据投融湾获悉，近日，原力引擎（上海）智能科技有限公司（下文简称：原力引擎）成功完成近5000万元的天使+轮融资。本轮融资由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，融资资金将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、能源与高端制造等行业客户拓展等。
原力引擎创立于2026年1月，公司总部位于上海市浦东新区。原力引擎的核心定位为复杂工程物理系统AI原生底座研发商，聚焦把人工智能与物理工程深度结合，面向高维、强耦合的复杂工程系统，打造覆盖仿真、控制、诊断、设计全流程的通用技术底座，不局限于单一垂直行业，技术底座具备跨领域迁移复用能力。企业不做传统CAE软件的简单替换，而是以传统数值仿真、物理实验数据作为训练基础，构建AI原生的工程闭环解决方案，以可控核聚变作为技术验证标杆场景，再将成熟技术向外拓展至油气能源、核电、航空航天、高端制造等产业领域。
创始人吴泰霖
原力引擎的创始人是吴泰霖，本科就读于北京大学物理学院，取得美国麻省理工学院物理学博士学位。博士毕业后，进入斯坦福大学计算机系Jure Leskovec教授课题组开展博士后研究。现任西湖大学工学院特聘研究员、助理教授，西湖大学人工智能与科学仿真发现实验室负责人。吴泰霖长期深耕大规模科学仿真、复杂物理系统智能控制、AI科学发现领域。2026年，创立原力引擎，统筹公司整体技术路线、产品定义以及标杆项目落地，同时继续在西湖大学承担科研实验室管理与教学工作。
核心载体为UniForce AI生成式仿真与智能控制引擎
原力引擎目前仍处于早期商业化验证阶段，尚未发布标准化对外售卖的盒装软件产品，核心载体为UniForce AI生成式仿真与智能控制引擎，属于平台型底座产品，分为仿真模块、智能控制模块、故障诊断模块、工程优化设计模块四大功能模块。其中，AI生成式仿真模块是底座核心组件，该模块可以将部分仿真任务压缩至秒级、分钟级。
实时智能控制模块基于AI仿真模型输出实时控制策略，支持闭环反馈控制。标杆落地场景为可控核聚变装置等离子体实时控制，针对等离子体这种高不确定性、高维动态系统，实现快速状态感知与控制量输出。智能诊断模块基于物理仿真数据与设备运行历史数据，解决传统设备仅依靠外部传感器难以解析内部复杂状态的痛点。工程优化设计模块以生成式AI为基础，给定工程目标约束条件，自动完成装备参数、结构方案的搜索优化，缩短装备迭代设计周期。
四大核心技术
原力引擎拥有四大核心技术，其中，物理先验约束的神经算子仿真建模技术是公司底层核心技术，解决传统神经网络容易出现物理规则违背、外推泛化能力差的痛点。理论学习（AI Physicist）科学发现算法体系，能够从大量观测、仿真数据中自动挖掘物理规律、方程关系，为复杂工程系统建模提供数据驱动手段。
仿真-控制闭环一体化技术打通AI仿真预测、状态感知、实时控制输出的完整链路，解决传统工程中仿真与实际控制相互割裂的问题。多源数据融合校准技术可以同时接纳传统数值求解器输出仿真数据、物理实验台数据、工业设备现场传感器多源异构数据，完成模型持续校准迭代，缩小AI模型与真实物理装置之间的偏差。
百亿市场空间
传统国内CAE仿真软件市场保持稳定增长，国内整体CAE市场规模已达到百亿级别。然而该市场却长期被海外商业软件占据主要份额，国产替代空间较大。
作为一家成立时间很短的早期硬科技创业公司，原力引擎依托创始人吴泰霖跨物理、计算机学科的学术积累，切入AI for Engineering前沿赛道，走AI增强工程仿真的差异化路线。未来，原力引擎有望在国产AI工程底座赛道占据一席之地。
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