CORE TECHNOLOGY PLATFORM

Industrial Physical AI

PPC — Perception · Planning · Control

我们根据现场用途设计AI模型,将2D/3D工业感知和NPU Edge AI应用到产品和设施中,并将通过Validation/Safety的执行与工业控制层连接起来。

AI RESEARCH → ENGINEERING → PHYSICAL SYSTEM

我们研究人工智能并将其连接到现场计算环境和实际设施。

ILLUVATION的Industrial Physical AI以AI Model·AI Agent研究为起点,通过针对目的、数据和计算约束定制的工程和边缘放置,连接到实际工业系统的识别、判断和安全执行。

01 · RESEARCH

AI Model · AI Agent

我们研究Vision AI、Domain AI、AI Agent,根据行业用途进行现场判断和规划。

02 · ENGINEERING

Model Engineering · NPU Edge

通过考虑问题、数据、目标性能和计算约束来设计和重新设计模型结构,并将其部署在NPU ·嵌入式环境中。

03 · PHYSICAL SYSTEM

Perception · Planning · Validation/Safety · Control

传感器、人工智能和控制层连接到实际设施,执行结果作为反馈反映回来。

Capability Chain AI Research → AI Model Engineering / Agentic AI → NPU Edge · Embedded AI → Industrial Physical AI

将从研究到物理系统的所有内容连接到一个技术系统中。

AI Model·AI Agent 基于研究和模型工程,它将感知、规划、验证/安全、控制、物理系统和反馈连接成一个闭环。

ILLUVATIONIndustrial Physical AI从人工智能研究和工程到感知、规划、验证和安全、控制、物理系统和反馈的公共参考架构
ILLUVATION Industrial Physical AI 公共参考架构。实际建设范围和详细控制规范根据项目要求和安全政策另行协商。
COLLABORATION

技术/研发/SI合作范围

MODEL

AI Model Engineering

针对人工智能领域和目的、数据和计算环境量身定制的模型结构设计和重新设计。

PERCEPTION

2D·3D Industrial Perception

相机,RGB-D,使用 3D 和场传感器进行深度、状态、物体和空间识别。

EDGE

NPU · Embedded AI

产品和设备内部Edge AI针对NPU级计算环境的放置和优化。

CONTROL

MCU · PLC · PPC Integration

连接MCU/PLC/控制器与实际设备的验证/安全、控制/系统集成。

从感知到反馈

它将现场认知、运营计划、安全验证、实际设施执行和反馈连接成一个闭环。

PERCEPTION

了解现场条件

根据相机、RGB-D、3D 传感器和现场传感器数据识别对象、状态和变化。

PLANNING

Rule-Set · Agentic Planning

选择预定义的规则集,或者在复杂的情况下,使用 JENNA Agentic AI 创建和调整执行候选规则集。

CONTROL

验证/安全·确定性执行

在验证执行候选是否符合安全条件后,在边缘控制器、MCU、PLC等工业控制层执行,并反馈结果。

拥有AI模型资产

领域AI、工业感知AI、代理规划AI根据行业问题进行选择和组合。

DOMAIN AI

畜牧业专用人工智能

High-Precision Weight Inference AIRGB-D 使用 3D 数据进行物体重量推断 AI
Real-Time Weight Inference AIAI使用连续的RGB-D数据实时推断多头猪只的重量
Farrowing Monitoring AI应用AI·PigTocTok监控一头母猪产犊情况
PERCEPTION AI

普遍的视觉感知

SwiftYOLOILLUVATION开发的通用目标识别AI
AGENTIC PLANNING AI

JENNA Agentic AI

GPU-based Agentic Planning本地Agentic AI用于本地优先工程。支持复杂情况下的规则集创建、修改和优化。

Deterministic Rule-Set · JENNA Agentic AI

根据站点复杂性,规划可以选择配置预定义规则集和基于 GPU 的 JENNA Agentic AI。

MODE A

Predefined Deterministic Rule-Set

在具有明确操作和安全条件的场所,使用预先验证的规则集制定行动计划。

  • 可解释的操作条件
  • 可验证的控制逻辑
  • 基于固定规则的稳定运行
MODE B · GPU

JENNA Agentic AI

对于需要根据多种条件和情况变化调整运营计划的站点,我们支持规则集的创建、修改和优化。

  • 基于情境的规划支持
  • 以规则集格式输出结果
  • 执行前应用验证/安全
Agentic Planning · Deterministic Control

JENNA 创建的规则集由验证/安全层进行验证,并在工业控制层中确定性地执行。

On-Device · On-Premise · On-Site Control

ON-DEVICE

NPU Edge Perception

必要的数据收集和现场推理是在靠近摄像头和传感器的NPU级计算环境中进行的。

ON-PREMISE

Planning / Local AI Runtime

在现场本地环境中配置 JENNA 和规则集管理等规划功能。

ON-SITE CONTROL

Deterministic Control

在 PLC、MCU、边缘控制器和现场控制基础设施上执行经过验证的规则集,并维护安全联锁和紧急停止系统。

R&D DIRECTION · DIGITAL TWIN

Industrial Physical AI 转 DTBS

目前,通过数字孪生研究,我们正在研究表达对象、空间、设施和过程状态并通过反馈更新它们的方法。 DTBS — 基于数字孪生的系统是一种先进的目标系统。

CURRENT

Industrial Physical AI

Perception → Planning → Validation/Safety → Control → Physical System → Feedback.

R&D NOW

Digital Twin

研究在数字孪生中表达物体、空间、设施和过程状态并根据现场反馈进行更新。

TARGET

DTBS

将数字孪生状态与规划和控制联系起来的闭环目标系统。

绿藻去除设备Industrial Physical AI集成控制

2026年,我们建成了闭环Industrial Physical AI系统,连接RGB-D·雷达·CCTV识别、现场AI Agent、MCU安全/控制层、PLC联锁以及2026年环境基础设施现场的实际设施反馈。

PERCEPTIONRGB-D · RADAR · CCTV
AI AGENTSAlgae Agent · Hoist Agent
SAFETY & CONTROLMCU · PLC Interlock
PHYSICAL SYSTEMGate · Ejector Pump · Plasma System · Hoist
FEEDBACKSensor · Equipment State · Event · CCTV
AI Agent的判断是经过MCU安全/优先控制和PLC联锁验证后作为最终设备输出执行的。
绿藻去除设备示例技术/研发/SI合作咨询

Industrial Physical AI 联合实施

我们讨论了AI联合研究、2D/3D感知/传感器/边缘组合、MCU/PLC/设备集成、SI构建以及联合研发范围。

技术/研发/SI合作咨询