第二届人工智能赋能工业软件暑期学校|Day 2:从仿真之“准”到开发之“快”,AI贯通全程

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6月23日，中国科学技术大学苏州高等研究院第二届人工智能赋能工业软件暑期学校进入第二天，学员们早早落座，迎接又一轮知识盛宴。当AI深度融入工业软件，研发逻辑正被重写——今日课程，恰为这一命题而来。

现场直击

专题报告一：智绘网络新思路

上午九点，来自大连理工大学的斯杭教授带来了题为《人工智能驱动的网格生成：方法、挑战与展望》的专题报告。网格生成被形象地称为CAE物理仿真的“第一公里”，其质量直接关系到仿真结果的精度与计算效率。斯老师从传统网格生成方法的基本原理出发，系统梳理了其发展脉络，并重点展示了AI技术如何通过数据驱动与物理信息深度融合，实现从几何模型到计算网格的自动化映射过程，显著减少对人工经验与反复调试的依赖。

整场报告持续三个小时，内容丰富、理论密度极高，学员们始终专注聆听，认真记录。在提问环节，大家围绕斯老师所讲的自动化映射鲁棒性、物理约束嵌入方式、训练数据构建策略等具体问题踊跃提问，接连抛出多个兼具深度与实操性的专业问题，现场互动频繁、讨论深入。斯老师对每一个问题都给予细致而严谨的回应，不仅进一步延展了报告内容，也让在座学员对AI驱动网格生成的前沿动态有了更立体、更具体的理解。整场报告在浓厚的学习氛围中圆满结束，不少学员会后仍意犹未尽，继续围绕相关话题展开延伸交流。

上午的课程解决了仿真“算得准”的基石问题，下午的分享则直面试开发者“写得快”的现实命题——从网格生成的物理世界，走向AI编程的代码世界。

专题报告二：AI编程新范式

下午两点，三位来自苏州人工智能实验室的技术专家接力登台，带来兼具启发性与实操性的专题分享。宋天一以AI发展历程为切入点，清晰梳理了从符号主义、机器学习到深度学习与大模型的三次浪潮，帮助学员建立起对AI技术演进的宏观认知框架。在此基础上，陈昊羽聚焦开发者最关心的话题——如何用AI写代码，以及如何把AI这个“编程助手”用得更好。他结合Vibe Coding这一新兴理念，指出当前AI辅助编程已从简单的代码补全升级为理解自然语言描述、自动生成模块化代码的全新范式。最后，沈佳艺聚焦工业场景，分享了多个企业真实场景中的落地案例，剖析了从原型验证到生产部署过程中面临的数据质量、实时性要求与工程化挑战，给出了切实可行的实施建议。

三位专家分享层层递进，学员专注记录，互动环节提问踊跃，三位逐一细致回应，讨论深入，会后仍有多人继续追问，反响热烈。