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

工信部工信（北京）產業(yè)發(fā)展研究院成果轉化部部長聶振華

重新認識“AI+工業(yè)軟件”對工業(yè)母機的戰(zhàn)略價值

聶振華指出，我國工業(yè)母機產業(yè)中低檔數(shù)控機床已實現(xiàn)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(shù)控系統(tǒng)與配套工業(yè)軟件長期依賴進口，發(fā)那科、西門子、海德漢等國際巨頭形成了“機床+控制系統(tǒng)+工藝軟件+數(shù)據(jù)服務”的封閉生態(tài)，使國內機床企業(yè)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(yè)軟件的融合發(fā)展，為我們換道超車提供了可能。具體而言，其戰(zhàn)略價值體現(xiàn)在三個方面：

一是加工過程的自主優(yōu)化。傳統(tǒng)數(shù)控機床依賴G代碼編程，加工參數(shù)固定，無法實時感知刀具磨損、主軸振動、熱變形等動態(tài)變化。引入AI算法后，機床可以通過傳感器數(shù)據(jù)實時學習，自主調整進給、切削深度、主軸轉速等參數(shù)。

二是工藝知識的沉淀與復用。優(yōu)秀的工藝經驗長期依賴“老師傅”的直覺與手感，難以數(shù)字化、規(guī)模化傳承。通過AI+工業(yè)軟件，可以將大量切削數(shù)據(jù)、振動信號、溫度變化等輸入機器學習模型，自動挖掘最優(yōu)工藝參數(shù)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(shù)字孿生與預測性維護算法，AI+工業(yè)軟件可以為每一臺數(shù)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(tǒng)異常等故障。

打通“AI+工業(yè)軟件”與工業(yè)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(yè)軟件賦能工業(yè)母機仍面臨三個突出堵點：

第一，算法與工藝脫節(jié)。許多高校和AI公司開發(fā)的算法在實驗室仿真環(huán)境下表現(xiàn)優(yōu)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(fā)人員缺乏對實際加工工藝的深刻理解，訓練數(shù)據(jù)與真實場景存在鴻溝。”

第二，數(shù)據(jù)孤島嚴重。數(shù)控機床廠家、系統(tǒng)廠商、軟件廠商、主機客戶各自為政，數(shù)據(jù)接口不開放、通信協(xié)議不統(tǒng)一、工藝數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。

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

據(jù)介紹，作為長期從事科技成果轉化工作的機構，工信產業(yè)發(fā)展研究院近年來重點支撐了服務工業(yè)母機高質量發(fā)展論壇的組織，編制了遼寧省工業(yè)母機、廣州黃埔區(qū)工業(yè)母機發(fā)展規(guī)劃等，致力于打通“設計—工藝—制造”數(shù)智生態(tài)閉環(huán)。

“讓AI算法‘跑’在真實機床上，讓工業(yè)軟件智能鏈‘接’到研發(fā)、生產、制造全鏈條上。實踐證明，只要打通這一閉環(huán)，AI+工業(yè)軟件就能真正釋放巨大潛能。”聶振華表示，“工業(yè)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(shù)控，從數(shù)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(yè)軟件為杠桿，實現(xiàn)換道超車，激發(fā)工業(yè)母機的新動能。

對于生成式CAD的發(fā)展，聶振華提出，以首版次為起點，以場景化為路徑，以產業(yè)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(yè)化與制造強國建設貢獻力量。