AUTOSIM

AI 驱动工业仿真软件,
交付可信的建模、仿真与设计结果。

清屿科技 TsingyuAI

PRE-A2026.06机密

01 · 公司

我们的公司

清屿科技(TsingyuAI): 我们让 AI 端到端驾驶仿真工具、自动建模识别参数并验证,交付可信的建模、仿真与设计结果——把仿真从"买工具、雇专家"变成"提需求、收结果"。

目标行业

所有依赖仿真的研发。先从电芯切入,提供正向设计、工况仿真与失效分析;再进入燃料电池、电解水、储能,以及热、结构、流体。

主要产品

AutoSim Agent · 端到端自主建模交付:驾驶 COMSOL 等求解器,自动建模、求解、设计、验证。

AutoSim Data · 自采数据管线:干湿结合持续采集物理真值,驱动模型自主进化、把能力泛化到新领域。

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02 · 团队

专精电化学机理、仿真与科学 Agent
的团队。

宋韫玮

创始人 / CEO

清华化工本科 + PhD(新能源器件材料设计与多尺度模拟),2024 特奖提名

电化学仿真:锂电池微观建模(Nature Chem Eng 2024、Chem 2022)、宏观输运分析模型(J Energy Chem 2025)、参数识别方法(Small Sci 2022);顶刊 20+ 篇、累计引用 2700+

Agent for Science:开源 Scientify(tsingyuai/scientify,952★),端到端自动执行算法优化的 AI 科研系统;获 ICML 2026 AI4Research Workshop 录用

张强

首席科学家

外部顾问,清华大学化工系教授、博导;国家杰青、教育部青年科学家奖、中国青年科技奖

科睿唯安全球高被引科学家(2017 年起连续上榜)、英国皇家学会牛顿高级学者

研究方向:能源化学与能源材料,锂硫电池 / 锂金属 / 固态电池,提出锂键化学等概念

2025 Nature 固态电池突破;领衔宜宾智能固态电池创新中心

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03 · 背景 · 市场

AI 重构仿真软件，实现结果交付
市场从 $12–13B 有望扩展到 $50–80B(约 5 倍)。

印证编码 · 传统 IDE vs AI:JetBrains 自举 24 年、年营收约 $400M;Cursor 用 3 年做到 $2B ARR、估值约 $29B。
同一编码品类被 AI 重构成"提需求 → 得结果",营收盘子放大约 5 倍——仿真是同一条路。

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04 · 问题

端到端交付天生是迭代的:正问题求"快"已被解决,
反问题求"拿到可靠模型"还空着。

正问题 · 求快

已知模型与参数,求结果

模型本身充分、可靠,唯一卡点是算得快。气动、结构、热——参数到结果是平滑映射。

领域已有自研ML/神经算子代替数值求解独角兽 · PhysicsX $2.4B(NVIDIA)

反问题 · 求可验证

从结果反推未知机制与参数

机制复杂、参数未知,要反复反推定机制、识参数,验证通过才拿到可靠模型。凡是缺机制、缺数据、与真实材料/工艺强耦合的环节都是反问题:材料加工、半导体制程、电池电芯、化工反应放大、燃烧/发动机标定。

我们要解决的:自主识别参数与机制,端到端交付可靠仿真和设计结果。

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05 · 解决方案

Agent + 数据采集管线
端到端生成物理模型，执行仿真和设计

AUTOSIM

06 · 壁垒

壁垒

团队

兼具电化学 + 仿真 + Agent 三栖背景。创始人清华电化学 PhD,深耕电化学仿真 + Agent for Science;顾问张强(国家杰青、固态电池)。

