看见
可视化孪生
呈现资产位置、运行状态和空间上下文,让运营、维护和管理团队共享同一张现场图。
可执行数字孪生
可视化孪生帮助团队看见资产、空间和状态。可执行数字孪生进一步连接几何模型、实时数据、运行规则、仿真与工单,让决策可以被验证、审批,并进入现场执行流程。
看见
呈现资产位置、运行状态和空间上下文,让运营、维护和管理团队共享同一张现场图。
验证
把场景推演、AI 建议和工作流规则放到当前现场状态中验证,让数字孪生进入可执行的运营流程。
执行
将审批后的动作进入 Inspector、Checklist、Simulator 或企业系统,并保留可追溯记录。
Physical AI、世界模型和具身智能需要理解真实工厂如何运行。视觉外观和面板信号只是入口;AI 与机器人还需要资产语义、空间关系、工艺步骤、设备状态、安全边界、历史工单和仿真结果。可执行数字孪生把这些上下文组织成可计算、可验证、可追溯的现场模型,让工厂大脑能够在建议行动、训练机器人或推演场景时使用真实运营约束,而不是只根据画面和仪表盘做判断。
工业物理分析
当团队能够在真实环境发生改变前,对气流、热量、气体、管网、设备和机器人行为进行对比,数字孪生才能进一步支撑工程与运营决策。

现有规划能力与项目化物理分析
通过 Designer 构建可复用场景,再根据决策需要,将特定问题接入气流、刚体、Isaac、PhysX 或 Newton 工作流进行深入验证。
决策依据: 场景版本、决策指标、运行时证据与可复用的 SimReady 上下文
了解工艺仿真与虚拟规划项目化物理分析从一个边界明确的决策问题开始,并需要代表性模型与数据、约定的证据等级以及负责审核的工程人员。
行业领先者的共同选择
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DataMesh FactVerse 2606 版本进一步完善设施运营、仿真规划、工业培训与现场演示体验,帮助团队更高效地将数字孪生和 AI 应用于真实工业场景。

佛吉亚盐城工厂携手 DataMesh,将 XR 培训引入一线关键技能训练场景,在虚拟环境中完成流程学习、反复练习与标准化考核,减少设备占用与安全风险,提升培训效率。

DataMesh 正式加入 Alliance for OpenUSD,参与 OpenUSD 在工业数字孪生、仿真与 Physical AI 场景中的标准化建设,推动工业资产向具备语义、物理、行为和数据连接能力的 SimReady Asset 演进。