先灼智能XIANZHUO AI
PHYSICS-FIRST ARTIFICIAL INTELLIGENCE

从原子尺度，理解物理世界。

以原子级建模为起点，让物理与化学规律进入 AI。面向真实场景，构建可校准、可检验的预测与检测方法。

探索物理模型 了解应用方向

物理机理小样本校准可检验预测
动态原理示意，不代表真实计算结果。
ORIGIN / 01原子尺度 · 微观结构
PHYSICS-INFORMED从自然规律出发
SCIENTIFIC VISUALIZATION / CONCEPT交互式原理示意
先灼智能 / PHYSICAL WORLD AISCROLL TO EXPLORE ↓
同一个世界，不同尺度的描述。
FROM ATOMS TO APPLICATIONS
原子尺度结构 · 相互作用
介观尺度组织 · 输运过程
工程尺度检测 · 预测 · 验证
01 / OUR APPROACH

不是更多数据，
而是更有依据的学习。

我们的技术路径以第一性原理和物理机理为起点，将原子尺度建模、多尺度模拟与机器学习结合。不是脱离数据，而是让数据在规律的约束下发挥作用。

01 / PHYSICS

把规律写进模型

引入守恒关系、对称性、结构信息与边界条件，减少与物理不一致的搜索，而非只从样本表面寻找相似性。

02 / CALIBRATION

让关键数据发挥作用

以机理与模拟提供先验，再用真实样本校准参数、识别偏差。在适用场景下，降低对海量标注数据的依赖。

03 / VALIDATION

把判断交给验证

定义适用工况、独立验证集与验收口径，同时关注不确定性和失效条件，让模型结果能够追溯、复核与迭代。

物理先验 + 数据校准 + 独立验证FROM PHYSICAL LAWS TO TESTABLE PREDICTIONS
02 / MULTISCALE PHYSICS

从原子到工程，
跨越尺度，连接规律。

针对不同尺度选择适合的描述：原子相互作用、连续介质、流体输运、热传递与电子行为。尺度之间通过参数、约束与校准连接，而非简单放大同一套模型。

物理示意图。下方文字完整描述当前领域。
原子结构 / 概念晶格振动INTERACTIVE DEMO

从结构，理解性质。

以原子排列、相互作用与对称性为起点，研究结构与材料性质的联系。量子计算与原子尺度模型按任务选择，不将所有问题简化为同一种模型。

03 / DIFFUSION & CONSTRAINTS

从噪声到结构，
从可能到可信。

真实样本分布在高维空间的特定区域，而不是一条简单直线。扩散模型逐步加入噪声，再学习反向去噪；物理约束为候选结果增加检验依据。

01

学习结构，而不只是复制样本

通过训练学习数据分布与不同噪声水平下的结构信息。

02

生成候选，再施加物理约束

探索条件生成与约束引导，筛除明显不符合目标条件的候选。

03

最终仍由真实验证决定

看起来合理不等于物理真实；可用性需要独立检验。

DATA DISTRIBUTION / 2D PROJECTIONDIFFUSION CYCLE
拖动下方滑块，观察分布由结构化到噪声的变化。
噪声
当前状态
结构
04 / APPLICATION DIRECTIONS

面向真实世界，
从具体问题开始。

聚焦半导体，同时探索先进材料、能源与工业过程。以物理建模与人工智能连接产业需求，推动预测、检测与优化。

重点对接方向
SEMICONDUCTOR

从结构与信号，理解缺陷。

围绕材料结构、表面状态与检测信号的联系，研究少样本条件下的异常识别、缺陷表征与一致性评估。先明确缺陷定义和检测边界，再建立可复核的模型。

缺陷表征小样本检测检测信号分析
01定义问题与边界确认对象、工况、样本与验收标准。
02建立物理与数据基线选择模型路径，形成可比较的基准。
03校准与独立验证测试准确性、不确定性与失效条件。
04集成、回放与迭代围绕接口与现场条件设计接入路径。
ABOUT US

关于我们

先灼智能团队拥有上海交通大学的学术背景与华为的行业背景，深耕电子信息产业多年，积累了从技术研究、产品研发到工程落地的实践经验。

我们将物理机理、人工智能与产业经验相结合，面向半导体、先进材料与工业场景，推动技术走向实际应用。

OUR EXPERIENCE

立足产业，连接研究与工程。

电子信息产业经验 · 物理机理建模
人工智能研发 · 工程应用实践