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Standard Physics

Standard Physics：公司；实体库里暂时没有记录带证据的关系。

档案 · 深度报告 CASE FILE / CFD agent / 设计搜索 / 实时热控 / YC W26 · 特拉华公司 · 办公地旧金山与新加坡两种写法并存 · 首次发布 2026-11-09

Standard Physics · 开源的是 Reynolds，设计结果不在里面

Standard Physics 原名 Inviscid AI，YC W26，公开资料里是两个人的团队。它的做法是让大模型 agent 去操作现成的开源求解器 OpenFOAM，而不是训练一个近似物理的代理模型。2026-11-06 它在 X 上宣布开源 Reynolds，同一线程里介绍了 Archimedes 的涡轮叶片和数据中心结果；Reynolds 的代码可以查，Archimedes 页面标早期访问，没有公开代码，七个案例全是仿真，页面自己写出了好几处限定。改名日期、融资公告、客户和第三方复现，本刊没有核到。本档案按公司自述、第三方稿件和公开数据库分开记。

项目内容
类型 / TYPE营利性公司（服务条款的运营方为 Inviscid AI Co.，特拉华州公司）；开源 agent + 托管 CFD 工作区 + 设计搜索服务；YC W26
领域 / FOCUS流体与热仿真的 agent：Reynolds（驱动 OpenFOAM；旧站另称接入 OPM Flow 油藏模拟）、Archimedes（多 agent 设计搜索）、Inviscid AI（建筑与数据中心实时热控）
总部 / HQ旧金山（YC 公司页、官网、服务条款）；GitHub 组织、官方 X 的位置栏和 SMU 新闻稿写新加坡；两种写法并存，本刊没有核到哪边是主要办公地
成立 / FOUNDEDYC 公司页写 2025；GitHub 组织创建于 2025-07-06；公司注册日本刊没有核到
规模 / TEAMYC 页写 2 人，创始人 Kabir Jain（CEO）、Ziming Qiu（CTO）；OpenReynolds 仓库有 5 个贡献者账号，其中两个账号提交了绝大多数（231 次、22 次）
融资 / FUNDINGYC W26；SMU 新闻稿称 230 万美元种子轮、Square Peg Capital 领投；公司自述融资超过 240 万美元；两个数并存，本刊没有找到公司自己的融资公告
状态 / STATUS运营中；官方 X 最新帖 2026-11-06，OpenReynolds 2026-11-09 仍有代码推送；Archimedes 为早期访问
最后核实 / VERIFIED2026-11-09

§ 01 / 它是谁

一家改了名的两人团队

YC 公司页把公司登记为 Standard Physics（原名 Inviscid AI），W26 批次，成立年份 2025，团队 2 人，所在地旧金山；创始人是 Kabir Jain（Founder/CEO）和 Ziming Qiu（Founder/CTO）。Reynolds 的服务条款把运营方写成 Inviscid AI Co.，特拉华州公司，地址在旧金山 Market Street，隐私政策署的是同一主体。改名没有公告：standardphysics.com、官方 X 简介和 YC 页用新名，Standard Physics 官网的版权行仍写 Inviscid AI，inviscidai.com继续以 Inviscid AI 为品牌、页脚链到新站。改名的日期与原因，本刊没有核到。

创始人里，Kabir Jain 的个人主页自述正在做 Inviscid AI，此前做过卫星、参与过新加坡政府的风暴潮预报和量子模拟项目，并在 NeurIPS 与 ICLR 发表过研究；这些都是个人主页自述，本刊没有逐项到会议或奖项页核对。Kabir Jain 的论文列表里有一篇与 Ziming Qiu 合署、关于瑞利盘声学测量的论文，Ziming Qiu 的履历本刊没有核到。官网的 about 页只写这是一个有 YC 背书的早期团队，没有列出团队成员。

办公地有两种写法。YC 页、官网页脚、服务条款都是旧金山；GitHub 组织和官方 X 账号的位置栏填新加坡；新加坡管理大学（SMU）2026-10-29 的新闻稿在介绍校友时称它是新加坡公司，曾入围第 12 届李光耀全球商业计划竞赛，之后进入 YC W26 和 SMU 的 Urban SustaInnovator 加速器，通过后者拿到 Kajima 旗下 The GEAR 的试点。这份稿件是主办方对校友的转述。

