解决方案
智能主动流动控制
把复杂流动仿真、智能策略探索、模型部署和板端控制连接为可验证的科研工作流。
工程问题
主动流动控制同时面对高保真仿真成本、策略探索效率、模型可部署性、设备接口与实时闭环约束。单独优化某一环节，往往不足以形成稳定实验路径。
系统路径
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
适配边界
- 仿真侧确认求解器、工况、观测、动作和奖励定义。
- 训练侧确认算法模板、计算资源、复现和制品要求。
- 控制侧确认模型规模、精度、板卡、时钟、传感器与执行器接口。
- 验证侧固定样本、持续时间、统计口径和结论层级。
确定性实时数据面
把硬实时闭环留在板端
传感器
采集现场信号
observation
构建模型观测
FPGA 模型推理
执行确定性计算
动作安全处理
约束与保护
DAC / 执行器
输出控制动作
HTTP、数据库、训练服务器、远程网络、Web 管理界面和上位机调度不进入逐步硬实时闭环。
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。