1 一、人工智能赋能工业仿真发展背景 人工智能赋能工业仿真是指将人工智能技术（如机器学习、深度 学习）与工业仿真技术进行深度融合，通过数据驱动、智能决策和动 态优化，实现对工业全流程的虚拟化建模、实时模拟与自主优化的一 种新型技术范式。其核心在于利用人工智能的自主学习与预测能力， 提升仿真的精度、效率与智能化水平，推动工业系统从传统模拟向自 适应决策演进。人工智能赋能工业仿真不仅覆盖产品研发阶段，还延 集群等昂贵的硬件资源的支持，导致仿真应用的技术门槛和经济成本 长期居高不下。二是建模方法与流程存在局限。传统仿真主要基于经 验与规则模型，需通过反复的人工调参与验证假设，造成研发周期长、 成本高等问题，尤其在面对多物理场耦合、非线性动态系统等复杂工 科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告（2025 年） 2 程场景时，极易入“建模难—计算繁—精度不足”的恶性循环。 工业 4.0 与智能制造的发展趋势进一步凸显了工业仿真领域日益 人工智能为复杂场景的建模仿真提供新方案。对于多物理场耦合 （如电磁-热-力耦合）、跨尺度问题（如从微观材料特性到宏观结构 响应）等高度非线性、难以通过解析方程精确建模的复杂工程问题， AI 展现出独特优势。一方面，AI 可通过学习大量仿真数据或实验数 据，构建高维非线性映射关系，从而实现对复杂系统的高效建模与预 测。例如，索辰科技的 CAE 平台利用图神经网络（GNN）对复杂拓 扑结构进行建模，在电磁-结构耦合仿真中将预测误差控制在

©202 四维纵 横 12 Confidential 1 时序数据建 模 三种数据建模方式： 1. 窄表模式 2. 宽表模式 3. 树形模式 Confidential 1 时序数据建模 • 窄表模式： —⾏—个数据点，可以用 KV 数据模型，也可以用关系数据模型。注 意窄表不是字面意思的字段个数多少，而是—行只表示—个数据点。 Confidential 1 时序数据建模 • 宽表模式： —行表示多个数据点，通常采用关系数据模型。可以用 —张表，也可以用多张表。注意宽窄定义不依据字段个数，而是—行 表示—个数据带还是多个数据点。 宽表也可以只有 5 、 6 个字段。 静态属性表 + 时序数据表 时序数据 四维纵横 │ ©202 时序数据建模 • 树形模式：与窄表区别是以层级方式组织静态属性（元数据） Kafka 数据解 析 MatrixDB 高可用集 群 MatrixGate JT/T808 MQTT GB32960 SQL │ ©202 四维纵 横 27 数据建模 • 车机信号表： vin 号、时间戳、 800+ 常用指标、 —个 JSON 字段存储上千非常用指标 • 若干张关系表存储各种关系数据，包括车主信息、保养记录 Confidential

：人的因素 人 - 机交互（ MMI ） 验收与安全 数据和隐私保护 培训和教育 法律条款 要素 3 ：经济环境 商业模式 服务内容 企业管理软件 要素 5 ：技术因素 系统工程 / 建模 通信技术 智能工程 智能生产技术 传感器和执行器 要素 1 ：智能化工厂 智能生产—智能产品 连网（内部 / 外部 / 全球） 互操作性 信息 过程 能源 材料 智能工厂的构成 订单管理 订单管理 订单跟踪 订单跟踪 账号管理 账号管理 私有云数据中心 私有云服务 工业大数据架构 元数据 数据标准 数据质量 数据安全 数据生命周期 数据定义 数据分类 数据分布 数据建模 数据交换 编码数据 业务基础数据 实时控制数据 业务系统数据 离线分析数据 数据治理 数据规划 数据内容 技 术 体 系 在线事务处理 联机事务分析 1 、 SQL 关系型数据库 2 仿真规划—系统仿真流程 问题定位 任务规划 系统定义 工艺流程图 系统绩效测量 输入数据准备 3D 建模 验证 确认 仿真实 验设计 仿真实验 实验结果分析 实施和落实文档 yes yes no no 批准 修 订 仿真规划—工厂布局仿真路线图 概念设计 设备建模 / 导入 工厂布局示意仿真 讨论 / 确认 工厂布局仿真修 订 / 细化 讨论 / 确认 / 汇报

