深化數字經濟工業軟件是大腦，開源提供基礎“養料”

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制造業高質量發展離不開智能化變革。在新時期制造強國戰略背景下，工業軟件成為優化制造與管理流程、變革生產方式與生產關系、提升全要素生產率、促進先進工業技術轉化及溢出的直接動力。與此同時，開源生態發展勢頭迅猛，在推動信息技術產業創新，促進產業協作，加快各行業數字化進程方面發揮著日益突出的作用。

不久前，為推動工業互聯網和智能軟件的發展，深化產教融合，探索課程體系與工程實踐的有機結合，清華大學軟件學院聯合小米集團，舉辦清華軟件論壇暨小米高校學術論壇。論壇以“智能工業軟件與開源創新”為主題，邀請智能工業軟件和開源技術領域專家進行專題講座。近2萬學者、師生、專業技術愛好者線上線下參與。

工業軟件“工業制造的大腦和神經”

“軟件定義世界已經成為不爭的事實。”清華大學教授、中國工程院院士孫家廣在致辭中表示，希望優秀人才能夠做好國家急需的、能用、好用、管用的工業軟件，解決產業發展“卡脖子”難題，用軟件驅動國家經濟高質量發展。

工業軟件作為數字經濟時代工業領域的“皇冠”，以及“工業制造的大腦和神經”，已滲透和應用到工業領域的幾乎所有核心環節。目前，中國規模以上的工業企業基本上都已經運用了工業軟件來輔助生產和決策，即使是中小工業企業也大部分使用了1-2種工業軟件。

制造業正處于數字化向網絡化的過渡階段，工業軟件平臺是這個階段創新發展的核心關鍵。云計算、物聯網、新一代移動通信、人工智能（AI）、區塊鏈等新一代信息技術快速發展并逐步轉入應用，制造業向數字化、網絡化、智能化方向轉型發展，工業體系從“以裝備為核心的工業”向“軟件定義的工業”轉變。

“當今社會已進入軟件定義時代，即系統的主要功能是由軟件來實現的，軟件與各行各業結合，尤其是與工業、制造業的結合，定義一切的軟件正在成為社會的基礎設施。”國防科技大學研究員、中國工程院院士廖湘科圍繞“軟件定義時代的工業軟件——來自IT軟件發展的啟發”做了主題演講。

在軟件定義時代，將數字化技術與工業等產業做深度融合，才是發展高質量數字經濟的核心，在這個發展過程中，必須把安全置于一切數字化的前提。

他首先介紹了IT軟件的發展歷程，IT軟件經過平臺化演進和商業形態演進，走向軟件定義時代。他總結軟件定義時代的IT技術四大發展趨勢，包括無處不在的感知、跨域多維的關聯、超越人腦的智能以及虛擬和真實世界的交融。他就IT軟件發展啟示指出，要營造巨大通用市場，經營掌控生態鏈，跨界競爭獲取藍海效益。他闡述了工業軟件發展的幾點思考。工業軟件發展要補齊國產工業軟件短板，融合互聯網經濟的新產業模式，積極應對軟件工程的新挑戰，極致追求用戶體驗，充分利用國際合作，大力加強協同創新。

廖湘科院士長期從事高性能計算機系統軟件與操作系統的科學工作，參加了銀河2到銀河5四代巨型機的研制，主持了天河一號、天河二號和麒麟操作系統的研制，為我國高性能計算機系統研制躋身世界領先行業、為國產基礎軟件的自主可控發展作出了重要貢獻。

在相關產業政策的精準扶持、以國家科技重大專項為代表的一系列項目的直接支持下，我國工業軟件產業保持了高速發展態勢;初步形成了國產工業軟件產品體系，覆蓋汽車、工程機械、航空航天、電子、家電、海洋裝備等多個領域;具備了一定的產業技術研發能力與服務支持能力，開始由引進應用轉向自主研發、特色發展。據統計，2021年，我國軟件和信息技術服務業累計完成軟件業務收入94994億元，其中，工業軟件占比2.5%。在工業軟件中生產制造類軟件市場規模大，2020年生產控制類軟件業務完成量為685億元，在工業軟件結構中占比最高。

