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Energy AI Platform

AI-Nexus-E2

为汽车产业链工厂注入智能节能基因
AI 实时协奏，节能 5%-20%

了解更多 →
0万+
节省能源支出
0吨
CO₂ 年减排
0+
企业信赖
0%
系统可用率

2.5D 能源拓扑沙盘

全局视角，一览工厂能源数据流向

能源中枢
智慧 AI 制冷
智慧 AI 供热
智慧 AI 循环水
智慧 AI 空压
涂装节能系统
Nexus Orbis AI
Noetic Core AI

用数据说话

0万+
累计节能费用

年均为单个工厂解决5%-20%的能源支出

0吨
CO₂ 年减排量

相当于种植110万棵树的年碳吸收量

0+
企业信赖

覆盖整车、零部件、检测等汽车制造业各业务板块

五大 AI 能力对比

围绕预测、决策、自适应、可解释、开放集成，重新定义工厂能源管理

AI-Nexus-E²
五大 AI 能力对比
传统人工模式
通用 EMS 方案
预测
数据驱动预测
工况实时建模
经验估算
依赖老师傅手感
短期统计
无负荷预测
决策
AI 实时寻优
全局协同调优
人工调参
周期长易遗漏
规则引擎
靠预设阈值触发
自适应
动态自学习
随负荷持续进化
静态阈值
工况一变就失效
需人工重调
工况切换需介入
可解释
算法逻辑可视
决策路径可追溯
黑箱报表
结论无依据
仅提供结果
过程不透明
开放集成
跨系统协同
对接现有 BMS/MES
烟囱式系统
数据各自孤岛
局部对接
需厂商定制

五大系统模型

针对工厂能耗五大主战场，每个系统都是一套独立部署的 AI 决策引擎。

两大 AI 模型

对话即控制，分析即决策

Nexus Orbis AI

Nexus Orbis AI · 能源对话模型

基于大语言模型的能源交互引擎，支持自然语言查询、故障诊断、运行策略调整。让工厂工程师用对话方式操控复杂能源系统。

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自然语言控制多轮对话记忆实时参数调优异常预警通知
96.8%
意图识别准确率
<200ms
平均响应延迟
50+
预设对话模板
7×24h
全天候运行

Noetic Core AI

Noetic Core AI · 系统分析模型

多维度能源数据深度学习引擎，实时分析系统运行状态、识别异常模式、预测设备故障，输出可量化的优化建议。

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多维数据融合异常模式识别故障预测优化策略生成
98.2%
异常检出率
24h
预测窗口
127M
模型参数
0.99
R² 拟合度

平台产品

一站式能源管理平台，从数据采集到智能决策的完整闭环

总能耗
1247
kW

能源数据驾驶舱

全局能耗看板，多维度数据实时可视化

AI 调度控制台
冷冻机组-01运行中COP 5.1
冷冻机组-02待机--
冷却塔-01运行中68%
水泵-01运行中120L/s

AI 调度控制台

智能策略下发与执行监控，设备联动自动化

能效分析报告
综合能效评分
18.3

能效分析报告

周期性能效诊断，自动生成优化建议

AI 核心能力

五大维度构建工业能源 AI 技术壁垒

01
97.3%准确率

AI 预测能力

基于时序数据与气象因子，精准预测未来 24-72h 负荷变化

负荷预测设备退化预测气象关联分析峰谷优化
02
<1.2s寻优耗时

优化决策能力

多目标优化求解器，平衡能效、成本、舒适度

帕累托前沿约束满足在线调整
03
24h自更新周期

自适应学习

在线学习算法，自动适应工况变化、设备老化、季节切换

工况变化检测增量学习策略热更新
04
94%置信度

可解释性

每条建议附带因果推理链路，工程师可审计验证

因果推理链决策可追溯人机协同
05
5min接入时间

开放集成

标准 API 适配 PLC/DCS/SCADA 及主流工业协议

Modbus TCPOPC UAMQTTRESTful API
合作伙伴

与汽车产业链头部企业携手，共建绿色智造生态

联系我们的能源专家，获取专属节能方案

30+
整车与能源合作企业
15%
平均综合节能率
联系我们 →

算法效果展示

模型实时运行优化，赋能企业绿色转型

training-session.log
RUNNING
01[08:00:01] Loading cooling system dataset... 1,247,832 records
02[08:00:03] Preprocessing: normalizing temperature & flow features
03[08:00:05] Model: EnergyTransformer-v3 | Params: 127M
04[08:00:06] Training epoch 1/50 | Loss: 0.4821 | LR: 1e-4
05[08:02:14] Training epoch 10/50 | Loss: 0.1247 | LR: 8e-5
06[08:05:33] Training epoch 25/50 | Loss: 0.0389 | LR: 3e-5
07[08:08:47] Training epoch 50/50 | Loss: 0.0112 | LR: 1e-6
08[08:08:48] Validation MAE: 0.87% | R²: 0.9934
09[08:08:49] >>> Model converged. Deploying to production...
10[08:08:50] >>> Energy saving prediction: 18.3% improvement

每月能耗对比 (MWh)

优化前
优化后
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
月均节能0.0%
故障预警准确率0.0%
平均响应时间<0ms
累计运行0+ h