12月8日的成都传化物流园，熙攘车流与一场备受行业瞩目的发布会交织在一起。康明斯选择将"接地 气"的物流园区，作为全新旗舰级天然气动力——16N大马力天然气发动机的诞生地。 此次发布会的选址本身就释放出一个强烈信号。康明斯副总裁、康明斯中国发动机事业部总经理汪开军 表示，通过对8万余辆在用车辆的数据分析，中国的西南、西北地区是大马力天然气发动机绝佳的应用 场景。选择在物流园区举办发布会，更是康明斯要将这款代表了最前沿技术、被寄予厚望的"六边形战 士"，直接推向其未来主战场的明确举措。 基于数据驱动的全新旗舰级产品 "康明斯此次推出16N发动机，绝非盲目跟风排量及功率的竞赛，而是基于海量数据分析得出的精准判 断。它的到来，恰如发布会主题'气贯长虹，应运而生'所诠释的那样，是顺应市场需求之举。"在发布 会后的访谈环节，康明斯中国发动机事业部总工程师锁国涛表示。 康明斯副总裁、康明斯中国首席技术官赛俊峰（Stephen Saxby）与锁国涛深入剖析了16N发动机诞生的 决策过程。驱动这一升级的核心，是来自超过8万辆联网车辆的真实运营数据。数据分析揭示了这样一 个关键事实：在我国西南、西北地区的复杂路况下，现有15升 ...

12月8日的成都传化物流园，熙攘车流与一场备受行业瞩目的发布会交织在一起。康明斯选择将"接地气"的物流园区，作为全新旗舰级天然气动力 ——16N大马力天然气发动机的诞生地。 此次发布会的选址本身就释放出一个强烈信号。康明斯副总裁、康明斯中国发动机事业部总经理汪开军表示，通过对8万余辆在用车辆的数据分析， 中国的西南、西北地区是大马力天然气发动机绝佳的应用场景。选择在物流园区举办发布会，更是康明斯要将这款代表了最前沿技术、被寄予厚望的"六 边形战士"，直接推向其未来主战场的明确举措。 康明斯副总裁、康明斯中国首席技术官赛俊峰（Stephen Saxby）与锁国涛深入剖析了16N发动机诞生的决策过程。驱动这一升级的核心，是来自超过 8万辆联网车辆的真实运营数据。数据分析揭示了这样一个关键事实：在我国西南、西北地区的复杂路况下，现有15升天然气发动机在超过20%运营时间 内，扭矩输出趋近于该机型的外特性曲线。这意味着，车辆在面临长上坡等工况时，动力储备有限，影响车辆运营效率和驾驶体验。而此次推出的16N发 动机规划最大功率720马力（约合529kW），扭矩3600N•m，功率和扭矩的提升，使车辆能匹配更小速比的驱动 ...

文章核心观点 - 统一股份总经理李嘉在论坛上阐述了数据要素在产业中应用的核心框架，即围绕“供得出、流得动、用得好、保安全”的目标，通过具体技术平台和项目实践，将数据转化为驱动业务效率提升与研发创新的生产要素 [3][4] 数据“供得出”：企业内部数据资产化 - 核心是解决企业内部数据资产的“清醒”与“活化” [3] - 公司以AI产品专家项目为抓手，成立专项小组梳理10年积累的200万组原材料配方、实验日志等数据 [3] - 构建“产品—场景—工况—解决方案”知识图谱，实现隐性知识显性化、碎片数据体系化，转化为可调用的生产要素 [3] 数据“用得好”：以场景和项目驱动 - 需搭建三大赋能体系：让数据成为一线作战的“随身专家”、攻坚百大场景生成“场景解决方案”、驱动研发成为“创新引擎” [3] - 需以场景为牵引、项目为载体 [3] - 在超充桩冷却液开发中，通过“联邦学习+知识图谱”技术融合多方数据，在保障数据主权前提下实现跨域协同建模 [3] - 建议行业建立场景化数据联盟，打通“公共+企业”数据融合瓶颈 [3] - 其标志是形成“数据—产品—价值”闭环，公司通过“智能流体大脑”“AI产品专家”平台落地 [3] - 销售顾问智能查询功能将响应时间从“天”级缩至“分钟”级，提升成交效率 [3] 具体应用场景与成效 - 公司梳理交通、工业、新能源等领域上百个实战场景 [4] - 在数据中心液冷场景中，基于客户PUE目标等数据，AI匹配方案将某数据中心PUE值从1.5以上降至1.05，年节电超30% [4] - 在超充桩冷却场景整合多维度数据，AI快速输出适配配方，开发周期缩短50% [4] - 数据驱动研发创新，公司“智能流体大脑”平台1分钟内可完成千万级配方筛选，预测性能与碳足迹，将研发周期从90天缩至45天，实验废料降低42% [4] 行业协同与战略建议 - 传统产业数据“聚得拢”需建立行业标准与协同平台 [4] - 公司作为相关国标制定参与者，倡议龙头企业、协会等共建垂直领域“产业数据中台”，规范数据接口与安全协议 [4] - 企业数据转型需将数据要素列为战略，愿意为之“买单” [4] - AI数字化本质是一把手工程，缺乏一把手支持难以发展 [4]

