第十七届中国电子信息年会召开——院士专家热议以“智”提“质”

　　在数字化、智能化背景下，如何利用人工智能推动制造业转型升级?在4月底举行的第十七届中国电子信息年会第二场主论坛上，院士、专家围绕智能制造、6G、智能体技术、新型工业化等领域的最新成果和实践经验，给出了自己的答案。

　　“智能制造的本质需求并非简单的数据加功能，而是要实现生产组织的三链融合，即从生产链到使用链，再到供应链的三链集成优化，真正实现设计制造一体化。”中国工程院院士、中国科学院沈阳分院院长于海斌指出，目前许多新产品在研发时往往只考虑了产品性能，忽视了生产的方便性、适用性和可靠性，产能不足也成为当前各大企业面临的共性问题。要解决这些问题，于海斌认为，首先需要建立一套制造领域的大模型，包括各个领域模型的融合；其次需要建立各个智能制造领域的智能体，形成一个模型体系；最后，要有一套开发和应用平台，包括仿真和开发工具。

　　中国电子学会副理事长、百度首席技术官王海峰表示，大模型为智能体的发展奠定了重要的技术基础。智能体不但可以发挥大语言模型的基础能力，同时还能进行更可靠的执行和进化。他认为，虽然智能体技术仍处于相对早期阶段，但已有许多智能体被创建出来。随着大模型和智能体技术的不断成熟，将加速生产并构建新质生产力。

　　“在传统的移动通信发展过程中，端到端的发展方法一直是难题。我们试图利用AI来实现这种端到端的发展方式，为移动通信带来新突破。”中国科学院院士、东南大学教授尤肖虎认为，AI是6G发展的重要驱动力，但其使用也带来了高能耗以及不可预见性、不可解释性等问题。“为实现绿色可持续发展，我们首要的任务是降低能耗。”他介绍，他及其团队尝试利用知识图谱来解决6G网络中的问题，形成特殊数据集并将其放入数字孪生中进行优化测试。“这种方式类似于人的学习过程，离线学习知识，在线应用知识。当我们需要解决问题时，会联想到相关的知识，并利用这些知识进行关联分析，最终实现绿色、实时的网络优化。”他解释。

　　数字孪生除了运用于6G，还可用于电力电子器件制造领域。中国科学院院士、武汉大学教授刘胜展示了基于数字孪生技术的芯片和封装的设计方法与技术。据他介绍，电力电子器件作为能量控制和转换的核心器件，广泛应用于新能源发电、输配电和各类用电场景。极致可靠性是电力电子器件的基本要求，也是目前的行业痛点。为解决这个难题，刘胜及其团队提出了一种新的设计生产方式，将数字孪生、AI等先进的科学技术与DFX(Design For X，即面向产品生命周期各环节的设计)的并行工程化设计理念融合，以解决设计与制造中的复杂系统问题。