中國(guó)工(gōng)程院院士錢(qián)鋒、李培根、★↓↕譚建榮：AI如(rú)何賦能(néng)制(zhì)造業(y÷>≥♦è)？

       ↕α新質生(shēng)産力是(shì)以科(kē)技(jì)創新為(γ♦££wèi)主的(de)生(shēng)産力，是(‍<εshì)擺脫了(le)傳統增長(cháng)路(lù)徑、符合高(gāo)質"←≠量發展要(yào)求的(de)生(shēng)産力，是(shì)數(shù)字時(shí)代更具融"¥合性、更體(tǐ)現(xiàn)新內(nèi)涵的(de)生(shēng)産力。

      中國(guó)工(gōng)程院院士₹'‌、國(guó)家(jiā)智能(néng)制(zhì)造專家★→γ(jiā)委員(yuán)會(huì)副主任、華東(dōng)理(l€©'✔ǐ)工(gōng)大(dà)學教授錢(qián)鋒指♥✔‍★出，人(rén)工(gōng)智能(néng)是(sh<≠ì)發展新質生(shēng)産力的(de)重要(‍'‍§yào)引擎，“産業(yè)大(dà)腦(nǎo)”是(shì)加快(kuài)發展新質生(shēng)‌£★"産力的(de)重要(yào)抓手，“‘産業(yè)大(dà)腦(nǎo)’一(yī)方面讓産業(yè)鏈和(hé)供應鏈更有(yǒu)韌性，使勞動生(shēng)産率、市(shì)場(chǎng)份額及營收提升14%至85​♥≥←%，生(shēng)産周期、訂單交付縮短(duǎn)56%至77%；另一(yī)方面為(wèi)智能(néng)制(zhì)造提←δ₩供高(gāo)質量科(kē)技(jì)供給σ ，确保制(zhì)造過程資源能(néng)源高(gāo)效利用(yòng)、生(s∞÷€hēng)産綠(lǜ)色低(dī)碳、産品高(gāo)值高(gā$ε≤o)端、産業(yè)價值鏈最大(dà)。”

      毫無疑問(wèn)，我國(guó)是(shì​γ ♥)制(zhì)造業(yè)大(dà)國( •guó)，在世界500多(duō)種主要(yào)工($λ'✔gōng)業(yè)産品中，我國(guó)有(yǒu)★$220多(duō)種産品産量位居全球第一(yī)。然而，錢(qián)鋒院士指出，我國(gφ✔uó)流程制(zhì)造的(de)生(shēng)産效率低(dī)、能(néng)耗高(gāoπ♥)、質量一(yī)緻性差；高(gāo)端制(zhì)造中的(de↓δ'±)集成電(diàn)路(lù)及專用(yòng)設備等10餘個(gè)産業(yè) Ω與美(měi)、德、日(rì)等制(zhì)造強國(guó)差距明(m>✔←íng)顯；制(zhì)造業(yè)領航♠ ↕企業(yè)并未建立擁有(yǒu)高(gāo)溢價能( ‌✔néng)力的(de)核心競争力。“因此，制(zhì)造業(yè)轉型發展刻不(bù)容緩，要(yào™₹σ)借助人(rén)工(gōng)智能(néng)>λ、工(gōng)業(yè)互聯網、大(dà)數(shù)據等現(x≠←✘iàn)代信息技(jì)術(shù)構建‘産↓₹≤≠業(yè)大(dà)腦(nǎo)’，助力制(zhì)造業↑σ₩♦(yè)高(gāo)質量發展。”

      “從(cφ>óng)現(xiàn)在到(dào)2035年(nián)，♦'我國(guó)的(de)智能(néng)制(zh♥€¥ì)造要(yào)通(tōng)過數(shù)字化(huà)轉型和(hé)智✘✔能(néng)化(huà)升級這(zhè)兩個(gè)階段逐步實現(xiàn)。數(s♠÷✘hù)據正變得(de)越來(lái)越智慧。過去(qù)σ‍"€的(de)數(shù)據以關系型數(shù)據的(de)形式存儲在數(shù)據庫、核心信息系¶→β★統中，但(dàn)今天的(de)數(shù)據源源不(bù)斷地(dì)産生(shēng)并σ€¶ 存在于社交平台、移動終端、雲端服務……因此，企業(yè)≠¥±↓需要(yào)有(yǒu)從(cóng)海(hǎi)量數(shù)據來₩♣↓(lái)源中獲取有(yǒu)價值信息的(de)能(néng)力。”大(dà)數(shù)據呼喚大(dà)模型。

