日，上海市侨联组织部分侨青创业者走进杨浦区湾谷科技园，走访慰问侨界优秀科创企业和专家，并进行参观学习和座谈交流。

雅科生物：用CAR-T技术打造细胞治疗“武器库”

由复旦大学生命科学学院兼职教授张鸿声创办并担任CEO的上海市高新技术企业雅科生物科技有限公司自2015年7月开展CAR-T细胞治疗的临床研究至今，已进行了数千例相关治疗。座谈中，张鸿声教授介绍了公司自2011年创办以来，专注开拓CAR-T细胞治疗研发与临床转化，并发展出国际领先的CAR-T细胞治疗技术的历程。据悉，该企业目前已与国内6家公立医院和4家民营医院建立了长期合作，在IIT（研究者发起的临床研究）领域开展合作的疾病种类涵盖血液肿瘤、实体瘤和自身免疫性疾病，共为医院、企业等24家单位的32名技术人员提供了CAR-T细胞制备的技术培训，近10年里总计提供了超过5000例CAR-T细胞制备技术服务。企业2021年的“供者来源CD7 CAR-T细胞技术治疗复发/难治淋巴细胞白血病I期临床数据”、2023年的“抗GPRC5D CAR-T细胞治疗复发/难治多发性骨髓瘤又一个有潜力的新型CAR-T”、2024年的“CD7 CAR-T序贯异基因造血干细胞移植一体化体系”、2025年的“联合输注靶向CD19和BCMA的CAR-T细胞治疗难治性系统性红斑狼疮”曾先后4次入选中国血液学年度十大进展。

张鸿声教授认为，CAR-T细胞治疗的临床研究不仅是中国生物医学创新的缩影，更是无数危重患者最后的希望。医院与企业合作开展“研究者发起的临床研究”，既是将这份希望转化为可及、安全和有效治疗的路径，也是CAR-T细胞治疗技术发展的关键引擎。

飞捷科思：自主打造物理AI关键技术底座

AI在过去主要处理文本、图像、语音等信息，如今则开始进入真实空间，参与感知、决策与行动。从“数字智能”到“物理智能”正成为AI演进的关键方向。如黄仁勋所说：“人工智能的下一波浪潮是物理AI。这种AI能够理解物理定律，是能够在我们之间工作的AI。我们不再仅仅构建处理信息的模型，我们正在构建能够在物理世界中感知、推理和行动的模型。”而物理AI要进入真实世界，具备对真实世界中的物理规律、环境反馈和现实约束的理解能力，不能完全依赖现实环境完成开发、训练及验证，还需要仿真来解决成本、风险与规模化问题。

物理仿真引擎通过数值计算方法对现实世界中的物理规律进行模拟，从而在虚拟环境中预测物体的运动、变形或相互作用，被广泛应用于影视游戏、虚拟现实、机器人与自动驾驶仿真、科学研究及工程设计等各领域，目前已成为在虚拟数字世界中重构真实物理世界的核心技术。黄仁勋在接受记者采访时曾表示，人类浪费了大量资源来补偿那些没有被模拟过的现实，而企业之所以想要在虚拟世界中用仿真技术模拟现实世界中的工厂、装备、电网等，是因为这样，一家大型企业只需一小笔投资，每年就可以节省数十亿美元。目前包括中国在内的全球机器人行业领导者主要采用的机器仿真平台及底层物理引擎是英伟达的Isaac和 Newton/PhysX，以及开源的Mujoco，国内还缺乏完全自主研发的物理AI技术底座。

上海市“侨界杰出人物”、复旦大学智能机器人与先进制造创新学院副院长、长聘特聘教授张立华在物理仿真领域深耕20余年，由他创办并担任董事长的飞捷科思智能科技聚焦自研新一代可微物理引擎、打造物理AI关键技术底座，通过物理引擎、仿真平台、具身数据采集与治理平台、物理AI基础模型的体系化建设，聚焦解决具身智能行业关键的仿真、数据、模型、部署等痛点问题，助力具身智能与人形机器人技术研发与应用场景的快速落地。此次座谈中，张立华教授向参访者讲述了自己从海外回到国内高校，并于2024年创办飞捷科思的一路奋斗经历，重点介绍了由其团队主导研发、于今年3月发布的国内首个可微分物理仿真引擎“Fysics”。该成果实现了物理AI底层技术的自主突破，填补了国内可微分物理引擎的空白，打破了海外垄断。

张立华教授指出，具身智能要在真实场景中落地，目前尚面临四大挑战。其一是仿真失真与Sim-to-Real（模拟环境到现实世界）的鸿沟：传统引擎由于采用分立式架构，无法实现刚-柔-流-颗粒的统一材质求解，且因仿真计算精度不足导致仿真数据与现实物理参量存在偏差，可能造成算法在真机部署时失效。其二是高质量、多模态的具身交互数据高度依赖昂贵的硬件与人工演示，导致数据生产成本极高且难以实现指数级增长，面临数据“采集壁垒”与规模化困境。其三是模型表现出明显的“环境过拟合”特征，在受限场景下训练的策略难以应对未见的物理参数变化，缺乏在非结构化场景中举一反三的通用常识，存在场景长尾效应下的“泛化障碍”。其四是现有模型多基于像素层面的统计性相关预测，缺乏对三维空间、物体恒常性及因果律的内在表征，导致在精确预测与长期规划任务中产生执行层面的致命偏离，即“动作幻觉”。针对第一个挑战，新一代可微物理仿真引擎Fysics作为国内唯一性能对标NVIDIA Newton的自主研发物理仿真引擎，具有多物理材质统一求解、可微求解能力，可实现高精度物理接触解算，支持大规模并行仿真，在物理AI的基座层上实现了真正的国产替代与技术反超。针对第二、第三个挑战，飞捷科思的核心产品——具身智能仿真训练平台Mozisim，破解了具身智能数据短缺与场景长尾覆盖难题。针对第四个挑战，飞捷科思研发的全模态物理模型OmniFysics将真实世界中的物理定律深度植入模型底层，构建起具身智能不可或缺的物理常识中枢，将物理规律转化为模型能力，赋予了具身机器人“物理直觉”，正在成为具身智能时代的物理认知底座。

与会者在参观了张立华教授团队研发的灵巧机器狗和人形机器人相关技术成果后，就如何践行“顶天立地”的研发理念，并加快商业闭环，以技术驱动产业发展、以产业实现技术落地等话题，进行了深入交流探讨。