中新網(wǎng)上海新聞5月7日電（記者 繆璐）近日，上海交通大學(xué)人工智能與微結(jié)構(gòu)實驗室李金金教授接受采訪時探討了人工智能如何重構(gòu)新型工業(yè)化。當(dāng)前工業(yè)面臨動態(tài)數(shù)據(jù)解析難、數(shù)據(jù)標(biāo)注瓶頸、算力成本高企等難題，李教授提出需加強(qiáng)多學(xué)科交叉，建立專業(yè)標(biāo)注體系。其團(tuán)隊研發(fā)的 AI 自控系統(tǒng)引入 “時間維度”，采用輕量化設(shè)計，推動工業(yè)從 “經(jīng)驗驅(qū)動” 轉(zhuǎn)向 “智能驅(qū)動”。

　　在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，人工智能與工業(yè)化的融合已成為推動產(chǎn)業(yè)變革的核心力量。國內(nèi)積極探索 AI 與工業(yè)化結(jié)合路徑，從產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)再造、產(chǎn)品技術(shù)攻關(guān)到供應(yīng)鏈管理優(yōu)化等多個方向發(fā)力，正逐步改寫工業(yè)生產(chǎn)的格局。

　　在這場變革浪潮中，上海交通大學(xué)李金金教授團(tuán)隊脫穎而出，其研發(fā)成果為行業(yè)發(fā)展帶來全新突破。在發(fā)酵行業(yè)，他們研發(fā)的 “基于遷移學(xué)習(xí)和物理可解釋的小樣本 AI 工業(yè)自動控制系統(tǒng)”，創(chuàng)新性地將 “時間維度” 引入工業(yè)控制領(lǐng)域。生物發(fā)酵過程中，微生物生長階段差異大、代謝動態(tài)變化受時間影響顯著，傳統(tǒng)依賴固定參數(shù)和人工經(jīng)驗的生產(chǎn)方式難以應(yīng)對。而該系統(tǒng)成功攻克生物發(fā)酵復(fù)雜動態(tài)過程的實時預(yù)測與調(diào)控難題。企業(yè)應(yīng)用后，可根據(jù)實際情況動態(tài)調(diào)控參數(shù)，實時生成最優(yōu)發(fā)酵方案，在相同物料投入下，使用 AI 調(diào)控的實驗罐發(fā)酵水平明顯高于未使用 AI 調(diào)控的發(fā)酵罐。并且，隨著高產(chǎn)量數(shù)據(jù)不斷反饋，系統(tǒng)經(jīng)訓(xùn)練生成的發(fā)酵操作方案持續(xù)優(yōu)化，有望達(dá)到發(fā)酵的理論上限。

　　深入探究其技術(shù)內(nèi)核，該團(tuán)隊研發(fā)的 AI 自控系統(tǒng)采用了一系列創(chuàng)新技術(shù)。引入時間維度，突破傳統(tǒng)局限，讓系統(tǒng)能夠?qū)崟r追蹤微生物代謝動態(tài)變化�！皶r間維度” 的引入，成為 AI 在工業(yè)制造領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵創(chuàng)新點。在諸如抗生素發(fā)酵等工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，生產(chǎn)周期長，微生物代謝狀態(tài)時刻變化，形成超高維度的動態(tài)數(shù)據(jù)矩陣。傳統(tǒng) AI 模型若不考慮時間因素，難以解析數(shù)據(jù)背后的演變規(guī)律。而融入 “時間維度” 后，AI 能夠精準(zhǔn)建模，捕捉生產(chǎn)過程中細(xì)微的動態(tài)變化，為實時調(diào)控與優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)，有效提升生產(chǎn)過程的精細(xì)化管理水平。

　　面對 AI 訓(xùn)練與部署過程中普遍存在的算力成本高昂問題，輕量化 AI 技術(shù)成為破局之道。李教授團(tuán)隊開發(fā)的 AI 自控系統(tǒng)，運用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，減少對大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴；結(jié)合物理可解釋性，便于工程師理解和優(yōu)化模型；僅需十幾張顯卡即可在企業(yè)實際生產(chǎn)中穩(wěn)定運行，相較于傳統(tǒng)大模型，顯著降低了算力需求與應(yīng)用成本。這種輕量化設(shè)計使中小企業(yè)也能便捷地部署 AI 系統(tǒng)，為 AI 在工業(yè)領(lǐng)域的廣泛普及奠定了堅實基礎(chǔ)。

　　這一系統(tǒng)的誕生，對 AI 模型發(fā)展和制造工業(yè)自動化意義深遠(yuǎn)。于 AI 模型而言，打破了傳統(tǒng)思維局限，提升泛化和學(xué)習(xí)能力，拓展應(yīng)用場景；對制造工業(yè)自動化來說，解決了行業(yè)長期痛點，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，為其他行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型樹立了典范。

　　展望未來，人工智能在我國工業(yè)化轉(zhuǎn)型升級中潛力巨大。生產(chǎn)制造上，將實現(xiàn)超精細(xì)化質(zhì)量控制和柔性化生產(chǎn)優(yōu)化；研發(fā)創(chuàng)新領(lǐng)域，加速新品研發(fā)、促進(jìn)跨領(lǐng)域創(chuàng)新；供應(yīng)鏈管理層面，實現(xiàn)精準(zhǔn)需求預(yù)測和智能物流配送；能源管理方面，助力能耗優(yōu)化和可再生能源整合；服務(wù)模式創(chuàng)新上，開展遠(yuǎn)程運維服務(wù)、推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺升級。

　　此次科研團(tuán)隊的創(chuàng)新成果，不僅為行業(yè)發(fā)展注入新動能，更為我國工業(yè)邁向智能化、高端化奠定堅實基礎(chǔ)，實現(xiàn)了人工智能從代碼公式落地到企業(yè)產(chǎn)能的突破。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步與完善，人工智能與工業(yè)的深度融合，必將開啟AI智能制造的全新篇章，推動我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。（完）

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編輯：王丹沁