AI 物理仿真模型

在 AI 与工业深度融合的背景下，物理仿真面临 “计算效率低、场景适配难、数据依赖高” 的行业痛点。骏驰天下凭借 “算法创新 + 行业深耕”，打造覆盖智能制造、新能源、航空航天等领域的成熟 AI 物理仿真解决方案，依托人工智能物理模拟、机器学习物理仿真、深度学习物理模拟模型核心技术，构建高效精准的工程 AI 物理仿真体系，以技术硬实力和场景化落地能力，成为企业数字化转型的核心伙伴。公司突破传统仿真效率瓶颈，打造 “毫秒级响应” AI 仿真引擎：通过 “物理机理建模 + 深度学习迁移”，以经典物理公式搭建基础框架，结合海量数据训练深度学习物理模拟模型，在新能源电池热失控仿真中，将传统 24 小时仿真时间缩短至 500 毫秒且误差率＜3%，在汽车零部件疲劳寿命预测、航空发动机气流场分析等场景实现 100-1000 倍效率提升，助力头部企业压缩测试周期、降低研发成本。

同时，骏驰天下聚焦企业数据稀缺、模型复用难的痛点，打造 “低数据依赖 + 跨场景迁移” 的行业化解决方案，进一步强化工业 AI 物理仿真平台、工程 AI 物理仿真服务能力。公司研发 “小样本学习 + 领域自适应” 技术，注入物理先验知识减少数据需求，如机械加工工艺仿真仅需 50 组数据即可实现 92% 精度；开发跨场景迁移模块，大幅缩短模型适配周期。

常见问题与解答

问：我们企业之前没有做过物理仿真，数据积累较少，是否能直接使用骏驰天下的深度学习物理模拟模型、工业 AI 物理仿真平台？

答：完全可以。针对数据积累少的企业，我们依托人工智能物理模拟技术，采用 “三层赋能” 模式解决数据依赖问题：首先，提供行业通用基础数据集（如各行业材料物理参数库、典型工况仿真数据集），作为深度学习物理模拟模型训练的初始支撑，数据均来自多年行业沉淀且已脱敏合规；其次，通过 “物理机理优先” 建模思路，将行业公认的物理公式、工艺标准注入模型，大幅降低对真实数据的依赖，例如化工反应釜温度场仿真中，仅需客户提供基础参数，结合工程 AI 物理仿真热力学模型，即可快速搭建系统；最后，提供 “边用边训” 轻量化工具，工业 AI 物理仿真平台可自动采集生产实时数据，通过增量学习优化模型，通常使用 3 个月后，精度可从 85% 提升至 95% 以上。

问：我们的生产场景比较特殊（如小众化工产品合成），骏驰天下的机器学习物理仿真、工程 AI 物理仿真方案能否适配这种非通用场景？

答：可以。我们的核心优势在于 “定制化建模能力”，针对特殊场景，依托人工智能物理模拟技术，采用 “场景深度调研 + 模块化定制” 流程：第一步，组建行业专家与 AI 算法工程师专项团队，深入现场梳理核心物理过程、关键影响因素及业务目标；第二步，基于调研搭建专属物理模型框架，例如小众化工合成场景中，优化反应动力学方程与物质扩散模型，确保机器学习物理仿真逻辑与实际工艺匹配；第三步，结合企业有限数据与小样本学习技术训练模型，通过 “仿真预测 - 现场验证 - 参数迭代” 闭环优化。

问：引入人工智能物理模拟模型、工业 AI 物理仿真平台后，是否需要员工具备专业 AI 或仿真技术能力？后续技术支持如何保障？

答：无需专业技术能力，且我们提供全周期支持，确保系统高效运转。操作层面，我们将深度学习物理模拟模型封装为 “低代码可视化平台”，界面贴合业务习惯：例如机械加工仿真中，员工只需选择参数点击 “开始仿真”，即可获取含缺陷预测、优化建议的报告，还可定制 “一键仿真” 模板；依托工业 AI 物理仿真平台，大幅降低操作门槛。支持层面，构建 “三级保障体系”：第一级，专属客户成功经理 2 小时内响应需求；第二级，技术团队 24 小时内提供远程或上门服务；第三级，每季度提供机器学习物理仿真模型优化更新。此外，提供线上 + 线下培训，至今客户系统使用率 100%、问题解决满意度 98% 以上。