1月19日上午，以“场景驱动·数智强国”为主题的全国人工智能应用场景创新峰会智能制造专题论坛在深圳召开。全国高校的知名学者和行业精英汇聚一堂，围绕智能制造领域展开深入探讨，聚焦数字孪生、工业大模型、自主机器人控制、智能生产调度等关键技术的理论突破与实际应用，分享智能制造在工业场景中的创新成果与发展趋势，为推动人工智能赋能制造业高质量发展提供重要支持和启发。

哈尔滨工业大学（深圳）教授楼云江担任本次论坛主席，中国科学院深圳先进技术研究院研究员秦文健担任论坛副主席，澳大利亚伍伦贡大学博士王雨晨担任本次论坛主持人。

哈尔滨工业大学（深圳）教授楼云江，中国科学院深圳先进技术研究院研究员秦文健，江西省大数据协会秘书长、中国电信（江西）数字政府研究院院长何美斌，广东香江实验室有限公司首席科学家马勇，深圳市大族智能控制科技有限公司总经理封雨鑫，西门子（中国）有限公司广州分公司数字化产品经理芮庆忠等六位专家作专题报告。

哈尔滨工业大学（深圳）教授楼云江作题为《面向3C精密装配的磁性触觉传感器》的专题报告。楼云江教授针对现有磁化方法的不足，在报告中提出了基于两个正交的Halbach磁化的网格磁化方法，该方法使得磁性触觉传感器具有更加灵敏的三维感知能力，并基于数据预处理方法和MLP神经网络相结合的方法建立了触觉超分辨率模型，提出了用于触觉特征提取的触觉超分辨率方法。该方法实现了70倍位置超分辨率和0.1mm的定位精度。面向3C精密装配任务的需求，测试触觉传感器在平面接触时的三维姿态估计性能。

楼云江教授

中国科学院深圳先进技术研究院研究员秦文健作题为《数字肿瘤建模中的人工智能技术与应用研究》的专题报告。秦文健围绕跨尺度肿瘤数据计算中存在物理与解剖先验知识的利用和跨尺度融合有效性的关键技术问题进行了报告。

秦研究员指出，“恶性肿瘤是一种复杂和高异质性的动态疾病，其异质性导致肿瘤细胞亚群在疾病部位之间和疾病部位内的不均匀分布（空间异质性）或癌细胞分子组成的时间变化（时间异质性）。肿瘤异质性的充分理解和准确评估对改善肿瘤诊断、预后和治疗反应预测有着重要的临床价值。然而，异质性涉及一系列微观和宏观的不同尺度变化，单一尺度数据难以全面和准确的描述肿瘤异质性表现，此外，不同数据采集方式受物理空间分辨率、化学敏感性或生物特异性等因素的影响，其捕获肿瘤异质性的信息表现也不相同，通常分子成像技术广泛用于更小尺度的深入肿瘤内表征，而放射成像量化更大尺度的肿瘤大小、扩散或形态等肿瘤间表征。因此需要借助于放射影像、病理和分子基因等多尺度数据对肿瘤异质性进行分析和建模。”

秦文健研究员

江西省大数据协会秘书长、中国电信（江西）数字政府研究院院长何美斌作题为《AI+县域数字化转型：江西省数字政府试点之数字上栗实践与探索》的专题报告。何美斌围绕江西省数字政府试点背景、县域数字化转型的实践经验与探索路径进行了报告。

何院长在报告中指出，“县域数字化转型不仅需要深度融合AI技术，还应构建以数据为核心的全链条数字治理体系，通过推进数字基础设施建设、完善数据资源共享机制、打造智慧产业服务平台，实现基层公共服务的智能化升级、政务服务的高效便捷化和产业转型的全面赋能，为数字政府建设探索出可复制、可推广的模式和路径。”

何美斌院长

广东香江实验室有限公司首席科学家马勇作题为《面向智能网联汽车的安全防护关键技术》的专题报告。马教授围绕AI可能给我们带来的不确定性因素及其在智能制造领域，尤其是智能网联汽车中的应用挑战与解决方案进行了报告。

马教授在报告中指出，“AI的数学基础是基于概率论的，因此当前的人工智能技术存在理论上的不确定性，而这种不确定性将在智能制造和智能网联汽车中带来安全和技术的挑战。智能网联汽车的安全防护关键技术不仅需要技术层面的持续创新，还必须从标准化、法规支持和国际合作等多个方面进行综合考虑。模型的安全审计是其中重要一环，包括数据采集、感知处理到最终机器处理的完整链条。”

