# Saphira AI Saphira AI 面向系统、可靠性、安全和验证工程师，连接设计、需求、测试与现场证据，用于调查复杂物理系统故障，并将分析结果转化为工程决策。 - Findings24: - 网站: - 价格: Freemium - 分类: AI知识图谱, AI 测试助手 ## 什么是 Saphira AI？ Saphira AI 是一个面向复杂物理系统工程的 AI agent 平台，适用于机器人和自主系统等领域。它连接设计、需求、测试与现场证据，帮助团队调查故障，并将分析结果转化为工程决策。 其工作流涵盖故障分析、安全与网络安全、需求、变更影响和验证规划。共享的保障图谱可在设计演进过程中保持系统上下文的关联、版本化与可检查性。工程师会审查具有重要影响的分析，来源和假设也会与推理过程一并保留。 ## Saphira AI 能做什么？ ### 故障分析与 FMEA 利用系统上下文和已观察到的故障，在各个系统层级生成结构化的故障模式、原因、影响与缓解措施。 ### 安全与网络安全分析 针对系统架构调查危险和威胁，生成攻击路径、风险决策、网络安全目标以及可追溯需求。 ### 需求与变更影响 将分析结果和缓解措施连接到需求，并在设计或模型发生变化时识别受影响的风险、测试和证据。 ### 验证与仿真规划 根据风险和需求生成测试与仿真计划。将结果和运行时证据连接到明确的部署故障，以发现覆盖缺口。 ### 可审查的证据包 围绕应对危险的控制措施组织危险项，根据审查者的问题筛选证据图谱，并导出供专家审查的证据集。 ## 使用场景 ### 在设计决策确定前规划认证 施工机器人团队可以将标准和风险分析转化为架构、组件与认证规划决策。Raise Robotics 是这一工作流的已发布示例。 ### 围绕人形机器人安全统一利益相关者认识 创建可审查的安全工件，供工程、产品、管理层和外部利益相关者共同讨论，Saphira 与 1X 的合作展示了这一做法。 ### 准备工业机器人认证证据 围绕实际机器人系统组织需求、分析和实施证据，供专家审查。RobCo 的已发布案例研究聚焦于 ISO 10218-1 工作。 ### 在不同项目间复用已接受的推理 将既有工程决策带入新的项目或系统变体，同时识别发生了哪些变化、哪些推理仍然适用，以及哪些证据需要重新生成。 ## 常见问题 ### Saphira AI 使用哪些信息？ 其系统上下文来源于设计、需求、测试和现场数据。故障调查还可以沿着架构、日志和现场报告追溯症状。 ### 谁会审查生成的分析？ 专家会批准具有重要影响的分析。Saphira AI 表示，其安全工程师会在生成的分析提交给评估人员之前进行审查。 ### 团队可以从一个工程问题开始吗？ 可以。团队可以从阻碍项目推进的工作流开始，并在工作扩展时复用相同的系统上下文。 ## 快速信息 - **产品类型**: AI 工程 agent 平台 - **主要用户**: 系统、可靠性、安全和验证工程师 - **已发布客户所属领域**: 施工机器人、人形机器人和工业机器人 - **行业成员资格**: NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab - **网站**: https://saphira.ai