Sim-PI 物理AI开发平台SIM-PI
实现大规模、高保真、多样性的仿真数据生成,解决物理 AI(尤其具身智能领域)高质量数据难获取的痛点。 以物理引擎、生成式自动化、场景重建(3DGS)、训练与渲染五大能力,支持在数字环境中高效完成模型训练与迭代。
Products & Technology
多物理场仿真平台、物理 AI 开发平台、电子散热与多模态世界大模型,构建自主可控的产品与技术体系。
实现大规模、高保真、多样性的仿真数据生成,解决物理 AI(尤其具身智能领域)高质量数据难获取的痛点。 以物理引擎、生成式自动化、场景重建(3DGS)、训练与渲染五大能力,支持在数字环境中高效完成模型训练与迭代。
全面 GPU 化、深度融合 AI、统一架构的多物理场仿真平台,覆盖固体力学、流体力学、电动力学、热力学四大物理场, 打通「设计—仿真—优化—制造」全链路,为工程计算与物理 AI 数据生产提供工业级求解器底座。
针对电子信息行业散热仿真设计,提供从芯片级、板级、设备级到系统级的高精度、高效率散热仿真: BGA 芯片、PCB 板、路由器与数据机房柜面温度分布覆盖完整尺度,帮助客户在打样之前把热问题看清。
面向物理 AI 的多模态世界大模型,为智能体提供可交互、可推演的物理环境, 让模型不仅「看见」世界,更能预判松手之后会发生什么——把因果与物理约束带回智能系统。
把功能验证、工艺优化与制造预演搬进虚拟空间,打通从成果到产线的最后一公里。 含中试平台实机演示视频。
在通用平台之上,我们把行业 Know-how 沉淀为可复用的仿真模型与数据集,形成覆盖电子信息的开箱即用行业工具。
Technology Route
物理 AI 的瓶颈不在模型参数,而在是否符合物理规律、能否外推、能否被验证。我们的做法是:让求解器始终在环。
仿真求解器输出满足守恒律的场变量,AI 学到的是物理规律,而不是数据噪声与伪相关。
在训练分布之外仍以物理约束兜底,降低纯数据驱动代理模型在未知工况下的失效风险。
AI 输出用于筛选、排序与预测;工程签核(sign-off)仍由求解器复算并由试验背书。
把既有仿真算例沉淀为可复用的数据资产,用于快速筛选与排序,而非替代最终求解。