陳炳榮：區域視角對浙江打造軟件強省的對策建議

以制造裝備及工藝方面基于工業AI的工業軟件為例

圓桌會上，寧波市智能制造專家委員會主任陳炳榮作“區域視角對浙江打造軟件強省的對策建議，以制造裝備及工藝方面基于工業AI的工業軟件為例”的主題交流發言

寧波工業規模龐大，但存在“大而不強”的問題，主要是指工業結構偏硬，缺乏軟件和信息服務的支撐。為了解決這一問題，寧波采取了多項措施，包括引進高端人才團隊進行基礎研究，為軟件企業提供更多實踐場景以促進其成長，并且積極進行數智化改造，抓住新技術帶來的機遇。寧波自2016年“中國制造2025”試點示范城市開始，持續推進數智化改造，包括“五基＋智能制造”“5G＋工業互聯網”“產業大腦＋未來工廠”等項目，并在2022年著重于探索“1＋1＋N＋X”寧波范式，推動中小企業的輕量化改造。

基于工業AI的工業軟件的理解

工業軟件的發展對于寧波先進制造業的突破至關重要。工業軟件的本質在于工業知識和數智技術的結合，即工業軟件=工業知識×數智技術。通過在工業過程中反復應用軟件，且在實際場景中不斷迭代和完善，最終實現工業的數字化、網絡化和智能化。參考國家基礎產業專家委員會的分類方法，將工業軟件分為三個維度，包括行業維度的離散制造業和流程制造業，層次維度的基礎核心軟件、通用工具軟件和行業應用軟件，業務維度的研發設計類、生產控制類、管理運營類、運維服務類、支撐保障類和工業互聯網。

基于AI的工業軟件是指：第一，工業軟件承載工業AI，工業AI生成工業軟件。利用AI技術，形成“學習工業知識—開發新型軟件—優化工業流程—拓展深化工業知識”是一個無限良性循環過程；第二，AI技術加快各技術間的優化融合，制造技術和數智技術之間及制造技術、數智技術各自系統內的技術之間是一個不斷相互深化融合、互促共進的過程；第三，遵循“三化一自”的技術路徑，即工業知識的模型化、工業模型的AI化、工業AI的軟件化以及工業軟件的自生成。

聚焦制造裝備及工藝細分行業，探索工業AI與工業軟件的融合

從細分行業入手，重視工業知識的積累，通過更細致、更聚焦的方式來探索工業AI與工業軟件的融合，專注于特定領域可以更有效地利用專業知識和技術，從而實現工業軟件的創新發展。寧波正在探索打造“一縱一橫”專業應用模型，“一縱”指的是建立專家工作模型，集聚行業專家的智慧和經驗；“一橫”是選擇具體的細分行業進行深入研究和應用，目前寧波選擇的細分行業是裝備及工藝行業。

AI與機械加工裝備的深度融合能力架構表現為三個層級。第一個層級是共享能力中心，作為一個服務應用平臺，它旨在提供持續運維服務、智能數字孿生、融合模型生態等共享的技術和資源，以支持不同行業的裝備升級和智能化改造。第二個層級是智能裝備平臺，是一個支持即插即用的模塊化、開放式平臺，實現了裝備快速適應不同的生產需求和環境變化，提高生產的靈活性和響應速度。第三個層級是產教融合生態，即通過跨界合作，深化教育、科研和產業的緊密合作，培養出更多適應未來智能制造需求的人才，推動技術創新成果轉化應用和成功案例打造推廣。

工業AI與工業軟件的深度融合表現為三個層面，首先是基于工業知識模型，這是融合的基礎，通過構建包括三維模型、機理模型、任務模型、AI模型等基于工業知識的模型，為軟件提供必要的專業支持；然后通過創建裝備的智能數字孿生體，基于模型、數據、算法的創新融合應用，實現工藝AI及運維AI等虛擬與現實的交互，提高產品設計、測試和優化效率；最終目標是發展軟硬件結合的智能裝備，實現裝備的自主決策和自我優化，提升整體的智能化水平。

制造業發達區域加快發展工業軟件的建議

一是支持工業大市政府集中優勢資源，打造工業知識模型化公共服務平臺。將工業知識轉化為工業知識模型，是發展基于工業AI工業軟件關鍵基礎，也是我國制造業數智化升級的關鍵要素。由于社會化的工業知識模型化這項工程需要耗費的人力、物力和財力巨大，不能依賴某一個企業或一個組織，需要政府統一協調，匯聚多方優勢資源，打造工業知識模型化生態，逐步建設工業知識模型體系，推動工業知識模型的創新應用。

二是支持行業領軍企業，打造細分領域軟硬一體智能裝備。在工業知識模型化公共服務平臺的基礎上，鼓勵和依托行業領軍企業，高效開發智能數字孿生體模型，孵化細分領域AI與新型工業融合解決方案，打造細分領域智能數字孿生體及模塊化開放式架構的軟硬一體智能裝備，大力支持打造細分行業的工業AI工業軟件及裝備的行業領軍企業。

三是支持社會力量，打造基于工業AI工業軟件的“產學研用”融合創新模式。以寧波為例，寧波智專委應用AI技術，打造了數字人“甬智靈”。“甬智靈”通過持續深度學習智能制造相關政策、標準、技術、模型、裝備及解決方案等工業知識，具備制造業數智化升級的咨詢及服務能力。借助有效的服務模式設計，“甬智靈”可以形成多個分身、代替人加快推廣基于工業AI的工業軟件及制造業數智化升級服務。

（本文由浙江數字經濟百人會供稿）