让智能融入工业与基础设施
光合智能亮相西门子首届全球科技大会并发表精彩演讲

        2026年3月23日，以“让智能融入工业与基础设施”为主题的西门子首届全球科技大会于北京首都国际会展中心盛大启幕。作为西门子近180年发展史上首次面向全球的顶级科技盛会，本届大会汇聚了全球产业领袖、技术专家与生态伙伴，大会集中展示工业AI如何从试验探索走向在工厂、基础设施与工业供应链中的规模化部署与落地应用。光和智能作为西门子重要合作伙伴受邀参会，并作为大会现场唯一的基于物理AI的算力中心运营解决方案提供商同台精彩亮相，与全球行业伙伴深入交流，探索让AI融入工业与基础设施、使用AI技术解决AI基础设施的可持续发展问题的创新路径。

        光合智能在现场和西门子、英伟达同台展示自主知识产权基于新一代物理AI数字原生技术，展台现场反响热烈，多位行业专家、客户到展台进行深入的技术交流。

        光合智能基于新一代物理AI数字原生技术，实现了在算力中心为代表的多工业领域的综合能源管理与智能运营提效，该系统用人工智能技术解决人工智能基础设施的可持续发展问题，彻底改变算力中心算力-热力-电力协同管理体系，实现IT-OT系统协同管理。

        3月24日，在“创新与实践：生态赋能AI工厂”智能算力主题论坛，光合智能创始人付强博士发表了主题为“物理AI驱动智能算力中心变革”精彩演讲，演讲中提到如下几点：

第一：物理AI的核心突破：

• 物理AI的定义与特性: 物理AI是指将物理学规律（如流体力学、热力学、电化学等）嵌入AI模型中，使大模型具备对物理世界的理解能力，区别于仅依赖数据训练的“黑箱”模型。
• 与传统AI的本质差异: 当前主流大语言模型类似“语文老师教出的全科学生”，缺乏对物理约束和领域知识的理解；而物理AI可处理算力、电力、热力等复杂系统的实时控制需求。
• 技术优势： 实现小样本高精度，仅需纯数据方法5%的数据量即可达到高精度；模型具有可解释性，每一步推理均可追溯因果关系，非黑盒操作；支持全面仿真，可通过物理假设模拟所有工况、风险与异常情况。

第二：数据中心的三大核心需求

• 要钱：优化PUE值，实现节能降本。例如将老旧数据中心PUE从1.4~1.5降至1.3以下，显著节省能源支出。
• 要名：追求极致能效表现。部分客户PUE已达1.25~1.24，通过优化达到1.2左右，打造行业最高水平。
• 要命：应对热安全危机。在风冷环境中提前预测热点，避免因温度传感器报警滞后导致的违反SLA问题甚至是热点导致的算力卡“掉卡”问题。

第三：技术实现机制

• 系统建模方式：对算力中心进行1:1物理建模，构建包含IT系统、电力系统、暖通系统的高保真数字原生体。集成电力、储能、蓄冷、冷机、空调等多种子系统模型，形成完整闭环仿真环境。
• Agent协同管理架构：基于物理AI大模型部署多个智能Agent，包括暖通Agent、电力Agent、算力管理Agent、房间级Agent和整楼级Agent。各Agent基于模型预测与实际运行数据联动，实现跨系统协同优化。
• 综合效益：能源侧实现最优能源效率。算力侧支持“算随电动”、“算随热动”的智能调度。制冷侧达成PUE极致优化。安全运营侧实现风险预判、安全管控与提前治理。适用于新旧数据中心及风冷、液冷、混合冷却等多种架构。

第四：行业展望与战略方向
        将更加贴近客户与合作伙伴，共同应对太空、海底等极端环境下的数据中心运维难题。加大研发投入，加速软硬件迭代，推动AI工厂快速演进。
        光合智能作为西门子创新生态的一员，将与西门子一道，在数字能源、算力中心、智慧园区等领域多个场景开展共创，共同携手推进将人工智能技术推进提升产业升级进步，“在中国，为中国”，“在中国，为世界”，共同为实现更加安全、高效、高质量的关键基础设施共同努力。