物理上下文
設備、空間、系統、流程邏輯、運行歷史和工程約束被組織到數位孿生中,形成統一的資產、流程和約束視圖。

面向工業營運的物理智慧(Physical AI)
Physical AI 讓 AI 推理進入真實營運環境。DataMesh 連接即時資料、可執行數位孿生、物理約束模擬和現場工作流程,讓建議在執行前先經過真實世界約束的檢驗。
接入
Data Fusion Services 連接 BMS、IoT、MES、CMMS、能源、設備和企業資料來源。
建模
FactVerse Twin Engine 將資料映射到資產、位置、關係、流程和運行狀態。
模擬
Designer、Omniverse、基於 PhysX 的流程以及領域引擎支援布局、流程和行為驗證。
決策
FactVerse AI Agent 評估可選方案,解釋取捨,並生成帶營運上下文的行動建議。
對工業團隊來說,Physical AI 是一種營運能力:理解真實物理上下文,驗證可能的行動,並把結果落到現場工作閉環中。
設備、空間、系統、流程邏輯、運行歷史和工程約束被組織到數位孿生中,形成統一的資產、流程和約束視圖。
AI 建議可以先在孿生或物理約束模擬環境中評估,再轉化為維護計畫、流程調整、培訓場景或現場操作。
經過驗證的建議進入巡檢、工單、培訓和營運流程,執行結果、異常和證據再回到孿生體中,形成持續改進。
可執行數位孿生
視覺化孿生協助團隊看見資產、空間與狀態。可執行數位孿生進一步連接幾何模型、即時資料、運行規則、模擬與工單,讓決策可以被驗證、核准,並進入現場執行流程。
看見
呈現資產位置、運行狀態與空間脈絡,讓營運、維護與管理團隊共享同一張現場圖。
驗證
把場景推演、AI 建議與工作流程規則放到當前現場狀態中驗證,讓數位孿生進入可執行的營運流程。
執行
將核准後的動作進入 Inspector、Checklist、Simulator 或企業系統,並保留可追溯紀錄。
Physical AI、世界模型和具身智慧需要理解真實工廠如何運行。視覺外觀和面板訊號只是入口;AI 與機器人還需要資產語義、空間關係、工藝步驟、設備狀態、安全邊界、歷史工單和模擬結果。可執行數位孿生把這些脈絡組織成可計算、可驗證、可追溯的現場模型,讓工廠大腦能夠在建議行動、訓練機器人或推演情境時使用真實營運限制,而不是只根據畫面和儀表板做判斷。
營運閉環
DataMesh 把 Physical AI 設計成營運閉環。分析、驗證、執行和複核連接到同一流程後,價值才能進入真實工作。
Data Fusion Services 連接 BMS、IoT、MES、CMMS、能源、設備和企業資料來源。
FactVerse Twin Engine 將資料映射到資產、位置、關係、流程和運行狀態。
Designer、Omniverse、基於 PhysX 的流程以及領域引擎支援布局、流程和行為驗證。
FactVerse AI Agent 評估可選方案,解釋取捨,並生成帶營運上下文的行動建議。
Inspector、Checklist、Director 和 Simulator 將建議帶入工單、引導流程、培訓和現場行動。
結果、異常、證據和人員回饋回到孿生體中,讓後續決策持續改善。
平台架構
Physical AI 需要能連接資料、表達物理世界、模擬驗證選擇並協調執行的平台棧。
平台
連接可執行數位孿生和 AI 決策智慧的雙引擎平台。
孿生上下文
面向設備、空間、關係、行為和可執行工作流程的物理上下文層。
決策 AI
把營運問題轉化為分析、場景對比和行動建議的決策智慧。
資料基礎
連接並標準化設施和工業系統中的營運資料。
模擬流程
用於場景編輯、布局規劃、流程模擬以及 USD/Omniverse 高擬真驗證流程。
現場執行
支撐工單、巡檢、設備操作培訓和真實設備行為相關的安全練習。
適用場景
同一套架構可以服務於設施、製造、設備培訓和基礎設施營運,尤其適合那些必須遵守真實世界約束的決策場景。
Dashboard 展示已經發生的狀態。Physical AI 協助團隊理解下一步可能發生什麼,以及哪些行動真實可行。
自然語言需要結合資產上下文、物理約束、證據、審批和執行路徑,才能進入營運決策。
這套能力可以服務設施、維護、培訓、流程模擬、基礎設施營運和機器人工作流。