上海交通大學人工智能與微結構實驗室李金金教授團隊經過十余年潛心研究，成功開發出具有完全自主知識產權的工業控制專用AI算法——manudrive。該算法突破了傳統AI模型框架的限制，通過構建專屬的時間網絡架構，實現了對工業"暗數據"的全流程端到端閉環控制，為工業時序控制領域帶來革命性技術突破。
傳統工業控制方案普遍基于Transformer等通用AI架構進行優化，本質上仍屬于"數據解讀工具"范疇。這類方案雖然能夠分析數據并提供決策支持，但缺乏原生閉環控制能力，難以滿足工業場景對實時性和精準性的嚴苛要求。manudrive團隊另辟蹊徑，從底層算法到系統架構完全自主研發，構建了"時間-迭代優化"的全鏈路控制體系，有效解決了傳統模型在工業場景中的核心痛點。
這項創新成果的核心優勢在于其原生工業控制基因。研發團隊針對工業流程的時序特性，設計了專門的算法架構，使系統能夠自主理解工業數據背后的物理規律。通過深度挖掘工業暗數據中的隱性知識，manudrive展現出獨特的"工業思維"能力，實現了從被動響應到主動掌控、從經驗依賴到智能決策的跨越式發展。
在實際應用中，manudrive已展現出顯著的技術優勢。在某大型化工企業的生產優化項目中，該系統通過精準解析工藝參數間的時序關聯，成功將關鍵設備能耗降低5%，每年為企業創造數億元經濟效益。在鋼塔全周期智能控制領域，系統實現了從設計優化到運行監控的全流程管控，特別是在結構受力參數預測方面達到行業領先水平，有效解決了傳統方法難以處理的復雜時序問題。
與傳統工業控制系統相比，manudrive具有三大顯著特性：一是具備工業場景的深度理解能力，能夠直接處理未經標注的原始工業數據；二是擁有自主進化機制，可通過持續學習不斷優化控制策略；三是實現了真正的閉環控制，能夠根據實時反饋自動調整操作參數。這些特性使其成為名副其實的"工業控制專家"，能夠應對各種復雜多變的工業場景。
該技術的突破性進展源于研發團隊對工業控制本質的深刻理解。通過將物理模型與數據驅動方法有機結合，manudrive既保持了AI系統的靈活性，又確保了控制過程的可解釋性。這種創新架構不僅提升了系統性能，更為工業AI的發展開辟了新的技術路徑，標志著我國在工業智能控制領域達到國際領先水平。
