8月11日，首届京浙英才百人会在杭州举行，中国工程院院士杨华勇在会上发表了题为《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。他以人工智能领域为切入点，在演讲中深入探讨了人工智能赋能高端装备创新发展的探索之路。
杨院士指出，当下，基于科学数据进行探索的科学方法已成为科学研究的重要方式，数据驱动的科学发现与工程化仿真是热门领域。他认为，未来，机理和数据联合驱动的科学发现与工程化仿真将更具竞争力，能够最大限度地挖掘历史数据价值，以更多的数据带来更精准的推理，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。
杨院士也分析了新型工业化背景下高端装备数字化的发展难点，例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，这些问题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亟需突破。他认为，解决这些问题需要一场“一体化的数字底座加速高端装备数字化的变革”。
如何实现这场变革？杨院士结合国内外现状，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
杨院士在演讲中展示了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。他还介绍了AI如何赋能制造、施工、营销、运维等方面的真实案例。
杨院士强调，AI大模型正在深刻改变各行各业的格局。然而，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，因此建议基于数字底座系统，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，最终以开放性的高端装备大模型平台，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。
