在8月11日举行的首届京浙英才百人会上,中国工程院院士杨华勇发表了主题为《人工智能赋能高端装备创新发展的探索》的演讲。作为流体传动与控制领域的专家,杨院士详细探讨了人工智能在高端装备领域的应用及其未来潜力。他的演讲涵盖了数据驱动的科学研究、数字底座系统以及AI在装备制造中的实际案例。
8月11日,首届京浙英才百人会在杭州举行。会上,中国工程院院士杨华勇作了题为《人工智能赋能高端装备创新发展的探索》的主题演讲。
杨华勇院士作主题演讲。记者 侴雪妍 摄
杨华勇教授是流体传动与控制领域专家,中国工程院院士。现任浙江大学工学部主任、流体动力基础件与机电系统全国重点实验室主任、浙江大学高端装备院院长。
当天的演讲中,他着力人工智能领域,讲述了人工智能赋能高端装备创新发展的探索。
杨院士指出,业界普遍认为,基于科学数据进行探索的科学方法,已成为当前开展科学研究的一种重要方式。
现在,数据驱动的科学发现与工程化仿真是热门。未来,机理和数据联合驱动的科学发现与工程化仿真更具竞争力,它可以最大化挖掘历史数据价值,以更多的数据带来更精准的推理。因而在工业领域,通过AI赋能,机理+数据联合驱动有弯道超车的巨大潜力。
杨院士也讲到了新型工业化背景下高端装备数字化的发展难点。比如,海量异构数据割裂分析难、非结构化知识挖掘提炼难、多学科机理模型融合复杂、计算精度与效率平衡差等,由此导致设计协同效率低、生产制造调度难、运维服务质量差等实际生产管理上的问题需要突破。他认为,我们亟需来一场“一体化的数字底座加速高端装备数字化的变革”。
怎么变革?杨院士分析了数字底座系统国内外现状后指出,数据、计算和AI驱动的数字底座,是高端装备智能制造的必由之路。智能数字底座的攻坚方向为:通用大模型如何深度融合工业数据与机理。
杨华勇院士作主题演讲。记者 侴雪妍 摄
通过演讲,杨院士还向与会嘉宾展示了AI在高端装备科学研究中的探索案例,包括AI深度学习赋能柴油发动机动力系统燃烧仿真、AI深度学习赋能燃气轮机叶片流场分析、AI深度学习赋能PTMU(动力与热管理装置)仿真等。同时,他也向大家介绍了AI如何赋能制造、施工、营销、运维等方面的真实案例。
“AI大模型正在深刻改变各行各业的格局,越来越多的企业正在主动拥抱AI。但企业在大模型硬件投入方面,普遍存在成本高、选型少、采购难等难题。”杨院士建议,“所以,我们要基于数字底座系统,提供管好数据、用好知识、统一算力的能力;也要通过数字底座,联合制造业链主、科研、协会,沉淀行业共性数据。”
“在此基础上,我们再以开放性的高端装备大模型平台,重构机械装备研发设计运行一体化,实现多模态数据解析提取、跨模态数据精准挖掘、知识存取效率优化,探索服务12类100+工业场景。”杨院士说。
杨华勇院士的演讲不仅深入分析了AI技术对高端装备制造的赋能作用,还提出了通过数字底座系统推动高端装备数字化变革的前景。他的观点对行业未来的发展方向具有重要指导意义,为企业在智能制造领域的探索提供了宝贵的参考。
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