連續性等12項指標，確保訓練數據純度。這種對數據嚴謹性的追求，使得模型在FDA血流泵仿真等醫療場景中，與傳統數值方法達到統計意義上的高度一致。

商業化路徑體現出技術團隊的務實態度。在半導體領域，極映選擇從設計方案的快速比選切入，幫助工程師從成百上千種候選方案中篩選最優解，再由傳統軟件進行最終驗證。這種效率與嚴謹性的平衡方案，已產生單價數十萬元的項目收入。

投資人看到的是更深層的產業變革。元禾璞華董事總經理陳瑜認為，該技術解決了多物理場仿真耗時長、成本高的行業痛點；未來光錐姬十三則指出，其應用前景橫跨工業研發、具身智能與科學研究多個領域。這種跨領域價值，源于團隊對物理本質的深刻理解——當模型能準確模擬真實世界的物理規律時，其技術框架自然具備向虛擬世界延伸的可能性。

在漕河涇的創業園區里，極映團隊正在探索技術的更多可能性。與米哈游等游戲公司的交流，揭示出物理仿真在消費級市場的潛在需求。當仿真成本持續降低，個人用戶在3D打印、DIY設計等領域將自然產生對物理真實性的需求，這或許會催生出新的應用生態。

高鑫用"極致映射"定義公司使命時，既指向芯片設計等工業場景，也包含著對虛擬世界的想象。當物理規律在數字空間中被完整復現，人類便獲得了創造新世界的技術鑰匙——這種可能性，正隨著神經網絡對偏微分方程的征服而逐漸清晰。