统一运行表征
探索从不同传感器、设备和工况序列中提取可复用的状态特征。
01 / WORLD MODEL
世界模型
理解“控制之后会怎样”
融合物理机理与运行数据，刻画系统的动态响应和设备间的相互影响。
面对负荷和环境变化，在模型中推演不同设备组合与参数设定对温度、压力和能耗的影响，为策略训练和评估提供环境。
物理机理运行数据
↓
世界模型设备特性 · 负荷变化 · 动态响应
↓
状态变化能耗影响约束评估
控制动作 → 系统演化 → 结果推演
01定义目标与约束能效 · 稳定性 · 运行边界
02在仿真中训练策略探索控制动作，评估长期回报
03在真实现场验证下发指令，读取反馈，复核结果
02 / REINFORCEMENT LEARNING
强化学习
学习“如何控制更好”
围绕系统运行目标，在仿真环境中训练和评估策略，平衡能耗、稳定性与设备约束。
模型训练、策略评估和现场部署分阶段进行。现场反馈用于检验效果与支持迭代，控制方式结合具体项目确定。
03 / INDUSTRIAL TIME-SERIES FOUNDATION MODEL
工业时序基础模型
从不同设备与站点的运行序列中，探索可复用的动态规律。
模型支撑面向跨站点复用，降低适配与调试成本
多源运行序列
→温度 / 压力 / 流量 / 功率
工业时序基础模型
→学习通用表征与动态规律
新站点适配
为理解、预测与建模提供支撑
理解动态规律
研究负荷变化、设备耦合和状态演化，为预测与世界模型建模提供支撑。
探索跨站点迁移
结合现场数据验证适配能力，逐步减少新项目中的重复建模与调试工作。
在真实站点中验证
跨站点复用能力需要在不同设备、工况与数据条件下验证。我们以实际适配效果为依据，逐步推进基础模型研发与应用。
FROM MODELS TO THE FIELD
让技术层级，连接到同一个产品闭环
模型层世界模型 + 强化学习
理解系统变化，训练与评估控制策略。
智能体层超级智能体
组织现场状态、运行目标、决策与反馈。
执行层AIBox
接入设备与控制系统，执行指令并读取反馈。
模型支撑工业时序基础模型
探索运行表征、模型适配与跨站点复用。