智能测绘的数据应与后续阶段建筑信息模型（BIM）集成与数据传递前，保证数据的 有效性、完整性，不得造成数据损失和数据精度的降低，承载模型数据的软硬件设备应满足 安全性和通用性要求。 5.2.5 从事智能测绘的技术人员应具备三维建模、数据处理等专业能力，掌握最新行业标准 与操作规范，保障勘察工作高效开展。 5.2.6 智能测绘作业前，应对现场环境进行安全评估制定勘察方案，明确设备架设位置及数 据采集路线，避免因电磁干扰 工、设备等成本， 为成本控制提供依据。 5.4 智能生产 5.4.1 建筑装饰工程的智能生产满足下列要求： 1 加工深化应采用可输出深化图纸、数据及 BOM 清单功能的参数化三维建模软件，且 深化数据应包括部品部件几何信息、材料信息、位置信息等； 第 8 页 2 智能生产管理平台对部品部件数据、排产计划、生产调度等进行可视化信息管理，并 宜通过智能化技术进行计划与排产管理； 2 数字深化设计技术应用 依托数智化 BIM 模型及点云成果开展深化设计工作，通过节点优化、模型与点云比对， 提前预判问题。 提取与装饰转换层连接的 3516 个点位数据，进行逆向建模，深化大吊顶转换层龙骨 体系。 附图 1- 5 点云提取网架结构数据 原设计大吊顶转换层调节角度仅采用N 字件无法满足现场实际网架不规律的连接结构。 通过在数字模型中进行 60°~

教师 教师 职能人员 职能人员 管理者 管理者 身份数据 访客数据 黑名单 人脸属性 访客数据 智能制造系统架构通过生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建完成，主要解决智能制造标准体系结构和框架的建模 研究 生命周期是由设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值创造活动组成的链式集合。生命周期中各项活动相互关联、相互影响。不同行业的生命周期构成不尽相同。 现状分析 » 技术演变历程 SOA 数据库健康检测 输出 检测 产品价值 2 数据服务平台 文件服务平台 工作流服务平台 结构化数据 服务治理平台 容器部署 版本管理 在线发布 运行监控 数据融合平台 在线建模 前端设计 绑定服务 脚本编辑 定义接口 关联权限 在线开发平 台 设计 开发 数据治理平台 数据融合平台 非结构化数据 外部服务 升级 更新 认证 中心 注册 中心 监控 产品功能：实现生产状态和安全信息的实时数据采集、远程通讯、事故建模、风险分析、智能推演、预报预警、应急处置辅助决策等功能，为政府安全监管、企业安全生产管理以及事故应急处置服务。产品定位：项目为构建基于云计算、大数据、移动互联网等最新信息技术和移动防爆智能终端技术的、软硬件相结合的智能化安全管理云系统。 产品功能：实现生产状态和安全信息的实时数据采集、远程通讯、事故建模、风险分析、智能推演、预报预警、应急处置辅助决

结构、机电、二装等 深化，完成前期设计 与二次深化的碰撞 检查，避免设计质量 监管的缺失。 设备管线、内装修等进行二次深化设计，BIM 管理者按照BIM协同管理方案，配合各参建单 位完成二次深化模型的建模和交付，负责二 次深化模型与前期设计模型的合模工作，进 行碰撞检查并提交相应检查报告，督促参建 方处理和修改模型达到交付标准。 进度 管理 采用BIM 技术展示 施工进度计划编制 在项目全过程应用的 目标与重要举措，制定应用策划方案，确定各阶段 BIM 应 用点。 《项目实施整体策划方 案》 2 BIM 标准 和实施细 则 确定各阶段建模标 准和应用实施细则 设计-施工-运维 参建单位 1、编制《BIM 协同实施技术要求》，明确各阶段模型和数 据标准，文件上传协同平台标准； 2、根据各阶段 BIM 应用点编制实施细则，制定各阶段的人 5 BIM 应用软件 经各参建单位商议，本项目的BIM软件应用软件和版本按下表统一，BIM成果交付一律 交付原文件和IFC格式文件。 应用软件名称 用途 软件版本 XX BIM 建模及深化应用 XX XX 碰撞检测及协同应用 XX XX 图纸深化及浏览 XX XX 文字处理、表格制作、PPT 制作等 XX IFC 辅助完成项目数据传递 2x3 及以上版本

