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當前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速發(fā)展，不斷呈現(xiàn)出數(shù)智賦能、綠色低碳的態(tài)勢，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的底層邏輯、技術(shù)路線發(fā)生深刻變革。

人工智能（AI）與工業(yè)軟件已經(jīng)成為推動現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)力提升的兩大引擎，它們不僅僅是簡單的工具，更是賦予了生產(chǎn)力新的維度和意義，正逐漸成為新質(zhì)生產(chǎn)力的核心驅(qū)動力，為產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟發(fā)展注入強大動力。

然而，我國目前仍缺乏自主可控的高效、高精度模擬工業(yè)軟件。幾乎所有數(shù)值模擬仿真軟件都依賴于各類進口的商業(yè)軟件，不僅面臨著隨時被“卡脖子”的風(fēng)險，而且這些商業(yè)軟件還存在著安全隱患、精度有限、算法落后、操作繁瑣、售價昂貴等諸多問題。

近年來，以大數(shù)據(jù)、云計算、數(shù)字孿生為代表的人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，在語言處理、圖像識別和智能汽車等諸多領(lǐng)域取得了巨大成功，并被逐漸應(yīng)用于工程和科學(xué)計算領(lǐng)域。

配合著工業(yè)過程產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)云端動態(tài)易擴展的云計算、物理與虛擬實體動態(tài)交互的數(shù)字孿生技術(shù)，人工智能有望與工業(yè)軟件深度融合，通過在傳統(tǒng)工業(yè)軟件基礎(chǔ)上輔以基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模、識別、優(yōu)化等機器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建智能化工業(yè)軟件，可以跨越式地提升傳統(tǒng)工業(yè)軟件性能。

智能化工業(yè)軟件具有自適應(yīng)性、高效性、可靠性等優(yōu)點，廣泛應(yīng)用于基礎(chǔ)科學(xué)研究、預(yù)測性維護、生產(chǎn)優(yōu)化、質(zhì)量控制、供應(yīng)鏈管理等。

在基礎(chǔ)科學(xué)研究方面，可以進行復(fù)雜系統(tǒng)的仿真和模擬，預(yù)測實驗結(jié)果和優(yōu)化實驗設(shè)計，從而節(jié)省時間和成本；在預(yù)測性維護方面，可以實時監(jiān)控設(shè)備的運行狀態(tài)，分析數(shù)據(jù)以預(yù)測故障，從而提前進行維護，避免停機和生產(chǎn)損失。

在生產(chǎn)優(yōu)化和質(zhì)量控制方面，可以優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，優(yōu)化資源分配，提高生產(chǎn)靈活性；在供應(yīng)鏈管理方面，可以分析市場數(shù)據(jù)和歷史銷售數(shù)據(jù)，預(yù)測未來的需求變化，幫助企業(yè)制定生產(chǎn)和采購計劃。

以基礎(chǔ)科學(xué)研究為例，浙江大學(xué)能源工程學(xué)院團隊針對工業(yè)軟件中傳統(tǒng)湍流模型無法準確反映亞網(wǎng)格小渦與大渦相互作用的問題，創(chuàng)新性采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)方法進行建模，建立了亞網(wǎng)格應(yīng)力與可解尺度速度導(dǎo)數(shù)間的關(guān)聯(lián)，提出了考慮亞網(wǎng)格對稱性和伽利略不變性等物理約束的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，被國際同行廣泛采用。

另外，還提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和機器學(xué)習(xí)的新型高效通用煤粉/生物質(zhì)熱解模型和氣固曳力新模型，顯著提升傳統(tǒng)熱解/曳力模型精度；構(gòu)建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的火焰演化預(yù)測模型，代替偏微分方程的復(fù)雜求解過程，顯著降低模型計算量；開發(fā)了結(jié)合時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降階模型，對復(fù)雜流動進行實時預(yù)測，助力工業(yè)過程的運行優(yōu)化。

上述先進的物理模型集成到團隊研發(fā)的智能化工業(yè)軟件之中，成功應(yīng)用于亞臨界循環(huán)流化床燃煤鍋爐運行優(yōu)化、超臨界二氧化碳鍋爐煤粉燃燒減污提效、液體發(fā)動機噴霧仿真設(shè)計及亞運會火炬燃燒優(yōu)化等工程場景，創(chuàng)造了顯著的經(jīng)濟和社會效益。

盡管智能化工業(yè)軟件為生產(chǎn)力提升帶來了巨大的機遇，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。

第一，人工智能和工業(yè)軟件的融合需要大量的數(shù)據(jù)支持，而且數(shù)據(jù)的質(zhì)量、可靠性對提升人工智能的準確性和實效性至關(guān)重要。要解決此類問題，高校、企業(yè)等研發(fā)主體可以建立專門的數(shù)據(jù)團隊，用以協(xié)調(diào)和管理數(shù)據(jù)采集、清理、存儲和分析工作；鼓勵數(shù)據(jù)開源及共享，在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量、可靠性的同時，也要確保數(shù)據(jù)的多樣性，支持更廣泛的應(yīng)用場景。

第二，人工智能和工業(yè)軟件的融合需要跨領(lǐng)域的專業(yè)知識和技術(shù)，需要研發(fā)主體在人才培養(yǎng)和技術(shù)研發(fā)方面進行持續(xù)投入。研發(fā)主體可以在校企合作、人才引進、內(nèi)部培訓(xùn)等各方面下功夫，拓寬人才來源，提升人才層級；設(shè)立專項研發(fā)基金，鼓勵更多的創(chuàng)新探索和試驗。

第三，人工智能和工業(yè)軟件的融合還面臨著安全和隱私保護等方面的挑戰(zhàn)，需要進一步完善相關(guān)法律法規(guī)和行業(yè)標準。研發(fā)主體應(yīng)投入資源建設(shè)更完備的數(shù)據(jù)保護體系，并積極參與到數(shù)據(jù)安全和隱私保護等相關(guān)法律規(guī)定、行業(yè)標準的研究和制定中，推動行業(yè)良性發(fā)展。

展望未來，人工智能算法與數(shù)值模擬方法更深度融合、發(fā)展更高精度、更高效率的復(fù)雜流動的數(shù)學(xué)建模與數(shù)值模擬方法是當下人工智能賦能工業(yè)的一個新戰(zhàn)場。

隨著人工智能和工業(yè)軟件技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，它們的融合將為新質(zhì)生產(chǎn)力提升帶來更多的機遇和可能性。未來的工廠將更加智能化、靈活化和可持續(xù)化，實現(xiàn)真正意義上的“智能制造”。同時，人工智能和工業(yè)軟件的融合也將促進工業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)升級，推動經(jīng)濟社會的持續(xù)發(fā)展。