當前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速發(fā)展，不斷呈現出數智賦能、綠色低碳的態(tài)勢，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的底層邏輯、技術(shù)路線(xiàn)發(fā)生深刻變革。

人工智能（AI）與工業(yè)軟件已經(jīng)成為推動(dòng)現代工業(yè)生產(chǎn)力提升的兩大引擎，它們不僅僅是簡(jiǎn)單的工具，更是賦予了生產(chǎn)力新的維度和意義，正逐漸成為新質(zhì)生產(chǎn)力的核心驅動(dòng)力，為產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟發(fā)展注入強大動(dòng)力。

然而，我國目前仍缺乏自主可控的高效、高精度模擬工業(yè)軟件。幾乎所有數值模擬仿真軟件都依賴(lài)于各類(lèi)進(jìn)口的商業(yè)軟件，不僅面臨著(zhù)隨時(shí)被“卡脖子”的風(fēng)險，而且這些商業(yè)軟件還存在著(zhù)安全隱患、精度有限、算法落后、操作繁瑣、售價(jià)昂貴等諸多問(wèn)題。

近年來(lái)，以大數據、云計算、數字孿生為代表的人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，在語(yǔ)言處理、圖像識別和智能汽車(chē)等諸多領(lǐng)域取得了巨大成功，并被逐漸應用于工程和科學(xué)計算領(lǐng)域。

配合著(zhù)工業(yè)過(guò)程產(chǎn)生的大數據、網(wǎng)絡(luò )云端動(dòng)態(tài)易擴展的云計算、物理與虛擬實(shí)體動(dòng)態(tài)交互的數字孿生技術(shù)，人工智能有望與工業(yè)軟件深度融合，通過(guò)在傳統工業(yè)軟件基礎上輔以基于數據驅動(dòng)的建模、識別、優(yōu)化等機器學(xué)習算法，構建智能化工業(yè)軟件，可以跨越式地提升傳統工業(yè)軟件性能。

智能化工業(yè)軟件具有自適應性、高效性、可靠性等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應用于基礎科學(xué)研究、預測性維護、生產(chǎn)優(yōu)化、質(zhì)量控制、供應鏈管理等。

在基礎科學(xué)研究方面，可以進(jìn)行復雜系統的仿真和模擬，預測實(shí)驗結果和優(yōu)化實(shí)驗設計，從而節省時(shí)間和成本；在預測性維護方面，可以實(shí)時(shí)監控設備的運行狀態(tài)，分析數據以預測故障，從而提前進(jìn)行維護，避免停機和生產(chǎn)損失。

在生產(chǎn)優(yōu)化和質(zhì)量控制方面，可以?xún)?yōu)化生產(chǎn)參數，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，優(yōu)化資源分配，提高生產(chǎn)靈活性；在供應鏈管理方面，可以分析市場(chǎng)數據和歷史銷(xiāo)售數據，預測未來(lái)的需求變化，幫助企業(yè)制定生產(chǎn)和采購計劃。

以基礎科學(xué)研究為例，浙江大學(xué)能源工程學(xué)院團隊針對工業(yè)軟件中傳統湍流模型無(wú)法準確反映亞網(wǎng)格小渦與大渦相互作用的問(wèn)題，創(chuàng )新性采用數據驅動(dòng)的機器學(xué)習方法進(jìn)行建模，建立了亞網(wǎng)格應力與可解尺度速度導數間的關(guān)聯(lián)，提出了考慮亞網(wǎng)格對稱(chēng)性和伽利略不變性等物理約束的數據驅動(dòng)模型，被國際同行廣泛采用。

另外，還提出了基于數據驅動(dòng)和機器學(xué)習的新型高效通用煤粉/生物質(zhì)熱解模型和氣固曳力新模型，顯著(zhù)提升傳統熱解/曳力模型精度；構建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )-長(cháng)短期記憶網(wǎng)絡(luò )的火焰演化預測模型，代替偏微分方程的復雜求解過(guò)程，顯著(zhù)降低模型計算量；開(kāi)發(fā)了結合時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的降階模型，對復雜流動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)預測，助力工業(yè)過(guò)程的運行優(yōu)化。

上述先進(jìn)的物理模型集成到團隊研發(fā)的智能化工業(yè)軟件之中，成功應用于亞臨界循環(huán)流化床燃煤鍋爐運行優(yōu)化、超臨界二氧化碳鍋爐煤粉燃燒減污提效、液體發(fā)動(dòng)機噴霧仿真設計及亞運會(huì )火炬燃燒優(yōu)化等工程場(chǎng)景，創(chuàng )造了顯著(zhù)的經(jīng)濟和社會(huì )效益。

盡管智能化工業(yè)軟件為生產(chǎn)力提升帶來(lái)了巨大的機遇，但也面臨著(zhù)一些挑戰。

第一，人工智能和工業(yè)軟件的融合需要大量的數據支持，而且數據的質(zhì)量、可靠性對提升人工智能的準確性和實(shí)效性至關(guān)重要。要解決此類(lèi)問(wèn)題，高校、企業(yè)等研發(fā)主體可以建立專(zhuān)門(mén)的數據團隊，用以協(xié)調和管理數據采集、清理、存儲和分析工作；鼓勵數據開(kāi)源及共享，在保證數據質(zhì)量、可靠性的同時(shí)，也要確保數據的多樣性，支持更廣泛的應用場(chǎng)景。

第二，人工智能和工業(yè)軟件的融合需要跨領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識和技術(shù)，需要研發(fā)主體在人才培養和技術(shù)研發(fā)方面進(jìn)行持續投入。研發(fā)主體可以在校企合作、人才引進(jìn)、內部培訓等各方面下功夫，拓寬人才來(lái)源，提升人才層級；設立專(zhuān)項研發(fā)基金，鼓勵更多的創(chuàng )新探索和試驗。

第三，人工智能和工業(yè)軟件的融合還面臨著(zhù)安全和隱私保護等方面的挑戰，需要進(jìn)一步完善相關(guān)法律法規和行業(yè)標準。研發(fā)主體應投入資源建設更完備的數據保護體系，并積極參與到數據安全和隱私保護等相關(guān)法律規定、行業(yè)標準的研究和制定中，推動(dòng)行業(yè)良性發(fā)展。

展望未來(lái)，人工智能算法與數值模擬方法更深度融合、發(fā)展更高精度、更高效率的復雜流動(dòng)的數學(xué)建模與數值模擬方法是當下人工智能賦能工業(yè)的一個(gè)新戰場(chǎng)。

隨著(zhù)人工智能和工業(yè)軟件技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，它們的融合將為新質(zhì)生產(chǎn)力提升帶來(lái)更多的機遇和可能性。未來(lái)的工廠(chǎng)將更加智能化、靈活化和可持續化，實(shí)現真正意義上的“智能制造”。同時(shí)，人工智能和工業(yè)軟件的融合也將促進(jìn)工業(yè)結構的優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)升級，推動(dòng)經(jīng)濟社會(huì )的持續發(fā)展。