等功能，从而实现数据预测和自适应控制等，提升装置运行的效益。2）TPT：将模拟 与预测能力融于一体，能支撑多种任务，通过长短周期预测、动稳态模拟等，统一分析类、 优化类、控制类、培训类等工业应用，统一传统的建模过程，全面简化技术体系，有效应 对复杂工业场景。 ⚫ 全球顶级客户站台，印证中控产品有效性和竞争力。1）沙特阿美：与中控在 IMI 数字化 项目、阿美学院智能安全和现场监控方案项目、智能巡检机器人、AMR 确描述工厂实际生产过程和预测未来生产运营，辅助工厂全生命周期的决策优化。 中控 APEX 平台具有以下特点：1）生而为优。基于联立方程技术的新一代通用流程模 拟平台，建模技术、求解性能更为优秀；2）一模到底。为企业打造全生命周期的模型服务， 实现多个场景一个建模平台全面覆盖；3）共创共享。APEX 平台赋能万干企业，构建开放、 共享、共创、融合的新形态。 图 8：中控 APEX 打造全生命周期的模型服务 资料来源：中控技术官方公众号、申万宏源研究 APEX 平台提供了 2160 种纯物质和 15 种热力学方法包的配置，支持原油、聚合物和 固体相关计算，以及热力学物性分析和回归工具。流程建模支持 30 种通用单元模块，以及 用户自定义模型。APEX 平台还提供了高级功能，如变分布式大脑量规定、连接策略配置和 目标函数配置，以及多种运行模式和脚本调用功能，便于模型分析和优化。

以三维场景为依托，以 三维智慧园区平台为核 心，融合个终端子系统， 结合物联网及时，实现 园区智能化管理 • 通过虚拟仿真技术， 对 园区建筑、植被、市政 设施、企业设施、地下 管线等三维建模，真实 还原园区整体环境 智能化 人性化 • 一切为了用户，为园 区 企业、居民、物业提供 方便快捷的办公环境 智慧园区建设理念 三维化 智慧园区建设目标 开拓新的 增值业务 建设目标 范 安全规 范 标准规范体系建设 数据规范 《政务信息图层建设技术规范》 《空间数据元数据标准》 《基础空间地理信息共享交换标准》 《三维数据库建库规范》 《三维数据采集不生产、建模标准》 《三维数据质量控制标准》 服务规范 《地理空间资源目录建设技术规范》 《三维数据共享服务接口规范》 《目录服务接口规范》 应用规范 《平台使用管理办法》 《地理信息空间共享协议》

塔式起重机智能化系统 4.1 术语 4.1.1 塔式起重机智能化系统 采用 5G、激光雷达、视觉相机、北斗定位、接触式传感器等感知技术，进行塔式起重机智 能管控，实现塔式起重机吊运作业的场景感知、自动建模、路径规划、自动驾驶、远程驾驶、 智能避险和紧急制动的系统。 4.1.2 智能感知单元 与智能控制单元对接，通过读取激光雷达、视觉相机、北斗定位、接触式传感器等信息源数 据，获取塔式起重 或 30mm （长）*30mm（宽）*30mm（高）的立方体。 4.2.5 智能决策能力 1) 塔式起重机智能化系统应通过智能控制单元实现自动建模、路径规划等智能决策能力。 2) 塔式起重机智能化系统应具备自动建模能力，能建立塔式起重机起重臂基础感知范围内 作业面和运行环境的三维模型和/或图片。模型应具备更新能力，模型精度应达到厘米级。 3) 塔式起重机智能化系统应 能够发起自动驾驶并完成作业 10 手动驾驶 能够手动控制塔式起重机动作，进行微操控 11 接管 能够随时从自动驾驶状态中手动接管塔式起重机控 制 12 作业面建模 能够建立作业面模型，包括三维模型和实景俯视图， 具备自动更新和手动更新能力 13 智能感知 系统能够实时感知运行环境、塔式起重机姿态、吊 物状态、障碍物状态，并在远程操控端显示，发现