让管网先能被看见
2016 年第一支自研智能无线传感器下井，管网监测从「凭经验」变成「有数据」；2024 年搭载第五代智能传感器的管井监测系统发布，巡检不用再下井。持续迭代，只为给 AI 干净、连续、可信的数据源，让仿真更精准。
200+真实项目落地
4 亿㎡+纳入智能调控的面积
15%平均节能率
整季全时全工况 AI 托管
Physical AI · 能源系统的工业智能体
从数据看见现场，到模型理解系统，再到 AI 参与运行
能源系统的 AI，关键不在模型大小，而在有没有进入真实运行回路。
把智能决策接入真实运行
运行型 AI · 闭环技术从感知、可计算模型到现场执行，形成持续校核的控制链路
- 01现场感知AIoT多源运行数据
- 02数字建模FinTwin设备与管网模型
- 03水力求解FinSim工况计算与校核
- 04策略决策AI物理边界内寻优
- 05现场执行FinGo控制下发及反馈
运行结果反馈 · 模型与策略校验
模型计算与现场反馈持续校核；执行受既有安全联锁与控制边界约束。
Best Practice · 最佳实践
AI 进入真实供热运行的工程实践
从城市级智慧供热到 AI 全站托管，三个项目呈现暖流在真实运行中的技术实践。
2 条长输 · 8 座热源 · 354 座换热站 · 640 套机组
−65%受理工单
约 5000 万元首年经济效益
600+机组 AI 调控
972.5 万㎡ · 87 座换热站 · 135 套系统 · 近 70% 空置率
13.7~17.9%节能提升
100%站点 AI 托管
整季AI 运行实践
261 座换热站 · 357 套系统 · 1299 万㎡
16.4%首年平均节热
9867 万元六年累计节能
37764 吨六年累计减碳
城市级 · 多热源与站群
Scenarios · 核心应用
四类能源系统，同一套可计算、可验证的运行方法
以成熟的智慧供热实践为基础，将模型、仿真与优化能力延展到更多能源场景。
Clients · 合作单位
这些单位的能源现场，跑着暖流的系统
从省会级热力公司、能源央企，到设计院、工程集团与高校。
持续验证工业 AI 价值！
