博雅云创新科技专注工业智能核心技术研发，将国产大模型与 PINN 物理神经网络深度融合，为制造企业提供数据智能检索、数字孪生虚拟试验、AI 驱动设计优化等全栈解决方案。
持续迭代的技术与落地能力，已为多家头部制造企业构建工业智能化转型基座
围绕"数据—模型—试验—优化"四个核心环节，提供从数据治理到设计决策的全栈式工业 AI 能力
支持 CAD/ERP/MES 等多源异构数据毫秒级语义检索，工程师只需用自然语言提问即可定位所需资料。
基于国产大模型与几何深度学习，对 STEP/IGES/STL 等三维模型进行轻量化、特征识别与拓扑优化。
PINN 物理信息神经网络将物理方程嵌入学习过程，虚拟试验误差低于 5%，大幅替代物理样机验证。
从国产大模型到 PINN 求解器，每一层能力都为工业场景专门构建
自研工业领域大模型，在制造、能源、航空等垂直场景的语义理解与推理能力优于通用模型。
将守恒定律、传热方程等物理规律嵌入神经网络训练过程，求解精度与可解释性双重保障。
支持私有云部署，数据不出企业内网，满足制造业对数据安全的严苛要求。
面向工程师日常检索、查询、分析的实时场景，端到端响应时间稳定在毫秒级别。
成熟的项目交付方法论，确保每一个工业 AI 项目都能按期、按质、按预算落地
深入调研产线场景，识别可量化的工业 AI 价值锚点
数据治理 → 模型选型 → 部署架构，全栈方案定制
私有云或混合云交付，数据不出企业，3-6 周上线
7×24 技术支持 + 季度模型迭代 + 工程师培训赋能
从新能源电池到航空叶片，覆盖多个高端制造领域的工业 AI 落地实践
新能源 · 电池
构建电池包热失控数字孪生体，替代 200+ 物理试验，预测误差 < 3%。
航空航天
基于 PINN 求解器对涡轮叶片气动外形进行多目标优化，气动效率提升 15%。
智能制造
打通 ERP/MES/PLM 12 类系统数据壁垒，工程师查询效率提升 12 倍。