璞华易研（PLM+AI应用）

一、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。

1、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。

2、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

3、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。

二、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。

1、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。 

2、多目标协同优化 

配方研发常面临“成本最低、性能最高、合规最严”等多目标权衡。贝叶斯优化内置帕累托前沿搜索，一次运行输出一组非支配解（如“成本95元/性能90分”“成本100元/性能95分”），供研发人员决策。 

3、自带不确定性量化，决策有依据 

代理模型不仅输出预测值，还给出预测方差（不确定性）。低不确定性区域可放心开发，高不确定性区域提示需要进一步探索。结果可视化展示，帮助研发判断推荐值的可靠性。

三、两大AI引擎，驱动配方智能创新 ：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。

1、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（毒理、限用物质、法规清单），确保推荐原料可采购、可生产、可合规。 

2、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。

3、寻源 & 测评，入库全链路 

可辅助新材料寻源，基于企业内部物料库、供应商数据源及合规行业知识库，智能推荐潜在原料并提取其技术指标；支持技术测评流程线上化，测评通过后一键入库，纳入PLM物料库，持续丰富企业知识资产。 

4、私有化部署，数据不出厂 

璞华易研LLM配方推荐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。数据采集、模型调优到推荐生成全链路闭环运行，确保配方资产零外流，企业数据主权牢牢在手。

四、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。

1、自然语言交互,双源融合 

璞华易研PLM内置垂直语言模型（LLM），支持自然语言交互。用户只需输入研发目标或约束条件，系统即可自动融合“全网实时数据”（文献、专利、原料趋势、法规）与“企业内部经验数据”（历史配方、实验、物料属性）。 

2、智能权衡与快速生成 

AI在双源数据融合的基础上，自动权衡前沿创新性与企业实战可行性，兼顾二者平衡。最终快速输出多个可选配方方案，为研发人员提供更优的决策起点，提升研发效率与成功率。

五、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。

1、基于企业真实数据训练 

ML/DL模型只使用企业自身的历史配方、实验记录、工艺参数——这些数据“没有水分”，每一个数据点都来自真实实验。模型学会的是“您的原料、您的设备、您的工艺”下的最优规律。 

2、自研算法，无需外部API 

从特征工程、模型选型（随机森林、XGBoost、神经网络、高斯过程）到超参数优化，全部自主研发。不依赖任何第三方模型API，确保技术自主与数据安全。 

3、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，推荐准确率随时间稳步提升。

4、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，清晰呈现预测可靠性。

六、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”。

1、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，输出可直接用于报告的解析结果。 

2、多谱图联合分析 

支持GC‑MS、NMR（1H/13C/2D）、IR、Raman等多种谱图数据的联合分析与交叉验证。通过多模态数据互补，显著提升复杂混合物的定性定量可靠性，减少单一谱图的误判风险。

3、深度波谱学推理 

模型经过海量权威谱图与文献训练，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。具备完整的波谱学推理能力，而非简单的谱库匹配。 

4、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。支持专家在线审核、手动修正，修正记录自动回传模型，持续优化推理准确率。 

5、报告生成引擎 “用自然语言解释结果” 

基于大语言模型，可自动生成结构化、可审核的专业分析报告，实现峰位解释与证据链溯源、结构可行性多维度评估、置信度量化评分，并支持 PDF/Word 一键导出，直接满足论文、专利及申报资料等正式场景需求。