智能优化与实时控制基础设施
让智能控制进入微秒级闭环
从大规模仿真训练到板端实时执行，构建可扩展、可追溯的智能控制基础设施。
仿真与实验数据
分布式训练与智能优化
模型验证与制品管理
板端实时执行与实验回流
两条产品线，一条工程闭环
连接智能优化与确定性执行
面向高价值工程问题
让复杂计算、模型资产与实时实验进入同一条可追溯链路
计算资源难以组织
把仿真、训练、调度、日志和制品纳入可复现工作流，减少手工拼接与结果漂移。
模型难以走出离线环境
围绕构建、验证、发布和板端部署建立工程边界，让模型来源与部署对象可以核对。
闭环性能难以证明
按软件、模型、硬件和端到端实验分层验证，避免用单点结果替代完整系统结论。
端到端工程链路
让每一次训练结果都能被追溯、验证和部署
01
仿真环境与实验数据
02
分布式训练与优化
03
模型验证与制品管理
04
硬件编译与部署
05
板端实时执行
06
实验遥测与迭代
首要应用场景
智能主动流动控制
面向高成本仿真、复杂实验和严格实时路径，连接策略探索、模型工程与板端控制。
系统能力可逐步扩展到其他要求高实时性、高可靠性和智能优化能力的高端研发场景；具体边界以联合评估为准。
清晰的工程边界
- 训练和管理不进入逐步硬实时闭环
- 模型来源、构建与部署可追溯
- 测试条件与验证层级同时呈现
可审计的工程证据
不把单点测试等同于端到端结果
软件与工作流
记录版本、配置、数据、日志、指标和制品，验证任务可运行且结果可复现。
模型与硬件
固定模型、精度、板卡、时钟和工具版本，分别报告模型推理与接口链路。
端到端实验
在明确 I/O、样本、持续时间和环境条件后，再形成闭环性能与稳定性结论。
合作方式
从边界澄清到联合验证
01 问题澄清
确认控制目标、仿真环境和实验约束。
02 方案评估
划分训练面、管理面和实时数据面。
03 联合验证
冻结测试条件，形成可复核的阶段证据。
04 工程交付
按软件平台、软硬件系统或私有化方式落地。