# ThinkMachine > ThinkMachine 构建装备智能体 (EA) 与过程智能体 (PA) — 嵌入第一性原理物理约束的自主赛博物理认知节点，部署于边缘计算实现闭环工业控制。每个智能体执行 感知→推理→规划→执行 认知闭环，控制延迟低于1毫秒，物理可信的感知、实时推理与最优控制。经独立工业测试集验证：R² 较经典深度学习提升 700%，NRMSE 降低 52%。 - 面向工业制造的装备智能体与过程智能体 - 物理信息机器学习，嵌入 PDE/ODE 守恒律约束 - 边缘计算闭环自主控制（延迟 <1ms） - 基于 PINN 的不可测内部状态软测量 - 目标行业：选矿、冶金、生物制药、重型制造 ## 核心页面 - [首页（中文）](https://www.thinkmachine.work/index.html): 产品全景、认知闭环、智能体库、工业场景 - [首页（英文）](https://www.thinkmachine.work/index_en.html): 英文版，结构一致 - [技术纵深](https://www.thinkmachine.work/why-physical-ai.html): 已建立的技术壁垒、9类专有数据集、PHORCE SDK - [Labs](https://www.thinkmachine.work/labs/): 技术博客与深度文章 ## 两条产品线 ### 装备智能体 (Equipment Agent, EA) 单台工业装备的自主认知大脑。将热力学、流体力学、传质动力学嵌入边缘计算节点。 - 感知：多模态传感器融合 + PINN 不可测状态软测量 - 推理：守恒律约束下的在线物理参数辨识 - 规划：CBF 安全包络内的 MPC 最优轨迹搜索 - 执行：直连 PLC/DCS，延迟 <1ms ### 过程智能体 (Process Agent, PA) 多单元连续过程的全流程自主优化大脑。 - 跨工段多智能体协同，消除工序间信息断层 - 在线质能耦合守恒追踪 - 产量-能耗-质量多目标 Pareto 前沿逼近 ## 认知闭环架构 四阶段闭环认知架构： - 感知：PINN 多源传感融合 → 不可测核心状态变量 - 推理：物理定律作为约束框架 → 在线校正物理参数 - 规划：安全边界内最优轨迹搜索 → CBF 安全包络 - 执行：直接 PLC/DCS 指令下发 → 闭环 <1ms + 多智能体协调 ## 智能体库 - [发酵罐智能体](https://www.thinkmachine.work/#foundry): 呼吸商与代谢速率在线推断，闭环补料流量与剪切速率控制 - [熔炼炉智能体](https://www.thinkmachine.work/#foundry): 实时多相传热矩阵辨识，安全约束下的功率曲线寻优 - [旋流器智能体](https://www.thinkmachine.work/#foundry): 高频涡流场颗粒受力推断，亚秒级溢流-底流分配调节 ## 工业应用场景 - [工艺优化](https://www.thinkmachine.work/#industries): 智能体在 CBF 安全边界内高速搜索最优工艺参数 - [节能降耗](https://www.thinkmachine.work/#industries): 在线逼近热力学能耗极限的 Pareto 前沿 - [预测性维护](https://www.thinkmachine.work/#industries): 物理参数退化轨迹追踪，剩余使用寿命 (RUL) 估计 - [操作培训](https://www.thinkmachine.work/#industries): 物理引擎驱动的实时仿真反馈与决策指导 ## PHORCE SDK 面向国产异构算力 (AMD ROCm / 海光 DCU) 的 Physics AI 开发套件。基于 NVIDIA PhysicsNeMo 开源框架进行跨平台适配。集成 26 种神经算子与图网络架构（FNO、MeshGraphNet、GraphCast、Transolver 等），28 个 PDE 基准案例。全量代码已在曙光超算 ROCm/DTK 环境下完成端到端验证。 - [PHORCE SDK 详情](https://www.thinkmachine.work/why-physical-ai.html#phorce-sdk) ## 数据资产 9 类专有数据集 · 覆盖 3 个行业 · 6,000+ 批次级过程数据 ## 性能指标 - R² 预测精度：较经典深度学习基线 +700% - NRMSE 动态误差：相轨迹收敛 -52% - 闭环延迟：<1ms 边缘计算直连 PLC ## 核心差异化 - 少样本冷启动：守恒律压缩可行解空间 10²⁻³ 倍 - 跨工况泛化：物理方程提供结构不变量，无需重新训练即可迁移 - 可解释可信赖：每个决策可溯源至物理定律；CBF 硬约束保证安全边界 ## 联系方式 - [预约演示](https://www.thinkmachine.work/#contact): 合作咨询表单 ## 其他 - [站点地图](https://www.thinkmachine.work/sitemap.xml): XML sitemap - [完整 LLM 上下文（英文）](https://www.thinkmachine.work/llms-full.txt): 全量展开版本 - [LLM 摘要（英文）](https://www.thinkmachine.work/llms.txt): 简明英文版