基于物理AI开发平台Sim-PI，云道智能与苏数科集团合作，联合落地数据中心智能温控项目。项目搭建数据中心数字孪生环境，通过智能化的温控方案实现机房温度的自动调控与精准预判，从根本上解决传统运维“看不见、调不准、响应慢”的痛点。

项目基于Simdroid-EC批量生成包含极端工况在内的海量仿真数据集，并训练出秒级响应的AI代理模型，替代传统耗时的CFD计算。在此基础上，结合历史运行数据与仿真结果，构建空调智能控制策略模型，实时动态调整制冷参数。

模型部署到机房后，实时预测并精细化控制温度，同时基于实际运行数据持续迭代，形成“感知—预测—决策—优化”的闭环，在保障算力集群安全运行的前提下提升能效比。

云道智能与埃夫特·启智达成深度战略合作，聚焦工业具身训练、智能车间等核心场景，联合打造“基于线边仓智能分拣场景的物理AI仿真训练平台”。该平台依托云道智能物理AI开发平台Sim-PI，实现从虚拟环境中的仿真研发到工业实景产线落地的无缝贯通。

平台依托自研物理引擎，搭建高保真物理交互仿真环境，1:1还原汽车车间真实生产工况，支撑机器人完成全流程虚拟数据采集与智能模型训练。针对线边仓受限空间、无序物料等复杂作业场景，平台可实现低成本、高效率的反复迭代调优，持续优化机械臂运动轨迹、分拣逻辑与作业策略，从根源规避传统机器人作业故障。

依托该仿真训练方案，企业可大幅削减现场实物调试工作量，有效降低产线调试成本、缩短产线落地周期，全面提升汽车分拣产线的自动化水平与整体运行效率。

电容器行业头部企业江海电容（南通江海电容器股份有限公司）正面临多重研发难题：项目周期持续压缩，传统实物试验仅样品制备与测试就需三到四周，难以支撑两周内出评估结果；液冷新工况缺少试验工装，采购周期长达数月；一款尺寸仅约10毫米的固液混合贴片电容，更因空间不足无法布置测温传感器，实物温升测试无法开展。

综合评估后，江海选择云道智能Simdroid-EC，在无硬件工装条件下模拟风冷、液冷等多种工况。云道团队多次现场对接，并组织两天集中培训，十余名工程师参与。

目前，Simdroid-EC已在江海铝电解电容板块全面铺开，覆盖牛角电容、固液混合贴片电容与引线式电容，部分仿真结果已交付客户。以CD296电容器为例，在60℃环境温度、1.5W发热功耗下，浸没冷却油的芯温仿真值为69.84℃，空气自然对流为79.36℃，近10℃温差清晰呈现。江海技术负责人认为，Simdroid-EC的仿真结果与实测数据匹配良好，部署实施过程也较为顺利。

新凯来是国内半导体高端装备头部企业，产品覆盖刻蚀、薄膜沉积、晶圆量检测等核心工艺环节。设备腔体紧凑化、功率器件高密度化带来严苛温控要求，内部高功耗CCD与功率电路极易局部过热，影响检测精度并缩短整机寿命；而商用软件建模繁琐、数模转换低效、多工具数据割裂，研发验证周期一再拉长。企业急需一套高精度、一体化的电子散热仿真工具破解瓶颈。

经过多方案对比验证，新凯来引入云道智能Simdroid-EC，搭建一体化热设计工作流：整机CAD模型直接导入，由体素化技术自动处理复杂异形腔体结构，省去手动修复与拆分工序；以精确网格控制与专用求解算法完成传导、对流、辐射耦合计算，输出温度云图、流速场与器件热点分布；并集成AI代理模型，针对紧凑空间快速给出散热方案。

落地后，新凯来前处理及建模效率提升50%，耦合仿真提前定位高温隐患，多版方案的重复计算与样机测试成本下降，温控验证与整机交付周期同步缩短。

科大讯飞是亚太地区知名的智能语音与人工智能企业，自1999年成立以来深耕语音识别、自然语言处理与认知智能，并依托认知智能全国重点实验室和星火大模型，推进“AI能力原生嵌入硬件”的整机研发路径。当AI能力从云端走向终端，在日益紧凑的机身里管住热量，是每一家AI硬件厂商都要跨过的门槛。

为此，科大讯飞携手云道智能，基于Simdroid-EC开展整机热仿真分析。该模块可直接导入CAD、ECAD模型与数据，以创新网格剖分技术与四大物理场统一求解架构处理传热耦合问题，帮助工程师定位热瓶颈、优化散热方案。

落地后，所有器件均满足结温要求；温度计算与实测吻合，误差在3℃以内；整体建模效率提升50%，分析与迭代周期同步缩短。