项目组A: "无尽工厂"
仿真架构师AI
数字孪生世界构建师负责在NVIDIA Omniverse等高保真环境中，构建和维护生产线的超精度数字孪生。确保虚拟世界的物理规律（如重力、摩擦、材料形变）与现实世界高度一致。
关键职责:- 3D资产导入与场景搭建。
- 物理材质与光照环境配置。
- 实时数据流接入与状态同步。
协作联动: 为「机器人编舞AI」提供高保真测试环境；与「系统控制AI」协同进行Sim-to-Real的参数校准。
NVIDIA OmniverseIsaac SimUSDPythonPhysX
机器人编舞AI
自动化路径规划师专注于在数字孪生环境中，为机器人集群设计最优、最高效的运动路径和协同作业流程，解决复杂的动力学与避障问题。
关键职责:- 多机器人路径规划与冲突消解。
- 强化学习驱动的操作序列优化。
- 为新型“Unboxing”生产方式设计机器人动作。
协作联动: 在「仿真架构师AI」构建的环境中工作；其优化结果传递给「系统控制AI」，生成可在物理机器人上执行的代码。
Reinforcement Learning (PPO)ROS2Motion PlanningKinematics
系统控制AI
生产逻辑颠覆者负责设计和模拟颠覆性的生产线控制逻辑与排产系统，将特斯拉式的“Unboxing”理念转化为可仿真的工作流，并最终生成可部署的控制代码。
关键职责:- 离散事件仿真与流程建模。
- 设计去中心化的拉式生产控制逻辑。
- 从仿真验证到PLC/机器人控制器代码的自动生成。
协作联动: 整合前两个AI的成果，构建完整的虚拟生产线，并向「认知核心AI」汇报不同方案的效率评估结果。
System SimulationControl TheoryPLC/SCADA conceptsGenerative AI (for code)
项目组B: "达尔文引擎"
博学学者AI
物理定律知识库阅读、理解并结构化全世界的科学论文、专利和公司内部的实验数据。构建一个以物理/化学定律为约束的、多模态的知识核心。
关键职责:- 物理信息神经网络 (PINNs)的构建与训练。
- 利用RAG技术处理海量非结构化文档。
- 知识图谱的构建与维护。
协作联动: 为「假说生成AI」提供理论基础和数据支撑；吸收「实验自动化AI」返回的新数据以自我进化。
PyTorchPINNsRAGKnowledge GraphsLLMs
假说生成AI
AI驱动的“灵感火花”在「博学学者AI」构建的知识基础上，根据战略家设定的目标（如“更高强度的新材料”），主动生成数百个新颖、且有理论依据的“科学假说”。
关键职责:- 基于约束条件的生成式建模。
- 探索性数据分析，寻找未被发现的变量相关性。
- 为每个假说提供可解释的推理路径。
协作联动: 接收战略家的目标，基于「博学学者AI」的知识进行创造，将生成的假说列表提交给「实验自动化AI」进行验证。
Generative ModelsCausal Inference conceptsExplainable AI (XAI)
实验自动化AI
7x24小时的“机器人科学家”将「假说生成AI」提出的假说，翻译成具体的、可执行的虚拟或物理实验步骤，并驱动自动化设备完成实验、收集数据。
关键职责:- 实验设计(DoE)与流程自动化。
- 驱动虚拟仿真环境进行高通量筛选。
- (未来)与真实世界的自动化实验室设备(LIMS)API对接。
协作联动: 执行假说的验证工作，将实验结果（无论成败）反馈给「博学学者AI」，形成高速迭代的学习闭环。
Lab Automation APIsDoE SoftwareData AcquisitionPython