AI物理模擬模型

在人工智慧與工業深度融合的背景下，物理模擬面臨「運算效率低、場景適配難、資料依賴性強」等產業痛點。以「演算法創新+產業深度」的賦能，天地嘉禾形成成熟的AI物理模擬解決方案，涵蓋智慧製造、新能源、航太等領域。本公司依托AI物理模擬、機器學習物理模擬、深度學習物理模擬模型等核心技術，建構了高效能精準的工程AI物理模擬系統，憑藉強大的技術能力與場景化落地能力，成為企業數位轉型的重要合作夥伴。

本公司透過打造毫秒響應的AI模擬引擎，突破傳統模擬效率瓶頸。透過“物理機理建模+深度學習遷移”，利用經典物理公式，結合海量資料訓練，建構深度學習物理模擬模型的基礎架構。例如，在新能源電池熱失控模擬中，傳統24小時的流程縮短至500毫秒，錯誤率<3%。在汽車零件疲勞壽命預測、航空航太引擎氣流分析等場景，實現100-1000倍的效率提升，幫助領先企業壓縮測試週期，降低研發成本。

同時，天地嘉年華專注於解決資料可用性低、模型復用性差的問題，打造「低資料依賴+跨場景遷移」的產業解決方案，進一步強化工業AI物理模擬平台與工程AI物理模擬服務。公司研發了「小樣本學習+領域適配」技術，結合物理先驗知識，最大程度降低資料需求。例如，在加工過程模擬中，僅需50個資料集即可達到92%的準確率。此外，該公司還開發了跨場景遷移模組，顯著縮短模型適配週期。

常見問題

Q：我們公司在實體模擬方面經驗較少，資料累積有限，可以直接使用Gallop World IT的深度學習實體模擬模型和工業AI實體模擬平台嗎？

答：當然。對於資料稀缺的企業，我們採用基於AI物理模擬的「三層賦能」模型，解決資料依賴問題：首先，我們提供通用的行業基線資料集（例如材料參數庫、典型工況模擬資料）作為深度學習物理模擬模型訓練的初始支撐，這些資料集源自於多年的行業經驗積累，並經過合規脫敏處理。其次，我們採用「物理優先」的建模方法，將成熟的物理公式和製程標準整合到模型中，大大降低對真實資料的依賴。例如，在化學反應器溫度場模擬中，只需提供客戶的基本參數，即可與工程AI物理模擬熱力學模型結合，實現快速系統建置。最後，我們提供輕量級的「邊訓練邊用」工具，工業AI物理模擬平台自動採集即時生產數據，並透過增量學習不斷優化模型。通常情況下，三個月內，準確率可從85%提升到95%以上。

Q：我們的生產場景非常特殊（例如，小眾化學產品的合成）。 Gallop World IT 的機器學習實體模擬和工程 AI 物理模擬解決方案能否適應這種非標準場景？

答：是的。我們的核心優勢在於「客製化建模能力」。針對特定場景，我們利用AI物理模擬技術，採用「深度場景分析+模組化客製化」的流程：首先，由產業專家和AI演算法工程師組成的專業團隊，對核心物理流程、關鍵因素和業務目標進行現場分析；其次，在此基礎上建構客製化的實體模型架構。例如，針對特定的化學合成場景，我們優化反應動力學方程式和物質擴散模型，確保機器學習物理模擬的邏輯更貼近實際製程流程；第三，利用企業有限的資料和小樣本學習技術對模型進行訓練，並透過「模擬預測-現場驗證-參數迭代」的閉環不斷完善。

Q：在引入AI實體模擬模型和工業AI實體模擬平台後，員工是否需要專業的AI或模擬技能？如何提供持續的技術支援？

答：無需專業技術，我們提供全生命週期支持，確保系統高效運作。在操作層面，我們將深度學習物理模擬模型封裝成一個“低程式碼視覺化平台”，並擁有業務友善的介面。例如，在加工模擬中，員工只需選擇參數並點擊“開始仿真”，即可獲得包含缺陷預測和最佳化建議的報告。此外，我們也提供自訂的「一鍵仿真」模板，大幅降低了工業人工智慧物理模擬平台的操作門檻。在支援方面，我們擁有「三級保障體系」：一級保障：專屬客戶成功經理兩小時內回應請求；二級保障：技術團隊24小時內提供遠端或現場支援；三級保障：機器學習實體模擬模型每季進行最佳化更新。此外，我們也提供線上和線下培訓。迄今為止，所有客戶系統均維持100%的使用率，且問題解決滿意度超過98%。