導讀：2024年11月，中國工程院院士，中國自動化學會特聘顧問、會士，浙江大學教授孫優賢；中國工程院院士，中國自動化學會理事長、會士，西安交通大學教授鄭南寧；中國科學院院士、中國科學院過程工程研究所研究員李靜海；中國工程院院士，中國自動化學會特聘顧問、會士，東北大學教授柴天佑；中國工程院院士、浙江大學特聘教授譚建榮；中國工程院院士，中國自動化學會副理事長、會士，中南大學教授桂衛華；中國工程院院士、中國機械工程學會副理事長、浙江大學教授楊華勇；中國工程院院士、華中科技大學教授丁烈云；中國工程院院士，中國自動化學會常務理事、會士，湖南大學教授王耀南；挪威工程院院士、挪威皇家科學院院士、挪威科技大學教授陳德出席中國自動化學會主辦的2024國家工業軟件大會，深入剖析工業軟件發展趨勢，為推動智能制造技術創新與產業升級帶來新的啟示。孫優賢院士
孫優賢院士在報告中指出，工業控制系統及工業軟件堪稱現代工業生產裝備以及能源、石化、冶金、材料等重大工程領域的神經中樞、運行中心和安全屏障。在我國現代工業發展的各個階段，工業控制系統和工業軟件面臨著多樣化且迫切的需求。本次報告重點聚焦于不同發展階段在國家發改委支持下自主研發的一系列工業控制系統，在報告的尾聲，孫院士發布了“多領域數字孿生設計開發平臺”，這一平臺將為廣大科技工作者和工程技術人員提供強有力的工具支持，助力工業領域相關研究和實踐邁向新的高度。鄭南寧院士
鄭南寧院士從知覺物體認知角度深入探討了自主智能體世界模型的構建。知覺物體作為人類感知世界的基本單位，對其準確識別和理解對于構建精確的世界模型意義重大。人類能夠迅速識別物體并理解其在特定情境中的關聯和功能，這種能力也是智能體實現有效感知和決策的根基。此外，報告著重闡述了世界模型和視覺概念學習之間的緊密聯系，以及智能體如何將視覺語言表征與空間信息結合，以此應對復雜場景中的物體識別和關系推理，為工業軟件相關的智能技術發展提供了極具價值的思路和方向指引。李靜海院士
軟件發展中的一個核心科學問題：多層次時空復雜結構的解析李靜海院士在報告中指出，當前各類工業軟件正處于邏輯和內涵轉型發展的關鍵歷史節點。從現實情況來看，工業軟件面臨著重大挑戰。李院士通過列舉一些實際案例，深入探討了破解當前工業軟件發展挑戰可能的途徑以及需要重點關注的方向，這些案例生動展現了介尺度結構解析在工業軟件中的實踐意義，為工業軟件的改進和發展提供了寶貴的思路。同時，李院士還對“介科學”這一重要概念進行了簡要闡述和展望。“介科學”概念的引入為理解和解決工業軟件中的復雜問題提供了新的視角和理論基礎，有望引導工業軟件朝著更科學、更高效的方向發展，為我國工業軟件在國際競爭中脫穎而出注入新的活力。柴天佑院士
柴天佑院士全面綜述了工業過程運行優化與運行決策的研究現狀，深入分析了復雜工業過程運行優化決策所面臨的挑戰難題，這些挑戰涉及到技術、系統協調等多個層面，成為制約工業進一步發展的瓶頸。在對運行人員復雜工業過程運行決策行為進行仔細分析的基礎上，柴院士展示了極具創新性的研究思路。他將運行優化與運行決策同深度學習相互融合與協同，進而提出了復雜工業過程運行決策自學習自優化方法。其中包括將系統辨識與深度學習相結合構建工業系統運行決策過程的數字孿生模型，以及利用數字孿生與強化學習相結合開發過程控制系統設定值自優化決策算法。最后，柴院士展望未來，提出應充分發揮我國在互聯網、計算機、通信與自動化的優勢，結合制造業智能化的重大需求，研發與產業化工業智能化軟件，使我國自主可控的工業智能化軟件處于世界前列。譚建榮院士