文章核心观点 - AI技术正推动仪器研发从传统的“物理驱动”模式向“数据驱动”或“物理感知”模式变革，其核心使命是加速计算、优化设计空间以及建立降阶模型[3] - AI在精密仪器研发中的应用已进入“深水区”，专注于解决结构力学、精密公差控制和多物理场耦合等核心工程难题[4][5] - AI的角色被定义为“虚拟物理学家”，旨在辅助工程师进行高效设计探索和决策，而非完全替代物理求解器和工程师的经验[7][46] 结构力学分析 - AI通过物理信息神经网络和降阶模型等技术，将结构分析从传统的“验证”转向“生成”与“即时预测”，实现毫秒级的力学性能预测，替代耗时数小时的传统有限元分析[7][9][17] - 在创成式设计与拓扑优化应用中，AI算法可基于云端算力生成数千种结构变体，帮助工程师在测序仪的Z轴调焦支架或光学底板等场景中，找到既能抑制高频振动又足够轻量化的最优异形结构[10][11][12][13][14] - 通过构建实时仿真代理模型，AI能以轻量级插件形式运行，使工程师在调整XY运动平台等组件尺寸时获得力学性能的即时反馈，无需等待网格划分和求解[19][20][21][22] 精密公差分析 - AI利用历史制造数据将公差分析从基于“理想分布”的理论计算，转向更准确的“真实良率”预测，处理非线性装配关系并建立设计与制造间的反馈闭环[24][25][30] - 在测序仪物镜与Flow Cell间距控制等关键应用中，AI能分析历史制造数据的真实偏差分布进行模拟，预测装配力导致的形变，并利用遗传算法在满足总装精度前提下寻找成本最低的公差组合[28][29][31][32] - AI通过灵敏度分析识别对最终装配质量影响最大的尺寸，例如可能建议放松铝基板的平面度但收紧Z轴导轨的直线度，以实现更优的成本与精度平衡[26][32] 多物理场耦合分析 - 针对测序仪中最难的光机热耦合难题，AI通过物理信息神经网络将偏微分方程作为约束加入损失函数，即使只有少量数据也能遵循物理定律，实现热变形的预测与主动补偿[34][35][36][38] - 在流体致振动分析中，AI构建CNN模型识别计算流体动力学模拟中的湍流特征，自动预警管路设计中的高风险振动区域，并建议改进方案[40][41][42] - 多物理场耦合是AI发挥最大价值的领域，可实现亚微米级的主动热补偿，提升系统良率[34][45] 实施路线图 - 构建“虚拟物理学家”需经历四个阶梯式阶段：从数据基建与数字化资产积累，到辅助设计与单物理场优化，再到多物理场加速代理模型，最终实现虚实融合与自愈的数字孪生系统[45] - 预期效益包括关键零部件减重约20%、刚性提升、迭代周期从小时级缩短至毫秒级，以及实现亚微米级的主动补偿，从而极大拓宽设计空间的探索范围[45] - 技术栈涵盖从Python Pandas、SOLIDWORKS PLM系统，到Fusion 360、Cetol 6 Sigma，再到PyTorch、Ansys Twin Builder等专业工具[45]

行业现状 - 中国成年人脂肪肝患病率达40%且呈现年轻化趋势 主要诱因包括高糖高脂饮食、久坐少动和过度饮酒 [2] - 肝脏作为"沉默器官"早期损伤难以察觉 即使受损达70%仍能通过代偿机制运转 [2] - 传统护肝产品多聚焦症状缓解 缺乏可量化干预效果 行业存在"模糊调理"痛点 [1][2] 产品技术突破 - LR13祛脂化因子采用AI长寿科技平台RevOrgan研发 整合百万级生物数据库与器官衰老模型 将成分发现周期缩短至传统方式的1/10 [2][5] - 通过深度学习锁定数万种成分中与肝脏代谢强相关的候选物质 利用分子动力学模拟计算配比协同效应 [5] - 独创"拦截-清除"双通路机制：益生菌矩阵Lactospore MTCC5856和植物乳杆菌UALP-05可吸附食源胆固醇 对高脂食物脂肪移除率极高 耐胃酸特性使90度高温下存活率达90% [6] - 氨基酸矩阵LOLAMET包含天门冬氨酸、鸟氨酸等 能促进肝脏解毒酶活性并抑制脂肪合成关键酶 临床显示90天内甘油三酯平均下降28.7% [5][6] 市场策略 - 推出"90天无效退款"政策 将产品效果置于消费者监督之下 打破行业信任壁垒 [2][9] - 以数据化护肝理念重塑行业规则 从"心理慰藉"转向效果可验证 满足消费者对科学数据的需求 [9] - 番茄红素作为抗氧化成分添加 抑制脂质过氧化反应 巩固多靶点协同设计优势 [6][9] 研发成果 - 临床验证显示LR13能显著改善转氨酶指标(ASAT/ALT) 实现肝脏脂肪变性程度量化降低 [5] - 益生菌与氨基酸矩阵的黄金组合通过AI算法对成分相互作用深度解析 实现脂肪肝有效逆转 [5][6]