中国工程院院士柴天佑：工业智能化不是简单“嫁接”AI，而是让AI更懂工业
近日，2025工业软件创新发展大会在湖南株洲成功举行。会上，中国工程院院士柴天佑发表了主题为“基于新一代信息技术的工业智能化”的演讲，为我国工业软件自主创新与智能化升级提供了重要思路。柴天佑表示，新一代信息技术驱动工业自动化与信息化向工业智能化跨越，工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，是以数字化、网络化、智能化为主要特征的新工业革命的关键基础设施。
工业智能化的核心是解决“人干不好”的问题
柴天佑指出，尽管人工智能在学术界和产业界尚无统一定义，但其核心目标在于“将人的智能行为实现自动化的复制”，从而提升人类认识世界和改造世界的能力。
在工业领域，当前的设计、管理与控制三大类软件虽已广泛应用，但关键决策仍高度依赖人工。例如，复杂工况下的产品质量判断仍需化验，生产调度与参数设定仍靠经验。一旦人为决策失误，即便软件系统再先进，也难以实现最优效果。
因此，柴天佑认为，工业智能化的出发点，应聚焦于解决“人干不好、干不了”的问题，通过人工智能与原有自动化、信息化技术的深度融合，实现感知、决策与执行的闭环优化。
柴天佑指出，传统工业软件——无论是设计、管理还是控制，仍然高度依赖人的经验判断。复杂工况下的决策多基于人工观测与化验，导致难以实现系统级优化。这种“以人决策为核心”的架构，是工业智能化必须突破的关键瓶颈。
工业人工智能的关键是让AI懂工业
当前，新一轮工业革命正由新一代信息技术驱动。人工智能、工业互联网、端边云协同架构以及元宇宙等技术，正在重构工业系统的感知、计算与决策能力。特别是工业互联网，不应仅被视为应用层工具，而应成为支撑工业智能化的新型基础设施。
在谈及未来路径时，柴天佑将当前工业体系总结为典型的“三层架构”：上层为企业资源计划（ERP）与制造计划系统（MPS），中层为控制系统，下层是加工装备与工业过程。由于各层间的决策多由人工完成，系统难以形成全局最优的局面。
“未来的方向是以开源自动化体系为基础，将三层架构压缩为两层，通过新一代软件、边缘计算和智能算法构建自适应系统。”柴天佑指出，这一思路也对应了国际标准的理念，即让控制系统具备自组织与自学习能力。
同时，柴天佑提出了“人机合作的管理与决策智能系统”新的核心结构：下层为自主感知、决策与控制系统，上层为融合计划与执行的人机协同智能体。这种架构不仅是自动化的升级，更是从“软件辅助人”到“软件与人协同”的转变。
实现这一体系，需同时具备三项核心条件：一是算法突破，工业智能化的根本在于算法创新，必须针对复杂工业过程建立新型数学模型。二是软件革新，要以智能算法驱动新一代工业软件。三是架构升级，工业互联网要从应用层走向基础设施层，成为支撑工业智能化的底座。
他强调，工业人工智能的关键不在“会用AI”，而在“让AI懂工业”。人工智能的核心算法——深度学习、强化学习和大模型技术必须与物理过程结合。“工业过程是开空间，而深度学习模型建立在闭空间中。如何让AI在开空间中实现精确推理，是决定性挑战。”
工业智能化不是简单地把AI“嫁接”
工业智能化不是简单地将AI技术“嫁接”到现有系统，而是以新一代信息技术重构工业系统的感知、决策与执行逻辑。
柴天佑强调，工业智能化的研发必须坚持“问题驱动、系统思维、机制创新”三大原则：
一是问题驱动。要从工业现场出发，聚焦那些“人做不好”的工作环节，明确智能化的具体目标与应用场景。
二是系统研发。以系统工程方法贯穿从构思、研发、运营到效能验证的全周期，实现设计、算法、控制、决策一体化。
三是机制创新。科研与产业要形成“基础研究—技术研发—工程应用—产品化”闭环，构建产学研用长期协作体系。基础研究不应仅停留在理论，而要服务于产业技术的突破。
柴天佑指出，中国在自动化、人工智能、通信等领域已具备世界领先的产业基础与人才储备，这为在新一轮工业革命中走在前列提供了现实条件，关键在于将学科方法与工业场景深度融合，通过跨学科团队共同打造智能化样板工程。
柴天佑认为，未来工业软件的竞争，不再只是“算力”和“平台”的比拼，而是算法、架构与产业场景融合能力的系统性较量。从工业自动化到工业智能化，是新一轮产业革命的核心方向。
“只有让人工智能深入到工业过程，形成可闭环、自学习、自优化的系统，工业革命的下一次跃迁才会真正到来。”柴天佑说道，新一代信息技术正驱动工业自动化与信息化向工业智能化跨越，为此要把工业智能化“从0到1”的技术研究和工程化、产品化连在一起，推动互联网、人工智能、元宇宙等新一代信息技术和工业场景紧密融合与协同，加快构建工业智能系统，助力新质生产力的发展。
作者：王洁
编辑：高珊珊
监制：刘晶
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