原力引擎完成近5000万元融资，推进核聚变AI仿真与控制

近日，原力引擎(上海)智能科技有限公司宣布完成天使+轮近5000万元融资。本轮融资由上海国投旗下上海未来产业基金和上海科创集团共同领投，复旦科创加注领投，龙芯创投、成为资本等跟投，光源资本担任独家财务顾问。

据介绍，本轮资金将主要用于生成式仿真与智能控制引擎的持续研发、可控核聚变等标杆场景的装置级验证、能源与高端制造等行业客户拓展，以及复合型人才团队建设。

原力引擎由吴泰霖创立。吴泰霖本科毕业于北京大学物理学院，获麻省理工学院物理学博士学位，曾在斯坦福大学计算机系从事博士后研究，现任西湖大学工学院特聘研究员、助理教授，并负责西湖大学人工智能与科学仿真发现实验室。他长期从事大规模科学仿真、物理系统控制与科学发现研究。

公司聚焦面向工程的人工智能(AI4Engineering)方向，计划构建覆盖仿真、控制、诊断与设计的AI原生底座，服务高维、强耦合的复杂工程物理系统。原力引擎以可控核聚变作为首个高难度验证场景，并将相关能力拓展至油气、核电、3C和航空航天等能源与高端制造领域。

在复杂工程场景中，模型不仅需要提升计算速度，还要满足精度、泛化能力、实时性、安全边界和现场部署等要求。原力引擎表示，公司并非简单替代传统数值求解器，而是以数值求解与实验数据作为训练基础，通过神经算子、扩散模型等方法学习物理场演化及条件分布，在推理阶段实现快速预测与耦合生成。目前，公司已在流体、油藏和等离子体等复杂物理仿真任务上实现数十倍至数百倍加速，部分任务可由传统的小时级或天级计算压缩至秒级。

磁约束聚变涉及极端条件下复杂等离子体系统的高保真仿真、状态估计和闭环控制，跨越宏观磁流体与微观湍流尺度，并包含芯部与边界等多类物理过程耦合。近年来，学术界已在瑞士可变构型托卡马克装置(TCV)上验证深度强化学习对多种等离子体位形的磁控制，并在美国DIII-D托卡马克装置(DIII-D)上实现对撕裂不稳定性的主动规避，显示AI技术正逐步进入实际聚变实验闭环。

原力引擎称，公司正在与国内聚变科研机构及商业聚变企业推进等离子体仿真、软着陆控制和位形控制合作，其研发的生成式AI控制算法已完成装置上机实验验证，并显示出较好的控制性能。公司希望借助聚变场景对模型精度、实时性和安全性的严苛要求，进一步打磨可复用的物理建模与控制能力。

除聚变方向外，原力引擎创始团队研发的相关算法此前已在沙特阿美公司的千万级网格油藏仿真中完成工业部署。公司表示，未来还将在核电多物理场仿真、3C力热仿真、航空航天等方向推进产业合作，推动生成式仿真、智能控制、诊断与设计能力向更多工程场景迁移。