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前沿科普 | 中國工程院楊華勇院士:人工智能如何賦能高端裝備創(chuàng)新?

杭州西湖科普
在西湖,看見新質(zhì)生產(chǎn)力
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近日,首屆京浙英才百人會在杭州舉行。會上,中國工程院院士楊華勇作了題為《人工智能賦能高端裝備創(chuàng)新發(fā)展的探索》的主題演講。

楊華勇院士作主題演講。記者 侴雪妍 攝楊華勇教授是流體傳動與控制領(lǐng)域?qū)<?,中國工程院院士。現(xiàn)任浙江大學(xué)工學(xué)部主任、流體動力基礎(chǔ)件與機電系統(tǒng)全國重點實驗室主任、浙江大學(xué)高端裝備院院長。

當(dāng)天的演講中,楊華勇著力人工智能領(lǐng)域,講述了人工智能賦能高端裝備創(chuàng)新發(fā)展的探索。

楊華勇指出,業(yè)界普遍認為,基于科學(xué)數(shù)據(jù)進行探索的科學(xué)方法,已成為當(dāng)前開展科學(xué)研究的一種重要方式。

現(xiàn)在,數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)發(fā)現(xiàn)與工程化仿真是熱門。未來,機理和數(shù)據(jù)聯(lián)合驅(qū)動的科學(xué)發(fā)現(xiàn)與工程化仿真更具競爭力,它可以最大化挖掘歷史數(shù)據(jù)價值,以更多的數(shù)據(jù)帶來更精準(zhǔn)的推理。因而在工業(yè)領(lǐng)域,通過AI賦能,機理+數(shù)據(jù)聯(lián)合驅(qū)動有彎道超車的巨大潛力

楊華勇也講到了新型工業(yè)化背景下高端裝備數(shù)字化的發(fā)展難點。比如,海量異構(gòu)數(shù)據(jù)割裂分析難、非結(jié)構(gòu)化知識挖掘提煉難、多學(xué)科機理模型融合復(fù)雜、計算精度與效率平衡差等,由此導(dǎo)致設(shè)計協(xié)同效率低、生產(chǎn)制造調(diào)度難、運維服務(wù)質(zhì)量差等實際生產(chǎn)管理上的問題需要突破。他認為,我們亟需來一場“一體化的數(shù)字底座加速高端裝備數(shù)字化的變革”。

怎么變革?楊華勇分析了數(shù)字底座系統(tǒng)國內(nèi)外現(xiàn)狀后指出,數(shù)據(jù)、計算和AI驅(qū)動的數(shù)字底座,是高端裝備智能制造的必由之路。智能數(shù)字底座的攻堅方向為:通用大模型如何深度融合工業(yè)數(shù)據(jù)與機理。

通過演講,楊華勇還向與會嘉賓展示了AI在高端裝備科學(xué)研究中的探索案例,包括AI深度學(xué)習(xí)賦能柴油發(fā)動機動力系統(tǒng)燃燒仿真、AI深度學(xué)習(xí)賦能燃氣輪機葉片流場分析、AI深度學(xué)習(xí)賦能PTMU(動力與熱管理裝置)仿真等。同時,他也向大家介紹了AI如何賦能制造、施工、營銷、運維等方面的真實案例。

“AI大模型正在深刻改變各行各業(yè)的格局,越來越多的企業(yè)正在主動擁抱AI。但企業(yè)在大模型硬件投入方面,普遍存在成本高、選型少、采購難等難題?!睏钊A勇建議,“所以,我們要基于數(shù)字底座系統(tǒng),提供管好數(shù)據(jù)、用好知識、統(tǒng)一算力的能力;也要通過數(shù)字底座,聯(lián)合制造業(yè)鏈主、科研、協(xié)會,沉淀行業(yè)共性數(shù)據(jù)?!?/p>

“在此基礎(chǔ)上,我們再以開放性的高端裝備大模型平臺,重構(gòu)機械裝備研發(fā)設(shè)計運行一體化,實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)解析提取、跨模態(tài)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)挖掘、知識存取效率優(yōu)化,探索服務(wù)12類100+工業(yè)場景?!睏钊A勇說。

評論
無為通達
學(xué)士級
楊華勇院士的觀點強調(diào)了人工智能通過“數(shù)據(jù) 機理”的聯(lián)合驅(qū)動方式,為高端裝備創(chuàng)新提供了新的思路和方法,這對于推動高端裝備行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展具有重要意義?。
2024-08-20
東明縣陸圈鎮(zhèn) 油梅霞
學(xué)士級
楊華勇院士可能會指出,人工智能技術(shù)的發(fā)展為高端裝備的創(chuàng)新提供了強大的工具和方法,但同時也需要關(guān)注技術(shù)的安全性、倫理性和可持續(xù)性。在推動高端裝備創(chuàng)新的同時,應(yīng)當(dāng)確保技術(shù)的負責(zé)任使用,以及對人類工作者的影響。
2024-08-20
Timing
庶吉士級
漲知識
2024-08-25