// WHY PHYSICAL AI
不懂「物理」，不能可靠解算控制方程。大算力需求与大时延不满足工业闭环控制要求。
CFD/FEM 是离线、开环、单次计算。依赖人工采集 → 离线解算 → 手动 PLC 设定，缺乏在线自主性。
第一性原理约束 + 在线学习 + 安全屏障。每台装备 / 每条产线独立搭载闭环认知引擎，毫秒闭环自整定。
物理守恒律提供先验约束，将可行解空间压缩 10²–³ 倍。新装置最低仅需 个位数工况数据 即可完成参数辨识与控制器初始化。
物理方程提供跨操作域的结构不变量，智能体最低仅需在线辨识少量边界参数即可迁移至 未见过的工况，无需重新训练。
每次决策可回溯至物理定律而非统计相关性。控制屏障函数 (CBF) 硬约束保证 任何工况下不越过安全边界。
已积累 9 类专有数据集 · 覆盖 3 个行业 · 6,000+ 批次级过程数据 · PHORCE SDK 26 种神经算子架构
了解我们已经建立的技术纵深// PRODUCT ARCHITECTURE
从单台设备的自主认知，到跨设备全流程的系统级优化。
Equipment Agent (EA)
单台设备的自主认知大脑。将热力学、流体力学与传质动力学嵌入边缘计算节点，实现设备级闭环自主感知、推理与控制。
物理约束感知 — PINN 多模态软测量，在线推演不可测量状态
在线参数辨识 — 守恒律约束下动态逆向估算物理系数
安全闭环控制 — CBF 安全包络内 MPC 最优轨迹规划
Process Agent (PA)
面向完整工业过程的全流程自主优化大脑。将物理AI嵌入青霉素发酵、阳极炉精炼、渣选磨浮等多单元连续工艺，实现过程级闭环最优调度。
全流程协同调度 — 跨工段多装备智能体共识，消除工序间瓶颈
物料-能量联立平衡 — 在线追踪质量守恒与能量守恒耦合约束
多目标 Pareto 寻优 — 产量-能耗-质量动态前沿逼近
// COGNITIVE ARCHITECTURE
将物理定律的确定性与神经网络的学习能力融合，在安全边界内持续自我迭代。
融合温度、振动、流量等多源传感器信号，实时推算出无法直接测量的关键过程变量——例如矿浆细度、发酵呼吸商、炉内熔体温度分布。
INPUT
温度 · 振动 · 流量 · 压力
OUTPUT
不可测核心状态变量
// PERFORMANCE VALIDATION
+700%
vs. 经典深度学习基线
-52%
相轨迹收敛速度
<1ms
边缘计算直连 PLC
// AGENT INSTANTIATION LIBRARY
将物理方程模块化封装，构建可快速部署的装备智能体矩阵。
// INDUSTRIAL APPLICATIONS
装备智能体与过程智能体在四大工业场景中自主执行，将离线分析升级为实时闭环控制。
// CO-DEVELOPMENT PROGRAM
诚邀冶金、化工、选矿与重工业伙伴共同验证物理AI智能体的现场控制能力。