捕捉真实物理信号。
通过电磁激励与同步磁场测量，获取物理信息。
让不可见，成为可理解。 磁场可视化
电磁感知
× 物理引导的智能概念示意 / 非实测数据
× 物理引导的智能概念示意 / 非实测数据
以全新视角，理解基础设施01智能感知02物理引导的 AI03安全评估
01 / 技术理念
面对真实世界的复杂，
以物理智能求解。
场、力与信号，记录着基础设施的真实状态。我们正在研发解读这些信息的技术，将对物理世界的理解转化为更可靠的安全决策。
技术根基
让工程与 AI 深度融合。
依托油气管道完整性领域的经验，我们首先研发现场检测硬件与数据采集能力，再将力学、电磁机理与机器学习用于实测信号分析。
价值所在
让洞察产生实际价值。
从发现异常，到理解其工程意义，我们将物理观测与模型连接起来，为检测与安全评估提供支持。
02 / 现场检测优先
立于地表，
洞察深处。
01 — 地表传感器阵列02 — 埋地管道 / 主动激励磁场
系统概念示意管道电磁检测非开挖感知，
非开挖感知，
以物理洞察。
我们正在研发的首套系统，将主动电流激励、地表磁传感阵列与 AI 辅助物理反演结合，用于埋地管道非开挖检测。
面向可通球与不可通球管道，研发重点包括管道测绘、埋深估计与电响应异常识别。
探讨研发合作 ↗目前处于研究与原型开发阶段，现场性能及评估能力仍需验证。
以物理引导 AI。
结合物理建模与数据驱动反演，解读复杂信号。
将洞察融入完整性评估。
通过工程分析，支持状态评估与检测规划。
03 / 现场感知平台
地下与地上，
连接全场景感知。
从埋地管道到地面储罐、阀组与工艺管线，我们计划结合地表测量、地面机器人与无人机，连接地下与地上设施的检测数据及物理模型。不同资产与平台将采用适合其场景的感知方法，并通过现场验证确定适用范围。
地下设施埋地管道与地下管网地面设施储罐、阀组与工艺管线
地面机器人
探索手推、轮式与四足平台搭载传感器阵列，支持地面巡检与重复测绘。
无人机 / UAV
探索空中测绘、地形感知与轻量传感载荷；磁干扰、测距和载荷能力是重点验证项。
感知与模型协同
将测量位置、姿态与时间同步到物理模型，支持数据配准、结果复核及数字孪生更新。
04 / 分析与建模支持
先有真实检测，
再让模型深化理解。
真实检测与实测数据是起点。物理 AI 用于分析和解释观测结果；仿真用于研究机理、检验假设，数字孪生则承接检测记录与模型，辅助状态跟踪和安全评估。
01现场真实检测02实测数据与物理 AI 分析03仿真与孪生辅助评估
交互技术示意 · 非仿真求解结果或实测数据
以实测为依据，
用仿真检验机理。
围绕现场检测提出的问题，使用电磁场与结构力学模型研究几何、材料和工况对信号的影响。模型需与实测结果对照，仿真用于检验假设、分析敏感性，并补充算法研发数据。
- 多物理场建模
- 合成数据与参数研究
- 与实验结果对照验证
交互技术示意 · 非仿真求解结果或实测数据
让数据学习受到物理规律约束。
以实测信号为主要依据，探索结合控制方程与边界条件的学习方法，辅助物理场重建与参数反演。PINNs 与神经算子属于候选方法，需用独立实测数据验证其准确性和适用边界。
- 测量数据与物理约束
- 物理场重建与反演
- 误差与不确定性评估
交互技术示意 · 非仿真求解结果或实测数据
连接实体设施与数字模型。
在真实检测记录、传感数据与设施几何的基础上，逐步建立和更新数字表征。数字孪生用于关联历史观测、物理模型及评估结果，辅助状态跟踪与场景分析。
- 资产几何与数据关联
- 观测与模型持续校准
- 状态评估与场景分析
05 / 应用版图
从管道出发，
面向更广阔的基础设施。
我们的长期愿景覆盖多类关键基础设施。每一项新应用，都将以适合其场景的感知方法、物理模型与验证为基础。
油气管道
首期重点储罐与承压系统
未来应用方向桥梁与土木结构
未来应用方向能源与工业设施
未来应用方向洞察深处，
守护未来。
06 / 携手共创
共同开启
基础设施智能新篇章。
我们期待与基础设施运营方、检测专家及科研伙伴交流，携手提升设施安全。
探索合作机会从一个真实的
从一个真实的
工程挑战开始。
我们正在筹备首批研发合作，正式联系渠道将于此公布。
合作联系渠道即将开放