从领域知识到世界认知，让机器理解因果
从场景感知到反事实推演，OntoWorld 构建可解释、可约束、可审计的世界认知体系
场景理解
自动驾驶车辆驶过复杂路口时，系统融合多模态感知数据构建厘米级场景图谱，支持10万+并发实体实时语义分割与关系推理，实体识别准确率达98.3%，覆盖物理属性与社会语义的双层本体映射
因果推理
城市管理者追问“拥堵为何发生”时，系统基于贝叶斯网络与结构因果模型（SCM）发现多层级因果链路，支持50+层推理深度，因果路径识别准确率96.8%，通过 do-calculus 实现干预效应的精确估计，给出可审计的因果结论
未来状态预测
产线主管想提前预知设备何时停摆，系统融合物理引擎约束与领域规则推演时序演化，支持最长120步状态序列推演，预测准确率达94.5%（RMSE<0.03），输出带置信区间的概率分布轨迹，实时加速比达1000x
物理仿真约束
机器人工程师在数字环境里反复试错抓取动作，系统内置刚体动力学、流体力学、热力学等物理引擎本体，仿真精度达毫米级（误差<0.1%），支持100万+粒子并行求解，预测结果严格符合牛顿力学、能量守恒等物理边界条件
社会规则建模
交通研究者模拟数万人的出行选择，系统编码社会规范、博弈论策略与多智能体行为本体，支持1000+角色并发交互仿真，基于马尔可夫决策过程（MDP）预测群体协作与竞争行为，社会动力学模拟准确率达91.2%
反事实推演
管理者想验证“当初换一条供应链方案会怎样”，系统基于 Pearl 因果阶梯框架，支持任意时间节点的假设注入与分支推演，单次可并行评估1000+决策路径，量化状态偏移与风险概率（ATE 精度±0.02）
五层世界认知架构
从感知输入到行动输出，OntoWorld 构建分层递进的世界认知体系
感知层
多源感知数据接入与实体识别，构建场景的初始世界状态
认知层
本体知识映射与场景结构理解，建立实体关系与语义
仿真层
物理与社会规则约束，运行世界状态演化与场景模拟
预测层
多步状态轨迹预测，输出未来世界状态与置信度
行动层
基于世界认知输出智能体决策与行动建议
可解释的世界认知能力
OntoWorld 以本体知识为骨架融合物理与社会规则，相比纯神经网络世界模型提供可解释、可约束、可审计的世界认知
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支持物理规律与社会规则双约束
力学、运动学与社会规范本体联合约束世界演化
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因果推理结论可追溯可解释
每条推理结果附带因果链与证据本体溯源
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兼容主流仿真与游戏引擎接口
对接 Unity、Unreal、Isaac Sim 等仿真环境
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提供 Python/Java SDK 与 REST API
多语言 SDK 封装世界模型查询与推演能力
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支持私有化部署与分布式仿真
容器化私有部署，支持大规模并行状态推演
从领域知识到世界模型的构建链路
知识建模
梳理领域实体、规则、因果链，构建世界本体模型
规则融合
融合物理规律、社会规则与业务约束到世界模型
状态推理
接入感知数据，推理当前场景状态与因果解释
预测推演
预测未来状态轨迹，支撑智能体决策与仿真
让每一次场景推理都可解释、可溯源、可验证
以可复现的量化指标衡量 OntoWorld 在预测、覆盖率与推理时效上的可信水平
世界模型的核心能力场景
从状态预测到反事实推演，覆盖世界认知建模全链路
物理场景状态预测
基于刚体动力学物理引擎做亚秒级状态演化预测，支持 10 万+ 动态实体并行仿真，轨迹预测 RMSE 低至 0.02m
反事实推演与假设分析
基于 Pearl 因果阶梯实现三层级反事实推理，单次并行评估 500+ 决策分支，ATE 估计精度 ±0.015，决策优化效率提升 300%
因果建模与干预推理
构建 10,000+ 节点结构因果模型（SCM），do-calculus 精确估计干预效应，因果路径发现 F1 达 95.6%
自动驾驶仿真
构建 500+ 类型交通实体的高保真数字孪生环境，仿真速度达实时 1000x，场景构建从周级降至小时级
智慧城市数字孪生
构建覆盖 100km² 的全要素数字孪生，集成交通流、能源网、人流多源数据，事件预测提前 30 分钟、准确率 92%
气候变化预测
融合大气环流、海洋动力学与碳循环本体的多尺度仿真，时空分辨率 1km/1h，极端天气预警提前 3 天、命中率 91%
为什么选择 OntoWorld
OntoWorld 的核心技术壁垒，融合物理规律与社会规则构建可演进的场景模型
物理仿真
融合物理规律的世界状态演化，支持连续与离散事件仿真
因果推理
基于结构因果模型识别变量间因果链路
状态预测
多步未来状态预测，为智能体规划提供前瞻性认知
场景理解
融合本体知识的场景语义建模，让 AI 理解上下文与隐含规则
被行业头部客户选择
OntoWorld 世界模型引擎已在自动驾驶、机器人等领域提供可解释的世界认知
L4 自动驾驶科技公司
世界模型让复杂路口意图预测准确率提升至 97%，长尾场景覆盖率跃升至 89%，因果推理链路满足 SOTIF 安全审计。
头部工业机器人企业
引入物理仿真约束后，非结构化场景抓取成功率提升至 96%，Sim2Real 迁移差距缩小至 4.7%。
智慧城市研究院
城市交通数字孪生将拥堵预测准确率提升至 96%，预测提前量从 5 分钟延长至 30 分钟，识别 23 条关键因果路径。
Sim2Real 迁移比我们预期的准——仿真中训练的意图预测模型，实车验证准确率只掉了一点，且每条决策都有可回溯的因果链路。
数字孪生里的因果分析帮我们找到了三个以前没发现的拥堵成因，交通调度方案因此重写，链路全程可溯源、可验证。
安全合规与权威认证
满足关键行业的数据安全与合规要求，通过多项国家级与国际认证
常见问题
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