实现大规模倾斜摄影模型的秒级加载，突破 Web 端性能瓶颈。 机理与数据双驱动。融合水动力模型、有限元分析等物理机理与 AI 算法（如 LSTM、 强化学习），将洪水预测误差降至 3%以下，推演效率提升 20 倍。 动态交互与智能决策。通过数字人、大语言模型（LLM）实现自然语言操控，支持应 急指挥、设备运维等场景的智能响应。 围绕复杂数据处理与孪生场景应用、机理模型与数据驱动模型、超大体量数据处理与 实 ............................................32 （二） 机理模型与数据驱动模型............................................................................38 1、 机理模型应用................................................ 数据驱动模型应用..................................................................................... 49 3、 机理模型与数据驱动模型的协同应用........................................................ 54 （三） 超大体量数据处理与实时渲染.......

models, Nature, 625, 468-475 (2024). ©️Just_Super / E+ / Getty 科学智能白皮书 2025 20 21 深度神经网络仍处于经验阶段，其内在机理 和理论证明常被视为“黑箱”。因此，如何 基于统计理论刻画神经网络的收敛速度最小 化是目前该领域的前沿问题。可借助非参数 回归理论，以最小二乘或凸损失构建收敛速 率；同时，针对实际中数据的非独立同分布、 实验研究之外的重要支柱。但许多科学和工 程领域仍存在模型不完善、机理不清晰或缺 乏数学描述的问题，而传统算法在处理高维、 非线性问题时常受维数灾难等限制。为解决 这些难题，借助人工智能驱动的机器学习辅 助建模，已成为提升复杂系统建模效率和优 化计算流程的重要方向，同时推动跨学科融 合与创新。 另一方面，以深度学习为代表的人工智 能技术内部机理和数学理论尚不成熟，其算法 稳健性和精度缺乏严格论证。大规模神经网络 AI+ 势能面描述 基于原子模型的人工神经网络能构建包 含能量、力、应力等信息的势能面，在确保 计算精度的前提下实现模拟过程的加速 4,5。 全局神经网络势函数方法被应用于反应过渡 态搜索、反应机理预测等方面，提高复杂体 系预测能力 6,7。 2.2.3 AI+ 结构设计与大数据平台 基于大语言模型的化学语言模型在相关 领域也有所应用，例如将材料结构或药物分 子转化为可识别的信息后进行性质预测或结

AI和深度学习技术，加速企业智能决策与自主优化 石化行业地质勘探、控制优化等大量过程涉及复杂原理，一些传统机理模型尚不能对过程行为进 行清晰反应。石油石化企业通过引入人工智能和深度学习技术，构建深层神经网络模型，从海量 业务数据中自动提取复杂特征和模式。此类技术能够帮助企业对大量机理未知的过程建模，并利 用计算结果指导决策，优化工艺控制参数、故障预警策略等。例如，深度学习技术已被广泛用于 跨系统的全量数据汇聚。整合生产、设备管理、供应链、服务生态等多类数据源，构建企业 级数据资产目录，特别是支撑海量工业数据的存储、处理与分析。构建数据的批处理和流式 处理引擎，形成可持续发展的一体化整合能力。 智能决策层：以机理与数据为核心，构建覆盖炼化、管道、储运等关键场景的行业算法库， 实现工艺优化、设备预测性维护等功能的实时分析与闭环调控。依托强化学习与智能体，动 态集成生产、市场及供应链等多维信息，自主生成兼顾效率、成本与风险的最优决策方案， 至模型推理全生 命周期。云边端分布式架构实现数据分级治理⸺边缘节点处理实时响应，云端聚焦全局优 化，形成弹性技术支撑体系。 智能决策⸺打造多模态协同控制中枢：深度融合机理模型与数据模型，将炼化反应动力 学、油藏渗流机理等专业知识嵌入AI算法，显著提升复杂工况下的分析精度与可解释性；通 过集成规则引擎、先进过程控制与优化求解器，实现从参数动态调优到资源协同分配的多模 态决策闭环，通过智能

及物流等进行仿真、验证、调试及优化，并 在投入生产后基于实际生产数据对虚拟模型 进行进一步的迭代和优化。这种全方面的数 字孪生不仅降低了实施风险，更为生产的持 续优化提供了数字化基础。 • gPROMS 平台：结合机理和 AI，减少试 验时间，加快量产进程 • NX MCD 平台：用于设备开发，可进行虚 拟调试 • Process Simulate：实现产线级仿真，验 证生产工艺和布局 • Plant SIMATIC Energy Management，采用 PDCA 的管理方 法，帮助生物发酵行业客户在企业层面提高 能源消耗的透明度和效率。 图 10 SiePA 预测性分析系统的工作机理 图 11 SIMATIC Energy Management 集成的能碳管理解决方案 11

