人工智能（AI）
AI：融合仿真与高性能计算，驱动全领域创新与业务变革
Norria 开创性地将 “火箭科学” 级别的工程技术与数据科学深度融合，以仿真、人工智能（AI）、高性能计算（HPC）三大技术的协同为核心，构建起覆盖工程设计、企业运营、资源管理的全栈 AI 解决方案。无论是通过 AI 驱动工程加速产品创新，借助企业级 AI 平台优化业务成果，还是依托 HPC 民主化提升 AI 技术可及性，Norria 都致力于在企业数字化转型的每一步释放 AI 潜力，帮助行业突破技术瓶颈，实现效率与价值的双重提升。
一、AI 驱动工程（AI Powered Engineering）：重塑设计与仿真流程
在产品设计与仿真领域，传统方法面临迭代周期长、数据利用率低、复杂场景计算效率不足等问题。Norria Hyper Works 平台将 AI 无缝嵌入设计与仿真全流程，强化人机协作，推动数字工程效率迈向新高度：
（一）超高速物理预测与仿真加速
- 几何深度学习赋能：基于历史 CAD/CAE/ 测试数据，通过几何深度学习技术构建预测模型，实现对产品物理性能（如结构强度、流体动力学特性）的快速评估 —— 相比传统求解器仿真，预测速度提升 1000 倍，大幅缩短设计验证周期。例如，某汽车企业借助该技术，将新车车身结构强度仿真时间从 24 小时缩短至 1.4 分钟，设计迭代效率提升 1000 倍；
- 嵌入式神经网络优化求解器：在有限元分析、计算流体动力学等求解器中嵌入神经网络模型，优化求解算法，减少计算迭代次数。某航空航天企业通过该优化，将发动机叶片气动仿真求解时间降低 40%，同时保证计算精度误差小于 2%。
（二）数据协同与降阶建模（ROM）优化
- 多源数据无缝协作：支持 CAD 模型、CAE 仿真数据、物理测试数据的自动关联与整合，构建统一数据池，为 AI 模型训练提供高质量数据支撑，避免因数据孤岛导致的模型精度不足；
- 高精度降阶建模：通过 AI 算法对复杂高保真模型进行降阶处理，在保留核心物理特性的前提下，大幅简化模型复杂度 —— 仅需少量数据即可实现降阶模型（ROM）的高精度拟合，满足实时仿真、多学科优化等场景需求。某风电设备企业通过降阶建模，将风机整机动力学模型的计算维度从百万级降至千级，实现风机运行状态的实时监控与故障预测。
（三）智能设计与场景化应用
- 几何自动识别与机器学习分类：AI 自动识别产品几何特征（如孔、槽、曲面），通过机器学习对设计方案进行聚类与分类，帮助工程师快速筛选符合设计目标的候选方案；
- 3D 数据向深度学习模型转换：将 3D 仿真模型、物理测试数据自动转换为深度学习模型可处理的特征向量，用于设计优化、故障诊断等场景。例如，某医疗设备企业将人工关节 3D 仿真数据转换为深度学习输入，构建关节磨损预测模型，准确率达 92%；
- 场景化 AI 应用落地：基于 AI 模型实现预测性维护（如设备故障前兆识别）、质量分析（如生产缺陷溯源）、数字孪生协同（如虚拟资产与物理资产的实时数据交互），形成 “设计 - 仿真 - 运维” 的闭环优化。
二、企业 AI 赋能（AI for Modern Enterprises）：全流程优化业务成果
Norria High speed 平台构建端到端、无摩擦的企业级 AI 能力，覆盖数据准备、模型开发、结果可视化全流程，帮助企业突破数据处理瓶颈，实现 AI 技术的规模化应用：
（一）全链路数据处理与工作流构建
- 数据提取与转换自动化：支持结构化数据（如数据库表、Excel）、非结构化数据（如文本、图像、PDF）、半结构化数据（如 XML、JSON）的自动提取与标准化转换，无需人工干预即可完成数据清洗、格式统一、缺失值填充，为 AI 模型训练节省 80% 以上的数据准备时间；
- 低代码 AI 工作流设计：通过可视化界面拖拽组件，快速构建数据处理、模型训练、部署推理的端到端工作流 —— 支持 Python、R、SQL 等多语言集成，满足数据科学家、业务分析师等不同角色的使用需求。某金融机构通过低代码工作流，将信用风险模型的开发周期从 3 个月缩短至 2 周。
