2026物理AI与世界模型大会临近
小布带你走进
南京人工智能企业
直观感受怎样实现
大模型聊天、AI画图
了解工厂生产
如何在虚拟数字空间提前预演
看数字仿真如何守护生产安全
惠及普通人的日常生活
在南京天洑软件有限公司（下文简称“天洑软件”），副总经理梁钰给出了一个形象说法：“工业世界模型听着玄，说白了，就是把工厂先搬进电脑里，在电脑里试成熟了，再动真的。”
天洑软件成立于2011年，总部位于南京，是国家级专精特新“小巨人”企业。公司以物理AI仿真引擎和工业AI底座构建全栈技术体系，服务超过1000家行业领军企业，业务覆盖能源电力、石油石化、船舶海事、高端装备制造等领域。公司技术人员占比超81%，核心团队以清华大学博士为骨干，自主研发的工业世界模型生成器、AICFD、AIFEM等产品，贯穿工业产品研发、生产、运维全生命周期。
在工业生产中，时间贵、试验贵，安全更贵。过去，一项设计改动，往往要先做样机、再做试验，动辄数月；设备一旦“带病”运行，损失可能远超研发成本。如今，工程师画完图，可在虚拟工厂中先行验证；生产线上，系统把传感器数据接入物理模型，实时比对设备状态，并推演最优检修和扩产方案。
“做工业AI，快不是第一位的，靠得住才是第一位的。”梁钰说。为约束人工智能的“幻觉”，天洑软件立了3条规矩：物理定律不可违反，物理仿真和现场实测衡量每个答案；大模型负责理解需求、调用经验；物理引擎负责计算把关。“一个当助手，一个当裁判，谁也别越位。”
工业场景复杂，虚拟世界要“长得像”，更要“算得准”。真实设备零件众多，不少老设备缺少完整图纸；流体、温度、受力相互作用，精度与速度又天生冲突，危险工况的试验样本更是稀少。天洑软件的解法，是连同材料、运动和受力将实物数字化，为设备、零件和参数建立统一“身份证”，让算法在物理规律约束下寻优，再用现场数据反复校准。
成效已在生产一线显现。一家大型电厂接入预警系统后，报警准确率达98.38%，现场值守一年减少23人、节约人工成本690万元，管理从“设备坏了才知道”转向“提前就知道该修”。一个国家级绿氢示范项目将84台电解槽接入系统，新能源消纳率保持在95%以上，年收益超过3000万元。核电主泵应用相关技术后，预警准确率超过95%，运维工作量减少30%，单台设备年效益超过500万元。
这些数字看似离普通人的生活很远，实则不然。设备故障少了，电网和供能系统更稳定，出行、照明、取暖更可靠；风险识别提前了，一线工人不必再频繁进入高温、高压等危险环境；研发和运维效率提高，意味着更安全、更具性价比的工业产品。
梁钰介绍，我国最高端物理仿真国产化率尚不足15%，工业世界模型让各国站在同一起跑线。未来，具身智能、商业航天、可控核聚变等领域，也需要在虚拟世界反复训练、推演。
“从一张图纸到一个虚拟工厂，从一套算法到一条安全生产防线，物理AI正在走向产业深处。中国工业的机会，从来不在跟随，而在重新定义。”梁钰说。
总要来趟南京
看看南京到底有多来斯
内容来源 | 南京日报/紫金山新闻记者 马道军
图片来源 | 江宁发布
编辑 | 祁灿灿
校对 | 刘蓓、濮钒
审核 | 陈新洋
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