S-01i
Design设计空间
方案设计 / 仿真建模 / 参数探索 / 技术文档。Agent 调 STK + MATLAB 做参数扫描，人审核方案合理性。
Multi-AgentSimulationDOE
→ 设计包：方案 + 仿真 + 文档
SCROLL
让工程专家带着
Agent 团队一起工作
3Studio 是面向复杂工程行业的 AI 原生协作与执行平台——一个产品，五个工作空间。让设计、验证、流转、运维的专家各带一支 Agent 团队，在 Harness 治理下协同，把组织的隐性知识持续内化为可量化的工程智能资产。
5+
工作空间 Workspaces
M0→M2
三层记忆架构
99%
可审计执行率
4×
行业适配包
— 3Studio Platform · Workspace Switcher —
LIVE · 像 Notion/Figma 那样切换运行中 · Design Session #DS-204
T-01STK 轨道仿真 · 500km SSOpass
T-02MATLAB 控制律设计pass
T-03参数扫描 52 组 · DOErun
T-04多学科接口检查wait
T-05生成设计包 · Draftwait
Metrics
活跃 Agent4 · Orbit / ATC / DOE / Doc
参数探索52 / 100 组
设计周期3w → 5d
首次通过率92%
行业配置：Aerospace Pack · STK / MATLAB / Thermal Desktop / GJBOrbitOps = Operate + Aerospace Pack
三股力量叠加，平台级窗口出现。
软件工程已经有了 Cursor。硬件 / 系统工程的 AI 原生平台，还是空白。
01 · MODEL→
AI Agent 从问答走向执行
- 从“回答问题” → “调 STK 跑仿真、写验证报告”
- Cursor 33 月 ARR 达 $20B
- Agent 能做真实工程任务了
02 · SOFTWARE→
工业软件走向 AI 原生层
- IDC：AI+工业软件 2029 年渗透率 22.4%
- 中国核心工业软件 2029 年 765 亿
- CAD / CAE 之上需要 AI 执行层
03 · POLICY→
政策窗口明确
- 2026 政府工作报告：“智能体推广”
- “重点行业 AI 商业化规模化应用”
- “加快发展卫星互联网”
复杂工程组织仍在用
人肉 + 工具碎片工作。
不是缺某个 AI 功能，而是缺一个可信赖的 AI 原生工程执行层。一颗卫星要过 10+ 种工具，验证周期 2-4 周，返工占设计周期 30-40%。
01孤岛
工具孤岛
STK / MATLAB / Thermal Desktop / CATIA / DOORS — 工程师在 10+ 窗口间手动搬数据。
占工作时间 20-30%
02知识
知识锁在脑里
“太阳翼改 5° 会影响热控边界” — 只在资深总师脑子里，人走知识散。
新人 ramp-up 6-12 月
03协作
多学科协作断裂
结构改参数、热控改边界，跨学科影响靠“开会”传递，返工率居高不下。
返工占设计周期 30-40%
04流程
流程靠人盯
评审、变更、BOM、AIT 全靠邮件微信催，缺自动流转和审计追溯。
管理人员占团队 15-25%
05验证
验证大量手工
单颗卫星 200+ 测试项，每项配置、跑、对比、写报告——极大重复劳动。
单次验证 2-4 周
06信任
黑箱 AI 不可用
航天 / 航空 / 核能 — 错误代价极高，需要可审计、可解释、可回滚的 AI。
通用 LLM 合规率 < 40%
一个产品，五个工作空间。
像 Notion / Figma 那样切换 — 底层共享同一个 Core OS，入口因场景而不同。Agent 团队各司其职，人始终在环审核。
S-02ii
Verify验证空间
测试矩阵 / 仿真验证 / 指标检查 / 问题归因。解析 GJB 标准自动生成测试矩阵，漏测率降 70%。
Test MatrixGJBEvidence
→ 验证报告 + 证据包
S-03iii
Flow流程空间
BOM / 变更 / 评审 / AIT / 供应链 / 质量追溯。变更影响链自动追溯，避免下游返工。
BOMChangeSupply
→ 变更闭环 + 交付证据
S-04iv
Operate运维空间
监控 / 异常 / RCA / Runbook / 发布回滚。运维从每颗星 0.5 人 → 每 10-20 颗星 1 人。
TelemetryRCAOrbitOps
→ 运行报告 + 处置记录
S-05v
Command指挥空间
项目统筹 + 进化仪表盘。让管理者看到 Agent 自主完成率、干预频率、首次通过率的变化曲线。
PMOEvolutionKPI
→ 项目仪表盘 + 进化指标
Industry Pack · 行业配置选择行业模板 = 自动加载工具链 + 标准 + 知识库
AerospaceUAV / 低空高端装备能源装备
OrbitOps= 运维空间 + 航天配置 — 可独立推广的旗舰品牌
一个 Core OS 底座，五个工作空间共用。
对外 = 工作空间的体系感；对内 = 统一产品的一致体验。研发只维护一套底座，行业只换一个 Industry Pack。
Tier AWorkspaces五个工作空间
Design设计 Agent
Verify验证 Agent
Flow流程 Agent
Operate运维 Agent
Command统筹 + 进化
Tier BCore OS平台底座
Multi-Agent Runtime多 Agent 协作引擎
Harness Engine治理 / 审计 / 回滚
Memory & EvolutionM0 / M1 / M2 + 进化
Adaptation Workbench领域适配工作台
Tool Adapter SDK工具链接口
Tier CIndustry Packs行业适配
