近日，物理AI高品质仿真数据提供商秩益科技宣布连续完成A轮及A+轮融资。其中，A轮由老股东沂景资本独家增资；A+轮由毅达资本领投、比丘资本战略加持。熙桥资本担任本轮财务顾问。

物理AI落地的新堵点：

从算力危机到“数据鸿沟”

　　过去十年，大模型的崛起主要依赖GPU集群带来的算力跃迁。而今天，当AI开始从数字世界走向物理世界，其价值落地的核心瓶颈已转向对物理规律的深度理解。

　　无论是还是可控核聚变数字孪生，真正稀缺的不再只是计算芯片，而是能够支撑AI训练的四维时空全域高品质仿真数据。

　　然而，全球主流仿真工具的工程能力边界，已无法应对物理AI对“数字空间中还原真实物理场演化过程”的需求。若将2000万网格典型稳态仿真算例的数据量定为基准量1：

　　主流工具边界：工程能力上限仅在1000左右。

　　高价值工业场景：复合材料与3D堆叠芯片需求达10⁴~10⁷，核裂变反应堆与航发整机连算达10⁵~10⁷。

　　前沿极端场景：星舰可重复火箭全过程仿真需求达10⁸（单次数据量即达全球年传统仿真总量），可控核聚变更是高达10⁹~10¹²量级。

　　面对这一量级巨大的数据鸿沟，秩益科技通过在多时空尺度求解、超长周期仿真及全异步异构计算模型等领域的突破，成功构筑起“算法创新+算力适配+场景落地”的核心壁垒。

颠覆性技术突破：

从算力成本“线性化”到第一性原理的全面突破

　　依托创始团队18年的持续攻关，秩益科技凭借自主研发的STE-KEP-FR核心算法，在全球首次于工程实用层面实现了求解器算力成本与问题复杂度的线性化——即解析度翻倍，计算代价仅线性增长，彻底打破了传统方法的几何级数攀升魔咒。

　　基于该底层能力，公司实现两大颠覆性升级：

　　百至千亿网格点仿真实用化，算力成本跨数量级降低：通过全异步四维时空一体化求解，实现了尺度自适应，规避了传统软件迭代法及同步计算带来的计算量爆炸。目前已实现单GPU卡2.5亿、单节点20亿、单机柜百亿、小集群千亿网格点的实用化仿真能力。将国际竞品需数千万成本在顶级超算上的算例，压缩至小集群数万至十万元成本，相同成本下仿真解析度提升两个量级以上。

　　还原第一性原理精度，产出物理AI“黄金数据”：依托算法独特的时空局部性，DIMAXER软件实现了完全贴近物理场演化过程的求解，最大程度规避了湍流模型、几何简化及各种经验性假设，理论上无收敛问题，根本性地解决了传统算法在强非线性、多尺度耦合下的误差放大缺陷，以第一性原理精度的真实演化过程，为物理AI训练提供不可或缺的底层数据。

数据飞轮成型：

DIMAXER-InField开启物理AI底座设施

　　秩益科技从CAE软件开发企业向物理AI数据供应商的转型，是市场需求与独特技术优势结合的自然结果。2025年公司实现了单笔千万元、数百张GPU卡License采购合同；2026年已有多笔千万元级虚实结合平台、虚拟实验室建设及超大规模仿真业务推进中，累计流程合同金额过亿元。

　　据悉，秩益科技下一步将推出DIMAXER-InField平台。该平台结合神经网络与AI-Parallel核心算法改进，旨在攻克长周期仿真的最后拼图，实现“数字空间中物理过程的极致还原”。

　　未来，DIMAXER-InField将融合高解析度仿真数据、实验传感器数据与代理模型等，构建“仿真作为数据生产器，AI作为实时推理引擎”的闭环数据飞轮，形成可规模化交付的物理AI底座，推动工业仿真向虚拟实验室全面升级。