VisualPro AI 是一款基于人工智能的新一代分析解决方案，全面支持用于验证复杂系统安全性的 STPA（System-Theoretic Process Analysis，系统理论过程分析） 方法。
基于用户的自然语言输入以及现有领域知识，VisualPro AI 可自动完成 STPA 的整个分析流程，显著提升分析的深度、准确性与效率。
VisualPro AI 按照 STPA 方法论，全面支持以下四个分析步骤：
Step 1：定义分析目标（Define Purpose of the Analysis）
AI 自动分析系统说明书、需求规格等文档，识别并推荐关键损失（Loss）、系统级危险（Hazard）以及系统约束（System Constraint）。同时，AI 还能提前发现人工分析中容易遗漏的边界场景（Edge Case），帮助提高分析完整性。
Step 3：识别不安全控制行为（Identify Unsafe Control Actions, UCA）
基于生成的控制行为，AI 自动应用 STPA 的四种分析指导原则（Guidewords）：
- 未提供控制行为（Not Providing）
- 提供错误控制行为（Providing Incorrectly）
- 提供过早或过晚（Too Early / Too Late）
- 持续时间过长或过短（Applied Too Long / Too Short）
从大量可能组合中自动识别所有潜在的不安全控制行为（UCA），并筛选出与系统危险（Hazard）直接相关的关键 UCA，大幅缩短分析时间。
Step 2：建立控制结构模型（Model the Control Structure）
根据用户使用自然语言描述的系统运行方式，AI 自动识别控制器（Controller）、执行器（Actuator）、传感器（Sensor）以及受控过程（Controlled Process），并自动生成控制结构图（Control Structure Diagram）。即使面对复杂的反馈回路（Feedback Loop）和控制行为（Control Action），也能够快速完成可视化建模。
Step 4：识别损失场景（Identify Loss Scenarios）
AI 自动分析导致 UCA 发生的原因，例如控制回路中的各种缺陷（如传感器故障、控制算法缺陷等）以及外部环境因素，并生成详细的损失场景（Loss Scenario）。此外，还可自动提出相应的安全约束（Safety Constraint）及风险缓解措施（Countermeasures），帮助企业建立更加完善的安全设计方案。
节省时间与成本: 将原本需要数周甚至数个月完成的 STPA 分析，大幅缩短至数天即可完成。
降低人为失误: 通过 AI 系统化、标准化的分析流程，有效减少人为判断偏差及头脑风暴过程中可能产生的遗漏。
持续学习与知识积累: 可与 NotebookLM 集成，持续学习企业内部历史分析资料及事故案例，不断提升 AI 的分析能力，为企业提供更高价值的专业洞察。
与 VisualPro 无缝集成: AI 生成的所有分析结果均可与 VisualPro 项目模块自动同步，实现报告生成、全过程追踪（Traceability）及项目管理的一体化。
