01
增强搜索：不止是关键词匹配
传统搜索仅匹配字面关键词，AI助手可进行语义理解，如：可基于同义词、业务隐含条件及跨模块关联等识别用户真实意图。AI基于系统内全量关联数据，直接输出答案、依据和建议，并附原始信息来源。
配方研发从“试出来”走向“算出来”
璞华易研PLM内置贝叶斯优化 + AI推荐引擎，让配方研发更加简单高效
AI Assistant
AI助手：让研发数据“开口说话”
璞华易研AI智能体深度融入PLM系统，实时读取物料、配方、实验、项目、文档等模块的结构化与非结构化数据。无论是撰写报告、翻译文献、对比文件，还是分析实验数据，只需一句话指令，AI即刻响应。
02
AI解析与自动提取：让非结构化数据变资产
上传PDF、Word、图片、扫描件，AI自动提取关键信息（如：物性数据、合同条款、化合物名称等），一键写入PLM对应字段，替代手工录入，大幅提升效率。
03
文件内容对比：差异一目了然
上传两份配方文件、实验报告或新旧标准，AI自动比对并生成差异化摘要（修改参数、新增章节、删除数据等），支持高亮标注与对比报告导出。
EOBO
AI贝叶斯优化（EOBO）：专为配方型产业打造，让每一次实验都离最优配方更近一步
璞华易研PLM内置贝叶斯优化引擎，通过基于高斯过程与“探索-开发-平衡“策略，用最少实验次数逼近最优解。
实验导航，高效迭代
样本效率优异，大幅降低实验试错频次。传统方法需要预设大量实验组合，贝叶斯优化边实验边学习，单次实验完成即更新模型，下一轮推荐更具价值。例如8因素配方优化场景，传统设计往往需要大量实验，而贝叶斯优化通常可在数十次实验内锁定最优区间。
Formula Recommendation
两大AI引擎，驱动配方创新 LLM ! 通用探索 + ML ! / DL ! 精准进化
璞华易研PLM同时搭载「大语言模型」与「机器学习/深度学习」双引擎。LLM融合全网文献与内部知识，快速生成配方方案；ML/DL基于企业真实历史数据自训练，持续迭代、越用越准。通用能力与专属智能，一次拥有。
原材料自动匹配，合规校验
AI自动匹配PLM系统中的物料主数据，同步校验合规性，确保推荐原料可采购、可生产、可合规。
配方实验，一键落地
推荐方案确认后，一键生成配方单、实验单，自动关联项目工作流，从灵感迸发到研发执行大幅缩短手工录入时间。
寻源 & 测评，入库全链路
辅助新材料寻源，智能推荐潜在原料并提取技术指标；支持技术测评流程线上化，测评通过后一键入库。
私有化部署，数据不出厂
模型训练与推理全在企业内网完成，核心配方数据无需上传外网，确保配方资产零外流。
LLM配方推荐：从“经验”到“智能生成”
璞华易研PLM内置成熟垂直语言模型，融合双数据源智能决策，从「全网前沿洞察」到「企业经验沉淀」，通过自然语言交互，快速生成多种可行配方方案。
- 自然语言交互，双源融合用户只需输入研发目标或约束条件，系统即可自动融合文献、专利、原料趋势、法规与企业内部经验数据。
- 智能权衡与快速生成AI自动权衡前沿创新性与企业实战可行性，快速输出多个可选配方方案。
ML/DL配方推荐：专属模型，持续进化
自研机器学习、深度学习算法，基于企业真实历史配方数据、实验反馈、工艺参数训练专属模型。
- 基于企业真实数据训练模型学会的是“您的原料、您的设备、您的工艺”下的最优规律。
- 自研算法，无需外部API 从特征工程、模型选型到 XGBoost ! 等算法和超参数优化，全部自主研发。
- 持续增量学习每完成一次实验，结果自动回流模型，推荐准确率随时间稳步提升。
- 多目标优化 + 不确定性量化同时优化成本、性能、合规等冲突目标，每次推荐附带置信区间。
Chemical Spectrum
化学图谱智能分析：从谱图到结构，不仅懂“是什么”，更懂“为什么”
璞华易研PLM内置AI波谱学引擎，融合 GNN分子表征 ! 、CNN/Transformer谱图特征提取与化学大语言模型。支持 GC-MS ! 、 NMR ! 、 IR ! 、 Raman ! 等多谱图联合分析，全流程自动解析化合物结构式或组分比例，并提供自然语言证据链报告，让波谱分析告别“黑箱“。
- 全流程自动解析 从原始谱图输入到化合物结构式或组分比例，系统自动完成基线校正、峰识别、谱库匹配、结构生成。
- 多谱图联合分析 支持GC-MS、NMR、IR、Raman等多种谱图数据的联合分析与交叉验证。
- 深度波谱学推理 深度理解谱峰位移、裂分模式、耦合常数与化学基团、官能团、连接方式的对应关系。
- 高置信度结果 + 专家审核闭环 输出结构预测结果时附带置信度评分、关键谱峰归属解释、可能的结构异构体列表。
- 报告生成引擎“用自然语言解释结果” 自动生成结构化、可审核的专业分析报告，并支持 PDF/Word 一键导出。
AI Industry Applications
AI行业应用
