重新定义工业软件的交互方式,打造化工领域的“自动驾驶”.在化工工艺开发中，以Aspen为代表的工艺模拟软件是不可或缺的底层工具。然而，这类软件尽管在计算精度和热力学模型上已经极其成熟，但在“人机交互”层面，却依然停留在几十年前，这已经成为了制约生产力提升的瓶颈。我们拥有最聪明的化工大脑，却在使用上个世纪的软件交互方式。我们正在探索一种全新的解决方案：利用Ai模型+智能体，将模糊的自然语言转化为工程规范，并编译成软件可识别的结构化参数，通过agent调用Aspen完成计算。将工业软件的使用方式从传统的“操作级”跨越到“意图级(语言交互)”。这不仅是效率的提升，更是生产力范式的转移。这样有经验的工程师能够通过对话框的形式完成工艺模拟，计算与绘图。
Ai根据用户提供的数据转化为Aspen可识别的参数1. 工作重复性高：在进行复杂分离系统(如精馏塔)设计时，工程师需要手动反复调整塔板数、回流比等参数，并通过肉眼观察结果来判断是否收敛。2. 经验难以沉淀：每一个优质的工艺包模型，都极度依赖工程师个人的隐性经验。老专家的经验无法固化为标准的工作流，企业无法沉淀长期价值。3. 断层的数据流：软件通常只能输出数据表或基础的PFD(工艺物料流程图)。从PFD到后续详细工程设计所需的P&ID(管道与仪表流程图)，依然需要人工手动将海量的设备、管线、仪表信息重新录入绘图软件，不仅耗时数周，极易出现人为错误。工程师和智能体到底怎么协作？
通过交互引导层听懂人类意图，通过核心编译层将自然语言无损转化为复杂的工业参数，最后由自动化执行层直接驱动Aspen完成底层硬核计算。
Ai for Engineering 人工智能工程
将原本需要数天的人工比对、测算和绘制工作，压缩至规范、可追溯的自动化流程中，这就是交互方式带来的实质性改变。如今，AI正在赋予机器理解人类“工程意图”的能力。改变专家与复杂工业软件的交互方式，不仅是在拯救工程师的时间，更是让整个化工工程设计流程变得更敏捷、更精确、更具可扩展性。我们正在扎实地推进这一进程，期待与行业内的先行者共同探讨工程数字化的未来。更多相关内容：
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