用工业智能体，
重塑流程工业的
优化控制范式
深策云控（DeepPolicy）源自中国科学院深圳先进技术研究院，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、制冷系统等关键行业提供自主优化工业智能体系统， 推动工业控制从被动响应走向主动优化。
Mission & Vision
让先进算法，真正走进工业现场
我们相信，下一代工业控制的胜负手，不在于更多的传感器或更大的数据库，而在于「能自我优化的策略」。
让工业控制自我进化
以强化学习为内核，为流程工业、能源、半导体、制冷等关键行业提供可交付、可验证、可持续进化的自主优化智能体，帮助真实生产过程从"被动响应"迈向"主动优化"。
成为全球工业智能优化的底座
打造覆盖平台、验证、终端的全链路产品体系，让每一个关键装置都能在算法的持续协同下，更安全、更高效、更低碳地运行。
Research Origin
源自中国科学院
深圳先进技术研究院
团队深耕强化学习、最优控制与工业系统建模多年，长期承担国家级重点课题， 在 NeurIPS、ICML、AAAI 等顶级会议与期刊发表论文 40+ 篇， 将前沿算法与真实工业过程建立起稳定的工程化通路。
算法研究
围绕工程可落地的强化学习，持续投入安全约束、样本效率、离线训练等方向。
平台工程
把实验室算法沉淀为可交付的平台底座 ReinforceOS / ReinforceLab / ReinforceBox。
现场实践
深入石化、能源、数据中心等一线现场，以真实工况反哺研究，形成闭环迭代。
Core Capabilities
我们做什么
围绕「算法 — 平台 — 终端」三层构建完整能力栈，让策略可训练、可验证、可部署、可运维。
工业智能体
基于强化学习的自主决策体，在约束下持续寻优，替代传统规则与手动整定。
优化控制平台
面向工艺对象的数据接入、环境建模、策略训练与在线评估一体化工程底座。
数据验证回放
基于离线数据完成算法校核、策略回放与收益预估，降低现场试错成本。
边缘控制终端
工业级 AI 控制盒，支持与 DCS / PLC 协同，在现场完成低时延闭环控制。
云边协同
云端训练 / 边缘部署 / 双向同步，策略可远程升级、现场自适应。
能效与稳定性
围绕 PUE、单耗、稳定率等关键指标持续优化，实现可度量的业务收益。
安全与合规
引入约束强化学习与安全探索机制，严格保护工艺边界与生产安全。
行业复用
覆盖石化、电力、水务、半导体、数据中心等多行业模板，快速场景迁移。
Industry Scenes
我们服务的真实现场
从百万吨级石化装置，到万级机柜的数据中心，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。
流程工业
石化、化工、炼化装置的全局寻优与精馏塔优化控制。
计算中心
冷站群控、PUE 优化与能效管理，服务大型数据中心运营。
半导体
面向晶圆制造与装备的精度控制与工艺参数协同优化。
能源与制冷
制冷系统、能源装置的运行调度与综合能效持续寻优。
Milestones
从研究走向产业
不同阶段的关键节点，见证算法如何在真实工业场景中逐步落地。
技术孵化
团队于中国科学院深圳先进技术研究院起步，聚焦面向工程应用的强化学习方向。
核心算法成型
沉淀 7+ 项自研强化学习核心算法，完成在流程工业数据上的系统性离线验证。
产品平台发布
发布 ReinforceOS / ReinforceLab / ReinforceBox 三大产品，完成平台—验证—终端闭环。
规模化落地
与头部 DCS 厂商建立合作，在化工、能源装置完成规模化部署。
行业拓展
能力外溢至数据中心、半导体、制冷系统等更多行业，全厂综合能效提升 30%+。
Ecosystem Partners
与行业龙头并肩验证
我们与国内领先的 DCS 控制系统供应商与流程工业企业建立长期合作，在真实装置上完成算法验证与规模化部署。
DCS 控制系统伙伴
与主流 DCS 系统深度协同，策略下发到工艺装置。
流程工业龙头企业
在石化与化工装置完成真实工况下的算法验证。
大型数据中心运营商
冷站群控 / PUE 优化 / 能效管理落地验证。
科研院所与高校
依托中科院等科研资源，持续推进算法前沿研究。
已与 10+ 家头部企业建立深度合作关系，持续扩展中。
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开启一次可验证的合作
如果您所在的企业正在寻找一条可落地的工业智能优化路径，欢迎与我们取得联系。
