甬派客户端记者 黄合 通讯员 姚瑶

探讨AI在科学研究与工程领域的突破与应用挑战。

“本来预计开个小型学术会议，没想到报名参加的就有近400人”；

“大家全程参与度非常高，除了茶歇时间基本很少有人离座”；

“这次大会确实干货满满，是近年来参加过最有获得感的一次会议”；

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这几天，“第一届AI FOR ENGINEERING人工智能工程应用大会暨前沿技术大讲堂2024专题会（宁波）”在宁波举行，吸引了来自人工智能和工程领域的国内外院士和来自联想、科大讯飞、百度、华为、腾讯等企业的业界专家齐聚一堂，共话人工智能工程应用新未来。

面对这个火爆的领域，来自学界业界的院士专家“火力全开”，不仅带来了各自最新的研究成果、应用案例，也分享了各自对这个领域发展的前瞻思考，高密度高强度的输出让人受益匪浅，也让我们在热烈讨论之外有了更多的思考时间。

颠覆性变革，已经到来

“从Alpha Fold获得诺贝尔化学奖，到霍普菲尔德和辛顿因人工神经网络获得诺贝尔物理学奖，这些成就标志着AI技术在推动科学进步中的核心地位愈加突出。AI for Science与Science for AI的相互促进，正在开启一个科学发展的新纪元，预示着人工智能技术将在未来的科学研究中扮演更加关键的角色。”

一开场，中国科学院院士、宁波东方理工大学（暂名）校长陈十一院士的一席话就引发了大家的强烈共鸣。2024年，人工智能技术在科学研究领域迎来了突破性的发展，特别是今年诺贝尔物理学奖、化学奖授予人工智能领域科学家这件“意外”之事，一次次在会上被反复提及。

AI赋能，偏微分工程的量子计算大有可为，可以实现“天高任鸟飞”；

AI驱动，在知识发现中挖掘新的方程公式，达成“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟”的效果；

AI应用到商用飞机领域，未来或许能探索有监督的无人驾驶；

依托“时空流计算”，实现对一座城市同时在空10万架次低空飞行器的管理；

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过去科幻小说里的场景，“脑洞大开”的颠覆性未来，已然变成看得到时间表、路线图的可行性方案。“AI+行业”，加速从数据中提取未发现的知识，大大拓展了人类认知的边界，同时推动许多沉睡的科学难题被“唤醒”。

中国科学院院士、北京大学讲席教授鄂维南是国内最早倡导践行“AI for Science”理念的专家之一。

他强调，通过跨学科融合和开放合作的精神，“AI for Science”将成为推动科学研究深入发展的重要驱动力。中国要抓住这个历史机遇，搭建有效的合作生态，真正形成各个层面的共识，要聚焦共同的目标开展合作，而不是守着各自的“一亩三分地”。

人工智能落地，仍是难题

有期待，有展望，有憧憬，也有反思，有清醒，有问号。

比如，人工智能文生视频大模型生成的“大片”效果，是否符合物理学基本原理，符合因果逻辑？

比如，一些人工智能技术驱动的自然语言处理工具，是否可以回答一些五六岁小朋友也能回答的推理问题？

又比如，一些合成数据的训练未来是否会产生“疯牛病”式的后遗症？

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一系列的问题，并没有现成的答案。

联想集团高级副总裁芮勇坦言：“Chat GPT等一批大模型的能力让人惊艳，但缺陷也让人惊讶，主要体现在缺乏推理能力、缺乏规划能力、没有学习到因果关系等方面。”

除了现有人工智能大模型的阶段性表现短板外，关于人工智能由来已久的落地难问题，并没有因为Chat GPT注入了“强心剂”，而得到切实的解决。AI for Engineering，同样在迎来机遇的同时，伴有重重困难挑战。

第一个核心问题，就是数据。

一般来说，AI涉及到算力、算法和数据三大块。因为AI依赖数据训练基础算法，因此获得有意义的高质量的数据，对于AI落地成功至关重要。但是，目前人类高质量的文本数据资源是有限的，仅有非常少量的数据符合AI训练的要求条件。

之前，马斯克就曾表示，仅有万分之一的数据对自动驾驶训练有用。上海交大宁波人工智能研究院首席科学家、宁波工业互联网研究院院长褚健也在会场表示，数据要有价值、可集成、可拓展、可解释，100%准确；但在流程工业领域，反应器里的状态是看不见的，没办法精确检测的。

另一个很重要的问题，就是成本。

一般来说，任何新技术要想在行业内实现规模应用，都需要为企业切实“降能增效”，创造新的增长点。AI真正要落地，需要降低算力成本、提高算法和框架的性能，才能使其具备商业化、规模化的价值。

这也就意味着针对不同的应用场景，学术界和产业界需要更加紧密地合作，政府公共部门需要加强基础设施和智能设备的供给布局——这无疑需要很长时间的准备和完善。

宁波版“AI for Engineering”，进展如何？

作为本次大会的举办地，宁波是长三角南翼的经济中心，也是制造业大市，具有扎实的产业基础和大量应用场景。

据悉，目前宁波的智慧城市建设走在全国前列，人工智能技术的初步应用场景，比如智能汽车、智能工厂、低空经济、人形机器人等领域已具备了一定的产业基础和强有力的人才支撑，人工智能正在快速成为宁波经济转型升级的关键动力，推动城市向更加智能化、数字化的方向发展。

就在11月12日，宁波成功入选全国首批“5G+工业互联网”融合应用试点城市名单。宁波不少的制造业龙头企业，经过设备、软件互联互通，加速将数据转化为新质生产力，在新型工业化赛道上示范先行。

在本次大会现场，宁波工业互联网研究院院长褚健带来的分享就和宁波石化企业颇有渊源。

11月14日，国内首个石化行业大模型——中控科技与镇海炼化、宁波万华等宁波石化企业协同研发、验证优化的石油化工大模型正式发布，为绿色石化产业提供从生产优化、质量控制到安全环保等多方面的智能化解决方案。

褚健表示，基于流程工业时序大模型TPT，已在宁波氯碱、热电、石化等行业取得了多个突破性应用，借助自动化+数字化+工业AI的模式，先进工艺+先进装备+先进运营成为可能，一个个具体问题背后是100万元、500万元、1000万元甚至更多的价值。

改变正在发生，变革创造未来。

大会的主办方表示，此次设立AI for Engineering大会，就是旨在搭建一个开放、高效、国际化的平台，打破学科、地域与行业壁垒，推动人工智能在工程领域的深度应用，促进学术界与产业界的交流与合作，共同推动AI技术创新应用，为社会经济发展提供有力的技术支撑。

“这是个开始。未来我们将聚焦新质生产力变革和新型工业化的实践进展，继续推进人工智能在工程领域的深度应用，推动产学研深度融合，为宁波和国家的科技进步与产业转型贡献智慧与力量。”

编辑：诸辰 审核：徐挺