当下,物理AI正成为工业智能化升级的核心主线。从“仅可实现可视化与简单指令执行”的“形似”,到“能读懂工业现场真实物理逻辑”的“神似”,软通动力(301236)旗下软通天枢以数字孪生(885820)、工业仿真为核心支撑,叠加机器人虚实训练能力,依托海量工业场景积淀与全链路数据闭环,构建完整的物理AI技术栈,为工业智能化转型注入核心动能。
跳出“形似”建模误区,构筑物理AI感知与运算底座
物理AI的首要前提,是拥有1:1还原物理属性的数字空间。早期工业数字孪生(885820)仅做三维几何建模,缺失质量、摩擦、应力、材料损耗等核心物理参数。这种浅层数字化复刻,无法支撑物理AI开展计算、推演与预判,是规模化落地的首要瓶颈。
软通天枢自研TwinHub孪生引擎,打造实时物理孪生体,为物理AI筑牢感知与运算底座。平台在三维模型中深度植入全维度物理参数,完整还原设备、产线、厂区的真实运行状态;依托高并发算力,支持3200+设备同时接入、每秒80万+事件实时计算,建模与渲染效率提升10倍以上,物理建模精度达到毫米级。
依托多年工业深耕,软通天枢在智能制造、能源(850101)电力、石油石化、城市管网等场景持续采集海量物理工况数据、设备动态数据、环境交互数据。这些带有物理约束的高质量数据持续回流迭代,不断强化物理孪生体的真实性,也让搭载其上的物理AI持续学习行业物理规律。
深耕场景“神似”逻辑,让物理AI掌握工业机理
物理AI区别于通用AI的核心,是基于物理规律做决策、做执行。工业场景多物理场耦合复杂、生产容错率极低,通用大模型黑盒概率判断的稳定性不足,无法满足严苛的工业生产要求。工业仿真,正是赋予物理AI 确定性推理能力的核心载体。
软通天枢打造CAE工具链 + FSim全栈仿真平台,采用物理机理 + 数据驱动双轮模式,深度匹配物理 AI 运行逻辑。CAE工具链专注连续物理场仿真,精准求解流固耦合、换热、多相流等工业设计难题,解决“物理规律怎么算”的问题;FSim生产仿真平台聚焦离散生产流程推演,完成虚拟工厂搭建、排产优化、能耗管控等全流程模拟,解决“物理过程怎么演”的问题。整套系统可实现微秒级动态仿真,瞬态仿真精度超85%,将传统数月的研发迭代周期(883436)压缩至数周。
平台全面集成Isaac Sim机器人仿真能力,借助PhysX物理引擎、RTX 实时光追技术,精准复现工业现场地形、传感器(885946)状态、机器人运动交互等细节,以及开展大规模算法训练与极限工况测试,用仿真数据补充真实场景样本,补齐高危、小众场景的数据短板。
构建全链路物理AI闭环体系,在多行业场景批量释放价值
数字孪生(885820)、工业仿真、具身执行三位一体,构成天枢独有的全链路物理AI闭环架构。物理孪生建模→多物理场仿真推演→物理因果决策→终端实体执行→真实物理数据回流,环环相扣、持续进化。
搭载的Phyxis因果决策引擎,基于百万级带物理约束的工业数据集完成训练,将AI决策从概率推理升级为物理因果推演,决策准确率突破98%。依托标准化物理孪生模型搭建场景底座,通过工业仿真推演最优作业方案,由决策引擎下发指令,驱动天擎系列机器人、传感器(885946)、产线等终端执行作业;现场产生的全新工况数据、设备数据、作业数据,实时回流至孪生与仿真平台,持续校准模型、丰富数据集、优化仿真逻辑。
这套场景淬炼物理AI、数据反哺技术升级的飞轮,让物理AI能力越用越强。目前,软通天枢已在能源(850101)电力、石油化工(850102)、高端制造、军工(885700)、城市基建等领域形成可落地、可量化、可复制的标准化解决方案。
在能源(850101)电力领域,新能源(850101)场站复用智能化方案后,设备非计划停机时间减少30%,运维成本持续下降;石油化工(850102)领域,智慧巡检、压缩机智能运维、工艺流程优化方案批量落地,单场站年节约运营成本可达数千万元;高端制造与军工(885700)领域,仿真 + 孪生组合方案快速复制,帮助企业新品开发周期(883436)缩短40%,模具试制成本下降50%。
为进一步降低行业准入门槛,软通动力(301236)与软通天枢携手产业伙伴,搭建“云 - 边 - 端” 一体化物理AI生态,创新推出“物理AI即服务(PAIaaS)”模式,让中小企业可按需租用服务,快速完成智能化升级。
