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YUANSUAN | ENGINEERING AI

工程AI,让复杂工程可远算

让工程对象可建模,让工程过程可计算,让工程决策更智能

远算工程AI体系
138项发明专利授权
10+类高价值工程场景验证
26个省级行政区覆盖
国家级专精特新“小巨人”
01什么是工程AI

工程AI,增强工程师解决问题的每一步

让问题可执行、模型可融合、方案可优选、结论可采信、经验持续回写

人类工程师解决工程问题的步骤

基线人类工程师

定义目标并承担专业判断

0—3 增强程度胶囊 = 阶段产出
技术增强对比
STEP 01STEP 01 / 05
定义问题

对象、工况、目标与约束

问题定义
传统CAE计算增强单点求解
仿真定义目标、工况与约束由工程师设定仿真任务
通用AI数据智能局部智能
问题梳理梳理问题语义与背景知识问题摘要
工程AI闭环增强全程闭环
智能定义任务可执行、可计算、可验收工程任务
STEP 02STEP 02 / 05
构建模型

将真实对象转为可推演模型

工程模型
传统CAE计算增强单点求解
机理建模显式定义几何、材料、网格与边界仿真模型
通用AI数据智能局部智能
数据建模学习数据规律,缺少机理约束数据模型
工程AI闭环增强全程闭环
融合建模边界更广,兼顾精度、性能与成本融合模型
STEP 03STEP 03 / 05
推演方案

比较并优化候选方案

候选方案
传统CAE计算增强单点求解
算例比选预设有限算例,逐项求解比较比选结果
通用AI数据智能局部智能
概念生成生成概念方案,难以工程收敛概念方案
工程AI闭环增强全程闭环
全域推演探索更广、收敛更快、方案更优优选方案
STEP 04STEP 04 / 05
验证结论

校核结果并形成工程证据

工程证据
传统CAE计算增强单点求解
结果校核检查收敛性与物理合理性,人工判读校核结果
通用AI数据智能局部智能
结果解读解释已有结果,不形成验证证据解读报告
工程AI闭环增强全程闭环
可信验证结论可复核、可追溯、可采信可信结论
STEP 05STEP 05 / 05
积累经验

提炼规律、方法与适用边界

工程经验
传统CAE计算增强单点求解
项目归档模型、结果与报告按项目存档项目文件
通用AI数据智能局部智能
知识归纳归纳已有知识,缺乏适用边界知识条目
工程AI闭环增强全程闭环
系统增强资产可沉淀、可复用、可进化工程资产模型规则流程经验沉淀为工程资产回写下一轮智能定义

工程师始终主导,工程AI让五个步骤形成可执行、可计算、可优选、可验证、可进化的完整闭环

02工程AI平台

三大核心系统与一套可信体系,支撑工程AI五步闭环

融合建模形成可计算模型全域推演发现更优方案工程智能理解问题并沉淀经验工程可信保障全过程

深入了解技术平台

查看三大系统如何理解问题、形成模型并发现方案

查看平台架构

04工程AI价值体系

四大工程AI价值,嵌入关键工程流程

行业与任务各不相同,但工程AI创造价值的路径可以归纳为研发阶段与运行阶段的四类核心目标

探索工程AI解决方案
研发设计
01

设计前移

更早探索,更低成本试错

在方案冻结前完成更多探索、比较与验证,降低后期变更和试错成本

典型结果

更多方案在冻结前完成比较与验证

研发设计 · 工程交付
02

可信验证

更快验证,更有信心决策

汇集模型、求解、试验与过程证据,形成可追溯、可复核的验证闭环

典型结果

验证更快闭环,结论可复现、可复核

运行管理
03

预测运维

更早发现,更准确预警

融合运行数据与工程模型,提前识别趋势、风险与候选原因

典型结果

风险在故障前被识别并定位

运行管理 · 综合决策
04

推演决策

更充分推演,更优行动方案

在复杂约束、多目标与不确定条件下,推演并比较候选行动

典型结果

重要行动在执行前完成推演、校核与比较

05真实工程验证与能力沉淀

在真实工程中验证,让每一次任务沉淀为长期能力

工程AI的价值不由演示效果定义,而由可运行任务、可信工程证据与持续复用能力共同验证

汽车交通代表实践匿名实践
重点验证场景
01 / 重点验证场景

车轮13°冲击可信验证

工程瓶颈

车轮冲击、疲劳和轻量化验证高度依赖专家经验与物理试验,试验—验证对标和报告口径难统一

车轮13°冲击仿真结果与工程校核界面
真实仿真结果
试验对标通过报告可复核过程可追溯
真实任务01

13°冲击流程 → 标准任务

受控执行02

边界与判据 → 试验对标

工程证据03

记录与报告 → 可复核证据

能力沉淀04

成熟方法 → 系列任务

非专家可按模板提交任务,结果报告可进入工程评审,对标记录可复查查看行业实践
能力资产沉淀路径
数据资产模型资产方法资产证据资产
01工程任务
02工程任务族
03可运行能力
04企业长期资产
每一次工程任务都不只产生一个结果,也应沉淀下一次可以直接调用的工程能力了解企业能力资产

06工程AI验证试点

从一个真实工程问题开始

选择一个边界清晰、价值明确、结果可验收的工程任务,用首个试点验证工程AI价值

按当前需要选择起点

首个试点交付

任务边界运行记录验收证据扩展建议
四步启动试点任务 × 能力 × 证据
01定义任务明确目标、输入、约束与验收标准
02匹配入口选择GEWULUBANMOZI或解决方案
03构建试点形成可运行、可审计的工程任务
04验证扩展形成证据并评估任务族与流程扩展