我们正在为真实的工业世界构建人工智能引擎。将物理定律与深度学习模型结合，仅需要数十个样本，在数周内，构建出通常需要上万样本和数年才能实现的高保真工业基础模型。
或者，探索我们的技术 →“工厂里数据很多”——这是关于工业AI的最大误解。现实是，可用于训练高质量模型的数据，是昂贵和稀缺的。
海量的原始数据流并不等于可用的训练集。生产一线的真实情况是：数据没有标记，时间没有对齐，异常数据没有清洗，数据是否准确无人能保证。当你耗费数月将这些“原始数据”整理完毕，真正可用的样本其实所剩无几。
更严峻的挑战在于，工业生产过程是“活”的。就在你准备开始训练模型时，工艺可能已经变化，设备可能已经更新，原料也已经换了新的供应商和新的标准。每一次变化，都可能让过去的数据瞬间失去价值。
我们不仅仅是拟合数据，我们学习其背后的物理规律。我们的核心技术——ThinkMachine 的模型引擎，代表了工业过程预测建模的一个全新范式。
少量工况样本
（数十个数据样本）
物理信息机器学习
高保真工业基础模型
+ 关键工艺参数和时间演化特性
ThinkMachine的模型引擎是一个系统辨识器。它利用最先进的物理信息机器学习，从每一次运行中学习工业过程的独特指纹。
通过将物理定律或生化反应机理作为核心约束嵌入模型，我们的模型能够使用小样本数据实现领先的高精度——您无需等待漫长的数据积累和治理过程。
ThinkMachine模型引擎是一个“可解释”模型。它不仅提供预测，还可能揭示驱动变化的潜在物理参数，使您能够及时发现影响工艺质量和效率的关键要素。
我们的 ThinkMachine 模型引擎技术已经在复杂的工业数据上，与一系列强大的基线模型（包括经典深度学习（比如LSTM、RNN、Transformer）、混合物理模型（比如MLP-ODE），以及最新的衍生架构（如算子学习））进行了严格的对比测试。结果显示：其泛化能力和预测精度均实现了突破性进展。
+700%
在独立测试集上，我们的模型取得了远高于其它模型方案的R²分数。这代表着在解释过程真实动态方面超过700%的改进，实现了在“未见数据集”从失效模型到高预测力模型的泛化能力跨越。
-52%
与表现最佳的混合模型相比，ThinkMachine的模型引擎将归一化预测误差降低了一半以上。这表明，仅根据前5-10%的数据，实现对整个过程曲线的高保真度早期预测已成为可能。
经典AI模型
ThinkMachine 模型引擎
“在我们最近的冶金和生物制药生产基准测试中，ThinkMachine模型引擎将关键的终点预测误差降低了20%以上，这直接为生产一线带来了显著的质量提升和运营成本节省。”
我们为关键工业领域提供了开箱即用的基础模型。这些不是静态软件，而是能够伴随工艺/工况变化，持续学习和进化的数字孪生。
优化化学批次反应、预测冶金精炼终点、控制聚合过程。
预测电池退化和健康状态、预测能源系统的生命周期性能。
优化生物反应器的发酵产量、预测细胞培养生长、模拟药理反应。
预测材料疲劳、模拟热动力学、为复杂仿真创建代理模型。
一个高保真的AI基础模型，是实现卓越运营数字工厂的关键基础设施。我们与合作伙伴已经在多个场景积累了成功实践。
在数字世界中进行数千次“虚拟实验”，安全、高效地找到黄金批次的工艺参数，提升产量与质量。
精确洞察并模拟不同操作对能耗与排放的影响，驱动可持续生产，实现成本与环境双赢。
从过程数据中洞察设备健康状态的细微变化，实现从“事后维修”到“事前预警”的跨越。
构建超现实的虚拟工厂，让新手在零风险、可重复的模拟环境中，快速成长为专家级操作员。
物理世界的复杂性不会成为创新的障碍。我们正在寻找先驱者，共同利用第一性原理构建人工智能的未来。无论您是工厂经理、工艺专家或者现场生产工程师，亦或行业上下游合作伙伴，请联系我们，立即预约ThinkMachine专家的线上会议,制定所有关于您工业AI痛点的工作计划，开始行动吧！