01传统CAE
模型求解单点计算
机理建模与单任务计算
0工程师定义目标与约束由工程师定义
2机理模型为主专业机理建模，边界受限
1少量方案比较人工设点，探索范围有限
1单次仿真验证单次验证，依赖人工复核
1项目文件归档文件归档，经验复用有限
YUANSUAN | ENGINEERING AI
工程AI，让复杂工程可远算工程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
129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
贯通理解、建模、推演、验证与经验积累，形成持续增强的工程闭环
传统CAE计算增强
通用AI认知增强
工程AI工程闭环增强
人类工程师解决工程问题的五个步骤人类工程师定义目标，承担专业判断
STEP 01理解问题
对象、工况、目标与约束
STEP 02构建模型
将真实对象转为可推演模型
STEP 03推演方案
比较并优化候选方案
STEP 04执行验证
校核结果并形成工程证据
STEP 05积累经验
沉淀规律、方法与适用边界
技术增强对比
对工程师的增强程度0无直接增强1局部辅助2显著增强3系统增强
02通用AI
认知辅助知识生成
语言认知与知识生成
2语言与知识理解梳理问题与背景知识
1建模思路与代码辅助辅助建模，缺少物理约束
1概念方案辅助生成思路，难以工程收敛
1流程与结果说明解释结果，无法证据闭环
1知识整理与案例复用整理知识，缺乏验证边界
03工程AI
工程任务完整工程闭环
贯通完整工程闭环
3工程智能系统语义×几何×机理×约束
3融合建模系统机理×数据×AI融合建模
3全域推演系统规模探索与定向收敛
3三大系统协同受控执行×V&V×工程证据
3工程智能系统优解×规律×方法×边界
人类工程师解决工程问题的五个步骤
人类工程师
0—3 增强程度定义目标并承担专业判断
技术增强对比横向滑动查看五步 →
工程师始终主导，工程AI让五个步骤贯通为完整闭环
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
UNIFIED ENGINEERING AI PLATFORM
统一工程AI平台
在工程师主导下，统一任务、数据、模型、知识、流程、计算环境与工程证据
SYS 01/融合建模
融合建模系统
INTEGRATED MODELING SYSTEM
融合对象、机理、数据与约束，形成可计算模型
STEP 02构建模型STEP 04执行验证
核心技术混合工程求解引擎HYBRID ENGINEERING SOLVING ENGINE
SYS 02/全域推演
全域推演系统
FULL-DOMAIN EXPLORATION SYSTEM
展开工程空间并比较候选方案，发现更优方案
STEP 03推演方案STEP 04执行验证
核心技术规模化工程推演内核SCALABLE ENGINEERING EXPLORATION KERNEL
SYS 03/工程智能
工程智能系统
ENGINEERING INTELLIGENCE SYSTEM
理解工程问题、组织上下文并规划可执行任务
STEP 01理解问题STEP 05积累经验
核心技术工程大模型LARGE ENGINEERING MODEL
ENGINEERING TRUST
工程可信体系
让过程有边界，让结果有证据
CONTROL PLANE三大系统协同执行工程任务；工程可信体系定义边界、监督过程并验证结果贯穿五步全过程
边界控制模型边界
过程监督受控执行
验证评估V&V可信度评估
证据追溯工程证据
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
03｜工程AI产品入口
按当前任务，选择首个产品入口
同一套工程AI能力，通过GEWU、LUBAN和MOZI被专业操作、标准调用与智能执行
GEWUENGINEERING WORKSPACE
专业操作
直接控制过程，探索并验证工程问题
面向CAE工程师，在完整工程上下文中展开设计空间、收敛答案并验证边界
控制模型、参数与求解过程
进入GEWU
LUBANENGINEERING APP PLATFORM
标准调用
封装成熟方法，标准运行工程任务
面向方法专家与研发团队，把流程、规则与模板封装为可运行、可治理的工程App
把成熟方法转为可复用任务
进入LUBAN
MOZIENGINEERING TASK AGENT
智能执行
委派工程目标，智能推进任务执行
面向工程负责人，用自然语言组织任务、调用工程能力并回传完整执行证据
从目标出发规划、调用并执行
了解MOZI
产品不是价值终点，进入工程流程后才形成业务结果
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
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
更多方案在冻结前完成比较与验证
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
验证更快闭环，结论可复现、可复核
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
风险在故障前被识别并定位
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
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
车轮13°冲击可信验证
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
试验对标通过报告可复核过程可追溯
13°冲击流程 → 标准任务
边界与判据 → 试验对标
记录与报告 → 可复核证据
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
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
任务边界运行记录验收证据扩展建议