DeepPolicy 自主优化工业智能体系统赋能流程工业、能源、半导体、制冷系统等关键行业,以工业智能体驱动节能增效

7+
自研强化学习核心算法
10+
合作企业支持
30%+
全厂综合能效提升
40+
高水平学术论文

深策云控是一家以面向工程应用的强化学习技术为核心,专注为流程工业、能源、半导体、制冷系统提供自主优化工业智能体系统软硬件和解决方案的提供商。深策云控孵化于中国科学院深圳先进技术研究院,已持续为多家行业龙头企业提供智能体产品与技术服务。

Core Products

核心产品

ReinforceOS 工业强化学习平台

ReinforceOS 工业强化学习平台

面向工业过程控制的自研强化学习训练与部署平台,基于自研稳健抵抗扰动、高学习效率的强化学习技术,确保复杂环境下的收敛性能。

ReinforceLab 工业数据验证平台

ReinforceLab 工业数据验证平台

物理仿真、数据驱动仿真建模和流程工业中小试设备验证平台,确保每个策略在进入生产环境之前,都先经过充分、可量化、可追溯的验证。

ReinforceBox 工业AI控制终端

ReinforceBox 工业AI控制终端

面向工业现场执行的AI控制终端,ReinforceOS 部署服务专用控制器,具备强大的实时控制能力。

Industry Scenes

我们服务的真实现场

覆盖石油化工、材料化工、造纸与制冷系统等真实现场,每一个场景都在用真实工况反哺算法,持续打磨强化学习的工程化边界。

石油化工
Petrochemical01

石油化工

工业智能体实时汇聚装置区、管线与储运环节的千万级数据,动态调优反应温度、压力及物料配比,在保障安全联锁的同时,提升产品质量稳定性,降低能耗与碳排放,并提前预警泄漏、腐蚀等隐患。

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材料化工
Material Chemistry02

材料化工

工业智能体通过分析配料、反应、分离、纯化、干燥、煅烧等工艺的多变量耦合关系,自动寻优配方与工序参数,减少批次质量波动,从中试介入缩短新产品从小试到量产的周期。

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造纸业
Paper Industry03

造纸业

工业智能体联动打浆、流送、干燥与卷取工段,不固定人工专家经验,实时调整浓度、车速及蒸汽用量,在稳定成纸定量与水分的同时降低成本损耗与烘干部能耗。

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制冷系统
Refrigeration04

制冷系统

工业智能体结合冷负荷预测与环境变化,自主决策压缩机启停、频率,冷凝压力设定及出风口风量,使制冷效率始终贴近最优能效曲线,维持空间温度稳定,并推送异常工况诊断建议。

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Deployment

部署方案

适用于:有数据,求优化,要结果的工业场景

🏭

真实环境

采集现场工艺参数,直接与生产设备交互

🧠

ReinforceOS 自学习平台

操作站接入,学习阶段人工审核保证品质

可选择通信数据协议容器化自研算法自定义奖励函数
📡

工业网关 → 边缘控制终端

现场设备接入,支持多家DCS控制系统

⚙️

DCS 控制器

Profibus-DP/PA 协议环境交互闭环

环境交互闭环

ADVANTAGE

技术优势

自研

自主优化工业智能体

  • 支持高维状态动作空间
  • 不依赖仿真环境
  • 实时交互学习
  • 基于APC和人类先验的稳定性保障,参数不敏感
  • 学习周期短,部署成本低,实时更新

传统强化学习方法

  • 不支持高维状态动作空间
  • 依赖仿真环境
  • 实时交互学习
  • 基于人类先验的稳定性保障,控制器参数敏感
  • 学习周期长,部署成本高(仿真>150天,真机>2年)

深度学习方法

  • 支持高维状态动作空间
  • 依赖仿真环境
  • 离线/云上学习
  • 基于人类先验的稳定性保障,控制器参数敏感
  • 学习周期长(百万级别数据),部署成本高(云算力)

INNOVATION

前沿创新

围绕复杂工业过程中的关键控制难题,深策云控持续推进工业智能体、云边协同与优化算法平台的研发落地,让创新能力真正进入生产现场。

工业智能体系统

AI AGENT

工业智能体系统

面向复杂工况构建具备感知、分析、决策与执行能力的一体化工业智能体,让控制系统从被动响应走向主动优化。

云边协同架构

EDGE CLOUD

云边协同架构

打通云端模型能力与边缘实时控制链路,在保障响应速度与系统稳定性的同时,支撑多场景持续迭代升级。

优化算法平台

OPTIMIZATION

优化算法平台

融合动态知识图谱、运筹优化与过程机理建模,持续提升复杂工业过程中的能效、品质与控制精度。

INDUSTRIAL ECOSYSTEM

链接科研、实践与产业场景的协同生态

深策云控围绕复杂工业控制的真实需求,持续打通科研资源、实操经验与产业场景,推动技术研发、场景验证与商业落地形成高效闭环,让工业智能能力能够更快进入生产一线。

RESEARCH

科研协同

依托中国科学院等科研资源,持续强化工业智能体与优化控制方向的技术研究与能力外溢。

PRACTICE

一线实践

深入工厂一线深度实践部署,沉淀可复用的落地经验,促进产品落地。

SCENARIO

场景共创

通过与龙头企业深度技术对接,持续沉淀真实工况下的验证经验与应用闭环。

Hub生态

科研

实践

产业场景

让创新能力在生态协同中持续生长

从科研突破到一线实践,再到产业现场验证,深策云控正构建面向复杂工业过程的长期协同生态。