创始人访谈｜陈菡：不追风，但站在风口必经的路上
9月11日，北京天耀宏图科技股份有限公司（以下简称“天耀宏图”）创始人陈菡的日程安排得格外紧凑。
当天上午，天耀宏图分别与杭州跨山越海科技有限公司、中科天算（上海）信息科技有限公司签署战略合作协议，将围绕仿真训练场等内容展开合作。签约仪式结束后，陈菡几乎没有停顿，便赶往下一场行业交流活动。
图注：天耀宏图｜跨山越海 战略合作签约仪式合影
图注：天耀宏图｜中科天算 战略合作签约仪式合影
天耀宏图成立于2012年。从国产空间智能底层平台起步，始终专注于打造物理世界模型核心体系。从底层技术攻关，到产业应用落地，陈菡带领团队走出了一条以自主创新为驱动的企业发展之路。
利用工作的间隙，陈菡接受本刊的采访。谈到对行业趋势的判断，陈菡说：“当大语言模型在数字空间高歌猛进数年之后，人工智能的下一站，必然是理解物理规律、感知空间关系、在真实世界中完成决策与行动。”
01 从底层平台起步
做物理世界的“建模者”
机器人穿梭城市街道开展自主巡检，无人机奔赴偏远山区完成急救物资精准投送，服务机器人在医院、商场成为人类的协同助手……
如今的机器人早已不再局限于工厂的机械臂，而是逐步渗透到社会治理、民生保障、日常生活等诸多领域。
然而，当机器人进入真实世界时，仅能完成固定、流程化的动作。要让机器真正理解重力、惯性、摩擦和因果关系，只能在物理世界的仿真与交互中习得。
瞄准机器人环境认知这一核心痛点研发，GreatMap天耀万象物理世界模型致力于为具身智能落地现实世界夯实通用底座。
当前，人工智能领域对物理世界模型的角逐才刚刚开始。今年，图灵奖得主杨立昆创办世界模型公司，“AI教母”李飞飞的世界模型公司获巨额融资，国内出现数十起世界模型相关融资事件……而天耀宏图已经在这条道路上布局十余年。
物理世界模型
所谓“物理世界模型”，就是让机器不仅能够识别图像、理解语言，还能掌握空间关系、物理规律和因果关系，从而在真实世界中完成推理、决策与行动。
随着人工智能从数字空间走向物理世界，空间智能与物理仿真的需求呈爆发式增长。无论是具身智能、低空经济，还是数字孪生城市、智能网联汽车，都离不开对物理世界的精准建模与高效仿真。经过多年的技术积累，天耀宏图恰好站在了这一轮产业浪潮的入口。
02 自主创新驱动，穿越产业周期
图注：天耀宏图创始人陈菡在签约仪式上发表讲话
“我们不追风，但我们要求自己站在风口必经的路上。”陈菡说。回顾天耀宏图的发展历程，她将之概括为“以自主创新为驱动的企业成长之路”。
经过14年的发展，天耀宏图拥有员工千余人，其中硕博员工占比超60%，经人社部审定，设立博士后工作站，是工信部国家级专精特新重点“小巨人”企业、北京市专精特新“小巨人”企业，也是中国地理信息产业百强企业，持有甲级测绘资质及CMMI五级资质。业务覆盖全国20余省份、千余家市县政务单位。
这条路并不平坦。空间智能底层平台的研发投入大、周期长、回报慢，在资本追逐短期回报的环境下，坚持底层技术攻关需要极大的定力。
“我们也经历过被质疑的阶段。”陈菡坦言，“有人说，为什么不用开源方案快速搭一个应用出来？为什么要花那么多精力去做底层？”她的回答是：如果只做应用层，永远是在别人的地基上盖房子，地基一变，房子就得塌。只有掌握了底层能力，才能在技术演进中保持主动。
这种坚持在近年来开始显现回报。“我们花了将近十年时间，把底层平台的根扎深。”陈菡回忆道。从空间数据引擎、三维可视化内核，到物理仿真算法、多源数据融合框架，天耀宏图逐步构建起一套完整的技术栈。公司先后参与多项国家重点研发计划，从云计算、大数据到数字孪生、区块链，在国家863计划的持续支持下，完成了从技术积累到工程化落地的跨越。
图注：自带一系列大场景自然资源科学物理模型，减少真机风险。
正是这种“从根上长出来”的技术能力，让天耀宏图在产业应用落地时具备了独特的优势。不同于市面上基于游戏引擎改良的仿真方案，GreatMap天耀万象在完整继承实景建模能力的基础上，原生内置流体、风压、岩土、气象等全套耦合物理运算引擎，实现从“静态快照”到“动态沙盘”的范式升级。
03 开放合作，构建产业生态
采访前夕，天耀宏图全球首发EchoMos天耀蜂巢具身智能低空仿真训练场。
依托自研的GreatMap天耀万象物理世界模型，该系统打通空间真值数据生成、物理仿真、合成传感数据三大引擎：利用卫星遥感影像快速生成带地理坐标与语义标签的高保真三维场景；深度融合游戏级渲染与风、雨、雷、电及空气动力学等物理算法；支持多谱段传感器仿真，日产十万级高质量训练数据集，实现全天候、全场景的数字训练。
仿真走向实战
从仿真走向实战，天耀宏图还联合国内科研院所攻关“猎影”视觉立体定位系统，不依赖北斗/GPS等卫星信号，仅凭视频或照片即可实现秒级响应与米级定位。这一技术路径使我国成为全球少数掌握完整视觉立体空间定位能力的国家之一。
“在虚拟环境中，研发人员即可完成上万次极端场景飞行验证，大幅缩短迭代周期，降低安全隐患。”陈菡说。目前，该仿真训练场方案已在某国家级全空间无人体系示范项目中落地，完成多型号巡检、物流无人机的仿真验证。
“数字世界”走向“物理世界”
人工智能是世界经济增长的新引擎和新旧动能转换的加速器，正从“数字世界”走向“物理世界”。在陈菡看来，物理世界模型是一个高度复杂的系统工程，没有任何一家企业能够独自完成所有环节。
“物理世界模型的竞争，最终不是单点技术的竞争，而是生态的竞争。”陈菡表示，“谁能够联合更多的场景方、算力方、数据方，谁就能更快地推动技术迭代和应用落地。”
在这十余年里，人工智能经历了从深度学习兴起到大模型爆发的多次技术跃迁，无数企业起起落落。从地理信息底层平台起步，到搭建物理世界仿真底座，再到联合产业伙伴共建生态，天耀宏图走出一条国产空间智能自主创新的长跑之路，也为人工智能从“数字世界”走向“物理世界”提供了坚实底座。
