上海交通大学人工智能与微结构实验室李金金教授团队经过十余年潜心研究，成功开发出具有完全自主知识产权的工业控制专用AI算法——manudrive。该算法突破了传统AI模型框架的限制，通过构建专属的时间网络架构，实现了对工业"暗数据"的全流程端到端闭环控制，为工业时序控制领域带来革命性技术突破。
传统工业控制方案普遍基于Transformer等通用AI架构进行优化，本质上仍属于"数据解读工具"范畴。这类方案虽然能够分析数据并提供决策支持，但缺乏原生闭环控制能力，难以满足工业场景对实时性和精准性的严苛要求。manudrive团队另辟蹊径，从底层算法到系统架构完全自主研发，构建了"时间-迭代优化"的全链路控制体系，有效解决了传统模型在工业场景中的核心痛点。
这项创新成果的核心优势在于其原生工业控制基因。研发团队针对工业流程的时序特性，设计了专门的算法架构，使系统能够自主理解工业数据背后的物理规律。通过深度挖掘工业暗数据中的隐性知识，manudrive展现出独特的"工业思维"能力，实现了从被动响应到主动掌控、从经验依赖到智能决策的跨越式发展。
在实际应用中，manudrive已展现出显著的技术优势。在某大型化工企业的生产优化项目中，该系统通过精准解析工艺参数间的时序关联，成功将关键设备能耗降低5%，每年为企业创造数亿元经济效益。在钢塔全周期智能控制领域，系统实现了从设计优化到运行监控的全流程管控，特别是在结构受力参数预测方面达到行业领先水平，有效解决了传统方法难以处理的复杂时序问题。
与传统工业控制系统相比，manudrive具有三大显著特性：一是具备工业场景的深度理解能力，能够直接处理未经标注的原始工业数据；二是拥有自主进化机制，可通过持续学习不断优化控制策略；三是实现了真正的闭环控制，能够根据实时反馈自动调整操作参数。这些特性使其成为名副其实的"工业控制专家"，能够应对各种复杂多变的工业场景。
该技术的突破性进展源于研发团队对工业控制本质的深刻理解。通过将物理模型与数据驱动方法有机结合，manudrive既保持了AI系统的灵活性，又确保了控制过程的可解释性。这种创新架构不仅提升了系统性能，更为工业AI的发展开辟了新的技术路径，标志着我国在工业智能控制领域达到国际领先水平。
