aiEF智能工程平台重磅发布！AI双擎驱动赋能工业软件智能化
一、引言
3月27日至31日，2025中关村论坛“人工智能主题日”在北京海淀盛大开幕。作为北京国际科技创新中心核心区，海淀以37所高校、14家AI领域全国重点实验室和1.23万名人工智能学者为基底，构建全栈产业链布局，这里不仅是技术的高地，更是AI创业企业的成长沃土。
来自北京海淀区的专精特新国家“小巨人”企业瑞风协同，在3月28日正式发布工业领域“模型×智能体”双擎驱动的人工智能工程平台aiEF。据悉，瑞风协同从2023年开始启动“ALL in AI”战略，本次发布为年度战略新产品的首发单品，未来将陆续发布系列AI软件产品。
瑞风协同All in AI战略产品图谱
据瑞风协同董事长赵旷博士介绍，通用大模型的“通识化知识能力”与工业垂直场景的“专业化需求”之间存在巨大鸿沟。为满足工业行业垂直领域人工智能应用的复杂需求，瑞风协同长期追踪AI技术，坚持开放融合，联合客户和伙伴自主创新，通过工业场景专属的“人工智能工程平台+行业知识图谱+场景多模态数据工程”，以“模型预装+智能体预装+软硬件集成”的开箱即用一体化交付方式，构建安全、可信、可靠的“AI+工业软件”专业解决方案。本次首发的aiEF智能工程平台是双擎驱动的AI工程底座，作为技术中枢，aiEF通过大模型与智能体技术的深度融合，构建工业软件自主进化引擎，全面赋能工业软件智能化。
aiEF通过“机器学习（aiModel）+智能体（aiAgent）”双引擎，打通工业数据集、AI模型与AI应用间的壁垒，帮助工业用户低成本高效率应用AI，将Al能力无缝嵌入企业高频应用场景，赋能工业用户新质生产力发展，打通AI应用落地的“最后一公里”。
二、aiEF智能工程平台
1. 产品定位
面向工业用户AI应用6大痛点：场景化AI建模效率低、跨团队协作难度大、AI资产管理能力弱、机器学习模型生产和交付周期长、工业AI应用门槛高、工业AI应用落地难，以及四大核心诉求——精准性、安全性、可靠性、经济性，aiEF致力打造云原生工业AI应用平台，构建全栈式智能应用环境，融合机器学习与大模型技术，提供行业模型及智能体应用框架及全流程工具链。
通过可视化拖拽操作，支持用户无代码或低代码快速构建AI模型与智能应用，覆盖工业设计、仿真、试验、制造、运维等核心领域。客户可以快速构建各种专业智能分析模型和垂直智能体，无缝集成CAD、CAE、CAT、MRO等各类工业软件系统，深度解决工业领域知识应用、设计仿真、工艺制造、试验验证、综保保障、设备健康、故障诊断、寿命预测等诸多复杂专业问题，全面赋能工业软件智能化升级。
aiEF智能工程平台
2. aiModel模型应用平台
基于云原生及MLOps的一站式机器学习平台，提供数据管理、模型训练、模型管理、模型部署、监控预警和模型评估迭代的全流程服务。
(1) 核心能力
(2) 产品优势
3、aiAgent智能体应用平台
基于大语言模型的智能体平台，提供可视化编排、RAG检索、智能体开发及运维、知识库等核心功能，全面接入DeepSeek、通义千问、清华智谱等通用大模型，帮助开发者快速构建生成式工业AI应用。
(1) 核心能力
(2) 产品优势
三、场景实践：智能技术赋能产业升级
案例1：aiEF赋能数字孪生试验
aiEF通过“机器学习（aiModel）+智能体（aiAgent）”双引擎，实现大模型与智能体技术的深度融合，构建工业软件自主进化引擎，实现数字孪生试验系统AI应用快速落地。
