让 AI 不只理解世界，还能安全地作用于世界
IoT DC3 是开源的 Physical AI Runtime：位于智能体意图与物理世界之间的执行层。
模型负责推理，IoT DC3 负责感知、连接、治理与执行。
- 28
- 协议驱动
- 330+
- 智能体工具
- OAuth 2.1
- 安全 MCP
- 10 年
- 工业物联网工程积累
物理智能闭环
两个世界，一个 Runtime
左边是设备，右边是智能，中间是 IoT DC3。
智能正在走出屏幕，基础设施必须跟上
在软件世界里，错误操作往往可以重试；在物理世界里，每次行动都会改变真实状态，伴随风险，也必须能够追责。
物理世界必须可感知
设备、遥测、告警和运行环境，需要形成稳定、结构化的语义表面。
每次执行必须受治理
身份、权限、白名单与风险分级，必须位于智能体意图和真实行动之间。
行动结果必须可追溯
每条指令都需要保留从意图、授权、执行到反馈的完整审计链路。
模型给出的答案，还不是工业现场可以直接执行的行动。
IoT DC3 位于智能体推理与物理执行之间
它不替代模型，也不替代业务决策；它提供进入工业现场所需的上下文、工具契约与安全边界。
AI Agent
理解目标，结合知识推理，并决定应该发生什么。
理解规划决策
IoT DC3
组织上下文、暴露工具、校验权限、执行指令并返回结果。
上下文工具网关策略审计
物理世界
设备产生状态，指令形成效果，环境反馈闭合整个循环。
设备点位指令
五种能力，把推理变成物理行动
只有当智能体能够看见、理解、决策、行动并验证结果，智能闭环才真正完整。
感知现场
读取设备、遥测数据与实时告警。
理解上下文
把物理信号组织成模型能够理解的语义。
结合知识决策
融合模型推理、工业规则与历史经验。
安全执行
经过策略门禁调用工具并下发指令。
验证行动结果
观察实际效果并保留完整审计链路。
两条原则，让接口保持简单，让执行始终可信
一条原则定义能力如何暴露，另一条原则定义行动如何受到治理。
Everything is a Tool.
一切皆工具设备、点位、指令和 API 被统一为拥有明确 Schema 的工具。智能体面对一致的契约，而不是学习每一种工业协议。
设备点位指令API
Every Action is Traceable.
每次执行皆可追溯身份、授权、风险、执行、反馈与审计组成完整链路。安全是 Runtime 的内建能力，而不是事后补丁。
身份风险执行反馈审计
职责分开，系统才真正可控
可靠的 Physical AI 不是一个无所不能的智能体，而是多个角色在明确边界内协作。
决定应该发生什么
负责理解目标、推理规划和业务判断。
治理行动如何发生
负责上下文、工具契约、授权、执行、反馈与审计。
产生真实物理效果
在现场约束和安全机制下改变真实状态。
执行边界保持稳定，智能能力才能快速演进。
基本盘没有改变，承担的角色正在向前
十年工业物联网工程不是要抛弃的旧故事，而是进入 Physical AI 的必要前提。
- 基本盘
开源物联网平台
协议接入、设备模型、云原生架构与工业级可靠性。
- 能力扩展
AI 赋能的工业物联网
Spring AI、MCP 与智能体能力成为平台内建模块。
- 面向未来
开源 Physical AI Runtime
连接智能体与物理世界的安全、可观测执行层。
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LIVE INDUSTRIAL DATA FLOW
让设备、数据与智能持续流动
从异构设备接入到 AI 决策执行，IoT DC3 将每一次数据变化汇入可感知、可控制的实时闭环。