融资有两个数字。SMU 的同一份稿件写已融资 230 万美元种子轮，Square Peg Capital 领投；tryreynolds.com 的机读说明写融资超过 240 万美元，没有写投资人、轮次和估值。两处口径不同，本刊没有找到 Square Peg 或公司自己的融资公告，也没有核到第三个来源，不合并成一个数。

§ 02 / 产品线

三条产品线，只有一条开源

官网列了三个产品。Reynolds：用自然语言描述流动，agent 写 OpenFOAM 算例、划网格、运行求解器，返回图、数值和可重跑的算例。Archimedes：多个 agent 把设计写成代码，经 Reynolds 仿真，保留物理上得分好的方案。Inviscid AI：把同一引擎接到运行中的建筑上，用实时遥测让数据中心保持在温度限值内（产品页分感知、仿真、预测、执行四步）。YC 页把商业模式写成按结果收费的工程服务：客户为更好的设计付费，不为算力付费。

开源的部分。OpenReynolds是 MIT 协议的 Python 仓库，GitHub 接口显示创建于 2026-08-23，2026-11-09 读数 113 星、11 个 fork；发布记录有 v0.1.0（08-27）、v0.2.0（09-12）、v0.3.0 与 v0.3.1（09-17），PyPI另有 0.3.2（10-05）。官方文档称它是一个工具循环，对一台装了 OpenFOAM v2512 的 Linux 实例开放 8 个工具，文档强调没有预设工作流（仓库 README 写 9 个，多出的一个只在结构化模式出现）。仓库的贡献者列表只有 GitHub 账号名，没有真名，本刊不把账号对应到具体的人。

没有开源的部分。文档写默认模型是 Reynolds 自家计量的 Claude（预设为 claude-sonnet-5），也可以换成自带的 Anthropic、OpenAI、Z.ai、DeepSeek、Moonshot、MiniMax 或本地 Ollama 模型，PyPI 摘要把它叫作基于 Anthropic 工具调用的 agent。所以开源的是驱动通用大模型的外壳和提示，托管工作区是付费服务；README 提到的 GPU 求解器 Felix（只在托管工作区可用）也不在仓库里。价格页：托管版用工作邮箱免费注册；自己运行 0 美元，自备机器和模型 key；Pro 按席位年付，每批限 10 个团队；Enterprise 自托管，联系销售。README 还提醒，agent 在托管实例上运行的是没有沙箱的 shell。

活跃度。最近 40 条 issue 与 PR的标题是工作区、代理设置、Felix 求解暂停等工程问题，没有看到外部用户提交的物理精度报告；仓库共有 28 个未关闭项（接口把 PR 也算进去）。组织下另有两个仓库：PyMesh（几何处理库，2025-10-20 创建，最近推送在 2024-08），和 2026-07-01 创建的 OpenfoamCases（日常流动案例，15 星，没有许可证）。

§ 03 / Reynolds

验证用的是解析解与公开基准，也有没过的

验证页。官网验证页列出四个有解析解的算例，写的是观测到的精度阶数，理论值都是 2.00：Kovasznay 流 1.97，Ethier–Steinman 三维流 1.97，Boussinesq 对流（温度）2.05，Stokes 第二问题（时间精度）1.99。泰勒–格林涡和方腔流标 Planned，页面写明没有数字；湍流模型和工业算例两类的案例都还没有公布。页面另说每次改动求解器都会重跑数百个算例，具体清单本刊没有看到。

研究页。tryreynolds.com 的研究页有 16 篇，每篇附完整会话记录。首页给的例子里，圆柱绕流 Re 100 的斯特劳哈尔数 0.165、平均阻力系数 1.35、升力幅值 0.339，均落在引用的公开范围内；方腔自然对流的努塞尔数 4.530，对基准 4.519，差 0.24%；ONERA M6 机翼的激波位置与 1979 年数据相差在 0.06 弦长内。它也列出了没落进范围的：DARPA SUBOFF 艇体的阻力系数 0.00157，页面照实写成刚好在范围外；交错管束的传热比公布的关联式范围下限还低 8%，研究页承认这一篇没有命中，并做了五组对照实验去排除五种解释。这些数字都是公司自己跑的，对照的是公开文献，没有第三方复算。