工業軟件涉及先進工業制造技術、工程管理、計算機與軟件等學科的深度交叉融合，同時軟件產業的創新具有顯著的網絡效應，其發展依賴工業與軟件行業發展規律的互動。工業軟件研發跨學科、跨領域，對人才的跨學科理論知識和產業實踐經驗都有較高要求。而當前，國內面臨著較為嚴重的工業軟件人才短缺問題，工業軟件師資隊伍嚴重不足，已經是個不爭的事實。

數字智能無處不在

以AI為代表的前沿科技正在從方方面面不斷變革著社會和人類的認知，產業發展和科學研究的范式正發生著深刻的變化。清華大學智能科學講席教授、智能產業研究院（AIR）院長、中國工程院外籍院士、美國藝術與科學院院士張亞勤圍繞“數字智能無處不在”做了主題演講。“新一輪的數字化是信息+物理+生物的數字化。”張亞勤分別介紹了人工智能與智能制造、人工智能與生命科學、人工智能與綠色計算的融合發展態勢。

智能制造是將物聯網、云計算、AI等新一代信息技術應用于生產制造全生命周期，以通過自主深度感知、自主優化決策和自主精準執行提升制造各環節效率。一方面，人工智能賦能制造業能通過提高良率、降低原材料損耗等方式降低生產成本，減少碳排放;另一方面，人工智能可通過全自動化、動態監控等方式提高各生產環節的效率，由此實現降本增效，雙重發展。有專家指出，AI賦能制造業，主要體現在五個環節：設計端，仿真系統提升研發效率;生產端，智能機器人提高生產效率;運維端，AI算法智能預測;檢測端，機器視覺增強檢測精準度;物流端，智慧物流提升運輸配送效率。

在AI+智能制造領域，AI+智能制造有三大發展趨勢，一是從備貨型到訂貨型，二是從流水線到智能機器人，三是從通用制造到個性化需求，并闡述了AI+智能制造的落地路徑，即逐步擴大柔性制造工業范圍。

AI在未來十年的生命科學發展當中，將大有用武之地。在AI+生命科學領域，AI正在加速生命健康與生物醫藥領域更快速、更精準、更安全、更經濟、更普惠的發展，并能夠遷移學習模型，實現藥物臨床前評估及精準臨床實驗設計。E8181329-8B9C-4CC3-9230-CCEAC44E51B0

生命科學產業涵蓋一切通過產品和服務改善生物生命體征的研究、開發及制造類企業。雖然具體又細分為生物信息學、藥妝品、食品加工和營養品等業務子項，但生命科學一般可分為四大主體領域：藥品——通過化學研究和合成工藝制造藥品。生物技術——利用微生物和植物等生物體開發產品（例如釀酒）。醫療設備——通過儀器、設備、植入物、機器甚至是某些軟件來治療疾病。CRO/CMO——以外包服務的形式為各類生命科學公司提供支持。

以醫療產業為例，人工智能+醫療與生命科學主要分為AI醫療影像、CDSS、智慧病案、AI制藥、醫療數據智能平臺、AI醫療機器人、AI基因分析等細分應用技術。AI醫療的核心產業鏈關注點在于AI醫療應用軟件本身的開發，其上游為基礎層，中游為技術層，下游為應用層。基礎層中，數據服務尚未建成核心技術壁壘，參與者眾多，而算力領域呈寡頭局面;技術層中，基于深度學習的計算機視覺發展快，參與者技術相對成熟;應用層中，成熟的AI醫療企業正在擴大產品線布局，開拓戰略伙伴合作。

