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4月15日，由中國工業報社和卡倫特科技股份有限公司聯合主辦的“中工智庫沙龍·AI共創工業智能——生成式CAD模型首版次工業軟件研討會”在京舉行。工信部工信（北京）產業發展研究院成果轉化部部長聶振華在活動致辭中表示，工業軟件是現代工業的“大腦”與“神經”，AI大模型、機器學習、數字孿生等新一代人工智能技術與工業軟件的深度融合，正在引發工業母機領域一場深刻的范式變革。

工信部工信（北京）產業發展研究院成果轉化部部長聶振華

重新認識“AI+工業軟件”對工業母機的戰略價值

聶振華指出，我國工業母機產業中低檔數控機床已實現自主可控，但高端市場仍面臨“大而不強、全而不精”的困境。高端數控系統與配套工業軟件長期依賴進口，發那科、西門子、海德漢等國際巨頭形成了“機床+控制系統+工藝軟件+數據服務”的封閉生態，使國內機床企業在精度、效率、可靠性及智能化水平上始終存在代差。

“打破這一困局，單純依靠硬件追趕已難以為繼。”聶振華表示：AI與工業軟件的融合發展，為我們換道超車提供了可能。具體而言，其戰略價值體現在三個方面：

一是加工過程的自主優化。傳統數控機床依賴G代碼編程，加工參數固定，無法實時感知刀具磨損、主軸振動、熱變形等動態變化。引入AI算法后，機床可以通過傳感器數據實時學習，自主調整進給、切削深度、主軸轉速等參數。

二是工藝知識的沉淀與復用。優秀的工藝經驗長期依賴“老師傅”的直覺與手感，難以數字化、規?；瘋鞒小Ｍㄟ^AI+工業軟件，可以將大量切削數據、振動信號、溫度變化等輸入機器學習模型，自動挖掘最優工藝參數組合，形成可復用的工藝知識庫。

三是設備全生命周期的智能運維。結合AI、數字孿生與預測性維護算法，AI+工業軟件可以為每一臺數控機床建立虛擬鏡像，實時比對實際運行與仿真模型的偏差，提前預警主軸軸承失效、導軌磨損、冷卻系統異常等故障。

打通“AI+工業軟件”與工業母機融合的“最后一公里”

理念雖好，落地不易。聶振華坦言，當前AI+工業軟件賦能工業母機仍面臨三個突出堵點：

第一，算法與工藝脫節。許多高校和AI公司開發的算法在實驗室仿真環境下表現優異，但部署到真實機床上，模型魯棒性大幅下降。“原因就在于算法開發人員缺乏對實際加工工藝的深刻理解，訓練數據與真實場景存在鴻溝。”

第二，數據孤島嚴重。數控機床廠家、系統廠商、軟件廠商、主機客戶各自為政，數據接口不開放、通信協議不統一、工藝數據獲取難等因素，導致AI模型難以獲取高質量、多源、實時的機床運行數據。

第三，中試平臺支持不足。國內面向工業母機的第三方中試熟化平臺能力建設存在不足，企業自建投入大、周期長，高校又缺乏機床應用環境，大量創新成果“躺”在論文和專利里，無法轉化為生產力。

據介紹，作為長期從事科技成果轉化工作的機構，工信產業發展研究院近年來重點支撐了服務工業母機高質量發展論壇的組織，編制了遼寧省工業母機、廣州黃埔區工業母機發展規劃等，致力于打通“設計—工藝—制造”數智生態閉環。

“讓AI算法‘跑’在真實機床上，讓工業軟件智能鏈‘接’到研發、生產、制造全鏈條上。實踐證明，只要打通這一閉環，AI+工業軟件就能真正釋放巨大潛能。”聶振華表示，“工業母機的每一次躍升都伴隨著控制與軟件的變革。從手搖到數控，從數控到智能，歷史正站在新的起點上。我們有信心、有能力，以AI為引擎、以工業軟件為杠桿，實現換道超車，激發工業母機的新動能。

對于生成式CAD的發展，聶振華提出，以首版次為起點，以場景化為路徑，以產業化為目標，推動生成式CAD在裝備制造領域落地生根，為新型工業化與制造強國建設貢獻力量。