使用条款。服务条款写明服务只提供算力和存储，不审核用户的算例和物理，输出不构成工程建议，不能不经独立核验用于设计、安全、认证或监管决定；条款还写模型输出可能出错，同样输入可能给出不同结果。官网页面说答案受方程约束、对照已知真值证明；条款声明不保证正确。两处并列，读者引用时应两边都看。

官网的速度数字。官网首页写 GPU 重编译后最多比 CPU 快 830 倍；旧站首页与多篇故事页写比传统 CFD 快 1000 倍。两个数都没有给出基准、硬件和算例，口径也不同（一个对 CPU，一个对传统 CFD）。2026-04 的 Data Center World 故事页把 1000 倍归因于神经算子；2026-11 的新站则在为什么不用物理 AI 一页里说自己的做法是 agent 驱动真实求解器。官方没有写两者的关系。

§ 04 / Archimedes

七个案例，每一个都带着限定

  • 涡轮叶片 LS89 案例页：2D 中截面可压缩 RANS，熵损失比 VKI LS89 基准叶片低 25.5%，比页面自己调整到满足转角约束的已发表优化设计（Chatel 等 2018）多领先 2.2 个百分点；叶栅间距从 57.5 加宽到 78 mm；1,333 次求解、18 台云机、30 小时。页面写明已发表叶片的转角比基线少 0.046–0.06°，所以对比前先被改成合规；9 个非设计工况里 Mach 1.02 和 −5° 攻角两点落后，−2.5° 点没算完；不是 3D、端壁、冷却或整机效率。官方 X 线程说它超过了一个领先的已发表设计，对应的就是这一项。
  • 数据中心 案例页：一个 1.86 MW、96 个机架、位于弗吉尼亚州 Ashburn 的混合 AI 机房，年 PUE 从 1.279 降到 1.139（设施用电减 10.9%），每年省 2,284 MWh，按弗吉尼亚商业电价约 22.7 万美元；只改气流的便宜方案拿到 79% 的节省、成本不到四分之一，全方案另加 20 台列间空调和 40 台后门换热器。1,460 个设计、27 台云机、17 小时。页面写出：第一轮最优解假设 2008 年的盘管能承受更暖的水，核验时被否决；故障矩阵只测了 10 台设备，不是完整 N+1；约 290 美元只是模型花费。页面没有写这个机房属于谁、是否真的实施过，本刊没有核到落地或实测。
  • 单元件 Tesla 阀 案例页：在 Re 300 的 2D 稳态层流仿真里，二极管度 3.03 对改编后的 T45 对照 1.22，约 2.5 倍；34 个设计程序、1,463 个设计、32 台云机、3 小时。页面写明对照是缩短了腿以适应 24×20 mm 足迹的改编版，Re 超过 500 只是稳态求解器结果，只加密过一级网格，没有 3D、制造或实物测试。
  • 近地翼型 案例页：2D 稳态 RANS，阻力上限 Cd 0.030 下，升力系数 2.331 对最佳常规单元件 Selig S1223 的 1.829，高 27.4%；938 个设计、32 台云机、3 小时、算力加模型共 174 美元。页面写明：这 27% 属于邻近的可行点，精确设计在搜索网格上重跑时 Cd 为 0.0437，超过上限被拒；S1223 的升阻比仍然更好；俯仰稳定性、展向效应和自由表面都没有解决。
  • 防洒马克杯 案例页：350 mL 一体杯，在步行、急停、侧向冲击和放下四种动作下，综合的洒出加险些洒出指数从 1.000 降到 0.582，降 41.8%，用的是 3D SPH（约 22,700 个粒子），不是实物测试。846 个设计里 164 个在仿真前因不能正常饮用被剔除。页面写出：一个又高又窄的杯子单看步行洒出更少（5.89% 对 7.17%）；SPH 间距约 2.5 mm，大于 2.4 mm 的波纹幅度，分辨率不足；早期搜索曾钻规则的空子（封口、造出兜住咖啡的架子）；原始 SPH 数据不能从页面独立重建。
  • 坩埚腔吹扫 案例页：冷流（等温、层流）模型里坩埚间隙平均流速从 0.938 提高到 19.743 mm/s，约 21 倍，停滞气体占比从 5.72% 降到 0.0035%；八个斜喷嘴环；64 次 3D 求解，在一块 NVIDIA H100 上约 3.7 小时。页面写明在 2,500 °C 的检查里基线 17.8、新设计 18.0 mm/s，优势基本消失（检查用的是另一代设计，不是冷流胜者），所以只能算冷流结果；腔体是示意模型；网格只有两级。
  • 空水两用螺旋桨 案例页：一个 254 mm 的桨加一个电机，2 kg 无人机在空气中悬停、水下 1 m/s 巡航；水下电池到推力的系统效率 24.6%，库存桨直驱为 2.7%（约 9.2 倍），相当于只为空气或只为水优化的单介质最优的 91% 和 89%；比同样用可变桨距轮毂和齿轮箱的 APC 10x7 标准桨高 10% 到 14%。1,251 个设计（评估 1,267 次）、6 个 agent 团队、12 个云节点、约 160 美元。页面写出：第一轮只调桨叶，换上真实电机后得分崩掉，于是把目标改成电池到推力重搜。
七个案例共同的特点：多数一次搜索跑 800 到 1,500 次求解（坩埚吹扫例外，64 次 3D 求解），耗时 3 到 30 小时，页面写出成本的三个案例分别约 160、174 和 290 美元（后者只含模型花费）；每页都带统一声明，写明结果只适用于所述几何、工况和数值模型；失败与反例留在页面里。同样共同的是：全部是仿真，七个里四个是 2D 或示意模型，没有第三方复算，也没有实物测试。

