新闻 | 新华网专访天洑董事长张明，聚焦工业世界模型

近日，新华网专访天洑创始人、董事长张明。双方围绕AI如何走进工厂、工业世界模型的技术与应用展开交流。

写文章、生成图片，大模型已展现出强大的能力。但一旦进入工厂，AI面对的是温度、压力、流量、振动以及复杂的设备和工艺。模型的判断关系生产效率与安全。

专访中，张明将工业AI面临的挑战概括为“零容错、深专业、强耦合”，让AI真正服务工业，需要把物理规律、工业数据与工程经验结合起来。

这也正是天洑提出“工业世界模型”的出发点。

天洑将工业世界模型建立在两类核心能力之上：物理AI通过流体力学、结构力学、传热等规律，计算设备在不同条件下如何运行；工业AI从生产数据和专家经验中学习，帮助企业预测故障、诊断问题、优化工艺。结合大模型和工业智能体，推动从感知、预测到决策、执行的闭环。

这一技术路线已有实际应用基础。张明在采访中介绍，天洑参与建设的某火电智能预警系统，报警准确率达到98.38%；在核电主泵健康监测场景中，预警准确率超过95%。

10月21日，天洑全球首发工业世界模型生成器（IWM Generator），为上述技术路线提供了新的工具入口。

它可以将三维设计模型、工程文档、仿真数据与设备运行数据等信息组织起来，通过工业本体建立设备、属性、关系和约束之间的联系，再结合物理模型，构建可运行、可校准、可复用的工业世界。

在这样的数字世界里，工程师可以改变设计参数、运行工况或操作方案，提前推演多种可能的结果。产品设计可以先验证性能，电厂调度可以先比较风险，工业智能体也可以先在虚拟环境中训练和测试。

自2011年在南京成立以来，天洑持续积累物理仿真、智能优化和工业数据建模技术。AICFD、AIFEM、AIPOD构成物理AI能力，TFIIF工业AI底座与DTEmpower构成工业AI能力。这些技术正被整合为工业世界模型基础设施，已服务上千家工业客户。

从“会说”到“会算”，再到能够预测、推演和辅助决策，天洑将这条路径概括为两句话：基于现实，构建万千世界；遵循物理，推演无限未来。