行业趋势：从多模态拼接迈向全模态统一智能 - 多模态大语言模型正经历快速范式转变，新兴研究聚焦于构建能够联合处理和生成跨语言、视觉、音频等信息的统一全模态大模型 [2] - 该转变的驱动力源于真实物理世界的复杂性，人类通过观察和分析视觉、听觉、空间动态等多模态信息来理解世界 [3] - 面向真实物理世界的先进全模态智能架构，不仅需对多模态交互做出正确响应，还应具备遵循物理世界规律的感知与推理能力 [4] 行业痛点：现有评测体系存在不足 - 当前评测体系难以跟上模型能力扩张，存在模态覆盖不完整、模态间缺乏真实物理世界关联、任务长期局限于文本输出等问题 [4] - 这使得研究者无法全面评估模型在复杂物理世界场景中的实际能力，也无法进行公平、统一的跨模态比较 [4] - 现有跨模态基准多数局限于以文本为中心的有限模态，鲜有工作能彻底涵盖文本、图像、视频、音频等全模态信息 [16] - 现有基准输出形式单一，多数仅考察文本输出，几乎不涉及多模态生成，也缺乏语音驱动的多模态交互任务 [16] - 现有数据集常将不同模态信息简单拼接，忽略了模态间的关联性与耦合性，导致信息密度低，不要求模型进行真正的跨模态理解和推理 [16] 公司产品：FysicsWorld 评测基准 - 飞捷科思智能科技（Fysics AI）与复旦大学认知与智能技术实验室共同推出了全球首个面向真实物理世界的统一全模态评测基准 FysicsWorld [4] - 该基准能够评测模型在图像、视频、音频与文本间进行双向输入与输出的能力，覆盖模型对真实物理世界场景的感知、理解、生成及跨模态推理等核心能力 [4] - FysicsWorld 包括具备高质量样本的 16 大任务，涉及上百类真实开放域场景，并精心设计了跨模态信息之间的依赖关系与互补性 [6] - 基准创新地提出了跨模态互补性筛选策略，通过严格的模态依赖性验证机制，确保每个样本求解时必须依赖多种模态的信息融合，有效避免“单模态捷径”带来的偏差 [8] - 通过大量实验证明，FysicsWorld 能够清晰揭示当前全模态模型在融合多模态理解推理、语音驱动人机交互、跨模态生成及物理场景感知等环节的真实短板 [10] 产品细节：任务体系与数据构建 - FysicsWorld 构建了一套从基础感知到高阶交互的系统化任务体系，包含 16 项多模态任务 [15] - 任务体系首次实现了对全模态模型从单模态到多模态、从静态到动态、从时序到空间、从感知到生成与推理的连续覆盖 [17] - 在数据构建阶段采用了严谨的多源融合流程，通过人工审校与半自动化辅助校对的双重机制，对语义一致性、表达自然度和场景匹配性进行严格筛查 [22] - 在语音驱动的人机交互任务中，构建了闭环数据构造与验证流程，基于 10 余种不同的真人语音音色构造真实自然且高度拟人化的语音交互数据 [22] 评测结果：模型能力现状与瓶颈 - 研究团队基于 FysicsWorld 对国际上 30 余个最先进的 AI 模型进行了系统性评测 [27] - 在图像、视频和音频理解的基础任务中，GPT-5 与 Gemini-2.5-Pro 等闭源模型整体领先，开源全模态模型在部分任务上逐渐缩小差距，但在长视频语义链路、复杂听觉理解及高难度推理中仍显薄弱 [28] - 当任务切换到真实物理场景下的多模态协作时，模型性能普遍出现明显下滑，尤其是在必须依赖图像、视频、音频之间真实互补关系才能作答的任务中，短板暴露无遗 [31] - 主流模型在面向真实世界的多模态对齐、信息融合、跨模态生成以及物理场景适应能力等关键环节，仍存在显著不足 [31] 未来展望：全模态智能的发展方向 - 面向真实物理世界的全模态智能的下一阶段，不仅需要继续巩固单模态能力的根基，更需要在模态融合策略上进行系统性优化，实现多模态信息在时空、语义及物理约束维度的协调与整合 [35] - 跨模态动态推理、场景化理解与生成能力，将成为衡量下一代全模态模型核心竞争力的关键指标 [35] - FysicsWorld 为面向真实物理世界的全模态智能提供了可控、系统且可比较的能力映射工具，使研究者能够清晰洞察模型在多模态感知、物理场景信息融合和跨模态推理生成上的真实水平 [36]

文章核心观点 - 飞捷科思智能科技与复旦大学实验室联合推出了全球首个面向真实物理世界的统一全模态评测基准FysicsWorld，旨在解决AI领域“偏科”问题，为AI从虚拟对话进化到真实世界行动提供全面的“体检标准”[1] 行业背景与问题 - 当前以ChatGPT、DeepSeek为代表的AI模型在聊天对话上能力惊人，但要让AI真正理解并感知物理世界，仅凭“聊天能力”远远不够，更强的物理AI已成为业内共识[3] - 现实物理环境信息以图像、声音、视频等多种信号交织存在，AI需要同时调用视觉、听觉、语言等多种“感官”去学习复杂物理规律，才能理解真实世界[4] - 目前的AI评测体系大多停留在“纸上谈兵”阶段，要么只进行文本“阅读理解”，要么仅针对图片、视频、声音进行简单考察，无法反映AI在现实场景下的综合感知、物理理解与一致决策能力[4] FysicsWorld评测基准详解 - FysicsWorld基准是一场将AI模型拉进复杂真实世界的“全能实地演习”，包含了视觉、听觉、语言及其相互协作的16大类高难度综合任务，涉及上百种真实的物理生活场景[5] - 该基准要求AI不仅能看图说话、看懂视频、听懂声音，还必须整合视觉线索、听觉信号和物理常识进行深度推理，例如观察无声的物体碰撞视频并预测其声音特征，或通过声音变化反推画面未显示的物体运动轨迹[5] - 为杜绝AI通过“猜题”拿高分的“伪智能”，FysicsWorld创新性地引入了跨模态互补性筛选策略，设计的题目必须同时通过“看”和“听”等多感官信息才能解开，确保只有真正具备多感官融合能力的AI模型才能通过测试[6][7] 公司技术与战略布局 - 飞捷科思智能科技由英伟达PhysX物理引擎的主要奠基人与研发团队负责人张立华教授创办，是国内唯一拥有完全自主研发的可微分通用物理仿真引擎产品的企业[4] - 公司将以新一代物理仿真引擎Fysics为核心，打造全球领先的物理智能关键技术与产品，推动具身智能与人形机器人技术研发及应用场景的快速落地[8] - 公司目标是在高精度物理仿真引擎、高质量具身智能仿真平台、机器人敏捷运动与鲁棒智能控制等领域处于行业领先水平，并向行业提供覆盖“仿真-训练-部署-迭代”的全栈解决方案[8] - 公司旨在依托自主可控的物理智能底座，持续赋能中国具身智能与机器人产业的发展[8] 行业影响与未来展望 - 研究显示，即便是目前顶尖的AI模型，在面对FysicsWorld考核中复杂的真实世界场景理解推理任务以及人机交互任务时，也暴露出了明显短板，这指明了下一代人工智能的进化方向[8] - FysicsWorld的发布为全球AI研发团队提供了一把精准的物理“标尺”来诊断模型缺陷，将加速全模态智能时代的到来[8] - 创始人张立华教授表示，FysicsWorld可为全球AI研发团队提供统一的“测试平台”，加速全能型AI技术的升级，让人工智能更安全、自然地融入工业制造、智能家居、机器人服务等真实场景[8]