工业级LLM + 数学建模
将大语言模型与工业工程方法论结合——统计预测、运筹优化、排队论和系统动力学。每个AI回答都有方法论和数据依据。
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物理智能（Physical AI）决策智能
FactVerse AI Agent
AI计算最优解。物理引擎验证可行性。物理智能让你在执行前先看到结果。
每个运营资产的物理智能（Physical AI）数据科学家。FactVerse AI Agent结合17个仿真和优化引擎、 知识图谱和FactVerse 3D孪生引擎，将运营问题转化为经过验证的可执行决策—— 覆盖交通流量调控、半导体工厂、集中供暖、数据中心和制造业。
统一引擎层
将仿真、优化与分析服务统一在一套 API 之下。
持续扩展的 AI 工具集
通过自然语言调用预测、分析与报告工作流。
持续在线
让每一项资产都拥有可持续响应的 AI 数据科学家。
平台能力
为每项运营资产配备物理智能数据科学家
它不是仪表盘，也不是聊天机器人，而是一套从数据接入、模型训练到决策建议的完整物理智能工作流，可持续自动运行。
仿真与优化引擎
运行蒙特卡洛模拟、离散事件仿真（DES）和基于约束的优化。在可控虚拟环境中测试数千种方案。
资产级AI分析
将分析下推到单个资产。每个检查通道、冷机、产线或换热器都有自己的AI分析师。从3个资产扩展到300个无需增加人员。
决策中心与闭环
从传感器异常到AI分析到推荐到审批到工单到执行到验证。每个决策有完整审计轨迹。直接与BMS、SCADA和CMMS集成。
工作方式
从原始数据到可验证行动，只需三步
步骤 01
连接你的数据
连接方式覆盖 REST、MQTT、OPC UA、BACnet、Modbus、JDBC、CSV、Fabric、Templates 等，并提供 Siemens、Honeywell、Kepware、PI、Azure 等预集成。
步骤 02
AI 分析并仿真
系统会根据问题类型自动选择合适的仿真、优化与分析路径。知识图谱可追踪跨系统因果关系，所有结果都附带置信度评分。
步骤 03
先在孪生环境中验证，再执行
Twin Engine 会在 3D 环境中检查空间冲突、设备逻辑与流程约束，确认后再将动作流转到执行系统。
能力解析
概述
FactVerse AI Agent是FactVerse平台中的物理智能决策引擎。它结合了工业级LLM、数学建模、仿真引擎和运筹优化能力，将工业运营的复杂问题转化为可量化、可验证、可执行的推荐方案。
AI Agent不是通用聊天机器人。它从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，确保每个物理智能推荐方案都基于经过验证的数字孪生数据和物理约束。
能力解析
核心应用
边境与港口运营
实时监控数十条自动化通道。AI检测旅客高峰、通过Holt-Winters预测流量、通过DES仿真通道配置、通过Erlang-C排队论验证、并进行数万次蒙特卡洛模拟——全部在60秒内完成。结果：平均等待时间减少20-40%。
半导体工厂运营
实时ISO 14644-1合规监控、0.1/0.5/5μm颗粒计数、通过Weibull分析的HEPA滤网寿命预测、SMT产线OEE仿真和冷机COP优化。ISO违规减少90%、计划性滤网更换提升至95%。
区域供热网络
MPC模型预测控制用于供回水温度优化、天气API集成24小时负荷预测、水力平衡分析用于阀门优化、以及寒潮前自动预热策略。用户端温度合规率：85% → 98%。
行业场景
一个平台，覆盖各类重运营行业
同一套 AI 引擎平台可结合行业模板快速落地，同时保持底层仿真基础设施一致。
口岸与港口运营
数十条自动化通道实时监控。AI检测旅客高峰、通过Holt-Winters预测流量、 通过DES仿真通道配置、用Erlang-C排队论验证，并通过数万次蒙特卡罗 运行进行压力测试——全部在60秒内完成。结果：平均等待时间降低20-40%。
