本报告基于科研背景，全面梳理了 AI 赋能工业仿真的技术路径 与实践脉络。首先探讨人工智能赋能工业仿真的必然性及其应用价 值，然后聚焦于 CAD、CAE 两大核心领域，对比分析国内外技术路 线与应用现状；在关键技术层面，解析数据驱动、物理驱动及融合 驱动这三类 AI 仿真方法的本质区别与适适用场景；通过轨道交通、 航空航天、轻工业、汽车工业及工程建筑等领域的实践案例，验证 AI 仿真的规模化应用潜力及应用前景；最后，分析 倍， 为实时监控与安全预警提供了现实基础。 人工智能为复杂场景的建模仿真提供新方案。对于多物理场耦合 （如电磁-热-力耦合）、跨尺度问题（如从微观材料特性到宏观结构 响应）等高度非线性、难以通过解析方程精确建模的复杂工程问题， AI 展现出独特优势。一方面，AI 可通过学习大量仿真数据或实验数 据，构建高维非线性映射关系，从而实现对复杂系统的高效建模与预 测。例如，索辰科技的 CAE 平台利用图神经网络（GNN）对复杂拓 输入模态方面，生成式设计可以分为文本到模型、图像到模型和 混合模态生成三个类别。文本到模型，通过大语言模型解析文本生成 参数化指令。如 Text-to-CAD1，根据自然语言描述生成 B-Rap（边界 表示）曲面，Text-to-CAD 生成的 STEP 文件可以导入任何现有的 CAD 软件并进行编辑，如图 1。图像到模型，通过人工智能方法解析图像 特征生成 CAD 文件，实现基于产品照片重建可编辑的工程模型，如 W

简单金融 成就梦想 2.4 质量基座：质量监控平台 Q-Lab 近年来，工业数字化转型正迈入“以数据为中心的业务变革”阶段，提升企业内外部 数据的采集、解析、应用，是推动企业增值竞争、实现价值全面飞跃的关键。中控基于此 推出全流程智能质量监控平台 Q-Lab，通过引入 AI 技术，构建生产过程监控、智能质量预 测、智能质量优化以及智能根因分析等主要 完整 性、预测质量结果、优化生产工艺，实现企业全流程质量的监控和管理，为推动流程工业 领域数字化转型、全方位提升数据价值创造、优化质量监控闭环注入强大动能。 Q-Lab 整合了全面汇聚、精准解析和数智融合三大核心理念。1）全面汇聚：Q-Lab 平台能够深入企业生产全流程，运用 AT、IT 和 AI 等先进技术和方法，捕捉质量数据，汇 聚全场景质量信息，构建完善的质量数据模型库。该平台包含获取模型库、处理模型库、 件，从原材料、辅料、中间体、产成 品、公用工程等每一环节的质量数据都能够被精准获取并标准化，为质量分析提供了坚实 的数据基础；2）精准解析：基于工业大数据模型分析技术，Q-Lab 平台能够深入剖析质量 数据的内在逻辑，挖掘数据背后的深层价值。通过精准解析，企业能够洞察质量问题的根 源，找到影响质量的关键因素，为质量决策和改进提供有力支撑；3）数智融合：Q-Lab 平台将 AI 技术与质量

主要包括智能检测与装配装备的组成要素、参数配置、 功能和性能要求等通用技术标准；数据接口、适配要求、集 成规范等接口与通信标准。 （4）智能物流与仓储装备标准 主要包括智能仓储、输送、分拣与拣选、装卸搬运、包 装等装备的标识解析、业务协同等通用技术标准；数据接口、 13 通信协议等接口与通信标准。 （5）增材制造装备标准 主要包括增材制造装备的工艺知识库、模型数据质量、 测试方法、检测指标、检测性能评估等通用技术标准；数据 型场景的模型、算法、知识及系统的集成、部署、应用、管 理和运维等服务应用标准。 （2）大数据标准 主要包括面向工业领域数据的分类分级、命名规则、描 述与表达、确权规则等元数据与数据字典标准；智能制造领 域各类对象的标识规则、解析规范、异构标识互操作等标识 22 标准；平台建设的要求、运维和检测评估等数据平台标准； 数据采集、分析、可视化、访问、管理等数据处理标准。 （3）云计算标准 主要包括工业云参考架构、工业云操作系统等通用要求 定个性化定制、远程运维、供应链协同等应用指南标准。 33 14. 其他 食品行业重点面向乳品饮料、酿酒、冷冻食品、罐藏食 品等领域，制定智能工厂设计、酿造灌装、工艺决策、远程 运维、标识解析等标准。农业机械、工程机械行业重点制定 大规模个性化设计、智能运维服务监测等标准。印刷行业重 点制定印刷柔性化工艺流程设计、系统间信息交互等标准。 民爆行业重点制定关键工艺装备状态监控、运维要求等标准。

软件 数据库管 理系统 操作 系统 中间 件 … 虚拟化和 容器技术 协议 感知 智能工 业设备 数控 机床 机器 人 … PLC 基 础 层 平 台 层 应 用 层 工业标识解析服务平台 工业物联网平台 工业大数据平台 工业AI平台（含工业大模型） 开发与协同平台 其他数据管理、 分析与可视化 DevOps 低代码/零代码 微服务框架及组件 容器 … … 生产制造场景 中小微等类型的企业 2-与软件产品配套，形成整体化解 决方案，提升服务能力的综合性 • 硬件产品付费 工业富联、华为、 阿里、美云智数、 格创东智、蘑菇物 联等 软 件 数据 相关 服务 标识解析 围绕数据生命周期的各个阶段提供 相关服务，将数据资产化，进而让 数据作为底层原料，为模型、场景 的深层次服务提供数据基础 • 项目定制服务收费 • API 调用收费 • 功能组件/套件的 订阅收费 美云智数 格创东智 软 件 + 硬 件 格创东智 跨 模 块 融 合 / 打 通 从战略层出发，自上而下的提供软硬组合服务 结合自身产品特性，拓展相应的硬件产品 • 以数据平台、物联网平台、标识解析平台等产品为 主，拓展数据采集网关、边缘计算网关等产品 • 以大模型服务为切入点，拓展大模型一体机 • 通过战略收购智能装备公司、与工控企业 战略合作等方式，结合自身软件产品，打 造软硬融合的解决方案

