科普 | 工业AI底座：我们把数字孪生的成本打下来了 原创

产业在升级，产品越来越高端，仿真已成为工业领域的必要环节。

虽然天洑专业做CAE仿真，结构流体和热都擅长，也开发了很多仿真加速功能，但必须要承认，仿真依然不够快。从输入到输出，耗时动辄要以小时甚至以天计。

可工业领域很多场景，比如火电厂锅炉、汽轮机的状态监测和异常识别，风光电的功率预测，都有“实时计算”需求，即输出和输入之间是秒级甚至毫秒级响应。

应对此需求，以代理模型为基础的数字孪生，取代复杂的偏微分求解，成为了实用且已被验证的技术路径。

代理模型：利用数学方法（如主成分分析或特征正交分解）将计算量巨大的高保真物理仿真模型简化为维度更低、计算速度更快的数学模型。在保留物理机理关键特征的前提下，将仿真耗时缩短至毫秒级。这使得系统可以在设备运行期间，实时预测物体内部的应力分布、速度分布、温度分布等。

代理模型解决了“物理准确性”与“计算实时性”之间的矛盾，是工业预测性维护和在线实时优化的技术基石。

代理模型好用是好用，但懂锅炉汽轮机的业务专家，又有多少人能拿捏机器学习算法呢？懂业务的不会开发，会开发的不懂业务，中间沟壑堪比东非大裂谷。

天洑开发的工业AI底座，已将裂谷填平。

工业AI底座回答了一个最简单问题：锅炉专家需要懂编程，懂数学算法，懂UI设计吗？根本不需要。

锅炉专家应该懂热力学燃烧学，懂锅炉结构和故障模式。简单说，业务人员就只需关注场景本身。

工业AI底座内置上百种函数算法、机器学习算法和神经网络设计器，同时有外部算法接入功能。通过简单的拖拉拽甚至自然语言指令，零代码就能基于仿真数据完成数据处理和代理模型生成。

工业AI底座还内置后处理工具，将代理模型计算结果转化为直观的云图，你不再需要对着表格分析内部发生了什么，直接观察云图就能判断应力是否集中，温度是否过高或者气流是否通畅。

锅炉、汽轮机、电机、管道等等设备全都“透明化”。

最终，这些强大的功能汇聚成一个炫酷的监控大屏，实时反映生产现状，预测未来走势，并结合历史案例和行业经验提供操作建议。

工业AI底座还自研了智能体（Agent）搭建功能，将大模型、行业小模型以及企业知识库整合在一起。通用大模型理解意图，专用小模型精准计算，行业维修经验和标准手册指导方案，三者配合完成数字孪生从搭建到应用全过程。

AI时代，算法越来越多，模型越来越丰富，但工业到底如何AI化？工业AI底座就是天洑的答案，将仿真、优化、专家机理和机器学习算法一体化集成，成为AI时代的工业“大脑中枢”。