工业大模型：打造新型工业化AI新基座|CNCC

论坛主席：

任磊

北京航空航天大学教授，复杂产品智能制造系统技术全国重点实验室副主任，CCF大模型论坛执委、人机交互专委会执委

国家杰出青年科学基金获得者。国家重点研发计划工业软件专项首席科学家，复杂产品智能制造全国重点实验室副主任。北京航空航天大学二级教授、杰出教授，自动化学院教授、软件学院教授、博导。CCF大模型论坛执委、人机交互专委会执委。主持国家重大科技专项、国家重点研发计划、国家自然科学基金重大研究计划等国家级省部级重大重点项目30余项。在国内外提出了首个工业大模型理论技术体系并建立了首个国家标准体系。在IEEE汇刊等国际知名刊物发表论文100余篇，引用万余次。主持或参与制订国际/国家标准15项。担任IEEE、CCF、CAAI、CAA、CSF等10余个国内外学术组织专家委员会或专业委员会委员，中国仿真学会常务理事，IEEE TNNLS、TMECH等国际权威期刊编委，中国工业互联网产业联盟人才组副主席。

论坛共同主席：

杨天若

CCF/IEEE/IET/AAIA会士，CCF理事、协同计算专委主任，欧洲科学院院士，加拿大工程院/工程研究院院士，加拿大圣西维尔大学教授，郑州大学副校长

加拿大圣西维尔大学教授，国家海外高层次人才入选者, 科睿唯安全球高被引学者，ACM 杰出科学家。主要从事人-机-物智能方面的研究，主持科技创新2030新一代人工智能重大项目。曾获得多项国际性奖励与荣誉: 加拿大工程研究院 John B. Stirling Medal 奖章 (2021), IEEE Sensor Council 技术成就奖(2020), IEEE Canada C. C. Gotlieb 计算机成就奖(2020）等。

论坛讲者：

阳春华

中南大学教授、校学术委员会副主任/信息学部主任

中南大学教授，校学术委员会副主任、“工业智能与系统”教育部重点实验室主任；国家杰青、IEEE Fellow。从事复杂工业过程控制、智能制造系统技术研究，出版专著3部，发表SCI 200余篇，授权国家发明专利100余项。获国家技术发明二等奖1项、国家科技进步二等奖3项，获何梁何利科学与技术进步奖、全国创新争先奖、全国三八红旗手等。担任IEEE TIE，TMECH等期刊编委。兼任国际自动控制联合会IFAC MMM副主席、中国自动化学会副理事长、中国女科技工作者协会常务理事等。

报告题目：从智能模型到具身智控:大模型时代有色冶金智能化探索

报告摘要：有色金属对国民经济和国防军工至关重要，事关国家产业链供应链安全，智能化转型是实现行业高质量发展的核心引擎。本报告首先介绍有色冶金智能制造相关技术，接着分析大模型时代下智能模型赋能智能制造的机遇和挑战，进一步介绍有色冶金具身智控大模型的初步探索，最后给出工业大模型未来发展的一点思考。

王建民

清华大学教授、软件学院院长，大数据系统软件国家工程实验室执行主任

北京学者，国家杰青，国家自然科学基金创新研究群体项目负责人。兼任大数据系统软件国家工程实验室执行主任、工业大数据系统与应用北京市重点实验室主任。主要研究工业软件与大数据，涵盖CAD引擎、PLM系统、工业物联网时序数据库与非结构化数据管理。主持研制CAD、PLM及“清华数为”工业大数据软件栈，主导开发IoTDB数据库与原生时序文件格式TsFile，支撑多家龙头企业PB级数据应用，成果已在“制造2025”六大重点领域及国际企业中落地。

报告题目：关于高质量工业数据集构建的思考

报告摘要：智能制造是我国新型工业化的主攻方向，高质量工业数据集是制造业智能化转型的基础原料。来源于企业信息化、工业物联网和跨界互联网的工业大数据如何治理？工业数据集的底座如何构建？工业数据集如何服务于工业大模型？工业大数据智能如何融入软件3.0范式？这些问题的回答将有助于工业智能的落地应用。

