以神经算子替代传统数值求解器，以物理信息保形预测量化不确定性——我们把 AI for Science 从论文带进工业现场。
从求解器到可信性到通用性——通往工业级科学 AI 的三级台阶
FNO / DeepONet / 坐标感知 FNO 模型动物园，架构级守恒律强制，多物理场耦合求解。FNO 在六个物理场景上以 10-14 倍误差优势超越 CNN、DeepONet 与 MeshGraphNet。
首创物理信息保形预测（PI-CP）：将 PDE 残差嵌入非一致性分数，预测区间在物理满足处更紧、违反处更宽，附带无分布假设的覆盖率数学保证。
FoundationFNO2d 验证物理 AI 的 scaling law：随模型与数据规模扩展精度可预测提升。Few-shot 迁移：100-shot 即达 specialist 模型 51% 精度，迈向多域 PDE 基础模型。
方法先行，工程验证——研究直接沉淀为平台能力
面向神经算子的分布无关不确定性量化框架：系统评估 Conformal Prediction 在热传导、结构力学、Darcy 渗流与 Navier-Stokes 等物理场景下的区间校准，展示 89-91% 的稳定覆盖率。
FNO 与 CNN / DeepONet / MeshGraphNet 基线对比
提出 PI-CP：将 PDE 残差嵌入保形预测的非一致性分数 s(x,y)=|y-f(x)|/(1+λ|R(x)|)，产生空间自适应预测区间；并证明 FNO 平移等变性对 Dirichlet 边界的逼近障碍及坐标通道的修复作用（63.4x 误差降低）。
PI-CP 在 Darcy 渗流上的空间自适应区间
假设驱动的 LLM 深度研究框架：以「提出假设-设计实验-验证修正」的科研方法论组织大模型研究流程，是公司 AI 深度研究系统（HDRI）的理论基础。
本页所有 benchmark 数字均为 V100 GPU 实测，对比基线为 FEM/FD 数值求解器，可在开源仓库复现。
| 物理场景 | 精度 | 指标 | 加速比 | 验证环境 |
|---|---|---|---|---|
| 2D热管理 | 99.98% | rel_l2=0.019% | ~1000x vs FEM | V100验证 |
| 3D热管理 | 99.98% | rel_l2=0.02% | ~1000x vs FEM | V100验证 |
| Darcy渗流 | 99.67% | rel_l2=0.33% | ~1825x vs FD | V100验证 |
| NS Taylor-Green流体 | 99.69% | rel_l2=0.31% | - | V100验证 |
| 2D悬臂梁 | 99.75% | rel_l2=0.25% | ~1000x | V100验证 |
| 3D悬臂梁 | 98.16% | rel_l2=1.84% | 工业级 | V100验证 |
| 3D电池热管理 | 99.29% | rel_l2=0.71% | 工业级G8 | V100验证 |
| 3D结构应力 | 97.07% | rel_l2=2.93% | 工业级G8 | V100验证 |
| FOG BI预测 | 97.77% | 2.23% (3.7x优于物理) | - | V100验证 |
| UQ覆盖率 | 90.5% | gap=0.5% | - | V100验证 |
7 项核心方法专利，覆盖从算法到系统的完整链路
PDE 残差驱动的空间自适应区间预测
核心专利
修复 FNO 边界逼近障碍，63x 误差降低
核心专利
守恒律在网络结构层面强制满足
架构发明
物理模型解耦 + AI 只学残差，FOG 案例验证
方法发明
不确定性引导的采样与再训练
系统发明
工业部署友好，跨硬件推理
工程方法
FoundationFNO 系列的跨场景迁移
前沿架构
AI for Science 的信誉来自可复现。PhysAI 核心引擎以 Apache 2.0 协议开源，37,125+ 行代码、2,108+ 个测试，算法全可审计。
算法全可审计：benchmark 数字可在开源仓库复现，测试条件 V100 GPU、对比基线 FEM/FD；最新完整回归记录为 2,108+ 项测试通过。
我们与研究院、高校保持长期合作，围绕开放研究问题共同攻关，欢迎联合课题、数据集共建与学生联合培养。
围绕神经算子、UQ、基础模型的开放研究问题共同攻关，成果共享
工业 PDE 数据集与基准共建，推动领域评测标准化
PhysAI 开源仓库提供真实工程课题，优秀者直通核心团队
多数 AI for Science 公司只做平台，我们从平台走向人才：60 门 AI 课程 404 课时中，深度研究与量化系列直接面向科研场景，为合作院校与企业输送「懂物理、会 AI」的复合型人才。
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