场景背景

AI 驱动科学研究已成为 “第五范式”，在岩土工程领域，城市基坑、地铁车站、交通枢纽等重大工程建设对安全预测、稳定性评估、灾害预警提出极高要求。天津大学聚焦岩土工程关键课题，包括基坑变形预测、岩爆 / 滑坡灾害预警、盐穴储氢库长期稳定性分析、盾构沉降动态预测等，亟需突破传统经验驱动研发的瓶颈。

场景痛点

• 方法复用难：不同地质与工程场景差异大，已有 AI 模型迁移成本高、效果衰减明显，难以快速复现与适配。
• 模型选优慢：数据处理、模型选型、超参调优高度依赖人工试错，周期长、成本高、最优解不确定。
• 机理融合弱：纯数据驱动模型缺乏岩土专业机理支撑，可解释性差，难以满足工程安全与落地要求。
• 研发效率低：团队人力投入大、迭代周期长，小样本、高动态、强耦合条件下预测精度与可靠性不足。

解决方案

依托百度伐谋智能演化平台，构建 “AI 自动进化 + 领域机理融合” 的科研新范式：

• 快速迁移复用：自动复现已有算法逻辑，快速适配新场景，大幅降低跨工程迁移成本。
• 自动模型优选：全自动生成、训练、评估候选模型，并行迭代收敛最优结构与超参。
• AI + 机理融合：将数值模拟、岩土力学规则与 AI 模型协同优化，提升预测可靠性与可解释性。
• 全流程提效：替代人工重复性调参、对比、验证工作，实现从周级迭代压缩至小时级。

产品效果

• 科研效率质变：把重复编码、调参、对比交给 AI，团队聚焦创新与机理研究，课题交付速度提升 3–10 倍。
• 成果产出更硬核：稳定产出高水平论文、专利与软著，模型可复现、可验证、可跨场景推广。
• 工程落地能力更强：形成可部署、可解释、可运维的 AI 模型与平台（如基坑安全实时预警平台），直接服务地铁、矿山、储能、城市基建项目。