（二）实时数据处理与传统技术现代化
- 实时数据处理与可视化：接入企业实时数据流（如生产传感器数据、用户行为数据），通过 AI 进行实时分析与异常检测，并以仪表盘、可视化报表形式展示结果，帮助管理层快速掌握业务动态。某零售企业通过实时数据监控，将库存缺货响应时间从 2 小时缩短至 15 分钟；
- SAS 语言环境现代化：无需依赖 SAS Institute 软件许可，即可运行传统 SAS 语言程序，并支持 SAS 与 Python、R 的混合编程 —— 实现 legacy 系统与现代 AI 技术的兼容，保护企业既有技术投入。某保险企业通过 SAS 语言现代化，每年节省 SAS 许可成本超 50 万美元，同时实现保险理赔 AI 模型与传统统计分析的协同。
（三）知识图谱与智能生态构建
- 企业级知识图谱开发：整合企业内外部数据（如客户信息、供应链数据、行业法规），构建语义化知识图谱，消除数据孤岛，实现 “按需洞察”。例如，某制造企业通过知识图谱关联供应商、原材料、生产工艺数据，快速定位供应链中断风险点，响应速度提升 60%；
- 智能产品生态系统搭建：基于 AI 技术连接产品全生命周期数据（如设计、生产、销售、售后），构建智能产品生态 —— 支持产品远程监控、个性化服务推荐、用户需求预测，提升客户粘性。某家电企业通过智能生态系统，将产品故障率降低 25%，用户复购率提升 18%。
三、HPC 与 AI 融合：以强大算力支撑 AI 创新
Norria HPC Works 平台打破算力壁垒，实现本地、云端、混合架构下的 HPC 资源高效管理，为 AI 工作负载提供稳定、可扩展的算力支撑，加速 AI 成果落地：
（一）灵活算力调度与 AI 工作负载优化
- GPU 加速与混合工作流支持：深度整合 GPU 算力资源，针对深度学习训练、大模型推理等 AI 场景进行算力优化 —— 支持 HPC 作业（如有限元仿真）与 AI 作业（如神经网络训练）的混合调度，实现算力资源的动态分配与高效利用。某科研机构通过 GPU 加速，将蛋白质结构预测模型的训练时间从 7 天缩短至 12 小时；
- Kubernetes 与 HPC 协同：实现 Kubernetes 容器化环境与传统 HPC 集群的资源共享与协同调度 ——AI 模型可部署在 Kubernetes 集群中，直接调用 HPC 资源进行大规模数据处理，满足大模型训练、海量数据推理等场景需求。某互联网企业通过该协同模式，将 AI 推荐算法的推理延迟降低 30%。
（二）用户友好型体验与成本控制
- 可视化门户与 Jupyter Notebook 集成：提供类似桌面的用户门户，支持 Jupyter Notebook 直接接入 HPC 资源 —— 数据科学家可在熟悉的开发环境中调用大规模算力，无需掌握复杂的 HPC 命令行操作；
- 成本控制与故障缓解：通过算力使用统计、资源计费管理，实现 AI 工作负载的成本监控与优化；内置故障自动检测与恢复机制（如节点故障时的作业迁移），保障 AI 训练、推理任务的连续性。某企业通过成本控制功能，将 AI 算力使用成本降低 20%。
（三）业务导向的资源分配
- 价值驱动调度：基于业务优先级（如核心产品 AI 模型、紧急分析任务）动态分配 HPC 资源，确保高价值 AI 项目优先获得算力支持；
- HPC 管理数据化：通过报告系统自动生成算力使用效率、AI 作业完成率等指标，为企业 HPC 资源扩容、AI 项目优先级调整提供数据依据，实现 “数据驱动的算力管理”。
四、前沿 AI 技术布局：生成式 AI、AI Fabric 与伦理 AI
Norria 紧跟 AI 技术趋势，布局生成式 AI、AI Fabric 等前沿领域，同时坚守伦理 AI 底线，确保技术创新与社会责任的平衡：
（一）生成式 AI：释放设计与创新潜力