丁进良

东北大学教授、未来技术学院院长，流程工业综合自动化全国重点实验室副主任

长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者。现任东北大学未来技术学院院长，兼流程工业综合自动化重点实验室副主任、信息科学与工程学院及机器人科学与工程学院常务副院长。主要从事复杂工业过程智能建模、优化决策与控制、工业大数据分析研究。主持国家重点研发计划、基金重大项目等30余项，发表论文200余篇，授权发明专利50余项。获国家技术发明二等奖、中国青年科技奖等多项荣誉。

报告题目：大规模流程制造系统智能感知与决策

报告摘要：规模最大门类最全的流程制造业是我国重要的支柱产业。智能化是流程制造业由大到强高质量发展的必经之路。作为“眼和脑”的感知与决策技术是流程制造业智能化的“神经中枢”。不管先进工艺和高端装备技术水平如何无限提升，都必然需要将生产过程工艺参数调控到与原料成分与生产工况相匹配，才能实现并满足产品质量、能效、排放和资源利用率等多目标要求。该调控过程面临大规模、多模态、跨尺度工况、工序耦合影响、原料资源禀赋、成分与生产工况不确定动态变化的挑战，因此智能感知大规模多模式系统的运行状态并精准决策相匹配的工艺参数是流程制造业智能化亟需解决的关键技术瓶颈。项目团队围绕大规模流程制造系统感知与决策关键技术开展了研究，本报告在理论方法、关键技术、工业软件三个方面介绍项目团队取得研究进展。

曾鹏

中国科学院沈阳自动化研究所副所长，国家级领军人才，研究员

中国自动化学会理事、边缘计算专委会主任委员，辽宁辽河实验室常务副主任。主要从事工业互联网、智能制造技术的研究工作。先后获得国家技术发明二等奖，国家标准创新贡献一等奖等科技奖励6项。

报告题目：面向大规模工业CPS系统的强化学习方法

报告摘要：大规模工业CPS系统必须在严格的安全逻辑约束下，联合调度离散的cyber动作和连续的物理参数。然而，当前的分层调度实践牺牲了全局最优性，而现有的强化学习（RL）解决方案在处理混合约束方面存在困难。为此，我们提出逻辑增强强化学习（Logic-Informed Reinforcement Learning, LIRL）。该方法的收敛速度加快了三到六倍。由于只需声明性逻辑（declarative logic）即可指定约束，该框架可无缝迁移至交通信号灯协同调度和智能电网调度等应用领域，为大规模 CPS 的安全实时优化铺平了道路。

殷绪成

国家杰青，北京科技大学计算机与通信工程学院院长

教授、博导，国家杰青、科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目首席科学家，北京科技大学计算机与通信工程学院院长、模式识别与人工智能技术创新实验室主任，中国图象图形学学会文档图像分析与识别专委会主任。主要从事模式识别、文字识别、计算机视觉、工业智能与工业软件研究。在CCF推荐国际期刊和会议上发表论文一百多篇，曾获北京市科技进步一等奖、中国电子学会科技进步一等奖、吴文俊人工智能奖技术发明一等奖。

报告题目：工业大模型技术及智能体应用“困惑”

报告摘要：分析工业制造业应用需求以及大模型近几年的产业界探索历程，探讨工业大模型、工业智能体在产业界落地应用时面临的疑问与困惑问题。

胡兵

上海宝信软件股份有限公司工业互联网研究院副院长，大数据中心副主任，正高级工程师

宝信软件工业互联网研究院/大数据中心副院长、副主任，上海市领军人才、上海市优秀技术带头人。专注于工业软件领域，以推动信息化与工业深度融合为信念，促进企业数智化转型。担任上海市工业智能与大数据工程中心主任、中国计算机行业协会工业软件专委会副会长、国家重点研发计划“工业软件”专项指南编制专家。

报告题目：通专融合工业大模型创新构建与应用

报告摘要：结合流程工业发展需求和挑战问题，探讨工业大模型构建的难度及必要性；讨论通专融合工业大模型创新构建的方法和关键技术；并介绍人工智能+制造应用实践案例。