覆盖化工新材料、日化美妆、食品饮料、生物医药四大流程行业的AI+PLM解决方案，深度结合行业特性与合规要求，驱动研发提质增效。
行业特性
化工新材料（如高性能树脂、特种涂料、电子化学品、可降解材料）的研发呈现高维度、非线性、强约束三大特征。一个配方常涉及8~15个组分变量（催化剂比例、反应温度、时间、压力等），且各因素间存在复杂的交互效应，传统单因素实验或正交设计往往需要上百次试错。同时，新材料面临全球合规高压——欧盟REACH、RoHS、中国GB标准对限用物质、毒理数据要求严苛，一个违规项可能导致整批产品下架。
PLM+AI应用场景 AI贝叶斯优化（EOBO） + AI助手
场景1：高性能复合材料配方快速寻优
某碳纤维预浸料企业需要平衡"拉伸强度＞1200MPa""固化时间＜90min""原料成本＜35元/kg"三个冲突目标。传统方法需64次DOE实验。AI贝叶斯优化：系统基于历史20次实验数据构建高斯过程代理模型，主动推荐第21~35次实验参数组合；每次实验后模型实时更新，不确定性降低，推荐逐步收敛至帕累托前沿；最终仅用37次实验即找到最优解，实验次数减少42%，研发周期从3个月压缩至1.5个月。
场景2：法规驱动的替代材料智能推荐
受欧盟微塑料禁令影响，某企业需要为磨砂洗面奶中的PE微珠寻找生物可降解替代物。AI助手：自动扫描内部PLM物料库和外部ChemWatch法规库，匹配出"改性纤维素"等3种候选；化学图谱智能分析（知识图谱）预测其与现有表活体系的相容性及磨砂粒径分布；一键生成替代实验方案，并自动更新合规报告，合规审核时间从2周缩短至2小时。
Research Collaboration
AI 算法源自顶尖科研合作
璞华易研 PLM 深度联动武汉大学、武汉理工大学、北京大学、武汉人工智能研究院等顶尖高校与科研机构，构建产学研一体化 AI 创新生态。我们依托高校前沿算法研究能力，以10 万 + 真实配方数据、百万级文献与专利库为基础训练工业级 AI 模型，持续推进模型优化与落地应用。
FAQ
常见问题
围绕AI助手、贝叶斯优化、配方推荐与化学图谱智能分析的常见问题。
AI助手与传统的PLM搜索有什么本质区别？
传统搜索仅匹配字面关键词，AI助手具备语义理解能力，能基于同义词、业务隐含条件及跨模块关联识别用户真实意图。它可以直接输出答案、依据和建议，并附原始信息来源，而非仅返回文件列表。
贝叶斯优化（EOBO）如何帮助配方研发减少实验次数？
贝叶斯优化采用“边实验边学习”的策略，每次实验完成后更新模型，下一轮自动推荐更有价值的参数组合。例如8因素配方优化场景，传统方法需要大量实验，而EOBO通常在数十次实验内即可锁定最优区间，显著降低试错成本。
LLM配方推荐和ML/DL配方推荐有什么区别？我该如何选择？
两者是互补的双引擎。LLM融合全网文献、专利与内部知识，适合快速生成多种可行方案、启发创新；ML/DL基于企业自身历史配方与实验数据训练，持续迭代、越用越准，适合在已有经验基础上精确优化。两者可同时使用，通用能力与专属智能一次拥有。
AI推荐的物料是否可直接用于采购和生产？
可以。系统会自动匹配PLM中的物料主数据，并同步校验合规性，确保推荐的原料可采购、可生产且符合法规要求。确认后还可一键生成配方单、实验单，直接进入研发工作流。
化学图谱智能分析能处理哪些类型的谱图？能否给出结构式？
支持GC-MS、NMR、IR、Raman等多种谱图，并可联合分析。系统能够自动完成基线校正、峰识别、谱库匹配，并输出化合物结构式或组分比例，同时提供置信度评分和关键谱峰归属解释。
ML/DL配方推荐的模型是否依赖外部API？数据安全如何保障？
不依赖任何第三方模型API。从特征工程、模型选型到超参数优化，全部采用自研算法。同时支持完全私有化部署，模型训练与推理全在企业内网完成，核心配方数据无需上传外网。
AI助手能否自动从PDF、图片中提取关键信息并填入系统？
可以。上传PDF、Word、图片或扫描件后，AI会自动提取关键信息，并一键写入PLM对应字段，大幅替代手工录入，提升效率。
贝叶斯优化如何应对多个冲突目标？
EOBO内置帕累托前沿搜索，一次运行可输出一组非支配解，例如“成本95元/性能90分”和“成本100元/性能95分”等多个方案，供研发人员根据实际偏好权衡决策，而非强制给出单一答案。
化学图谱分析生成的报告能否直接用于论文或申报资料？
可以。系统基于大语言模型自动生成结构化、可审核的专业分析报告，包含峰位解释、证据链溯源、结构可行性评估与置信度评分，支持PDF/Word一键导出。
模型是否会随着我司实验数据的积累而变聪明？
是的。ML/DL配方推荐引擎支持持续增量学习，每完成一次实验，结果自动回流模型，模型每周增量更新。随着真实实验数据的不断积累，推荐准确率会稳步提升。
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