譚建榮院士表示，智能制造是新一代人工智能技術與裝備及其制造過程的有機融合。發展智能制造，推動我國裝備制造與產品整體升級為“智能一代”，是實現中國制造業整體實力提升的關鍵之一。報告中，譚院士詳細論述了智能制造的概念與內涵，并提出智能制造與工業軟件的十大關鍵技術與發展趨勢，結合典型工程應用案例，為智能制造的發展提供了深刻的洞見和指導。桂衛華院士
桂衛華院士指出，人工智能的快速發展為新型工業化提供了強勁動力，特別是人工智能大模型以其強大的學習和推理能力在眾多領域展現出卓越的性能和潛力。與此同時，工業軟件作為工業知識的數字化產物，對于推動工業高端化、智能化、綠色化發展具有不可替代的作用。桂院士在報告中首先回顧了人工智能的發展歷程，系統闡述了生成式人工智能大模型帶來的變革和大模型在工業應用中面臨的挑戰。此外，桂院士介紹了團隊在有色冶金過程智能優化軟件方面取得的最新進展，并對人工智能大模型時代工業軟件的未來發展進行展望。楊華勇院士
楊華勇院士表示，數據、計算和AI驅動的數字底座是高端裝備智能制造的必由之路，也是高質量發展應有之義，但很多企業在大模型硬件投入普遍存在成本高、選型少、采購難等難題。楊院士圍繞大模型賦能高端裝備行業的難點與挑戰，系統闡述了“工業數據+工業機理”驅動的數字底座系統的架構和核心功能，分享了AI賦能高端裝備數字底座系統的典型應用案例。報告最后，楊院士提出，我們應以高端裝備行業知識為核心，構建高端裝備大模型，強化工業數據要素治理、工業數據譜系化管理與建模等，通過數字底座，聯合制造業鏈主、科研、協會，沉淀行業共性數據。丁烈云院士
丁烈云院士表示，Al將為建筑產業的轉型升級帶來革命性的變化，建筑設計不再僅僅是紙上的繪圖，而是通過精確的模型計算得出的結果，實現了數理邏輯與形式邏輯的完美統一。同時，建筑生產正在從粗放式的建筑施工轉變為精細化、工業化的生產方式，“像造汽車那樣造房子”將成為可能，鋼筋混凝土形成的物質產品將被建筑智能終端所替代，智能健康建筑、智能綠色建筑、智能學習空間等應用場景將為人們提供更加優質、智能的生活環境。丁院士在報告最后指出，提供高品質的工程產品是提升城市生活質量的關鍵，這些產品通過融入創新技術和設計理念，形成新的數字經濟業態，使城市生活更加美好，城市經濟更具活力。王耀南院士
王耀南院士表示，發展重大裝備智能制造面臨數字化設計研發軟件基礎薄弱、網絡化協同制造能力不足等挑戰，亟需推進離散工業重大裝備制造的數字化、網絡化和智能化轉型升級，引入數字孿生前沿技術。王院士首先對工業數字孿生系統的國內外研究現狀進行了概述，接著詳細介紹了數字孿生系統的關鍵技術及其在航空航天、海洋艦船、軌道交通等典型工業制造場景上的應用。報告最后，王院士提出，數字孿生工業軟件是數字孿生從理論研究到工程實踐的核心載體，未來數字孿生向高保真數字孿生、大容量孿生對象智能協同和全生命周期映射的方向發展。陳德院士
陳德院士表示，化工行業是全球經濟的重要組成部分，化工過程的優化和創新對于提高效率、降低成本、減少環境影響以及開發新材料和產品至關重要。陳院士在報告中詳細論述了AI賦能科學發現與催化研究挑戰，工業催化過程多尺度建模與優化等內容，并分享了目前正在推進的AI賦能工業催化劑孔結構調控等相關研究。
