工业智能算法
工业算法不是单一技术，而是一条从物理世界到智能决策的谱系：机理建模仿真 ⇄ 灰度建模 ⇄ 运筹优化 ⇄ 统计分析与因果推断 ⇄ 机器学习 ⇄ AI Agent。选型的原则只有一个——从业务问题的本质出发：强机理的问题用白箱，强数据的问题用学习，规则复杂多变的问题让大模型做自然语言到数学模型的编译器。
机理建模与仿真
First-principles Modeling & Simulation
物理/化学机理出发的白箱模型：可解释、外推稳、承载物理约束。风机高精度仿真凭数值仿真获行业 LVRT 认证；聚合反应机理模型支撑 APC 温度自动巡航。
灰度建模
Grey-box Modeling
机理骨架 + 数据修正：既不迷信端到端黑箱，也不困守纯机理的高成本。锂电涂布厚度 μm 级闭环控制的核心建模路线。
运筹优化
Operations Research
CPLEX / OptaPlanner 求解计划排程与资源配置：ATL 日均百万电芯三级计划体系（排程 1 周 → 数小时）；华翔注塑排程「LLM × 经典运筹优化」。
统计分析与因果推断
Statistics & Causal Inference
半导体行业 YMS/FA 方法迁移到锂电：挖掘工序间耦合关系、跨工序数学建模，把质量管理升级为单体电芯级动态过程控制。
机器学习与智能控制
Machine Learning & Intelligent Control
深度学习在线故障诊断（风机）、MPC 模型预测控制（涂布、聚合反应）、双模智能风机自适应控制（AEP +0.5%–2%）。
AI Agent 与大模型
AI Agents & LLMs
大模型把自然语言业务规则编译为可求解的优化模型，人机协同闭环；AI Agent 工业应用方法发表于 IEEE ICAIM 2025。