马勇教授

深圳市大族智能控制科技有限公司总经理封雨鑫作题为《激光加工装备的智能化控制》的专题报告。封总经理介绍了激光加工装备行业的发展现状及趋势，对激光加工装备的智能控制解决方案进行了概述，并以激光平面切割为例，详细介绍了激光加工装备的智能化控制过程。

他表示，“装备制造业作为工业领域的基础，在整个经济增长的过程中扮演非常重要的角色。激光加工技术是装备制造业中一项至关重要的组成部分。近十至二十年来，凭借其在精度、速度和加工效果方面的显著优势，激光加工技术正迅速取代传统技术。据统计，到2024年，激光加工装备的销售额预计将接近1000亿元，产业规模已经相当庞大。激光因其‘最快的刀、最准的尺、最亮的光’的特性而闻名，各类激光装备被广泛应用于不同行业和领域，有力推动制造业的转型升级和降本增效。常见的激光设备包括切割机、打标机、焊接机和雕刻机等。这些设备不仅推动了下游应用的发展，还显著促进了上游核心器件、技术和材料的进步。”

封雨鑫总经理

西门子（中国）有限公司广州分公司数字化产品经理芮庆忠作题为《数字化技术在制造业中的应用》的专题报告。芮经理在报告中介绍了西门子及其数字化解决方案、基于数字孪生的数字化工厂规划和建设、AI在工业的应用和工业数字化人才的培养等内容。

他表示，“如何将数字化技术与制造业深度融合，并有效落实到企业本身，如何快速高质量地开发和交付各种符合市场需求的产品，实现企业的降本增效，是制造企业数字化转型的重要课题。”

芮庆忠经理

圆桌对话：人工智能对制造业的影响

在圆桌论坛环节，各位报告专家和嘉宾围绕“人工智能对制造业的影响”这一主题进行了探讨。各位专家学者就AI制造业落地中常见的障碍和痛点、下一代的AI与制造业交叉技术人才的培养等问题发表了建设性意见，为推动人工智能赋能制造业高质量发展提供了重要支持和启发。

马勇教授表示，“在过去两年里，我们花了大量时间接触从事AI研究的企业，并在内部进行深入思考。目前，我们主要从两个方向着手：首先，将AI应用于产品和服务，以提升产品和服务的竞争力。另外，将AI用于企业内部，优化研发、制造和质量控制等环节，从而提升管理效率与内在竞争力。在实施过程中，我们面临一些挑战。首先，AI在消费和信息领域较为成熟，但在装备制造业仍处于初期探索阶段，周期长、见效慢，影响了企业的投入意愿。其次，制造业人才积累主要集中在产品领域，AI专业人才相对稀缺，这也构成了不小的障碍。”

芮庆忠经理表示，“首先，我认为人工智能需要与具体应用紧密结合，在特定领域能够取得显著成效。这是我的第一个观点。其次，关于如何实现更大规模的应用，从数据采集、神经网络建模到分析调整，单靠个人难以完成，特别是面对海量数据时。因此，既懂制造业又懂视觉和人工智能的人才是关键，需要多领域协作来构建完整框架。”

楼云江教授指出，“当前AI人才培养存在一个问题，就是研究方法与实际应用脱节。例如，很多人不了解适用的数据该如何采集、标注以及分析，而这些能力对于推动AI在制造业的落地至关重要。因此，我们在本科和研究生阶段引入更多跨学科的培养内容，强调AI技术与各专业的深度结合，确保学生不仅懂AI，也能将其应用于实际场景。”

何美斌院长指出，“我们还需要建立一个有效的供需对接机制。刚才提到学校正在调整学科结构和培养模式，但企业往往有很多未被满足的人才需求。因此，建立校企对接的平台非常重要。需要相关的社会组织和政府共同参与，搭建一个让企业明确表达近期或未来几年人才需求的桥梁。通过这种机制，学校能够更有针对性地调整培养方向，企业也能更快地找到合适的人才，形成更高效的系统化配合。这种校企联动的机制将对推动AI与制造业的深度融合产生积极作用。”

圆桌对话活动现场

本次论坛由中国人工智能学会主办，全国人工智能应用场景创新挑战赛组委会、杭州电子科技大学、深圳自动化学会承办。