半导体工厂运营
实时ISO 14644-1合规监控、0.1/0.5/5μm粒子计数、通过威布尔分析 预测HEPA滤网寿命、SMT产线OEE仿真和冷水机COP优化。 ISO违规减少90%，计划滤网更换率提高到95%。
集中供暖网络
MPC模型预测控制优化供/回水温度、天气API集成24小时负荷预测、 水力平衡分析优化阀门、以及冷潮前自动预热策略。 末端用户温度合规率：85%→98%。
数据中心PUE优化
热分布预测、贝叶斯优化冷却参数、系统动力学容量规划以及 自动Green Mark/LEED/ISO 50001报告。目标：将40%用于冷却的 能源减少15-30%。
制造与质量
离散事件仿真优化产线、AI驱动的缺陷分类、因果推断（DoWhy） 分析环境-良率关联，以及基于XR的操作员培训。 支持WEF灯塔工厂标准。
为什么选择 FactVerse
为物理智能而构建，同时具备 AI 与物理孪生双引擎的平台
别人只能展示、猜测或渲染，FactVerse 可以展示、计算、验证并执行物理智能运营闭环。
| 能力 | BI / 仪表盘 | IoT 平台 | AI 咨询 | 3D 数字孪生 | FactVerse |
|---|---|---|---|---|---|
| 发现问题 | |||||
| 理解原因 | |||||
| 预测趋势 | |||||
| AI 仿真 | |||||
| 物理验证 | |||||
| 3D 可视化 | |||||
| 优化求解 | |||||
| 压力测试 | |||||
| 自动执行 |
ROI 概览
6 个月内看到可量化成效
以拥有 100 个受管资产的典型商业设施为参考。
维护成本节省
$150K
/每年，每 100 个资产
能耗成本下降
$200K
/每年，每栋建筑
节省人力时间
720h
/每年
回本周期
<6
个月
* 基于 50,000 平方米设施的行业基准估算，实际结果会随设施类型和资产状态而变化。
常见问题
运营与转型团队最常问的问题
它是面向复杂物理设施的AI驱动仿真和决策平台。可以将其视为每个运营 资产的常驻AI数据科学家——结合17个仿真引擎、知识图谱和3D数字孪生 验证层。它不只是分析数据；它仿真替代方案、验证可行性并推荐可执行的行动。
BI仪表盘告诉你发生了什么。IoT平台显示正在发生什么。FactVerse AI Agent 告诉你接下来会发生什么以及你应该怎么做——然后在执行前根据设施的物理 约束验证该建议。这就是监控与决策智能的区别。
17个引擎统一在一个API下：离散事件仿真(SimPy)、基于代理的建模、 蒙特卡罗、系统动力学、NSGA-II/III多目标优化、MILP、 遗传算法、贝叶斯优化、CP-SAT约束求解(Google OR-Tools)、 Holt-Winters预测、卡尔曼滤波、保形预测、因果推断(DoWhy)、 生存分析、威布尔可靠性、DOE/Sobol灵敏度和分布拟合。
AI引擎计算数学最优解。然后FactVerse孪生引擎在物理感知的3D环境中 验证——检查空间冲突、设备逻辑违规和流程约束。多数竞争对手只有AI层。 FactVerse添加了物理验证层，将信心从"数学上正确"提升到"运营上可行"。
大多数客户在2周的概念验证中即可看到可衡量的影响，从单一设施区域开始。 典型ROI：每100个资产节省15万美元以上的维护成本，每栋建筑减少20万美元 以上的能源支出，每年节省720+人工时。投资回收期通常在6个月以内。
Data Fusion Services Lite支持REST API、CSV、JDBC、MQTT、Microsoft Fabric、 OPC UA、BACnet、Modbus等连接方式，并提供西门子、霍尼韦尔、Kepware、 OSIsoft PI和Azure的预建模板。AI自动映射处理传感器到模型的链接。
下一步
先仿真，再决策
FactVerse AI Agent 面向需要物理智能决策、而不满足于仪表盘的团队。基于真实数据和真实设施，用两周左右的聚焦型 PoC 验证结果。