- 大规模语言模型（LLM）的安全易用访问：Norria High speed 提供可定制的生成式 AI 扩展工具，支持安全、经济地访问成千上万的 LLM 模型 —— 内置数据脱敏、权限管控功能，确保企业敏感数据（如客户信息、核心设计数据）在 AI 交互过程中的安全；
- 生成式 AI 驱动产品开发：在工程设计领域，生成式 AI 基于设计目标（如重量、强度、成本）自动生成大量高潜力设计方案，工程师可从中筛选最优方案并进一步优化 —— 相比传统设计方法，探索范围扩大 10 倍以上，产品开发速度提升 50%。某汽车企业通过生成式 AI 设计电动车底盘，在满足强度要求的前提下，实现底盘减重 15%，同时降低制造成本 8%。
（二）AI Fabric：数据与 AI 整合的未来架构
- 跨基础设施的 AI 协同：AI Fabric 以图形驱动架构为核心，叠加企业现有 IT 基础设施（如服务器、云资源、边缘设备），构建统一的 AI 协同平台 —— 支持生成式 AI、LLM、自动化工具的无缝部署，实现 “数据 - 模型 - 应用” 的端到端整合；
- 合规与个性化体验保障：内置数据治理功能（如隐私保护、数据溯源、合规审计），确保 AI 应用符合 GDPR、CCPA 等全球法规要求；同时支持对话式 AI 工具（如聊天机器人、智能助手）的集成，提升用户交互体验，让 AI 服务更易访问。某医疗企业通过 AI Fabric 部署 LLM，实现病历自动分析与诊断建议生成，同时确保患者隐私数据不泄露。
（三）伦理 AI：平衡创新与社会责任
- 可持续性导向的 AI 应用：通过 AI 驱动的工程技术（如轻量化设计、能耗优化）助力企业实现可持续发展目标 —— 例如，某航空企业借助 AI 优化飞机机翼设计，降低燃油消耗 10%，每年减少碳排放超 10 万吨；
- 绿色 AI 计算支持：HPC 工作负载管理技术优化算力资源分配，减少无效能耗，为 AI 提供绿色计算支撑；同时，AI 模型压缩、推理优化等技术降低算力需求，实现 “低碳 AI”；
- 人机协作增强：AI 技术作为人类能力的延伸，而非替代 —— 在工程设计中辅助工程师筛选方案，在企业运营中帮助员工提升效率，形成 “人类主导、AI 辅助” 的良性协作关系，推动积极的社会变革。
五、技术整合与易用性提升：Python API 与 Norria One
Norria 通过 Python API 与 Norria One 平台，降低 AI 技术的使用门槛，实现不同工具、资源的无缝协同：
（一）Python API：定制化与自动化的核心支撑
- 流程简化与工具协同：通过 Python API 整合 Norria 各产品线（如 Hyper Works、High speed）的功能，实现工程工作流、AI 工作流的自动化 —— 例如，自动从 CAD 软件提取模型数据，调用 AI 进行仿真优化，最终生成分析报告，无需人工切换工具；
- 功能扩展与个性化适配：借助 Python 丰富的开源库（如 TensorFlow、PyTorch、Pandas），扩展 Norria 软件的 AI 能力，满足企业个性化需求。某科研团队通过 Python API 集成自定义的深度学习模型，实现对复合材料力学性能的精准预测。
（二）Norria One：云原生创新网关
- 协同工程与资源统一访问：Norria One 作为云原生网关，整合协同工程工具、数据工程平台、AI 分析应用，提供 “一站式” 资源访问入口 —— 工程师、数据科学家、业务人员可在同一平台上协作，共享数据、模型、计算资源；
- 全生命周期 AI 释放：基于 HPC 基础设施与仿真、AI 技术积累，Norria One 在产品开发的 “概念设计 - 详细设计 - 生产制造 - 运维服务” 全生命周期中嵌入 AI 能力，实现每个阶段的效率优化与创新突破。
Norria 的 AI 技术体系以 “工程化、企业化、可持续化” 为核心，既满足航空航天、汽车、医疗等领域的复杂工程需求，也适配金融、零售、制造等行业的业务优化场景，通过技术融合与场景落地，持续为企业创造价值，推动行业数字化转型迈向新高度。