工业级物理AI仿真平台——用AI将物理仿真加速1000倍，让每一次预测都物理可信
对标 NVIDIA PhysicsNeMo、PhysicsX（估值24亿美元）、Ansys SimAI
8种UQ方法，核心是Conformal Prediction。首创PI-CP将PDE残差嵌入非一致性分数。覆盖率90.5%，数学保证P(Y∈Ĉ)≥1-α
竞品对比: PhysicsX/Siemens/NVIDIA均无完整UQ
14个工业场景持续扩展。独创FOG光纤陀螺专用物理模型（5个光学模块+3条管线+7种守恒律层），并新增接触、空化、材料演化、3D几何与封装可靠性能力
竞品对比: PhysicsX/五一视界均无FOG能力
FoundationFNO2d验证物理AI scaling law（α=0.199, R²=1.000）。Few-shot迁移：100-shot达specialist 51%精度
竞品对比: 多数竞品仍为单场景模型
Apache 2.0，37K+行代码，2,108+项测试通过，ruff 0。算法全可审计，benchmark 与实验记录持续更新
竞品对比: 商业产品均闭源
| 场景 | 精度 | 指标 | 加速比 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
平台持续从单一仿真场景扩展为可验证的多物理、多几何、多材料工程底座
Hertz、Flamant、Cerruti、Coulomb 与 delta-FEM 分层方法，覆盖点/线载荷、摩擦与界面应力分析。
验证：接触力学测试与 V100 实验已完成
Schnerr–Sauer 空化物理内核，结合两相质量传输与气泡动力学，支持压力场与气相体积分数预测。
验证：p 分解误差 0.007%，IoU 0.938@128²
弹塑性、相变/凝固、蠕变等材料本构与时间演化模块，服务调质钢、燃机叶片、炮管与难熔合金场景。
验证：相变、蠕变与弹塑性模块验证完成
SDF 几何表示、GMSH 非结构化网格、OpenFOAM snappyHexMesh、FNO3d、DeepONet 与 MeshGraphNet 工程管线。
验证：SDF-FNO 相比 baseline 约 36× 改善
回流焊翘曲、Anand 本构、焊点热疲劳、Coffin–Manson 寿命预测与异方差 UQ，形成封装可靠性验证路线。
验证：翘曲、寿命与 UQ 阶段实验完成
Normalized CP 根据任务难度自适应调整预测区间，在长寿命端提供更宽的风险提示，同时保持整体覆盖率。
验证：coverage 约 90%，Q5/Q1 区间宽度比 1.97
2D/3D电子散热、芯片温度场预测
正常放电/快充+液冷/热失控
线弹性/梁理论/Von Mises等效应力
Darcy渗流/Navier-Stokes
BI预测/PER残差/RIN校准
时间依赖PDE求解
热-结构耦合/热-流耦合
传感器数据驱动实时预测
AI初筛+FEM精化混合工作流
Hertz/Flamant/Cerruti、摩擦与delta-FEM
Schnerr–Sauer空化、压力场与气相体积分数
弹塑性、相变/凝固、蠕变与热加工过程
SDF、GMSH、OpenFOAM与FNO3d/DeepONet
回流焊翘曲、焊点热疲劳、Anand与Coffin–Manson
每个案例按「挑战 → 方法 → 量化结果 → 实施与回报」组织，全部指标来自 POC 验收报告
广东奥斯诺光电科技
BI从0.1°/h → 0.01°/h（导航级）
物理分解范式：BI=PER+RIN+stress+residual，AI仅学残差(~40%)
BI预测+PER残差学习
按阶段验收
热光PER退化+全温BI分解
按阶段验收
RIN校准+导航级BI预测
按阶段验收
目标客户：联创电子/蓝特光学/舜宇光学/亚琛科技
工艺参数智能优化 + 模具补偿预测 + UQ良率控制
FOG案例验证的物理分解范式迁移至玻璃模压
黏弹性核心模块开发（Maxwell PDE+WLF方程）
AI训练与验证（FEM数据+FNO/DeepONet+UQ）
POC客户对接（蓝特光学/亚琛科技）
产品化与市场推广
中科睿信（国家级小巨人企业，14款雷达仿真产品）
多学科仿真补齐 + AI加速 + UQ赋能 + 国产化合规
核心专利
核心专利
架构发明
方法发明
系统发明
工程方法
前沿架构
学术研究者、算法工程师
初次场景匹配与可行性判断
使用真实数据验证精度与效果
API、Dashboard、模型管理与技术支持
行业模型、API服务与部署交付
设备嵌入、SDK授权与长期合作
技术评估(免费) · POC验证 · 定制开发 · 平台订阅 · 联合研发/OEM
理工导航/航天33所/长盈通/中航捷锐
温度补偿AI、流片减半
宁德时代/比亚迪弗迪/亿纬锂能
电池热失控预测代理模型
长电科技/华为海思/中芯国际
封装热应力代理模型
航天科技/商飞/蓝箭航天
防热瓦温度场、气动热
联创电子/蓝特光学/舜宇光学
非球面玻璃模压仿真
中科睿信等
国产化仿真、多物理场