适用对象
适用于正在构建物理智能运营的半导体工厂、能源系统、制造基地、航维场景、物流设施及其他复杂现场。
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可执行物理智能平台
FactVerse
面向物理智能与可执行数字孪生的双引擎平台
DataMesh的双引擎物理智能平台。FactVerse将3D孪生执行引擎与AI决策引擎 相结合，使复杂设施能够连接数据、验证行动，并从分析转向可执行的物理智能运营。
数据连接
将工厂系统、企业记录和文档统一到同一模型中。
孪生执行
在 3D 运营环境中先验证决策，再推进落地。
物理智能决策
基于真实世界上下文运行 what-if 分析和下一步行动建议。
部署方式
支持云端、私有化和混合部署，同时确保数据访问和运营边界处于可控状态。
引擎一
Twin Engine 在空间中执行
Twin Engine 将几何、资产、遥测和工作流转化为可执行运行时，让团队能够可视化系统、验证物理智能决策并交付可执行的数字孪生应用。
引擎二
AI Agent 面向运营进行推理
AI Agent 将运营问题转化为 what-if 分析、场景对比和行动建议，让 FactVerse 具备在复杂现场中可验证的物理智能决策层。
可执行数字孪生
从可视化孪生走向可执行孪生
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
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。
验证
可执行上下文
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
闭环执行
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。
为什么这对 Physical AI、机器人和工厂大脑重要
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。
核心能力
物理智能数字孪生背后的平台栈
FactVerse 将数据连接、孪生运行时、AI 决策支持和一线应用交付整合为同一套物理智能运营系统。
Twin Engine — 空间执行引擎
- 将3D场景、资产关系、流程逻辑和实时信号绑定到可执行运行时中。维护、巡检、仿真和培训在同一设施模型上运行。
AI Agent — 物理智能决策引擎
- 将问题转化为分析、场景对比和推荐操作。结合工业级LLM、数学建模和仿真优化能力。
Data Fusion Services — Data Fusion Services
- 连接BMS、SCADA、IoT、ERP和外部API的数据管道，提供持续扩展的连接器、AI自动映射和数据转换模板库。
Designer — 场景编排工具
- 通过可视化行为树编辑器配置场景逻辑和数据绑定。无需编码即可创建运营数字孪生场景。
跨平台应用交付
- 同一场景服务多个应用：Inspector维护工作流、DataMesh One培训场景、Web仪表盘监控视图。
云、私有与混合部署
- 支持云、私有和混合部署，企业可根据连接性、安全性和合规需求匹配平台。
工作方式
从割裂系统走向可执行运营
步骤 01
连接工业系统
通过 Data Fusion Services 将工厂数据、企业记录、文档和运营信号统一到同一平台上下文中。
步骤 02
构建孪生运行时
通过 Twin Engine 和 Designer 建立场景、资产关系与可执行工作流。
步骤 03
用 AI 推理
通过 AI Agent 提问、比较方案，并在复杂运营中生成建议。
步骤 04
验证并执行
先在孪生环境中检查建议，再通过应用和一线工作流落地执行。
平台概览
为复杂设施中的物理智能而生
FactVerse不再仅仅是一个数字孪生引擎。它是一个完整的运营平台，将数据接入、场景执行、AI推理和应用交付连接在一起，服务于复杂工业环境中的物理智能落地。
这一转变非常重要，因为大多数设施面临的是数据、几何、工作流和决策支持之间的层级断裂。FactVerse在统一架构下整合了这些层。
平台概览
双引擎架构
平台的核心是双引擎模型：
- Twin Engine 是执行引擎。它创建空间运行时，使资产、遥测、区域、工作流和仿真具有运营意义。
- AI Agent 是物理智能决策引擎。它将问题转化为分析、场景对比和推荐操作。
两者协同将团队从"发生了什么"带到"我们接下来应该做什么"，再到"这在物理环境中真的可行吗？"
平台概览
Twin Engine
Twin Engine是FactVerse中理解物理世界的部分。它将3D场景、资产关系、流程逻辑和实时信号绑定到可执行的运行时中。这为维护、巡检、仿真、培训和运营验证提供了一个统一的设施模型环境。
平台概览
AI Agent
AI Agent是FactVerse中帮助团队做决策的部分。它支持自然语言交互、KPI分析、场景对比，以及需要跨多个数据源推理的复杂运营问题。
AI Agent从Twin Engine的场景上下文、Data Fusion Services的数据管道和Designer的行为模型中获取信息。这意味着推荐方案可以基于经过验证的数字孪生数据和物理约束。
部署适配
贴合工业安全、数据和落地要求而设计
部署考量
支撑层
- Data Fusion Services — 连接BMS、SCADA、IoT、ERP和外部API的数据管道
- Designer — 通过行为树配置场景逻辑和数据绑定的创作工具
部署考量
部署
FactVerse支持云、私有和混合部署。这使企业可以根据工厂连接性、网络安全、合规性和区域推广需求来匹配平台。
应用场景
FactVerse 产生可衡量运营价值的典型场景
AI原生设施运营
为运营团队提供一个平台来监控状况、提出问题、运行假设场景， 并在实际设施上下文中验证结果。
预测性维护和工作规划
结合设备健康、实时状态和空间上下文，让团队能够决定优先维护什么、 何时介入以及如何执行工作，减少意外。
可执行的数字孪生应用
在共享的孪生和数据基础上构建指导操作、巡检、培训、规划和 优化工作流，形成统一的应用基础。
常见问题
关于 FactVerse 平台的常见问题
FactVerse现在是什么？
FactVerse现在是DataMesh双引擎架构的总平台。它结合了用于空间执行的 孪生引擎和用于决策智能的AI Agent，由Data Fusion Services和Designer支持。
为什么将FactVerse定位为平台？
工业团队需要一个平台来连接数据、建模物理世界、对决策进行推理， 并支持跨应用的执行。
孪生引擎和AI Agent如何协同工作？
AI Agent分析问题、比较方案并生成建议。孪生引擎提供物理运行时环境， 在执行前可以根据布局、资产、流程依赖和运行限制检查这些建议。
FactVerse仅用于可视化吗？
可视化是一个结果，平台设计用于可执行的运营：巡检、 维护规划、场景分析、培训、优化和AI引导的决策工作流。
FactVerse支持哪些部署模式？
FactVerse支持云端、私有和混合部署，使企业能够将平台匹配到 工厂连接、网络安全、合规和区域推广需求。
下一步
在一个平台中完成数据连接、3D 验证与物理智能落地
FactVerse 帮助工业团队打通从数据接入、决策支持、物理验证到一线执行的完整闭环。