(来源:索辰科技 索辰科技)
物算赋能,智造未来:从可视孪生到物理闭环,解锁工业智造新范式
传统数字孪生普遍存在“重可视化、轻物理计算”的行业短板,大多仅实现设备数据展示与三维静态渲染,只能呈现表层运行状态,无法推演设备内部应力、流体、热力学等隐性物理变化,更不具备智能决策与设备调控能力。局限于“看得见、算不出、控不了”的应用形态,让数字孪生长期停留在展示层面,难以支撑高端制造、高危工况的深度智能化落地。
针对行业痛点,索辰智能工厂仿真训练平台打破传统工业可视化方案的能力边界,实现从静态数据展示到动态物理计算、AI智能决策、设备闭环控制的代际跨越。平台融合自研多物理场仿真底座与物理AI代理模型,可实时推演全域物理工况、预判设备潜在风险、毫秒级下发智能控制指令,为矿山、能源、智能物流、高端制造等复杂场景,提供从仿真验证到实体自主运行的完整智能化解决方案。
索辰智能工厂仿真训练平台
技术跃迁:三大核心能力,重塑工业智能底层架构
· 自研多物理场仿真底座:让数字模型拥有真实物理内核
平台依托索辰自主可控的多学科CAE仿真引擎,覆盖结构、流体、热、电磁等全维度仿真能力,支持流-热、结构-热等复杂多物理场耦合计算。区别于市面纯动画式数字孪生,平台构建的每一套产线、设备孪生体,均搭载真实动力学、运动学、材质物理属性。可透过有限测点数据,完整推演设备内部不可见的物理变化,精准复现应力分布、气流扰动、温度堆积等真实工况,将传统“数据可视化展示”升级为可仿真、可验算、可预判的工业级计算底座。
· 物理AI代理模型:重型仿真轻量化,毫秒级全域推演
依托海量工业高保真仿真数据集,平台搭建专业化物理AI训练体系,支持通用模型增量微调、场景化专属模型快速训练,大幅降低工业AI落地门槛,无需深厚算法能力即可完成模型迭代。通过算子学习与物理信息神经网络技术,将原本数小时的重型耦合仿真计算实现轻量化加速,毫秒级输出全场物理场结果,快速反演设备隐性工况、预判运行异常。在保障工业级精度的前提下,解决传统仿真耗时久、无法实时在线应用的痛点,为产线智能调控提供高速决策能力。
· 全要素虚实闭环体系:从被动监控到自主智能控制
平台集成全要素工厂建模SDK、工业数据融通、离散事件仿真、机器人智能控制四大模块,形成完整闭环能力。支持CAD模型一键导入、产线快速复刻,无缝对接MES、ERP、SCADA等工业系统,实现全维度生产数据、设备数据、传感数据融合分析。依托虚拟空间海量工况推演与策略训练,将优化后的AI决策模型迁移至真实产线,跳出传统“告警+人工处置”的被动模式,实现生产节拍优化、设备自适应调控、故障提前预警、风险自主规避,真正达成虚拟计算赋能实体生产的全闭环智能管控。
工程机械虚拟训练平台搭建
全要素虚实闭环
在真实场景里,它正在改变什么?
📍智能物流分拣|柔性自适应无人生产
针对物流分拣高速、动态、多品类的复杂工况,通过传送带多物理场仿真推演,优化动态变速运行策略。依托物理AI模型实现全重量段包裹精准柔性分拣,智能识别、拦截异常货品,根据实时吞吐压力全局动态调速,有效规避卡顿、堆积、漏分问题,最大化提升分拣效率,实现物流分拣全流程无人化、智能化、精细化管控。
📍 能源管道运维|全生命周期安全预测管控
面向油气、热力等长输管道高危场景,依托多物理场耦合仿真能力,实时推演管道全域温度场、应力场、位移场变化,精准捕捉管道沉降、形变、热应力异常。通过物理AI代理模型毫秒级风险推理,提前预判疲劳退化、泄漏隐患,实现从故障事后处置向预测性维护升级,构建管道全生命周期安全防护体系。
📍 矿山自主运营|高危场景无人化智能升级
三维高精度复刻矿山采场、设备、作业场景,打通虚拟仿真与实体设备控制链路。通过物理机器学习持续预判液压系统密封损耗、机械大臂疲劳退化等隐性故障,迭代优化设备作业策略。以虚拟训练赋能实体作业,逐步替代高危人工操作,推动矿山从简单资产数字化,迈向全场景自主感知、自主决策、自主运行的智能化新阶段。
物理赋能工业,智算重构制造未来
物算赋能 智造未来
索辰智能工厂仿真训练平台,依托自研多物理场仿真底座与物理AI核心技术,打通工业设备从工况演算、智能研判再到自主调控的完整链路,推动工业生产由静态状态展示升级至全域物理推演、由被动故障告警转向设备自主智控,开辟出一条区别于传统工业智能化方案的全新技术路径。
未来,索辰科技将持续深耕物理AI与工业仿真底层技术攻关,加速落地 “仿真数字化、AI实时化、设备自主化” 的工业建设目标,面向高端制造、能源、矿山、物流等行业输出国产化智能解决方案,助力传统产业转型升级,为工业领域新质生产力建设注入持久的科技动能。
关于索辰
索辰科技(688507.SH)以“探索物理人工智能,成就虚实平行世界”为企业愿景,面向世界科技前沿,推出涵盖物理AI开发及应用平台的全场景解决方案,赋能工业装备设计与制造,助力客户实现跨越式发展。