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第二届“人工智能赋能工业软件”暑期学校圆满落幕

第二届“人工智能赋能工业软件”暑期学校圆满落幕

第二届“人工智能赋能工业软件

暑期学校圆满落幕

多方联合搭建产学研交流平台 · 共探AI赋能工业软件新路径

近日,第二届在中国科学技术大学苏州高等研究院顺利举办。

本届暑期学校由苏州人工智能实验室、中国科学技术大学苏州高等研究院、中国科学技术大学数学科学学院、中国科学技术大学人工智能与数据科学学院等单位联合组织,并得到相关科研平台和势定科技等产业伙伴协同支持。为期五天的活动中,近百名来自海内外高校与工业界的学员齐聚苏州,围绕AI与工业软件融合发展开展系统学习、深度交流与实操实践,打造了一场兼具学术深度与产业价值的暑期研学活动。

暑期学校开幕式
举办背景 >>

工业软件是支撑高端制造与工程创新的核心基础,是制造业转型升级的关键支撑。当前人工智能技术加速渗透,正从底层重构工业软件的研发逻辑与应用范式。但在真实研发现场,AI的落地始终要直面一系列具体命题:仿真精度如何进一步提升、建模效率能否持续突破、代码开发怎样提效增速、工业软件如何从人工操作迈向智能协同。

本届暑期学校紧扣“AI+工业软件”核心主线,将数学方法、科学计算、工程仿真、软件开发与产业实践融入统一的课程体系,直面行业真实痛点,探索技术落地的可行路径。

课程亮点

本届暑期学校汇聚多位专家学者与产业嘉宾,打造院士领衔、产学研贯通的课程体系。

加拿大卡尔加里大学终身教授、中国工程院院士陈掌星围绕数学与人工智能模型赋能能源转型作开场报告,美国国家工程院院士、宁波东方理工大学常务副校长兼讲席教授张东晓分享科学赋能AI的工程应用前沿,美国国家工程院院士、宁波东方理工大学讲席教授兼工学部主任周明从工程技术演进视角解读数智时代创新命题,美国佐治亚州立大学数学系终身正教授李忠善从符号模式矩阵理论补充数学底层视角,大连理工大学教授斯杭聚焦AI驱动网格生成方法与挑战,中国人民大学助理研究员张瑞讲解物理驱动神经算子训练方案,苏州人工智能实验室技术专家围绕AI技术演进与工业场景落地展开分享,覆盖从底层机理到工程应用的完整链条。

产业嘉宾结合实战案例,分享工业智能体架构、研发流程重构、智慧组织转型等一线实践,推动技术与产业需求精准对接。

交流互鉴

活动全程学术氛围浓厚,互动交流贯穿始终。课堂上学员们踊跃提问,话题覆盖模型泛化能力、物理约束嵌入方式、训练数据构建、工程数据治理、软件接入规范、智能体可靠性保障等多个维度,在专题分享、现场答疑与课后交流中,不断将问题探讨引向深入。来自数学、计算机、工程软件、产业应用等不同背景的学员同堂研学,也推动了跨学科的思想碰撞与技术融合,为不同领域的知识互通搭建了桥梁。

实践育人

本届暑期学校坚持理实交融的培养理念,同步设置“仿真软件Agent接入挑战赛”等实践环节,将课堂理论与工程实战紧密结合。参赛学员需自主完成Agent与仿真软件的接入开发,实现智能体对仿真软件的驱动与任务执行,全过程覆盖工具调用、任务拆解、结果验证、工程稳定性优化等关键环节。活动期间配套设置多轮现场答疑与技术复核,导师团队针对学员的方案难点逐一指导。

携手未来

闭幕环节中,活动对在实践挑战赛中表现优异的学员进行了表彰,为本届暑期学校的研学之旅画上圆满句号。

从专题报告到实战挑战,从课堂研讨到跨界联动,本届暑期学校成功搭建起高校、科研平台与产业企业协同联动的交流平台,推动了学术资源与产业需求的深度对接。

后续,苏州人工智能实验室

将与各联合单位、产业伙伴持续深化交流

围绕人工智能、工业软件等方向

推进更多务实合作

持续搭建高水平产学研交流平台

助力复合型创新人才培养

为工业软件智能化发展注入持久动力

 AI赋能工业软件,探索仍在继续 

来源:工业赋能中心

审核:生态合作中心

校对:生态部

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