力消费量范围，以绿证作为可再 生能源电力消费量认定的基本 凭证，完善可再生能源消费数据 统计核算体系，科学实施节能目 标责任评价考核。 2022.12 《工业互联网标识解析体系“ 贯通”行动计划(2024-2026 年)》 利用标识解析体系支撑完善 企业、行业、区域等碳排放数据 计量监测、碳足迹管理、碳交易 体系，逐步提升全流程、全产业 链能源数据与碳排放数据采集 监控、智能分析和精细管理水平，

碳的高质量发展格局，高端产品保障能力大幅提高，核心竞争能力明显增强，高水平自立自强迈 出坚实步伐。����年�月��日，工信部等九部门联合印发了《石化化工行业数字化转型实施指 南》，对构建石化行业标识解析节点、数字化转型标杆工厂、�G标杆工厂、智能制造优秀场景、 智慧化工园区等都提出了具体的指标，并修订��项以上数字化转型相关标准。����年�月的《政 府工作报告》，更加明确地提出强化能源资源安 编制相应的技术标准和管理规范，建立底片数字化处理服务和底片识别服 务，实现对数字化无损检测底片智能识别、统一管理，提升相关工作的效 率和准确率。 应用大数据分析技术，建成X射线衍射图谱分析应用，基于小波变换等数 据分析方法，构建谱图解析模型及谱图识别模型，实现分子筛XRD谱图的 批量自动识别及分子筛结构参数的自动关联。 知识图谱图 像识别 智能研究院 解决方案 �� 车牌无感付是建设视频监控提供视频影像、智能油机提供加油和支付服 化定位，定位精度达亚米级，巡检作业透明化、标准化管理。 图像识别 智能巡检 解决方案 �� 对设备检维修规程、设备管理规定、产品说明书、设备图纸以及美国石油 学会API标准、国家标准、行业标准等进行解析、识别，形成设备检维修 策略大模型；对检维修策略的执行情况进行跟踪，结合设备及其部件或子 系统的运行情况，评估检维修策略的有效性；结合检维修策略大模型知识 库，以自然语言交互的方式，建立精准、可信、安全、高效、友好的语义

AJAX、工作流、事务处理  Flash 技术、Web Service  基于 J2EE 的后台业务逻辑定制  Web 平台提供了一套机制  方便业务功能的定制及开发；  页面描述语言及解析引擎；  前后台通信机制；  可兼顾高效性和高可靠性； 2）认证集成技术 本系统使用 Spring（Acegi）安全框架。它具有增强的单点登 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 集中报修模式：维修管理员负责受理并处理随机发生的属于维 护和修理范畴的运维服务事件，对其进行统一登记、统一派工和集 中监控。各业务科室根据出现的问题，进行电话报修，系统通过外 围设备技术手段自动采集电话号码，并对电话号码进行解析，自动 取出科室名称、报修地点等信息。同时系统具备自动弹屏登记、语 音实时录音存储功能。 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案

动采集数据的方式和规则。这可以包括定时任务、事件触发、API 调用等，确保数据能够自动按需获取到指定的位置。 （4）数据提取和转换：使用适当的数据提取和转换工具，读取 和解析数据源中的数据。这可以包括使用 Web 爬虫、API 调用、文 件解析等技术，将数据转化为可用的格式，便于后续处理和分析。 （5）数据验证和清洗：自动采集的数据可能会存在错误或不一 致的情况。通过设置数据验证和清洗规则，对采集到的数据进行验

跨协议接入能力 丰富的接口 从 SDK- 设备 - 平台的多层次 接 入能力，拥有丰富的 Open API 安全与隐私 经公安权威机构认证的合规 标准或认证 设备管理 生命周期 数据解析 园区智慧中枢 -loT 平 台 人脸识别 PAD 公共广播 电子周界 物联感知 电子巡更 GIS 平台支持上亿设备的连接， 服务可用性 99.99%

业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些？我国和全球工业大模型的产业 生态如何？ 针对上述问题，本书从多维度展开探讨： 聚焦创新：深度剖析工业大模型关键技术与产业机遇。 以案为鉴：解析高端装备、智能制造等领域的应用需求。 立足实践：详尽介绍工业大模型应用开发的实施路径。 前瞻布局：勾勒工业大模型标准化、生态化发展路径。 本书由北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院蔡茂林教授总策划并 46 2.5 工业大模型技术未来展望.............................................................. 47 3 工业大模型产品解析 ...................................................................... 48 3.1 工业大模型产品系统结构...... 估工业大模型在工业质量检测、对话指令理解、故障诊断分析和生产资源调度 等任务中的适用性。例如，在工业质量检测中，模型需精准识别产品缺陷，如 在电子元件生产中识别表面划痕或尺寸偏差，保障产品质量。在对话指令理解 方面，模型应准确解析复杂生产指令，例如在钢铁冶炼中，针对“根据当前温度 和炉内压力调整原料投放比例”的指令，模型需快速理解并生成具体操作步骤。 在故障诊断分析方面，模型需快速定位设备故障原因，例如在化工设备振动异