SandboxAQ

什么是 SandboxAQ AI

SandboxAQ AI 是面向大型组织的“人工智能 + 先进计算”平台，聚焦以可验证的量化方法解决高复杂度现实问题。其核心为 大型量化模型（LQMs）：以物理、化学、生物与经济学等基础学科定律为约束，将机理建模与机器学习结合，输出可量化的预测与不确定性评估，服务于材料与药物研发、供应链与金融风控、运营优化等场景。平台同时提供面向网络安全的密码资产发现与管理、后量子密码迁移与治理，以及面向导航、医疗与工业监测的 AI 传感能力。通过数据驱动与模型驱动并重的工作流，SandboxAQ AI 帮助组织在保障安全与合规的前提下，加速研发周期、提升决策质量，并以可解释、可审计的方式将定量智能嵌入关键业务与基础设施。

SandboxAQ AI主要功能

• 大型量化模型（LQMs）：以机理约束为核心，提供可解释的数值预测、灵敏度分析与不确定性量化，适用于研发与风险评估。
• AI 驱动模拟：加速分子、材料与流程模拟，支持候选方案筛选与参数优化，缩短实验与试错成本。
• 密码资产发现与治理：自动盘点证书、密钥与协议，识别脆弱算法与合规风险，提供整改优先级。
• 后量子密码（PQC）迁移：评估系统兼容性，制定迁移路线图，支持混合与分阶段替换以实现加密敏捷性。
• AI 传感与感知：结合先进传感器与算法，用于定位导航、工业监测与医疗信号处理等高可靠场景。
• 企业级集成：通过 API/SDK 与现有研发、安防、运维与数据平台集成，支持本地、云与混合部署。
• 合规与审计：支持加密与访问控制、日志追溯、模型治理与验证，满足关键行业监管要求。
• 高性能计算支持：适配 GPU/分布式计算与加速库，提升大规模仿真与批量预测吞吐。

SandboxAQ AI适用人群

适合大型企业与机构的研发、信息安全与运营团队，包括制药与生物科技、化工与新材料、能源与制造、金融服务与保险、通信与航天、医疗与公共卫生，以及政府与关键基础设施运营方。也适用于需要开展后量子密码迁移、构建可解释定量模型或将 AI 传感嵌入业务流程的组织。

SandboxAQ AI使用步骤

1. 明确业务目标与约束：界定量化指标、风险边界与合规需求，优先级排序用例。
2. 数据与资产盘点：梳理研发数据、业务系统与加密资产，评估数据质量与安全等级。
3. 选择模块与部署方式：按用例启用 LQMs、密码治理或 AI 传感模块，确定本地/云/混合部署。
4. 建模与配置：调用或训练 LQMs，设定机理约束与参数；配置密码策略、证书与密钥管理。
5. 验证与仿真：进行离线校准与A/B测试，开展灵敏度分析与不确定性评估，形成迁移或上线方案。
6. 系统集成：通过 API/SDK 接入研发、运维与安全平台，打通数据流与监控告警。
7. 上线与治理：按阶段上线，持续监测性能与风险，执行模型版本管理、密钥轮换与合规模块审计。

SandboxAQ AI行业案例

制药企业利用 LQMs 与分子模拟对候选化合物进行快速筛选与性质预测，将实验迭代周期从数月缩短至数周；材料与化工企业通过机理约束模型优化配方与工艺参数，降低能耗与试验成本；金融机构将量化模型用于压力测试与信用风险评估，提升组合韧性；大型运营商在网络与终端侧部署 AI 传感，实现高噪声环境下的稳健定位；跨国企业开展密码资产清点与后量子迁移，分阶段替换脆弱算法，保障关键系统在未来量子威胁下的持续安全。

SandboxAQ AI收费模式

通常采用面向企业的模块化授权与订阅模式，并结合项目实施与技术支持服务；计算资源与规模化仿真可按使用量或容量计费。具体价格、试点与评估方案以官方商业条款为准，可根据不同行业与合规等级进行定制。

SandboxAQ AI优点和缺点

SandboxAQ AI热门问题

• 大型量化模型与通用大语言模型有何不同？

  大型量化模型以物理等机理为约束，输出数值预测与不确定性评估，强调可解释与可验证；大语言模型更擅长文本生成与语义理解，面向通用对话与内容任务。

• 是否需要量子计算机才能使用？

  不需要。平台主要运行在经典高性能计算环境上，并可结合量子相关算法或加速思路为特定任务提供收益。

• 如何推进后量子密码迁移？

  先进行加密资产自动发现与风险评估，制定分阶段替换计划（如混合方案），再执行密钥与证书更新、协议升级与合规验证。

• 与现有 IT 与研发系统如何集成？

  通过 API/SDK 接入数据平台、研发流程管理与安全运维系统，支持日志与审计对接，便于持续监控与治理。

• 数据隐私与合规如何保障？

  提供访问控制、加密与审计机制，支持本地化部署与数据分域处理，可按行业监管要求进行配置与验证。

• 算力需求大吗？

  取决于用例与规模。复杂仿真与大批量推理需要 GPU 或分布式环境，建议在试点阶段进行容量评估与成本测算。