在“人工智能+制造”国家战略的推动下，工业智能化正从局部试点向全场景深度应用迈进。作为深耕工业软件领域十八年的领军企业，瑞风协同近期以自主开发的aiEF智能工程平台为核心，推出了一系列AI驱动的工业软件产品，包括aiTDA试验数据探索智能体、aiDoc试验文档生成智能体等，并与aiModel智模平台、机器学习建模工具DTS形成协同效应，为高端装备研发制造的数字化转型提供了可落地的解决方案。
瑞风协同的研发团队始终聚焦工业场景的实际需求，将AI技术转化为工程师可用的生产力工具。公司通过“All in AI”战略，构建了以“企业级AI平台、工业领域本体模型、多模态数据工程”为支撑的智能工程体系，采用“通用大模型广谱理解+垂类工业模型精准决策”的双引擎模式，推动工业软件从传统工具向智能交互形态升级。这一转型不仅提升了软件的功能性，更重构了人机协作的方式。
工业场景对准确性、实时性和可靠性的严苛要求，曾是通用AI模型落地的主要障碍。瑞风协同董事长赵旷博士指出，企业引入通用AI工具时普遍面临“数据不出域、模型适配成本高、算力响应滞后”三大难题。为此，公司联合中科曙光推出aiEF智能一体机，整合国产高性能算力硬件与自研行业大模型，通过“开箱即用”的部署模式实现硬件到应用的全链路闭环，满足工业用户对私有化部署的核心需求。这一创新打破了工业AI对海外算力架构的依赖，使企业从算力采购到场景适配的周期从数月缩短至数周，运维成本显著降低。
工业试验环节产生的海量数据长期处于“沉睡”状态。据统计，超过80%的温度、振动、压力等传感器数据因缺乏有效分析工具而被闲置。瑞风协同数字化总师弓志强博士表示，多源异构数据治理的缺失导致数据质量参差不齐，难以支撑AI模型训练。针对这一问题，公司开发的aiModel智模平台通过清洗标注、特征工程和数据集加工，结合试验数据质量审查智能体，依据TODS国家标准自动完成数据模型审查，构建了“原始数据→AI资产→智能分析应用”的完整链路。该平台将工业领域专业知识图谱与大语言模型深度融合，支持自然语言交互，使非技术背景的管理人员也能通过日常用语完成数据分析，真正实现了“人人可分析”。
在数据价值挖掘层面，瑞风协同进一步推出试验数据分析智能体，形成覆盖数据全生命周期的智能分析闭环。该智能体集成预处理、统计推断、回归建模等核心算法库，突破多算法融合与异构数据适配技术，可针对不同类型试验数据自动匹配最优算法组合。交互层面，用户通过自然语言描述分析目标，系统即可完成语义解析、算法路由和计算执行，免除手动编程的负担。认知层面，智能体将统计结果转化为符合行业规范的自然语言结论，并附带置信度评估和异常提示，使复杂数据输出变得直观易懂。更关键的是，其内置的“AI探索→人工确认→技能固化”机制允许工程师将成熟分析流程封装为标准化技能，沉淀至企业知识库，推动数据分析能力从“专家独有”向“全员共享”转变。
试验文档编制是高端装备研发中的另一效率瓶颈。工程师需从分散的数据库中手动提取数据，反复核对图表参数，调整合规格式，一份报告往往耗时数周且易出错。瑞风协同的aiDoc试验文档生成智能体瞄准这一痛点，打通了从试验数据到规范文档的智能链路。用户通过自然语言描述需求，aiDoc即可自动对接企业数据库和管理系统，精准提取关键数据，生成结构规范、格式统一的高质量报告。该工具支持标准化试验方案框架构建、多源数据可视化图表生成、报告内容完整性校验等功能，并允许按文档、章节或元素进行精细化编辑，将工程师从文字整理工作中解放出来，同时将文档中的工程经验转化为可复用的企业资产。
目前，瑞风协同已完成工业试验核心场景的智能产品矩阵布局：以aiEF智能工程平台为底层支撑，通过aiTDA激活数据价值，借助aiDoc打通文档生成环节，形成覆盖研发全流程的智能化解决方案。公司数字化团队透露，下一步将推进智能数据治理平台、智能知识库和多模态交互智能体的研发，持续深化工业软件与AI技术的融合，与行业伙伴共同构建开放共赢的工业智能生态。