这样三种能力齐备的团队,很难招到、也很难复制。

交付

交付整个设计需求的闭环。从建模 → 仿真 → 设计一站交付,客户拿到可直接用的结果,而非一个工具或一张表。

结果嵌入客户产线,粘性高、替换成本大。

模型自建、自进化

建模线:Agent 自主建模 + 实验自检,持续迭代提升精度。机器时间执行,单次迭代成本低。

性能提升持续进行,靠流程而非堆人。

分布式数据源

采集线:自动化测试 + 分布式 SaaS 两条来源,持续产出真实物理数据。不靠客户上交,采集成本低。

采集与建模两条线并行,各自持续、低成本推进。

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07 · 产品 ①

AUTOSIM DATA: 干湿闭环，自主采集参数并产出物理模型

为什么需要数据

文献物性参数:范围跨数个数量级、方法口径不一

复杂、定性的物理化学机制,需要抽象成几何、边界条件和控制方程

真实电芯的准确数字孪生模型:成本高、验证周期长

我们的解决方案

用 Agent 驱动的干湿结合采集管线

自采物理真值、自动识别参数,沉淀为带验证标注的数据库

把定性机制抽象、验证为可复用的几何、边界条件和控制方程库

低成本、自动产出经验证的真实电芯模型

数据采集模块自采物理数据

1

干实验：文献挖掘 + 建模迭代采集并识别参数、沉淀并优化物理模型

2

湿实验：Agent 驱动电化学数据采集负责物理模态数据生成，驱动测试平台产真值

→入库

数据库资产验证后的数据沉淀

10K+条物性参数集

10K+条电芯实验数据集

50K+篇结构化、多模态文献数据库

50+组物理机制

100+组完整电芯级仿真模型

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07 · 产品 ②

AUTOSIM AGENT: 端到端自主仿真并交付

为什么需要 Agent

专家稀缺、培训周期长:上手要 3–12 个月学习曲线

建模全靠人工、效率低:建模、调参、验证逐步手动,专家 90% 时间耗在执行

我们的解决方案

用端到端 Agent 驾驶 COMSOL 等求解器

替代专家执行:不靠招人、无需长期培训

自主完成建模、求解、验证全程:机器执行、可信度可标注

99.5%

数值仿真准确性 · 物理真值符合度

数小时→数分钟

提效 · 单案例耗人工

AUTOSIM

08 · 竞争 · 覆盖

别人各覆盖仿真生命周期的一段;
覆盖全流程、不限物理域的只有我们。

方案＼仿真生命周期	几何构建	机理建模	参数识别	执行求解	设计迭代
AI CAD / 几何建模 Leo AI · Macadamia	●	—	—	—	—
AI 代理求解器 PhysicsX · Neural Concept · Monolith	—	—	—	●	—
CFD Agent Navier AI · Extrality	●	●	—	●	—
模型数据商 About:Energy	—	●	●	—	—
AutoSim (不限物理域)	●	●	●	●	●

AUTOSIM

08 · 竞争 · 自主程度

别人停在 L2 库驱动、锁死单一领域;
做到 L3 跨域自主建模的只有我们。

L1

人工模板:人工搭建 · 交付:人工执行

COMSOLANSYS传统仿真咨询

L2

库驱动 / Agent 编排 + 纠正基于预建库进行简单正向编排,依赖单一领域的专家经验和人工建库

易来科得深势 Piloteye晶泰DiabatixSyneraNavier AI

L3

自主采集参数并产出物理模型模板:AI 自主建 + 实验自检 · 交付:端到端自动,跨域泛化

AutoSim不靠预建库,靠自采数据管线 + AI 自主建模:进入新领域即自动采集真值、建模、自检——领域拓展是引擎自带的能力。

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09 · 牵引

三类客户 POC,
首笔付费在研发启动后 4 个月。

4 个月

从研发启动到首笔付费

3 类

高校教学 · 高校研究 · 电芯厂

某头部高校

仿真教学集成:以 SaaS 形式提供,让学生与 AI 协作学习仿真使用

持续交付 · 数百万元级

某头部高校

前沿研究合作:锂电池中的物质传输机制模型研究

POC · 数十万元级

某头部电芯厂

电化学仿真共创:日常工作与真实生产级电芯仿真场景提效

共创 + POC

2026 年 2 月研发启动 · 2 个月建成系统 · 4 个月内拿到首笔付费

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10 · 商业模式与 GTM

两种交付形式:
交付设计方案,或融入研发的仿真服务。

结果交付 · 完整正向设计,交付设计方案

学界 / 企业 SaaS · 融入研发过程的建模仿真服务

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11 · 愿景

从接管建模仿真设计,到自建 AI 求解器——
成为服务自然科学研发的世界模型。

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AI 驱动工业仿真软件,交付可信的建模、仿真与设计结果。

团队

交付

模型自建、自进化

分布式数据源

为什么需要数据

我们的解决方案

为什么需要 Agent

我们的解决方案

AI 驱动工业仿真软件,
交付可信的建模、仿真与设计结果。