AerospaceSTK / GMAT / MATLAB · GJB
UAV / 低空飞控 / 地面站 · 适航
AutomotiveCATIA / NASTRAN · 车标
Energy能源行业标准 · 工具链
在缰绳下工作的 AI — 可审计、可回滚、可量化。
在“错误代价极高”的行业，Agent 不能自由执行。Harness Engine 把白名单、分级审批、完整审计、一键回滚做在平台从第一天的设计里——这是范式，不是功能。
i
工具白名单
Agent 只能调用被批准的工具与参数范围，跨组织策略统一下发。
ii
分级审批
自动 / 半自动 / 人工三档。高风险操作—进入队列等人签字；低风险操作—自动放行。
iii
完整审计日志
每一次工具调用、每一个决策、每一条提示词—全链路 hash 化归档，支持合规审查。
iv
一键回滚
任何步骤都可回退到之前状态。设计快照 / 仿真种子 / 文档版本—均可时间旅行。
v
进化可量化
自主完成率、干预频率、首次通过率、知识覆盖率—管理者看曲线做决策。
audit-log · session #A7F-20412026-04 · anchored
01call stk.propagate(orbit=500km-SSO)sig: sha256:7b2c…e1ok
02call matlab.designATC(gain_mtx)sig: sha256:11af…4cok
03write design_pkg/main.docx(draft)— 等待评审 —hold
04attempt supplier.notify(BOM change)policy: 需 L2 审批deny
05rollback to snapshot #20260411-1704reverted by: 李承泽ok
06call thermal.run(case=hot-soak)2.4 GB 证据包已归档ok
从设计到交付到运行 —
已在航天场景验证。
每个场景都有明确的输入 / Agent 执行 / 人审核 / 输出 / ROI。Phase 1 先打穿 Design + Verify，Phase 2 扩展到 Flow + Operate。
SCN · ADesign
卫星姿轨控 设计
IN轨道 500km SSO · 指向 0.1°
AGTSTK 轨道仿真 · MATLAB 控制律 · 50+ 组参数扫描
HUM审核方案合理性 · 选定最优
OUT设计包 + 对比报告 + 变更记录
3w → 5d
ROI 37×
SCN · DVerify
热控 验证
IN热控设计方案 · GJB 标准清单
AGT解析标准 → 测试矩阵 200+ · Thermal Desktop 跑仿真
HUM审核矩阵完备性 · 确认未通过项
OUT验证报告 + 测试证据包 + 合规矩阵
2w → 2d
漏测率 ↓ 70%
SCN · GFlow
设计变更 全链路
IN变更请求 “太阳翼 X → Y”
AGT追溯影响链（结构 / 热控 / 电源 / 姿态 / BOM）
HUM审批变更 · 确认范围完整
OUT变更闭环记录 · 下游文档自动更新
4w → 3d
避免返工 50-200w
SCN · JOrbitOps
星座 在轨运维
IN100 颗星实时遥测流 · 星座构型
AGT遥测语义化 · 异常检测 · 关联历史 RCA
HUM确认异常等级 · 审批处置方案
OUT处置记录 · RCA 报告 · 健康仪表盘
50 → 10
年省 1200w
人机共进化 — 用得越多越聪明。
每一次人工审核、每一次 Agent 执行、每一次问题归因都在喂养知识引擎。M0 即时记忆 → M1 项目记忆 → M2 组织记忆 — 用一年的客户，Agent 比新客户聪明 10 倍。
— 进化仪表盘 · 过去 12 个月 —
95%
Agent 自主完成率
首次通过率
人工干预频率
Agent 自主完成率
从 60% → 95%，临界转折在 M6。
95%
↑ 35pp · 12m
人工干预频率
每个任务从 5 次 → 0.4 次。专家时间释放 >80%。
0.4/任务
↓ 92% · 12m
首次通过率
Design → Verify 一次闭环通过比例。
92%
↑ 22pp · 12m
知识库覆盖率
组织隐性知识结构化落库比例（M2）。
87%
↑ 47pp · 12m
商业航天是切入口，
万亿级工程服务才是市场。
同一个 Core OS，换一套 Industry Pack —— 从航天复制到低空、装备、能源。Layer 1 核心平台 200-400 亿确定性强，Layer 2 产能化 500-1200 亿是成长空间。
L32000-5000 亿
长期价值池
AI 重构知识密集型工程劳动
L2500-1200 亿
工程产能可捕获
验证 / 变更 / 交付 / 运维的产能化
L1200-400 亿
核心平台软件
AI 原生工程协作与执行层
SAM100-250 亿
优先 5 行业
航天 / 航空配套 / 低空 / 装备 / 能源
SOM8-15 亿
Y5 现实可获
Pro + Team + Enterprise + OrbitOps
竞争 × 壁垒
维度
3studio
Epsilon3
Synera
通用 LLM
自建
多人多 Agent
● 原生
— 无
— 无
○ 单轮
◐ 单 Agent
深度工具调用
● MATLAB/STK/CAE
— 无
◐ 浅层参数
— 无
◐ 需自建
Harness 治理
● 完整
— 无
— 无
— 无
— 需自建
进化可量化
● M0/M1/M2 + RL
— 无
— 无
◐ 浅
— 需自建
行业深度
● 航天 → 跨行业
◐ 航天流程
— 浅
— 浅
◐ 取决于投入
— Start your first workspace —
从最难的
一颗卫星开始。
Cursor 做了软件工程的 AI 原生平台。3Studio 要做硬件 / 系统工程的。
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