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。