强思数科：以物理AI构建工业世界模型，推动数字孪生落地
在工业领域，巡检机器人首次运行若因不熟悉环境而碰坏设备或引发安全事故，损失将难以估量。强思数科提出解决方案：为企业搭建工业世界模型，让机器人在高精度数字孪生工厂中预先演练，熟悉后再进入物理工厂，从而规避风险。 许多流程工业如钢铁、石化、冶金等，因多年技改扩建导致原始图纸丢失或与现场脱节，成为数字化升级的障碍。传统手动建模耗时长、成本高且精度不足，大量数字孪生项目仅停留于大屏可视化，难以介入安全生产和工艺优化等核心业务。 强思数科以点云三维智能重建为突破口，通过激光扫描、无人机和机器狗采集数据，结合空间智能AI自动识别储罐、管道、阀门等工业构件，建模精度达毫米级。该技术成为工业世界模型的基石，能精准定位每一处工业元素。 南京强思数字科技有限公司首席科学家郭延文介绍，该模型融合物联网和视频数据，在电脑中实时还原完整工业场景，是物理世界的高精度镜像孪生，而非简单三维可视化。其核心价值在于让模型从“好看”走向“好用”，从实验室走向生产线。 作为先进生产性服务业企业，强思数科打造“I系列空间智能原生AI”和“X系列工业软件”双产品矩阵，覆盖流程行业设计、施工、交付到运营的全生命周期，推动工业数字化转型。
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原文摘要
在南京,物理AI搭建工业世界模型 - 今日头条
一个扫地机器人,第一次使用的时候,它需要跑图,难免碰到椅子腿,也许还会撞到桌腿打碎桌上的花瓶,这样的损失你觉得可以承担,可如果一个工厂买了台巡检机器人,第一次跑图,因为不熟悉环境碰坏设备或是误触设备发生安全事故,这个损失,就无法估量了!有没有办法解决这个问题?强思数科的答案是:有!为企业搭建工业世界模型,让巡检机器人在高精度的数字孪生工厂里先跑几遍,完全熟悉后,再把巡检机器人放进物理工厂!把消失的工厂图纸在数字世界原样复原钢铁、石化、冶金等流程工业,是国民经济的基石。不少运行多年的化工厂区,历经数次技改扩建,原始图纸丢失、图纸信息和现场实景脱节,成为企业数字化升级的一大拦路虎。传统方案依靠工程师用工业软件手动建模,耗时长、成本高,模型精度还存在偏差,大量数字孪生项目只停留在大屏可视化展示,“好看却不好用”,难以真正介入安全生产、工艺优化等核心业务。强思数科以点云三维智能重建为突破口,依托自研核心算法,重构工业建模逻辑。通过激光扫描、无人机、机器狗采集现场数据,获取海量点云信息,结合空间智能AI,自动识别储罐、管道、阀门、管廊支架等工业构件,建模精度可达毫米级。这一突破性技术也成为强思数科工业世界模型的基石。南京强思数字科技有限公司首席科学家郭延文介绍,技术达到毫米级精度,能精准定位每一处工业元素,再融合物联网数据、现场视频数据,构建工业的数字化实体版本,在电脑里实时还原完整工业场景。这套工业世界模型,不是简单的三维可视化,而是工业物理世界的高精度镜像孪生。让工业世界模型从“好看”走向“好用”,从“实验室”走向“生产线”正是强思数科的核心价值。I+X双产品矩阵贯穿工厂全生命周期作为先进生产性服务业企业,强思数科长期服务于流程工业及复杂的工程和运营场景。企业以工业世界模型为核心,打造“I系列空间智能原生AI”和“X系列工业软件”两大核心产品体系,覆盖流程行业设计、施工、交付到运