1. 产品简介
ZL.Simulator 是一款专为工业自动化、电子制造（FCT/ICT）及工业 AI 领域打造的多仪器仿真与合成数据生成平台。它通过高度抽象的参数化建模技术，将昂贵、稀缺或尚未到货的物理硬件转化为高保真的"数字孪生"实例，真正实现"仪器未到，测试先行；数据合成，AI 领航"。
2. 核心痛点与行业挑战
在工业软件开发与工业 AI 落地过程中，行业长期面临以下三大痛点：
- 硬件依赖瓶颈（卡脖子）：上位机软件开发和产线联调高度依赖真实仪器（如高精度电源、示波器、扫码枪等）。设备采购周期长、价格昂贵，导致软件团队经常"等米下锅"，严重拖慢研发进度。
- AI 样本稀缺难题（数据荒）：工业 AI（如预测性维护、缺陷检测）需要海量数据喂养。然而，在真实产线中获取"故障数据"或"极端工况数据"成本极高且伴随破坏性风险，导致 AI 模型因缺乏负样本而难以落地。
- 现场问题复现难（盲人摸象）：设备在客户现场出现偶发性通讯异常或协议不兼容时，研发人员在办公室难以复现，排障成本极高。
3. 核心价值：参数化建模与合成数据赋能
针对上述痛点，ZL.Simulator 的核心价值在于：通过参数化建模，为 AI 模型训练提供高保真、高并发的合成数据（Synthetic Data），彻底解决工业 AI 样本稀缺难题，并打破软件研发的物理硬件束缚。
- 降本增效：用软件定义硬件，一台普通 PC 即可模拟整条产线的数十台仪器，节省巨额硬件采购成本。
- 数据自由：不仅能模拟正常工况，更能一键生成断线、超时、乱码等极端异常数据，为 AI 提供完美的训练素材。
4. 平台核心架构图
为了直观展示平台的工作原理，以下是 ZL.Simulator 的核心架构流转图：
graph TD subgraph "1. 数据源与建模层 (输入)" A["真实设备报文录制"] -->|智能学习提取| C("(协议模板库)") B["现场CSV采样数据"] -->|时间轴对齐| C D["人工可视化配置"] --> C end subgraph "2. 核心仿真引擎层 (处理)" C --> E{"ZL.Simulator<br>高并发仿真内核"} E <-->|注入| F["随机噪声/信号漂移"] E <-->|模拟| G["设备故障/网络异常"] E <-->|管理| H["多实例状态机隔离"] end subgraph "3. 消费与应用层 (输出)" E -->|输出高保真合成数据| I["工业 AI 模型训练"] E -->|提供虚拟硬件接口| J["上位机软件研发联调"] E -->|构建虚拟产线环境| K["7x24h 自动化回归测试"] end style E fill:#e1f5fe,stroke:#d81b60,stroke-width:3px style C fill:#fff3e0,stroke:#0288d1,stroke-width:2px
(架构说明：平台左侧收集真实世界的碎片信息，中间通过强大的仿真内核进行"数字炼金"，右侧源源不断地为研发、测试和 AI 团队输出高价值的虚拟硬件服务和合成数据。)
5. 核心功能特性
- 30秒极速上手（开箱即用）：内置 100+ 行业标准仪器模板（涵盖安捷伦、基恩士、福禄克等主流品牌），用户只需"选择型号 -> 点击启动"，30秒内即可跑通测试，无需编写一行代码。
- 全协议覆盖与二进制风暴：不仅支持标准的 SCPI、ASCII 文本协议，更内置了强大的工业级分帧器，完美支持 Modbus RTU/TCP 及各类非标二进制协议（HEX+CRC/XOR自动校验）。
- 录制接入闭环（黑科技）：独创的透明代理侦听模式。只需让平台在真实设备旁"旁听"几分钟，系统即可自动学习协议特征，推断状态机逻辑，并一键生成仿真模板，将新设备接入效率提升 80%。
- 高保真数据回放引擎：支持导入现场采集的 CSV 数据，按绝对时间戳进行高精度回放。支持倍速播放，并可动态叠加白噪声、线性偏置，完美复现复杂的现场物理工况。
- 轻量化与跨平台：采用单文件 EXE 绿色部署，无需安装庞大的运行库。基于 Avalonia 框架，完美支持 Windows、macOS、Linux 及国产操作系统。
6. 典型应用场景
- 场景一：无硬件敏捷研发。软件工程师在出差高铁上、在家里，无需携带任何笨重仪器，即可完成复杂的上位机控制逻辑开发与协议联调。
- 场景二：自动化测试流水线。在 CI/CD 流程中，自动拉起数十个虚拟仪器实例，对工业软件进行高并发、极限边界的自动化回归测试。
- 场景三：售后远程"克隆"。客户现场出现疑难杂症，只需录制一段报文发回总部。研发人员导入仿真器，即可在办公室 1:1 克隆现场设备的怪异行为，精准定位 Bug。
- 场景四：AI 异常检测模型训练。算法工程师通过配置参数，让仿真器在一夜之间生成十万条带有特定"毛刺"和"丢包"特征的合成数据，大幅提升 AI 模型的鲁棒性。
7. 行业赋能与社会价值
ZL.Simulator 不仅仅是一个调试工具，它是工业数字化转型的基础设施。
- 对企业：打破了"软硬件必须同步推进"的传统串行开发模式，实现软硬件解耦的并行开发，大幅缩短产品上市周期（TTM），降低研发成本。
- 对行业：通过低成本、高质量的"合成数据"生成能力，扫清了工业 AI 落地的最大数据障碍，加速了人工智能在高端制造、精密检测等领域的普及与应用。