國產工業(yè)軟件“鑄劍”南京，探索競逐全球5000億美元市場
5月23日一早，清華大學長聘教授、中國仿真學會常務副理事長王凌來到位于江寧區(qū)的南京富力萬達嘉華酒店，參加在這里舉行的第七屆國產工業(yè)軟件研討會暨第三屆“天洑杯”數據建模大賽總決賽。
“工業(yè)軟件是智能工業(yè)系統的大腦和神經，然而從產品的設計、制造到計劃、調度、運維等全生命周期，使用的工業(yè)軟件90%以上的都是國外的。國產工業(yè)軟件的匱乏，導致我國制造強國戰(zhàn)略受到阻礙，所以急需要發(fā)展有自主產權的國產工業(yè)軟件。”王凌一語道破舉辦本次大會的重要意義。
本次大會以“仿真優(yōu)化+工業(yè)人工智能”為主題，匯聚全國制造業(yè)領軍企業(yè)、高校及科研院所的專家學者、工程師等近300名行業(yè)精英，聚焦工業(yè)軟件技術攻關、AI深度融合與生態(tài)共建，為落實國家“制造強國”戰(zhàn)略、推動制造業(yè)數字化轉型提供創(chuàng)新實踐與解決方案。
一直以來，王凌圍繞工業(yè)軟件的主要研究方向是智能優(yōu)化、仿真優(yōu)化和調度優(yōu)化，隨著對工業(yè)過程的深入了解，緊跟前沿技術，研究過程也不斷在往前推進。大會上，他以“工業(yè)與服務系統智能調度優(yōu)化及展望”為主題，向與會者分享了最新研究成果及產業(yè)前瞻。
在會上，來自能源電力、汽車裝備等領域的專家展示了AI驅動的數字孿生、智能運維等落地成果，展現了人工智能時代的工業(yè)領域新面貌新生態(tài)。
“通過與智能優(yōu)化算法結合，零部件設計周期從2個月縮短至15天，人力成本大大降低，而且效果更好。”其中一家汽車企業(yè)代表分享時說。
在會場特別設置的體驗區(qū)，一系列結合了人工智能技術的工業(yè)軟件吸引了眾多與會者的駐足體驗，親身體驗“一句話生成仿真模型”“AI自動優(yōu)化設計方案”等創(chuàng)新功能，直觀感受國產軟件智能化升級的突破。“以前需要專業(yè)培訓才能操作，現在AI能理解我的設計意圖，太驚喜了！”一位工程師感嘆地說。
“在復雜的國際環(huán)境下，中國作為一個工業(yè)大國，必須要有自己的工業(yè)軟件。”日本工程院院士、日本國立富山大學終身教授、中國科學院工業(yè)人工智能研究院首席科學家唐政接受記者采訪時說。
唐政認為，全球工業(yè)軟件有5000億美元的巨大市場，其中國內每年就有3000億元人民幣的市場，從市場角度來看，也需要積極開發(fā)國產自主軟件去競爭，而作為中國軟件名城的南京，有責任、有條件肩負重擔。“南京有近200家工業(yè)軟件企業(yè)，應充分利用好南京的科教資源優(yōu)勢，與科研院所、高等院校加強合作，向高端工業(yè)軟件方向發(fā)展，并建立起完整的工業(yè)軟件的生態(tài)。”
作為南京工業(yè)軟件領域的頭部企業(yè)，南京天洑軟件有限公司聯合江蘇省人工智能學會、江蘇省工業(yè)軟件產業(yè)鏈聯盟主辦本次大會，旨在匯聚行業(yè)內多領域杰出代表，深度剖析行業(yè)發(fā)展痛點，進而凝聚共識共同探索破局之道。
“在現代工業(yè)體系中，從設計、研發(fā)到經營管理、生產控制等各個環(huán)節(jié)，工業(yè)軟件都起著至關重要的作用，助力我國從制造大國向制造強國邁進，是高端制造業(yè)贏得全球競爭的關鍵要素。”天洑軟件董事長張明認為。
本次大會上，天洑軟件隆重發(fā)布了其自主研發(fā)的五款國產工業(yè)軟件的最新版本，覆蓋流體仿真、結構仿真、數據建模、設計優(yōu)化以及工業(yè)人工智能等關鍵領域，展現了該公司在工業(yè)軟件AI實踐方面的最新成果。
“未來，工業(yè)軟件將突破傳統工具的局限，基于大模型的人工智能技術有望成為工程師的智能化助手，大幅降低工業(yè)設計門檻，提升工作效率。”張明表示，本次大會為產業(yè)鏈上下游企業(yè)搭建了溝通合作的平臺，推動制造企業(yè)與軟件企業(yè)加強合作，搭建產學研合作橋梁，加速科研成果轉化，構建協同創(chuàng)新的產業(yè)生態(tài)。
在工業(yè)軟件創(chuàng)新發(fā)展的“快車道”上，年輕人始終走在前列。第三屆“天洑杯”數據建模大賽總決賽也在大會拉開帷幕，來自清華大學、中國石油大學、萬幫移動能源股份有限公司等高校與企業(yè)的8支隊伍，圍繞智能運維、能效優(yōu)化等工業(yè)場景中的復雜數據建模難題，角逐超10萬元的總獎金。
來自南京的清華大學能源與動力工程系四年級直博生孫逸凡帶領團隊以“面向復雜風電數據的核密度清洗與功率預測分區(qū)模型”斬獲特等獎。“在能源綠色低碳發(fā)展的趨勢下，我們通過天洑建模軟件DTEmpower進行建模，能夠通過數據分析對風電發(fā)電功率提前預測，以保證電網安全穩(wěn)定運行。”孫逸凡說。
“決賽隊伍的案例緊扣產業(yè)痛點，選手將機器學習與機理模型結合，為行業(yè)提供了新思路。”來自學術界和和產業(yè)界的專家學者對獲獎隊伍頒獎后總結道。
責任編輯：龔逍遙