§ 05 / 公开履历

从数据中心热控到开源仿真 agent

  • 2025 YC 页写成立于 2025；GitHub 组织创建于 2025-07-06。
  • 2026-02-26 官方 X 账号注册（账号接口显示）。
  • 2026-03 YC W26 Demo Day（故事页：创始人上台路演，展位演示站在风扇前即时看流线与阻力系数）；与印度 MPSEDC 签谅解备忘录，为 Madhya Pradesh 邦数据中心做实时数字孪生概念验证（故事页）；与新加坡 The GEAR by Kajima 做智能建筑试点（故事页）；03-09 至 03-12 参加圣何塞的 SEMI-THERM（故事页）。
  • 2026-04-20 至 04-23 参加 Data Center World，展位 #1317，页面写演示神经算子带来的 1000 倍物理分析加速。
  • 2026-07-01 OpenfoamCases 仓库创建，后来成为 X 上日常流动案例的素材。
  • 2026-08 技术文解释为什么通用 CFD 不默认用格子玻尔兹曼；08-23 OpenReynolds 仓库创建，08-27 发 v0.1.0。
  • 2026-09-12 至 10-05 v0.2.0（09-12）、v0.3.0 与 v0.3.1（09-17）、PyPI 0.3.2（10-05）；09-22 至 10-02 官方 X 连发 8 条日常流动案例（窗扇方向、空气炸锅对比烤箱、摩托风挡高度、吊扇正反转等），每条 1–5 个赞。
  • 2026-10-29 SMU 新闻稿把它作为校友案例，写明 230 万美元种子轮与 Square Peg Capital。
  • 2026-11-05 至 11-06 服务条款更新（页面标 2026-11-05）；11-06 官方 X 发三条线程：宣布开源 Reynolds，附 Archimedes 的涡轮叶片、数据中心结果，邀请有设计需求的人私信（线程，接口读数约 46.8 万次浏览、700 赞）。
  • 2026-11-08 至 11-09 Hacker News 出现一条 Archimedes 页面的投稿（帖子，2 分、0 条评论）；OpenReynolds 11-09 仍有推送。本刊没有找到媒体报道或第三方评论。

§ 06 / 口径与出入

有几处并存的说法，本刊不替它们合并

定位前后不一。2026-03 与 04 的 Inviscid AI 故事页写 GPU 加速、神经算子、约 1000 倍；2026-11 的 Standard Physics 页写 “Everyone else is teaching AI to approximate physics”（官网首页），说自己是 agent 加真求解器、不会自信地给出错误答案。同一个团队的两种说法相隔数月，官方没有解释，本刊也不推测原因。

