宁波树为人工智能科技有限公司

当人工智能浪潮席卷工业领域，传统工业软件迎来变革拐点。树为智能应运而生，以人工智能辅助工程（AIAE） 为核心方向，深耕物理大模型与工业软件融合赛道，用前沿技术打破行业壁垒，助力中国制造向数智化、智能化全速迈进。 面对工业仿真、研发设计领域的效率瓶颈，核心技术团队率先创新提出AIAE 人工智能辅助工程全新研发范式，锚定 “物理大模型 + 传统工业软件融合” 的核心技术路线，正式启动MeT仿真基座模型预研。凭借多年工业软件与人工智能领域的技术积淀，团队笃定技术融合是工业数智化的未来，也为品牌后续发展筑牢了坚实的技术根基 2024年，技术落地迈向商业化新阶段。1月，成都索为正式注册成立，专职研发团队组建完毕，全力投入DeepGigoAI初代版本开发，将前期技术构想转化为实体产品。同年6月，公司落地宁波并确立为总部，同步搭建专业业务中心，全面开启市场化布局，实现研发与市场双线并行。年末，团队顺利完成国内头部汽车品牌 AI 仿真软件项目交付，初次将自研技术推向真实工业场景，用落地成果印证技术实力，迈出商业化运营的关键一步 步入2025年，树为智能迎来产品定型、知识产权与客户体系全面丰收的一年。DeepGigoAI AI工业软件 V1.0正式对外发布，标志着公司拥有了成熟的标准化核心产品。企业实力也获得官方认可，成功获评国家科技型中小企业；围绕 MeT 大模型、AI仿真技术的多项发明专利、软件著作权相继落地，完整知识产权保护体系成型。依托过硬的产品能力，公司先后完成吉利、成飞等龙头企业的POC验证，在汽车白车身、航空结构件两大核心领域实现小批量项目交付，深耕高级制造赛道，积累下标杆客户口碑 2026年，树为智能全面驶入规模化商用快车道。自研SolviClaw 智能体自动化框架正式上线，支持全链路研发工作流拖拽式搭建，极大简化工业研发流程、提升整体作业效率。品牌行业影响力持续攀升，公司受邀亮相中国 CAE 工程年会、航空装备数智产业大会等重磅行业盛会，自研 MeT 模型相关论文更是斩获国际 AI会议 佳报告奖，技术成果获得国内外业界高度肯定。客户版图持续扩张，先后携手延锋、京东方、均普智能、宏工科技等优质企业展开深度合作，同时在人形机器人前沿场景实现技术深度落地，从汽车、航空航天，延伸至高级电子、智能装备、人形机器人等多元领域

一、核心产品：AIAE（人工智能辅助工程）系统 AIAE是树为智能自主研发的工业AI基座平台，依托自研SAIS赛思行业垂直模型体系与MeT物理约束模型，覆盖从数据建模到优化验证的全流程智能化，核心模块如下： 1. 深智构CAE（AI仿真） 核心能力：基于自研MeT模型的超高速仿真，智能网格划分、AI 加速求解、结果预测、参数自动优化、多物理场耦合、云端协同计算 价值：仿真速度提升10倍+，研发周期缩短50%，人力成本节约80% 2.深智型CAD 核心能力：自然语言交互生成CAD图纸、设计优化、3D转2D 标准化、中美欧标自动转换、设计规范检查、智能特征推荐 价值：设计效率提升30%+，降低CAD操作门槛，支持非专业人员快速出图 3. DOE智能体（AI实验设计） 核心能力：可视化 AI 实验设计工作流，支持多类型设计、参数变更履历、跨平台数据闭环、主流CAE/CAD平台兼容 价值：实验设计周期缩短60%，参数优化效率提升，减少试错成本 4.EDA 智能体（AI电路设计） 核心能力：AI 电路设计与优化、智能器件布局、自动布线、信号/电源完整性分析、EMC 智能检查、3D可视化solvi-ai.com 价值：电路设计周期缩短50%，良品率提升50%，适配航空、汽车、电子等领域 5.专家知识库（企业数据资产激活） 核心能力：文档智能解析、知识图谱构建、智能问答、经验推理引擎、多模态输入、权限管理 价值：沉淀企业研发经验，降低新人上手成本，知识检索效率提升90% 二、核心服务 1.工业AI定制化解决方案 服务内容：针对航空航天、汽车、高级装备、电子等行业，提供AIAE系统定制部署、模块组合、功能二次开发 典型场景：航空结构件AI仿真优化、汽车零部件快速设计、人形机器人研发、电子电路智能化设计 2.工业数据治理与知识沉淀 服务内容：企业历史研发文档（CAD/CAE/Word）解析、知识图谱搭建、智能问答系统开发、经验推理模型训练。 价值：激活沉睡数据资产，构建企业专属研发知识库，支撑智能化决策 3.AI+CAE/CAD及仿真技术咨询与培训 服务内容：自研 CAE 软件二次开发、AI加速仿真技术咨询、AIAE系统操作培训、工业AI落地方法论输出 团队优势：核心团队来自电子科技大学、西南交通大学教授团队，兼具学术与产业落地经验

