奥思维发表物理AI主题演讲 探索复杂流程工业智能控制新范式
2026年9月4日，在南京举办的“智赋江苏·AI焕新千行百业——数智驱动南京企业高质量发展交流会”上，奥思维围绕“物理AI驱动的工业智能新范式——面向复杂流程工业的AI流程控制智能体实践”进行主题分享。此次分享面向精细化工、煤化工、石油化工、冶金、新材料及半导体制造等复杂流程工业场景，系统介绍了奥思维以物理AI、模型预测控制和工业算力一体化为核心的实践路径。
当前，AI正在加速进入制造业研发、生产、运维和管理全流程，但在复杂流程工业的核心控制环节，传统PID与APC仍存在明显的应用边界。装置运行往往呈现强非线性、多变量耦合、大时滞和多扰动特征，关键温场、浓度、反应进度等参数难以在线直接测量，现场调参仍高度依赖资深工程师经验，良率、能耗、产能和达产周期的优化空间难以充分释放。
奥思维物理AI智能过程控制方案面向反应釜、精馏塔集群、高温熔炼、烧结、电解槽、晶体生长等典型装置，内嵌物理、化学和工艺知识，结合全工况预测模型、高可靠本地算力和实时求解能力，围绕“最佳工艺曲线”进行动态寻优与闭环控制。在功能层面，方案覆盖复杂流程工业控制优化的关键链条—— 物理AI建模：基于物理信息神经网络PINN，将物理先验和反应机理嵌入神经网络，提升模型预测精度、泛化能力和可解释性； 黑箱透明化与软测量：结合CFD仿真、现场数据和机理校准，构建温场、流场、浓度场等虚拟传感能力，为控制决策提供依据； AI驱动的模型预测控制：以神经网络构建MPC动态模型，提前预判压力、纯度、热量和组分扰动，实现毫秒级动态调参； 多变量协同优化：面向电流、进料、冷却水、阀门开度、缓冲罐压力等变量联合求解，在安全边界内逼近最优运行状态； 工艺验证与柔性切换：依托高保真模型开展新品工艺、新装置和多品种换产的虚拟验证，减少现场反复试错； 工业知识固化与智能传承：将专家经验、工艺规则、安全约束和控制策略沉淀为可复用能力，降低对人工经验的依赖。 在部署与工程化层面，奥思维方案以本地高可靠算力为支撑，可采用搭载鲲鹏处理器与Atlas 300I A2推理卡的4U服务器形态，灵活嵌入工控机房或设备柜。方案可围绕企业现有DCS、PLC、数据采集和生产管理系统进行集成，在生产数据本地闭环和安全可控的前提下，实现从模型训练、工况推演、参数寻优到闭环控制的落地。 目前，奥思维物理AI先进控制能力已在多晶硅还原炉、精细化工间歇反应、煤化工氯化氢合成等场景形成实践验证：在“黑箱”高温装置中重构最佳工艺曲线，推动电耗下降和工艺迭代提速；在精细化工中构建“机理建模-宽工况适配-软测量-预测闭环控制”的技术体系，提升批次稳定性并降低原料单耗；在高危化学反应过程中，通过安全边界约束、提前预警和动态稳态寻优，实现安全、降本与稳产协同。此次分享也标志着奥思维在工业AI领域的进一步深耕，为制造企业高质量发展提供可复制、可落地的新路径。
