不是"又一个AI仿真工具"，而是重新定义工业级AI仿真的可信标准
行业首创的 Conformal Prediction 管线，为每一次 AI 预测提供数学保证的置信区间。工程师可以明确知道"何时可信、何时不可信"，将 AI 从参考工具升级为决策工具。
行业首创 · 覆盖率 90.5%覆盖电池热管理、电子散热、结构应力、光纤陀螺等 9 大工业场景。尤其在 FOG（光纤陀螺）领域拥有独创物理模型，AI 预测精度超越第一性原理 3.7 倍。
9 大场景 · FOG 独创模型Apache 2.0 开源许可，全部算法可审计。军工、核电等高安全场景对"可审计性"的刚需，是闭源竞品无法满足的核心优势。国产自主可控，数据不出境。
开源 · 国产 · 可审计所有精度数字均经独立 FEM/解析解 ground truth 验证，杜绝循环论证
不是"通用但浅"，而是"聚焦且深"——深耕高价值工业赛道
芯片/板级 PCB 散热方案快速评估，支持自然对流、强制风冷、多芯片铜散等配置
棱柱电池单体热行为预测，支撑快充策略优化与热失控预警决策
悬臂梁/压力容器应力分布快速预测，支撑结构设计与安全评估
地下渗流/多孔介质流动快速模拟，支撑油气、环境工程应用
不可压缩流体仿真，支撑气动、水动等工程场景快速评估
偏置不稳定性/偏振消光比/噪声校准全链路，AI 超越物理模型 3.7 倍
Physics AI 正从学术概念走向工业落地，资本与政策双重驱动
PhysicsX 2026年获 $3亿融资（估值$24亿），Siemens/Applied Materials 投资，验证了赛道的确定性与爆发性。而中国高端 CAE 国产化率不足 20%，替代空间巨大。
直接对标 PhysicsX / Siemens Simcenter PhysicsAI，面向工业研发部门的 AI 加速仿真需求
扩展到实时运维、数字孪生闭环控制，覆盖设计→制造→运维全生命周期
预训练物理基础模型 + 开源生态，对标 NVIDIA Modulus，赋能全行业科学计算
不做"小 PhysicsX"，而是做巨头不愿做/做不细的垂直深水区
| 能力维度 | PhysicsX | Siemens | PhysAI |
|---|---|---|---|
| 复杂几何 | ✓ | ✓ | 开发中 |
| UQ 不确定性 | 基础 | ✗ | ✓ 行业领先 |
| FOG 陀螺场景 | ✗ | ✗ | ✓ 独创 |
| 开源可审计 | ✗ | ✗ | ✓ Apache 2.0 |
| 国产自主可控 | ✗ | ✗ | ✓ |
| 实时推理 | ✓ | ✓ | ✓ |
Conformal Prediction 提供分布无关的覆盖保证，竞品少有完整 UQ 管线
独创光纤陀螺物理模型，PhysicsX/Siemens 均不具备，已服务真实客户
军工/核电/航天对可审计性是刚需，闭源方案无法满足安全审查
高端 CAE 国产化率不足 20%，政策+安全双驱动，窗口期 2-3 年
从场景验证到平台生态，逐步验证、逐步放大
面向 FOG 陀螺、电池热管理、电子散热等垂直场景，与工业客户深度合作，交付定制化 AI 仿真方案。
将验证过的场景沉淀为标准化平台能力，以 SaaS / API 形式提供算力 + 模型 + UQ 一体化服务。
构建中国首个开源物理 AI 基础模型，赋能全行业科学计算，建立生态壁垒。
我们不追求"一步到位"的平台化，而是以垂直场景验证为起点，用真实的客户付费和工业数据证明价值，再逐步沉淀为平台能力。每一步都有可量化的验证门槛。
先在一个垂直场景做深做透，再横向扩展
客户数据 → 模型优化 → 精度提升 → 更多客户
开源核心引擎建立信任，商业服务实现变现
从高校实验室到工业产线，覆盖仿真全链条用户
快速验证新算法，平台化实验管理
加速设计迭代，降低仿真成本
可审计的 AI 仿真，满足安全审查
AI 初筛 + 数值精化的混合工作流
AI 仿真引擎集成到现有 CAE 产品
从离线仿真到在线实时预测
不是替代传统仿真，而是重新定义工作流
设计空间探索
全空间快速评估
高不确定区域
仅关键点
最终方案