當環境與氣候已經成為一種挑戰，碳中和是可持續發展的必然選擇，同時也是能源結構調整的大機遇。在AI+綠色計算領域，人工智能賦能綠色計算，能夠助力實現“碳中和”、能源融合以及助力信息通信技術領域發展。人工智能在這個領域也有很多應用。一個方向是物聯網，做AIOT，重要的是要感知這個世界，知道碳排放、能源從哪里來、怎么消耗的;第二，有了數據之后，就可以用算法進行智能決策，然后配制資源、進行資源循環。比如在能源融合方面，怎樣讓火電、核電、水電、風電、太陽能更好地融合到電網里去，在供電、儲能、用電各環節都進行數據監控、優化、感知和均衡，這是大問題，人工智能算法會在其中扮演不同角色。

在智能時代背景下，開源無處不在

張亞勤教授近年來致力于人工智能、無人駕駛以及智能云計算領域的創新研發，發明的多項圖像視頻壓縮和傳輸技術被國際標準采用，廣泛的應用于高清電視、互聯網視頻、多媒體檢索等領域。

智能時代，擁抱開源

“今天，我們為什么和如何擁抱開源？擁抱開源是深度擁抱而不是淺淺的擁抱，在企業界應該做什么？在學術界和教育界應該做什么？”小米集團副總裁崔寶秋圍繞“智能時代，擁抱開源”做了主題演講。他指出，“作為一個軟件工程師，我特別看好開源對軟件人才培養的好處，其他的軟件文化、工程問換、吸引人才等等的都是企業擁抱開源的原因。”

在智能時代背景下，開源無處不在。如今開源已經滲透到了方方面面。比如，云計算如火如荼，在構建云計算平臺的過程中，開源技術起到了不可替代的作用。從某種程度上說，云計算的生命力在于開源。沒有開源，就沒有今天的互聯網、云計算、大數據、人工智能等新科技革命的快速發展。

中國開源的發展如火如荼，作為軟件和網絡、數字領域的一種開發和創新模式，目前已成為技術研發、應用和行業數字化發展的基石，驅動著數字經濟加速發展。2021年，開源首次納入國家《“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要》，得到國家戰略層面的肯定和支持。

崔寶秋結合Apache HBase、Pegasus、MACE、Kaldi、NuttX和Xiaomi Vela等小米開源案例，介紹了小米過去十多年來的開源實踐。中國開源人才后備不足，擁抱開源要從教育開始。開源也是推動基礎軟硬件技術研發、解決“卡脖子”問題的一個重要途徑。當前，國內開源依然面臨著拿來主義、缺乏共享、不夠開放等多種挑戰，很多人對開源的理念、模式和方法論的認知仍需提升。他指出，未來的開源應該走向廣義的開源、開放的開源、向善的開源、合力的開源。他強調，在互聯網、大數據和人工智能時代，開源是人類技術進步的最佳平臺和模式。

除此之外，小米集團首席語音科學家、Kaldi 之父Daniel Povey圍繞“Recent work in Speech Recognition with RNN-T” 做了主題演講。由Daniel領銜的新一代Kaldi團隊正在致力于創建新一代的語音識別開源工具，進而優化當前的產品體系，他還特別介紹了團隊的一位清華實習生。他展示了當前Kaldi團隊在語音識別的最新進展，并指出團隊目前著眼于RNN-T框架，他從Pruned training、快速解碼、基于矢量量化（VQ）索引的蒸餾方案三個方面介紹當前RNN-T的研究工作，著力構建一個高性能的開源“生產就緒”實時 ASR 系統。

《“十四五”智能制造發展規劃》提出，要提升智能制造裝備和工業軟件技術水平和市場競爭力，建設一批智能制造創新載體和公共服務平臺，指出要大力發展智能制造裝備、聚力研發工業軟件產品。清華軟件論壇暨小米高校學術論壇基于《規劃》就“智能工業軟件與開源創新”展開學術交流，各位專家的精彩分享將助力創造更加包容的開源環境。同時，此次論壇也是小米集團與清華大學加強產學研協同創新，推動校企間科技資源與人才共享的重要舉措。E8181329-8B9C-4CC3-9230-CCEAC44E51B0