石化安全科技正在从设备堆叠阶段，进入认知能力竞争阶段。

近日，在中石化集团安全科技会议上，微筑科技围绕“物理AI赋能石化智慧安全”作专题交流，提出以多模态物理信号融合为基础的石化安全新路径，将“让AI理解真实工业现场”带入高危场景安全治理的核心议题。

中国石化安全技术交流会现场

所谓物理AI，是以真实世界中的物理信号为语言，以人工智能为认知引擎，让工业现场从“可见、可测”进一步走向“可理解、可推理、可干预”。在石化场景中，风险往往并非单点出现。一次受限空间作业，可能同时牵涉人员行为、气体浓度、设备状态、空间环境和作业流程；一次设备泄漏，也可能在肉眼发现之前，已经通过声纹、振动、温度等信号释放早期征兆。单一视频算法或单点传感器，很难完整理解这种复杂风险链条。

微筑科技以1.8mm精度的移动激光扫描技术为底座，支持腐蚀监测、停工检修、实模比对等五大场景

基于这一判断，微筑科技提出，下一代石化安全能力不应停留在视频监控、传感采集和平台集成层面，而应进一步构建面向真实工业现场的物理AI认知体系。它关注的是风险从哪里来、正在如何演化、应当如何提前处置，而不只是“有没有违规”。

微筑科技CEO郭睿在中国石化安全技术交流会上做专题分享

这一技术路径并非停留在概念层面。微筑科技旗下相域智能RealmX已与清华大学共建“清华大学×相域智能RealmX物理AI联合研究中心”，围绕工业多模态感知、物理世界建模、具身智能及行业认知模型等方向开展联合攻关、人才培养和成果转化，为物理AI进入高危工业场景提供持续的科研支撑。

清华大学×相域智能RealmX物理AI联合研究中心

微筑科技全资子公司相域智能RealmX为物理AI研究主体

联合攻关|联合培养|成果转化

围绕石化行业核心安全场景，微筑科技展示了物理AI的系统化落地路径。

面向特殊作业，微筑科技通过全视角感知、气体检测、AI识别和过程追溯，解决动火、受限空间、罐区、检维修等作业中的现场盲区、监管断点和事后追溯难题；面向设备安全，通过声纹AI与声发射监测，推动设备异常从事后发现转向早期诊断，从定期维修转向状态维修；面向厂区治理，则以高精度三维重建和数字孪生底座，打通空间、设备、作业和数据之间的割裂，支撑全生命周期安全管理。

从“设备在线”到“风险可知”，从“现场可见”到“现场可懂”，石化安全系统的价值正在被重新定义。未来的安全系统，不应只是记录现场、触发告警、留存证据的工具，而应成为企业识别风险、组织响应、沉淀经验、持续优化安全管理的智能基础设施。

在中石化这样的超大型能源化工体系中，安全科技的价值最终要回到现场。微筑科技所推动的物理AI，正是面向这一智能基础设施建设的关键技术路径。通过工业多模态感知、数字孪生和石化垂类认知模型，微筑科技将工业现场中分散、沉默的物理信号，转化为企业安全治理中的风险洞察、决策依据和预防能力，助力石化企业构建面向未来的本质安全底座。