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

设备数字孪生管理系统，以管理壳为载体，打通发电设备生产侧及产 品侧各环节数字孪生数据壁垒，形成产品全生命周期的数字孪生服务 与管理能力；从发电设备制造商的角度，基于对上千台机组设计、运 行调试经验的综合与升华，构建行业机理与人工智能算法相结合的发 电设备智能运维解决方案，实现 IT 与 OT 的融合，助力发电行业智能 化生产运行，实现“安全高效、清洁低碳、灵活智能”的生产目标。 技术简介 1.基于多维度整合的发电设备数字样机建模技术 低代码开发环境和图 形化编程技术降低开发门槛，为上层数字孪生管理系统提供技术支持。 数字孪生管理系统完成设备全生命周期的孪生体信息模型、2D/3D 模 型及机理模型的构建，通过构建孪生体映射全生命周期不同领域数据、 关联行业机理模型、结合三维结构模型进行设备孪生体的综合运行， 通过孪生体向上游解决方案提供数据服务。最终，围绕发电设备的产 品设计与仿真、生产过程建模与控制、产品质量管理、协同工艺规划、

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

已成为推动产业数字化、智能化的重要路径。在产业 数字化发展进程中，需实现数据驱动的智能应用创 新。 数智融合孪生技术面向真实业务场景，提供先行 先试的实验环境。该技术基于“实物孪生-数字孪生- 机理孪生-孪生推演”的逻辑路径，遵循“孪生-拟生- 派生-演生-新生”的路径层级，基于作业流程实现数 字技术与智能技术的融合应用，构建基于真实业务场 景下的数智融合孪生环境 ［6］。 2.4 数智融合孪生技术特点 数智融合孪生与安全实验床赋能能源产业 数字化路径探索：2024 中国石油石化企业信息技术交流大会 ［C］. 北京：中国石化出版社，2024. ［7］ 江海凡，丁国富，张剑 . 数字孪生车间演化机理及运行机制［J］. China Mechanical Engineering，2020，31（7）. ［8］ 陶飞，马昕，戚庆林，等 . 数字孪生连接交互理论与关键技术［J］. 计算机集成制造系统，2023，29（1）：1

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”

记录与质量闭环平台，数据全量记录，覆盖物料生产关键指标。 需通过 AI 技术实现物料风险自动识别、主动预警，从源头保障物料来料一致性。 储能生产商需具备全流程生产大数据监控记录平台，基于大数据、机理模型与 AI 技术，耦合各工序测试数据开展分析 / 预警，提升生产质量。结合现网运行数据，实现电芯、电池模块、储能舱等产品潜在问题提前发现与拦截。 储能系统应具备全链路数据采集能力，结合数字技术、AI

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

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