安全能力建设。在此基础上，深入开展算法机制机理审核、科技伦理审查等算法安全 实践，为大模型技术的高质量发展提供坚实保障。 51 50 ALIBABA CLOUD MODEL STUDIO SECURITY WHITE PAPER 安全 可信的 MaaS 阿里云百炼 安全白皮书 SECURE & TRUSTWORTHY MaaS 3.1.1 算法安全设计 通过构建“算法机制机理审核 + 科技伦理审查”双轮驱动体系，确保算法安全设计内 科技伦理审查”双轮驱动体系，确保算法安全设计内 嵌到模型研发设计。一是在机制机理审核方面，覆盖立项、设计开发、测试上线、运 行监控及运维变更五大阶段，审查算法目标合规性、数据质量、逻辑合理性及变更可 追溯性。二是遵循科技伦理准则，建立和完善科技伦理审查机制。通过建立跨部门科 技伦理审查委员会，构建评估框架，审查价值观对齐、数据偏见消除、决策透明度等 关键维度，将“以人为本、普惠正直、安全可靠、隐私保护、可信可控、开放共治”

架构设计：物联接入、IAAS/PAAS/SAAS云。 关键技术：虚拟化、容器、数字模型、中间件、开发套件。 数据与分析战略：实现的数字价值 架构设计：数字孪生、数据管理框架。 关键技术：大数据、行业数据标准、设备机理模型、人工智能等。 核心层-云/数据中心战略：混合IT 架构设计：世界级IT架构、多云架构。 关键技术：多云管理、数据中心自动化DCA、软件定义SDI。 边缘层-智能边缘战略：边缘智能

过对生产过程、工艺参数等进行实时监控与自适应调节，减少了 11 非必要的人工干预，提升了生产效率与工艺精度，典型应用包括 工业机器人运动轨迹的优化等。三是预测与预警能力。基于历史 数据与工业机理模型，算法能够构建预测模型，对潜在的设备故 障、产品质量缺陷等进行前瞻性预判，使得企业能够提前采取预 防性维护等措施，有助于降低运营风险。四是自适应与学习进化。 以机器学习等为核心的算法，赋予了智能系统自我学习和持续优

对相关业务对象的运行规律等进行动态归纳、演绎及其知识化、数字化、模 型化,可基于知识驱动支持实现业务个性化按需柔性运行和一体化敏捷响应的模型。 注:知识是对信息进一步提炼和加工形成的关于客体对象原理、规律、机理等的形式化表达。 3. 6 智能模型 intelligentmodel 基于多元异构数据,对相关业务对象的运行功能等进行智能自主感知、分析、预测决策和学习进 化,可基于智能驱动支持实现业务自主运行、自适应、自学习进化的模型。 主要基于整个企业范围内及企业之间数据的获取、开发和利用,发挥 数据作为信息媒介、知识媒介、能力媒介的作用,实现整个企业以及企业之间信息对称、知识和能力赋 能,并基于数据实现价值网络化在线交换,用数据科学重新定义并封装生产机理,构建基于数字化模型 的网络化知识共享和技能赋能体系,提升企业价值网络化创造能力和企业内外资源动态配置效率、综合 利用水平和创新开发潜能。 7. 2. 5 生态级 处于生态级发展阶段的企业, 台部署、开放协作和按需利用。 处于生态级发展阶段的企业,主要基于产业生态圈数据的获取、开发和利用,发挥数据作为信息媒 介、知识媒介、能力媒介的作用,实现生态圈信息对称、知识和能力赋能,应用数据科学重新定义并封装 生产机理,实现基于数字化模型的生态圈知识技能共创共享和赋能,提升产业生态圈开放合作与协同创 新创造能力以及资源综合开发水平,打造形成生态企业。 7. 3 水平档次 7. 3. 1 转型广度 按照相关

市场电量、市场交易电量上限挂钩，体现不同节点位置机组对阻塞的贡 献程度，反映电力空间价值，实现“三部制”结算机制下中长期结算与 现货市场全量出清的有效衔接。 不平衡资金处理机制。按照“谁受益谁承担”的原则，厘清不平衡资 金形成机理，建立公平合理的不平衡资金分摊共享机制，妥善处置变动 成本补偿、考核、市场调节、市场平衡共五类不平衡资金的分摊与返还， 通过并轨不平衡、发用不平衡、峰谷不平衡等资金疏导，解决计划与市 场双轨制

创新， 推动“数字孪生+智能算法”的数字孪生智能应用建设，旨在通过白皮书为数字孪生产业发 展提供借鉴与参考。系统梳理技术演进路径、核心能力建设及行业实践成果，围绕复杂数 据处理与孪生场景应用、机理模型与数据驱动模型、超大体量数据处理与实时渲染能力、 自动化模型构建能力、大模型算法能力在数字孪生中的应用做了深度的技术剖析，深度展 现数字孪生技术在各行各业中的场景化价值。 《数字孪生世界白