工业基础模型 (IFM) 参考架构
L0 (第一性原理) → L4 (工业应用) 分层架构。以 L2 (装备代理模型) 为核心，构建物理可信、可复用、可组合的开发框架。
LLM是统计模型，而工业系统受制于物理定律。简单移植面临根本性障碍。
LLM无法保证输出符合物理定律。在安全关键场景，违反热力学定律的"合理"建议可能导致灾难。工业AI必须物理可信。
工业过程由连续微分方程(PDE/ODE)描述。LLM处理离散Token，无法求解连续物理场，推理延迟也无法满足毫秒级实时控制。
L0 (第一性原理) → L4 (工业应用) 分层架构。以 L2 (装备代理模型) 为核心，构建物理可信、可复用、可组合的开发框架。
核心产品
具有物理约束的预训练"灰盒"AI模型。针对特定单元操作开发，可规模化复用。
少量现场样本
数十个数据点
仿真 + 物理信息ML
高保真ESM
+ 物理参数辨识
学习机理模型解空间，将数小时物理仿真压缩到毫秒级，实现实时监测与先进过程控制(APC)。
将物理方程(PIML)嵌入损失函数，逆向推导未知关键参数（如传热系数），实现可解释的设备健康诊断。
预训练通用物理知识，新客户现场仅需数十个样本即可完成迁移学习校准，极大缩短项目周期。
在复杂工业数据上与经典深度学习和混合AI模型严格对比测试。
+700%
在独立测试集上，实现从失效模型到高预测力模型的泛化能力跨越。
-52%
仅根据前 5-10% 的数据，实现对整个过程曲线的高保真早期预测。
经典AI模型
ThinkMachine ESM
白线: 真实数据 · 彩色线: 模型预测 · 实时动画
模型库
基于第一性原理的装备代理模型库。经仿真数据预训练的基础构件，可快速组合并微调适配特定工艺。
将ESM的通用能力，通过少样本微调，快速交付为高价值解决方案。
我们邀请工业界伙伴——生产经理、工艺专家、现场工程师——共同验证和扩展基于物理AI的ESM范式。