强思数科：以工业世界模型驱动物理AI，让机器人先仿真再进厂

在工业场景中，机器人若像家用扫地机一样在现场反复试错，一旦操作失误，可能引发泄漏、爆炸等重大安全事故。如何让机器人安全地适应复杂环境？南京强思数科给出的答案是：先为工厂搭建一个高精度的工业世界模型，让机器人在数字孪生环境中充分训练，再进入真实厂区作业。 作为南京先进生产性服务业的标杆企业，强思数科深耕空间智能与工业世界模型赛道。针对流程工业原始图纸丢失、图纸与现场脱节等痛点，公司以点云三维智能重建为突破口，通过激光扫描、无人机、机器狗采集海量点云数据，结合空间智能AI自动识别储罐、管道、阀门等工业构件，建模精度可达毫米级。

“达到毫米级精度，我们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。”南京强思数字科技有限公司首席科学家郭延文介绍。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，它以三维空间为载体，融合设备、工艺、数据、流程，形成工业数字大脑，打通物理工厂与数字空间的双向联动。 让工业世界模型从“好看”走向“好用”，强思数科打造了“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、交付到运维的全生命周期。在数字世界中，企业可以对技改方案开展仿真推演，反复模拟、预判连锁反应，筛选最优方案后再落地物理施工，减少返工，规避生产风险。 依托这套技术，强思数科已服务巴斯夫、中石油等全球头部工业企业，落地油气、化工、电力、冶金等复杂流程行业。今年7月，公司携手施耐德电气发布基于工业空间智能的危险气体监测安全管理一体化方案，展现了工业世界模型在实景产业中的强大能力。 当前，人工智能正从语言大模型向空间智能、世界模型延伸。强思数科的工业世界模型能够快速搭建高仿真数字厂区，为工业具身机器人提供高可信的虚拟训练与任务演练环境。机器人先在数字空间完成巡检、阀门操作、应急处置训练，再进入真实厂区，显著降低训练成本，提升作业精度与效率。 从2010年在南京鼓楼扎根至今，强思数科的成长离不开南京的产业与科教土壤。产业提出需求、高校团队攻关、本土企业产业化落地，这套产学研闭环持续推动空间智能技术迭代升级。未来，公司将继续深化工业世界模型与具身智能的融合，推动工厂走向少人化、无人化智能生产。 想了解强思数科如何用工业世界模型解锁物理AI新范式？点击原文链接，查看完整技术细节与落地案例。