编者按

■6月18日，上海市政协“浦江纵横大讲堂”统一学习平台正式启动，并以“人工智能赋能‘产业大脑’，打造新质生产力发展重要引擎”为主题举办首期委员讲坛。全国政协常委、上海市政协副主席，九三学社上海市委主委，中国工程院院士钱锋作主旨演讲。

主讲嘉宾简介

■钱锋，中国工程院院士，自动控制和过程系统工程专家。国家智能制造专家委员会副主任，国家流程制造智能调控技术创新中心首席科学家，华东理工大学教授。全国政协常委、上海市政协副主席，九三学社中央常委、上海市委主委。

精彩观点摘要

■实施制造业数字化转型和智能化升级，推动传统产业高端化、智能化、绿色化深度转型发展，急需加快构建制造业全行业、全要素、全生命周期的产业大脑。产业大脑能促进产业链、供应链更具韧性、更加强劲，通过给制造业装上数字经济和实体经济深度融合的产业大脑，从而实现产业链、供应链和价值链的协同优化，为实体经济高质量发展插上“金翅膀”。

■从内涵上讲，产业大脑是制造业降本增效、提升价值的核心，确保最高的产品质量，最低的成本，最安全、最绿色的制造过程，最短的交付周期，从而实现精益化的制造。通过人工智能赋能，构建集需求分析、研发设计、原料采购、资源配置、生产调控、绿色制造为一体，需求快速感知和供需精准匹配的“智慧大脑”，从而实现生产、管理、营销模式的变革。

当前，推进人工智能赋能千行百业，尤其是对于国民经济基石的制造业，是重中之重。实施制造业数字转型和智能化升级，推动传统产业深度转型，急需加快构建制造业全行业、全要素、全生命周期的产业大脑。通过给制造业装上数字经济和实体经济深度融合的产业大脑，从而实现产业链、供应链和价值链的协同优化，为实体经济高质量发展插上“金翅膀”。

目前，在制造业企业生产过程当中，就设备、工段、车间、工厂、企业及产业生态链的运行而言，其生产要素的配置主要是由人工依靠知识和经验来调控。随着人工智能等新一代信息技术的发展，应用生产运行大数据、融合工业过程机理和机制，可以构建数字孪生模型，据此模型人工可以更加精准地对制造过程的生产要素进行优化调控。不仅仅如此，人们更希望应用工业智能技术智能调控制造流程和自适应配置生产要素（即：构建制造过程不同层级的具身智能系统），通过人工智能构建产业大脑，引导制造业企业与数字经济深度融合，“由虚向实”实现“虚实协同”，这正是“人工智能+”行动推动智能制造的“新技术、新业态、新模式”。由此可见，产业大脑是推进制造业数字化转型和高质量发展的重要抓手，将极大提升研发设计、要素配置、生产制造、管理服务等环节决策效率和水平，推动产业链供应链优化升级，生产要素创新性配置，给制造业带来系统性变革。

从内涵上讲，产业大脑是制造业降本增效、提升价值的核心，确保最高的产品质量，最低的成本，最安全、最绿色的制造过程，以及最短的交付期，从而实现精益化的制造，其根本是使企业盈利，在保障安全、环保、质量等社会效益情况下确保经济效益最大化。产业大脑将引导制造业数字经济与实体经济深度融合，打造智造新实体，通过人工智能赋能，构建集需求分析、研发设计、原料采购、资源配置、生产制造、绿色制造为一体，需求快速感知和供需精准匹配的制造过程全生命周期生产要素配置“智慧大脑”，从而实现生产、管理、营销模式的变革。

产业大脑的作用是助力产业基础高级化、产业链现代化。具体来说，就是要建立客户需求驱动的敏捷供应链，实现产业链供应链安全稳定；建立全流程优化运行的调控机制，确保产品高端高值价值链最大；开展安环指标的实时监控与溯源调控，确保工业生产更安全更环保。总结来看，产业大脑的作用就是将制造流程、资源能源利用与人工智能等现代信息技术深度融合，形成物质转化/加工制造中物质流、能量流、价值流的自主智能协同调控机制，推进制造业新型工业化。也就是说，借助产业大脑，能够实现供应链现代化、产业链高端化和价值链最大化。同时深度融合人工智能等现代信息技术，集成创新链、供应链、产业链、价值链为一体化，从而推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。

产业大脑的构建，需要打造全新的工业操作系统，从“端-边-网-云-链”分别打造设备级、产线级、工厂级、和企业级等多个层级的“子脑”，实现如下七大功能。首先是制造流程工艺数字孪生，即应用大数据、工业互联网、5G等技术对制造过程全流程信息进行智能感知与协同计算，同时深度融合行业领域的知识、技术和经验，实现制造过程数字孪生和虚拟制造；其次是制造过程智能自主调控，即依托信息物理系统，主动感知生产运行状况的变化，自适应优化调控生产过程的操作模式，实现质量、效益和能耗等运行指标的多目标优化；第三是生产要素智能优化配置，即针对全球化的市场供需，基于工业互联网和数字孪生系统，自主学习和主动响应，实现产业链供应链协同管控和生产计划与调度的智能决策；第四是企业安全环保智能管控，即通过泛在感知、风险智能预警和人机共融决策等实现开放环境下制造全生命周期安全管控、环境足迹监控、风险溯源分析与事故应急处置；第五是生产装备智能运维服务，即通过数字化与可视化技术，融合机理、专家知识和人工智能，实现设备的预测性维护与全生命周期管理，提高资产运行效能、降低运维成本；第六是产业链供应链协同优化，通过工业互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，有效协同和深度赋能产业链上下游企业，实现制造过程资源、能源优化配置及综合效益最大化；第七是新材料创制，即AIforScience。开展基于人工智能的新材料创制，一是材料设计，借助AI技术（如机器学习等）学习微观结构与宏观性能关系。根据产品性能和人工经验，优化基础模型，寻找更优的工程设计参数。二是材料制造，通过AI质量监督与自动化相结合，自适应调整过程生产参数，确保制造过程安全、稳定和产品质量一致性。三是材料应用。开展客户需求驱动的新产品迭代将带来可观的经济效益，并推动相关领域的高质量发展。

最后，做一个总结：应用人工智能+，通过数字经济与制造实体深度融合为传统产业装上赋能高质量发展的产业大脑，将数字经济向制造实体的研发、生产、销售、流通等环节渗透和深度融合，创新制造业的生产方式、制造流程和商业模式。人工智能将为产业新赛道注入新动能，夯实现代化产业体系基底，着力提升产业链供应链韧性和安全水平，打造制造业高端化、智能化、绿色化发展新格局。