原力引擎完成近5000万元天使+轮融资，上海国资领投加速AI for Engineering落地核聚变

Data Source: www.zgeo.com.cn | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-08-26

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原力引擎，一家专注于AI for Engineering的初创公司，近日宣布完成天使+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。资金将主要用于生成式仿真与智能控制引擎的持续研发、聚变等标杆场景的装置级验证，以及能源与高端制造等行业客户拓展。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

原力引擎的核心技术在于利用AI方法加速工程物理系统的仿真与控制。传统仿真每次迭代需小时或天量级，而AI加持下可缩短至秒或分钟量级。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，部分任务已从小时/天级压缩至秒级。

创始人吴泰霖强调，公司并非简单替代传统CAE软件，而是以数值模拟与实验数据为高可信训练基础，融入物理先验，通过神经算子、扩散模型等方法学习物理场演化，结合智能体实现复杂任务自动完成。

首个高难度验证场景选择可控核聚变，因其涉及极端条件下的复杂等离子体系统，是AI4Engineering最具代表性的高难度场景之一。吴泰霖表示：

“聚变的问题太重要了，而且它现在在一个突破的边缘。我预期示范商用可能在2040年到来，届时能够给人类包括AI提供几乎无尽且低价的能源。”

此外，公司技术已在沙特阿美的千万级网格油藏仿真中完成工业部署，未来将拓展至核电多物理场仿真、3C力热仿真、航空航天等领域。

🚀 对企业 AI 化的启示

1. 技术验证场景选择：选择高难度场景（如核聚变）验证技术上限，再向其他工程领域迁移，可锤炼通用能力并建立壁垒。
2. 资本与政策协同：上海国资的领投，反映了政策对AI for Engineering的重视，企业应关注“人工智能+”行动与“十五五”规划等政策红利。
3. 数据与物理先验结合：AI落地需结合领域知识，以高可信数据为基础，提升模型精度与可靠性，而非单纯依赖数据驱动。
4. 通用平台思维：跨领域复用底层技术（如神经算子、生成式建模），可降低边际成本，增强鲁棒性，避免单一领域依赖。

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