如今，人工智能领域的热点主要集中在生成式AI及其在加速面向消费者的软件和产品开发中的应用。今天，由前一级方程式赛车工程明星与计算机科学天才联合创立的AI初创公司PhysicsX正式走出保密状态，专注于在企业世界中构建和运营物理系统。
总部位于伦敦的PhysicsX推出了一款AI平台，专为汽车、航空航天及材料科学制造等领域的工程师提供模拟创建与运行服务。这些行业常因生产前模型测试方式而在开发过程中遭遇瓶颈。该公司今日宣布结束保密状态，并完成3200万美元A轮融资。
本轮融资由General Catalyst领投，Standard Investments、NGP、Radius Capital以及KKR联合创始人兼联席执行主席Henry Kravis等财务和战略投资方共同参与。作为PhysicsX首次外部融资，这笔资金将用于业务发展及平台持续完善。
破解制造业长期痛点
PhysicsX致力于解决制造业和实体生产中长期存在却被忽视的问题。在任何物理系统中，无论是实验实验室还是实际工业环境，每当引入新想法（如提升机器效率的理论或全新产品开发），工程师都需在投入开发前模拟其运行方式并优化性能。尽管过程中可能使用AI技术，但模拟和测试工作通常仍依赖科学家或工程师手动推导流程。
“物体表面气流分析可能需要一两个小时，而更复杂的情况则需一天甚至更久。这不仅带来计算成本，也产生时间成本，从而限制了优化的深度。”PhysicsX联合创始人Robin Tuluie表示。他与Jacomo Corbo共同创立了该公司。
顶尖团队打造企业级平台
两位创始人深谙行业痛点。Tuluie拥有理论物理学家背景，曾与诺贝尔奖得主合作研究天体物理学；后进入赛车界，先后在雷诺和梅赛德斯担任研发主管及首席科学家，其设计方案助力车队赢得四届F1世界冠军；此外，他还曾在宾利和大众汽车从事多年汽车设计工作。
Corbo获哈佛大学博士学位，同样拥有赛车行业经验，近期创立并领导了麦肯锡AI实验室QuantumBlack，与多家F1车队及汽车、工业客户合作解决棘手的产品工程问题。
据Corbo介绍，两人组建了一支不少于50名科学家的团队（包括机械工程专家、物理学家等）来构建PhysicsX平台。该平台不仅满足汽车行业需求，还覆盖更广泛的应用领域。
“我们正在构建一个企业级平台，支持一系列与构建优化问题及物理模拟瓶颈相关的广泛领域应用。”Corbo指出，“PhysicsX的优势在于能以极高准确性和保真度预测系统物理特性，速度比传统方法快1万到100万倍。现在，我们可以对采矿等领域进行更复杂的分析，尤其是在高维空间中。”
AI应用于物理世界的新前沿
PhysicsX的出现恰逢深度学习与人工智能应用于物理世界的及时时刻。本月早些时候，DeepMind发布了将先进机器学习应用于短期和长期天气预报的新研究。Corbo认为，这一转向物理学的举措将凸显AI研发的下一个前沿领域。
“这是AI模型、深度学习模型及几何深度学习模型首次在天气预测方面超越数值模拟。”Corbo表示，“我们开始看到这种现象在更广泛的物理学领域中发生，这使得工程领域出现许多不同的应用场景。这也是我们要构建跨行业、跨广泛领域问题平台的原因。”
避开数字化转型障碍，开辟新路径
总体而言，企业在数字化转型中面临诸多障碍，往往需要拆除现有基础设施以采用现代IT技术和方法。尽管PhysicsX的工作可归类为“数字化转型”，但其解决的工程和研发类应用通常不是需在全组织范围内扩展的IT问题，因此能够避开这些挑战。
尽管如此，这是一种颠覆当今工业企业开发方式的全新方法。General Catalyst不仅在押注热门的人工智能领域，更通过支持一家相信该领域未来演进的初创公司，开辟了新的道路。
General Catalyst管理合伙人Larry Bohn表示：“PhysicsX在关键行业中拓展了工程边界，其团队在模拟工程和机器学习方面拥有深厚技能。凭借可信度、客户关系和技术专长，我们相信PhysicsX有能力变革复杂行业的工程实践。这符合我们对工业转型的愿景，并使PhysicsX有机会在先进行业中打造一家定义品类的公司。”