数学模型驱动：Deepoc 低幻觉数学大模型助力发动机全周期智能优化发动机作为装备动力核心，在研发、制造、测试、运维全流程面临燃烧、传热、结构、流体多物理场强耦合难题。传统模式过度依赖经验迭代与重复台架试验，建模误差大、计算可信度不足、故障预判滞后，难以支撑高性能、高可靠、长寿命发动机的工程化需求。Deepoc 低幻觉数学大模型以高精度数值计算、可信符号推理、强物理一致性为核心，面向发动机全生命周期提供稳定数学支撑，推动行业从经验调试走向精准计算驱动，提升动力装备性能与运行可靠性。 一、发动机行业面临的核心技术挑战 多物理场耦合建模精度不足 燃烧、热力、结构、流体耦合关系