产品一：深智构 AI-CAE 智能体 产品定位：基于物理 AI 基座大模型的超高速仿真引擎 目标场景：面向仿真计算量大、迭代周期长、多工况校核密集的研发设计场景，解决传统 CAE 仿真耗时过长、严重制约研发节奏的核心瓶颈。 核心优势： 深智构的核心技术基于自研 MeT（Mechanics-informed Transformer）基座大模型，将力学控制方程嵌入注意力机制，使推理结果具备物理因果一致性，可通过工程审查验证。在精度方面，相对有限元分析平均误差低于 3%，满足工程决策级精度要求。 在效率层面，深智构相对传统 FEA 提速数千倍，实现秒级反馈，支持实时交互式设计验证。同时具备自动网格划分能力，秒级生成符合工业规范的高质量网格，消除对专家经验的依赖。多工况评估方面，支持并行批量处理，分钟级完成全工况扫描。算力需求上，单 GPU 工作站即可运行，无需传统 CAE 所需的大规模 CPU 集群。 标杆数据：汽车白车身碰撞仿真——12000 工时压缩至秒级反馈；航空机头框 AI 辅助设计——设计周期从周级压缩至分钟级 产品二：深智型 AI-CAD 智能体 产品定位：3D 模型到 2D 工程图纸的全链路智能出图引擎 目标场景：面向工程图纸产出量大、标注规范要求严格、设计变更频繁的研发设计场景，解决工程师大量时间消耗在标注、投影、出图等非创造性工作上的核心痛点。 核心优势： 深智型实现了从 3D 模型读取到视图投影、智能标注、规范审核的端到端自动化，工程师仅需审核确认即可。其核心基于多模态语义对齐引擎，AI 可理解设计意图并据此确定标注方式与公差等级，区别于传统规则匹配式自动标注——这意味着 AI 不仅是"遇到孔就标直径"，而是能判断这是定位孔还是过孔，从而选择相应的标注策略。 在企业规范适配方面，深智型将客户标注规范训练至模型中，每张图纸自动按企业标准生成并审核，确保规范执行的统一性与一致性。批量出图能力达到 500 张/小时，5000 张图纸交付周期从 2 周压缩至 16 小时。同时内置专家级知识库与规则推理机，对标注完整性、几何约束冲突、规范符合性进行秒级校验。设计修改后自动识别受影响图纸并批量更新标注，全量响应周期缩短至 0.5 天。 标杆数据：单图出图耗时从 60-150 分钟压缩至 ≤ 1 分钟；标注准确率达 99.5%；生产返工率下降 65%

从开始的技术理念萌芽，到产品迭代、标杆落地，再到全域规模化商用，树为智能始终坚守“以 AI 赋能工业，用技术创造价值”的初心。未来，我们将持续深耕AIAE领域，打磨物理大模型与工业软件融合技术，携手各行各业伙伴，持续解锁工业数智化新可能，助力中国工业软件自主创新与高级制造业高质量发展 已合作客户：吉利、京东方、成飞、银轮股份、均普智能、宏工、宏昌科技等 一、官方资质认证（权威认可） 国家科技型中小企业（2025）：工信部认定，创新能力与研发投入获官方权威背书。 省级科技型中小企业（2025）：浙江省科技厅认证，纳入地方重点科技培育体系。 区级企业技术研发中心（2026）：宁波地方政府授牌，承担区域工业 AI 技术攻关与成果转化。 全链条知识产权布局：累计申请MeT 物理大模型、AI 仿真、智能体框架相关发明专利、软件著作权近百项，核心技术自主可控。 二、核心技术壁垒（硬核实力） 原创 AIAE 研发范式（2023 首创）：率先提出 “人工智能辅助工程”，确立物理大模型 + 工业软件融合差异化路线，解决传统 CAE/CAD 效率低、数据门槛高的痛点。 MeT 仿真基座模型：自研工业物理大模型，采用 “预训练基座 + 小样本微调”，仅需10–20 组企业数据即可快速适配，显著降低工业 AI 落地成本。 DeepGigoAI（V1.0 正式发布）：国内首批商业化 AI 工业软件，覆盖AI+CAD/CAE/ 仿真优化全流程，支撑汽车、航空、电子等场景研发自动化。 SolviClaw 智能体自动化框架（2026 上线）：拖拽式构建全链路研发工作流，打通 “文件导入→参数配置→模型训练→结果校验→报告交付” 端到端自动化，无缝兼容主流工业软件。 三、标杆客户矩阵（市场验证） 聚焦汽车、航空航天、高级电子、人形机器人四大高壁垒赛道，服务龙头企业，完成多场景 POC 验证与小批量交付： 汽车领域：吉利、延锋、均普智能 航空领域：成飞 高级电子：京东方 工业装备 / 机器人：宏工科技 四、行业荣誉与影响力（专业认可） 国际AI会议 佳报告奖（2026）：MeT物理大模型论文获国际高级AI会议表彰。 行业峰会核心参展方：受邀亮相中国CAE工程年会、航空装备数智产业大会，发布 AI 仿真与大模型融合新成果，获业界高度关注

已合作客户：吉利、京东方、成飞、银轮股份、均普智能、宏工、宏昌科技等

树为公司的AI仿真精度和效率显著优于国外头部企业的同类产品，为汽车制造企业提高市场竞争力提供了技术支持。

产品五：AI-EDA智能体 产品定位：AI 驱动的PCB自动布线与智能布局引擎 目标场景：面向多层PCB设计中布线耗时长、布通率依赖工程师经验、布局优化空间大但人工难以穷举的电子设计场景 核心优势： AI-EDA支持一键完成多层数、多封装PCB自动布线，显著提升布线效率。智能布局功能基于优化算法自动规划元器件布局，缩短布线长度、改善信号完整性。布局完成后可直接调用热仿真验证，实现设计-验证一体化闭环 服务优势： 核心团队核心团队由清华大学、电子科技大学、西南交通大学、四川大学、美国西北大学等海内外知名高校的教授、博士、博士后带领，在人工智能与工业仿真交叉领域拥有深厚的学术积淀。团队长期深耕接触摩擦学、混合元算法、力学建模与CAE软件开发，构建了从底层物理机理到上层工业应用的全链路技术能力。兼具前沿学术视野与丰富交付经验，团队已在汽车、航空航天、电子等多个行业成功落地标杆案例