利用aiEF提供的机器学习算法，数字孪生试验系统深入挖掘装备数据中的隐含规律，构建多源数据驱动的装备代理模型，实现在数字空间内精准映射装备性能，以及未来表现的迅速精确的预测。运用了大数据与云计算技术，借助大数据的强大力量，汇聚并融合了来自传感器、历史记录及仿真实验等多维度的海量异构数据，为数字孪生模型的搭建与迭代提供了坚实的数据基石。同时，利用云原生的弹性计算能力，根据具体需求灵活调配资源，既加速了计算过程，又有效控制了成本支出，大幅提升试验设计效率，在试验运行过程中及时预警故障和风险，降低试验风险，缩短试验周期与成本。
案例2：航空发动机故障智能诊断模型
需求：通过试车数据二次分析挖掘发动机工况特性与潜在问题，构建智能诊断模型，结合专家经验形成故障诊断业务闭环。
痛点：试车数据分散、实时性不足，传统人工诊断效率低且知识传承困难。
方案：
数据标注：试车后通过可视化控件分析参数，直接标注故障标签；
预处理：拼接多组试车数据，通过异常值检测与缺失值填补清洗数据；
特征工程：基于特征重要度筛选关键参数；
模型训练：采用Adaboost算法，以试车参数为自变量、故障类型为因变量建模。
效果：
构建故障树模型，实现高压转速摆动、转速跳变、发电机异常断开等典型故障诊断；
沉淀工艺参数库、包络线库、故障案例库、诊断规则库“四库”资产；
提升诊断效率90%，降低人工干预成本，实现试车风险预防与闭环管控。
案例3：文本数据解析及标准化智能体在TDM中的应用
需求：试验过程中海量文本数据，格式多样，要求数据提取、解析、转换为标准格式入库；
痛点：由于文本格式各异，需要针对每一种格式进行开发，工作量大，效率低；
方案：利用LLM文本处理能力，构建文本数据解析及标准化智能体；
效果：支持多种文本数据，自动解析、转换标准格式、入库，零代码开发，提升解决问题效率；提升程序运行质量；降低开发成本。
四、展望：AI重构装备研制新范式
瑞风协同董事长赵旷博士指出，在人工智能蓬勃发展的当下，特别是DeepSeek大模型的发布以及生成式AI技术的广泛普及，极大地降低了数据算力模型的需求与获取门槛，为整个AI产业创造了众多机遇，传统工业软件也正面临着一场深刻变革。瑞风协同现有的工业软件工具及应用系统，都将依托aiEF人工智能工程平台进行重塑，实现大模型与智能体技术的深度融合，完成智能化的升级迭代，从底层逻辑到用户体验都将实现全面提升。
这种“重新打造”并非仅仅是技术层面的更新，更是软件功能与工业复杂需求的深度融合。以aiEF人工智能工程平台为核心，引入DeepSeek、通义千问、清华智谱等头部AI大模型的语言与推理能力，并融合行业知识图谱、RAG增强检索、微调优化技术等，实现垂直领域的精准适配；以数据工程和智能体开发为支撑，构建从非结构化数据治理、多模态知识抽取到智能体交互逻辑设计的全链路闭环。既兼容主流大模型的泛化能力，又保障了行业融合与数据安全，更实现了专业问题高正确率的行业突破，能够帮助客户即开即用，一键激活专属AI生产力。未来，每位工程师都将拥有专属的7×24小时AI智能业务助手，通过自然语言交互需求，便可主动完成复杂任务。
展望未来，瑞风将矢志不渝地深耕“AI+工业软件”这片沃土，全方位强化产品体系的深度与广度。一方面，精心筹备、重磅推出智能知识库与多模态交互智能体；另一方面，匠心打造AI一体机与小瑞智能机器人等新产品，这些产品将为用户带来前所未有的便捷体验。通过这一系列创新性实践，瑞风协同旨在打破工业软件传统“工具型”的局限，大步迈向智能交互、自主决策的“智能型”新纪元，为工业领域注入磅礴的智慧动能，与客户和伙伴共建“AI+工业软件”生态新格局！