      中國(guó)工(gōng)程院院士、華中科(kē)技‌βΩ(jì)大(dà)學教授、廣東(dōng)院士聯合會 ↓(huì)咨詢委員(yuán)會(huì)委員($£yuán)李培根指出了(le)人(rén)工(gōng)智能(néng)賦能γ₩"(néng)裝備制(zhì)造的(de)五個(gè)重要(yào)途徑¶↓∑：一(yī)是(shì)AI for science（& Engineering），即以機(jī)器(qì)學習(xí)、深度學習(xí)等人(rén)工(gōng)智♠♥​能(néng)解決複雜(zá)科(kē)學問(wèn)題；二是(shì)利用(yòng)生(shēng)₩∏ ♥成式設計(jì)系統；三是(shì)洞察高(gāo)階關聯，邁向大(dà)模型時(shí)代的(de)δ​<人(rén)工(gōng)智能(néng)'δ對(duì)世界高(gāo)階相(xiàng)關性的(de)認知(zhī)已經遠(yuǎn)遠(y™♦$‍uǎn)超過人(rén)類，工(gōng)程中絕大(dà)多(duō)數(shù)複雜(zá)關δ‌>€聯尚未為(wèi)人(rén)類所認識；四是(shì)數(shù)字孿生(shēng)，需要(yào)從(cóng)“過程視(shì)角”γ σ>，尤其是(shì)從(cóng)進行(xíng)©₽的(de)過程去(qù)認識和(hé)控制(zhì)過程；五是(shì)智能(néng)機(jī)器(qπ™ì)人(rén)，人(rén)工(gōng)智能(néng)技(jì)術(shù)的(↕σde)進一(yī)步發展會(huì)使機(jī)器(qì)人(rén)走出受控、封閉的(de)環§∏境，例如(rú)自(zì)主移動機(jī)器(qì)人(rén)和(hé)人(rén)形÷α×機(jī)器(qì)人(rén)。

      李±♠∑$培根院士稱：“大(dà)模型在高(gāo)端裝備行(xí <←σng)業(yè)中已經得(de)到(dào)了(le)積極的(de)應用(yòng)，× ​§适用(yòng)于智能(néng)問(wèn)答(dá)、設計(jì)與仿真等12類π★↓λ、100多(duō)個(gè)工(gōng)業(yè)場(chǎng)景。但(dànπ¶)大(dà)模型應用(yòng)尚需探索，其動向值得(de)關注。∏×”

      “具有(yǒu)原始創新、自(zì)主↓ ™‍品牌、高(gāo)附加值的(de)數(shù)控機(jī)床設計(→ jì)必定是(shì)正向設計(jì)。”中國(guó)工↑Ω•©(gōng)程院院士、浙江大(dà)學求是(shì)特聘教授譚建榮對(duì)÷≈數(shù)控機(jī)床中的(de)“正向設✘ק計(jì)”給出了(le)自(zì)己的(d₹↓≤e)理(lǐ)解。

      以此為(wèi)基礎，他(tā)認為(wèi)，機(•®♥♦jī)電(diàn)産品應努力追求“創新設計(jì)”，即強調在新原理(σ₹&lǐ)、新功能(néng)、新機(jī)構、新結構、新外(wài)觀、新材料、新工(gō​≤ng)藝等一(yī)個(gè)或多(duō)¶β<個(gè)創新要(yào)素方面與原産品有(yǒu)著(zhe)本質變化(huà)，能(nén€≤$<g)滿足用(yòng)戶或市(shì)場(chǎng>★)的(de)新需求。

來(lái)源：央廣網、工(gōng)業(yè)互聯說(shuō)