旧站的 97.3% 评测。inviscidai.com/reynolds写 Reynolds 在 FoamBench 上端到端成功率 97.3%，并排列了 FlamePilot 43.8%、Foam-Agent 加 RAG 与 Reviewer 33.6%、MetaOpenFOAM 13.6%、零样本 4.5%。本刊对照了原论文：CFDLLMBench里 33.6%、13.6%、4.5% 都是 Claude Sonnet 3.5 在 FoamBench Basic 分项上的数；FlamePilot 的摘要写成功率 0.438。Reynolds 的 97.3% 是 Inviscid AI 自己测的，页面没写用了哪个分项、多少题、什么模型，也没写 成功 是否包含物理精度门槛（CFDLLMBench 的成功率聚合了可执行性、收敛和精度）；本刊没有找到评测脚本或逐题结果。这张图在 2026-11 的新站上没有再出现。

Archimedes 与 Reynolds 的关系。X 线程先说开源了产生这些结果的仿真 agent，同一条里介绍设计结果。开源的是 Reynolds；Archimedes 页面标早期访问，让用户发目标和约束，由公司来跑，没有公开代码。所以七个案例的设计结果无法由读者复算，能复算的只有 Reynolds 运行单个算例的那部分。

案例选择与对照。涡轮叶片的对照经过页面自己的合规化调整；Tesla 阀的对照是缩短腿的改编版；马克杯的基线是直壁杯；近地翼的升力来自邻近点而不是精确设计。这些都在案例页里写着，本刊并列写出，不判断哪种对照更公平。

客户与落地。YC 页称与硬件创业公司和工程团队合作；tryreynolds.com 的机读说明称已投入实际使用，没有列出客户或用户数。公开的合作只有两项：MPSEDC 的概念验证谅解备忘录，和 The GEAR 的试点，都是公司或 SMU 稿的说法，没有看到部署后的数据。

§ 07 / 读法与局限

数字是自述，好在页面把限定写出来了

自述数字。本档案里除 GitHub、PyPI、YC 页和两篇论文的登记信息外，所有性能数字都来自公司自己的页面：Reynolds 对公开基准的复现、Archimedes 的七个案例、830 倍与 1000 倍、97.3%。本刊没有找到第三方对其中任何一个的独立复现；Hacker News 上唯一的投稿没有评论。

开源的边界。MIT 协议的 Reynolds 可以审计和自托管，但默认依赖通用大模型（官方文档写默认是 Claude），托管工作区、Felix 求解器和 Archimedes 都不在仓库里；agent 加真求解器 的可靠性在多大程度上来自求解器、多大程度来自模型和提示，页面没有分开测过。

团队很小。YC 页写 2 人，仓库的提交也集中在两个账号上。公开产出包括开源 agent、16 篇研究页和七个仿真案例；验证、客户支持和长期维护由多少人承担，本刊没有核到。

本刊没有核到的有：改名日期与原因；公司注册信息（特拉华州注册号、新加坡实体）；融资公告和投资人名单（SMU 稿与自述各有一个数，聚合站的说法本刊没有打开）；Ziming Qiu 的履历，以及 Kabir Jain 的论文与奖项逐项；用户数、客户、收入；830 倍和 1000 倍的基准；Felix 求解器的细节；FoamBench 97.3% 的评测协议；数据中心案例的业主与是否落地；验证页各子页、研究页各篇会话记录和案例 PDF（本刊只用了索引页与案例页正文）；LinkedIn 公司页。

看到 AI 工程师把仿真变成更好的设计这类说法，先问三件事：开源的是哪一部分（Reynolds 的外壳可以查，Archimedes 的设计结果查不了）；结果算在什么口径下（这里是 2D 或示意模型的仿真，页面自己写了多处不成立的地方）；对比对象是谁（几个案例的对照经过了公司自己的改写）。这家团队的值得看之处，是把失败写进了案例页；它的融资、客户和第三方复现，目前看不到。

来源 / SOURCES

关系 每条写成一句话：主语 → 宾语，点开看证据

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