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Asahi Souken
软通天枢凭借数字孪生底座、全栈工业仿真、具身虚实训练三大核心能力，构建真正读懂流体、热学、压力、形变等工业底层物理规律的物理AI的技术体系，已在某大型能源场站完成闭环实践验证，可将传统工艺验证、智能算法开发周期从数月压缩至数周。
让感知不仅看得见，也算得出
过去，场站异常处置靠人看数据、人做判断。软通天枢依托自研TwinHub 4D增强型物理孪生引擎，为场站构建毫米级高精度物理孪生体，完整植入储罐、管线、卸船臂、压缩机全维度物理属性，实时对接 DCS、SCADA、仪表传感器时序数据，实现虚实毫秒级同步；3200+设备并发实时计算，完整还原 LNG 气化、存储、外输全流程流体物理逻辑。
与传统可视化不同，这个孪生体是可计算、可推演的——所有设备运行数据、工况变化同步回流数字空间，为智能决策提供贴合真实世界的物理约束基底，也为后续仿真推演、具身机器人虚拟训练提供标准化虚拟场域。
不用停产，也可完成工况调试和验证
LNG接收站最复杂的环节之一是压缩机运行工况优化。多相流、换热、压力耦合叠加，传统方式下，工艺方案调整都需要线下实体调试，往往停产数小时、消耗大量介质、风险不可控，一次验证动辄耗时数周。
软通天枢采用CAE多物理场仿真 + FSim生产流程仿真双引擎协同架构，为场站打造物理AI核心推演能力。CAE工具链求解 LNG 流体、热交换、罐体应力等连续物理场问题，FSim 仿真平台模拟卸船、存储、外输全离散生产流程，搭配IsaSim 机器人仿真环境，形成覆盖工艺、设备、机器人的全栈仿真体系。整套仿真体系支持动态求解，场站工艺方案、故障推演均可在虚拟环境完成上万次零风险试错，无需占用实体设备、不产生介质损耗。方案在仿真环境中先跑通，确认有效后再上线，验证周期压缩至数周，且全程零停产风险。
先训练再上岗，打通具身智能虚实鸿沟
LNG场站大量区域属于高危环境，人员进入受限，巡检和作业高度依赖机器人。但机器人直接上真机调试，既危险又低效。一个路径识别错误就可能引发事故，现场反复调试占用生产时间。
软通天枢依托统一仿真环境搭建虚实训练闭环，打通具身智能“虚拟预训练 — 真机微调”全链路。在Isa Sim仿真虚拟厂区内，完整复刻场站地形、仪表点位、管线布局及高低温复杂工况，搭载PhysX物理引擎模拟机器人运动、传感器感知、介质交互逻辑，批量生成极端和小众场景合成数据，补齐真实现场样本短板。
巡检机器人先在仿真环境完成路径识别、读数提取、异常判断全流程任务训练，再将训练模型迁移至实体设备，实现Sim2Real有效迁移。所有AI业务逻辑和具身执行动作均经仿真前置验证，避免现场反复调试。
项目落地后，该场站设备非计划停机时间减少30%；现场人工巡检工作量大幅降低；能耗优化方案批量落地，年度运营成本显著压降；应急演练、故障预判、工艺优化全场景实现智能化替代。
LNG接收站是石化行业高危场景的典型代表——多物理场耦合、容错率极低、试错成本极高。软通天枢物理AI在这里跑通的逻辑，同样适用于炼化、管网、海上平台等同类场景：先用物理孪生构建可计算底座，再用仿真完成零风险验证，最后通过具身执行落地实体作业。
浙公网安备 33010602000006号
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