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鋼鐵、裝備等典型制造工業生產過程是一個涵蓋多工序、多控制層級的大型復雜工業流程。如何通過數智賦能讓制造工業生產的各環節透明化？這是全國人大代表、中國工程院院士、東北大學副校長、工業智能與系統優化國家級前沿科學中心主任和首席科學家唐立新持續研究的課題。
“我們通過工業智能給企業插上‘智能翅膀’。”唐立新告訴記者，“通過對結構數據、聲音文本、圖像視頻、可視仿真等工業大數據進行系統融合與解析，實現在復雜工況下對產品質量、設備運維、生產過程進行檢測和診斷，就像做‘CT’一樣，根據‘掃描’結果出‘藥方’，企業可以進行針對性改進，最終達到提質增效的目的。”在東北大學工業智能與系統優化國家級前沿科學中心，唐立新向記者介紹他和團隊的研究成果。
未來智能鋼鐵廠。（畫面由AI生成）
作為全國人大代表，唐立新建議將鋼鐵工業和裝備制造業集成在一起，構建具有東北特色優勢的鋼鐵裝備制造循環工業系統。去年，他對機械和航空等遼沈裝備制造企業進行了走訪、交流、研討與合作，一方面研究如何為這些企業進行數智賦能，同時也把裝備制造行業的需求帶回鋼鐵企業，實現雙向奔赴。
“將鋼鐵工業與裝備制造上下游鐵鏈協同聯動，通過資源、物流、能源和信息等載體要素轉換與傳遞，構建制造循環工業系統現代化產業體系，實現鋼鐵行業與區域裝備制造業供需高質高效循環，促進新質生產力發展。”唐立新對記者說。
未來工廠什么樣？唐立新認為，未來工廠將集信息化、智能化、自動化為一體。機器人在生產工序的連接環節將發揮更大作用。在搬運、供料方面，由機器人服務的生產線之間的連接會更順暢、更自由、更及時。工人則會把更多的時間投入到創造和設計工作中。
未來智能汽車制造廠。（畫面由AI生成）
人工智能大模型日新月異，人們積累知識的手段發生了重大變化，因此挖掘人類自身的能力變得十分重要。唐立新說，面對工業智能領域的變化和挑戰，培養學生的設計能力、戰略能力、規劃能力是教育工作者義不容辭的責任。
