以下是中科信息智能制造首席研究员、中国科学院大学博导 杨凡在第六届国际科创节暨数智中国领航者峰会的精彩讲话，由云现场整理。

尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家上午好。很荣幸在新年伊始受组委会的邀请到北京参加这次的国际科创节，今天的主题是为大家分享整个在智能制造和未来工厂领域的话题。

    大家知道，在过去的2025年随着整个全球的经济放缓，制造业的结构升级受到了很大挑战。在这个同时，随着整个AI的发展也带来了很多的机遇，系统变革带来的很多的机遇。在过去刚刚进行的2026，我们被称为科技春晚的CES展上，物理AI成为了最热的关键词。在整个AI不再只是为画画或者问答领域去做输出的时候，怎么从虚拟世界走向现实的工厂，我们认为未来工厂就是最好的实践场景。

    接下来，我就在以下三个方面为大家分享中科信息在这个领域做过的一些探索和实践。

    首先介绍一下我们企业的背景。中科信息是一家诞生于中国科学院的高科技上市企业，最早它是整个西南地区唯一一家数学和计算的研究机构。2001年的时候，整体转制，经过十余年的奋斗和积累，于2017年在深交所成功上市，也成为了整个国内首家整体上市的科研机构。

    我们作为国立转制而来的科研机构，一直秉承产学研的发展模式。在科技创新、基础研究、人才培养方面都是协同发展的，至今在整个科学院体系还承担着研究生培养的工作。在这个基础上，随着上市的机遇，我们也得到了快速的发展。上市以来借助整个科学院，以我们中心打造人工智能产业集权的契机我们也得到了快速发展，最高的市值曾经一度突破了170个亿，也成为了国内AI领域的领军企业。

    接下来，我就为大家在整个基础研究还有技术创新，以及实践这几个领域为大家做一些报告。

    在基础研究领域，这几年随着AI技术的蓬勃发展，我们的主要研究领域，集中在工业多模态数据的融合和高可信的输出技术领域。通过各级科学院和各级课题的支持，我们集中研究工业大模型场景的泛化与跨任务领域的学习课题攻关和技术的突破，为我们整个智能制造底座提供底层的基础研究和算法支持。

    在这个基础上，我们认为要实现未来的智能工厂，我们一定要把引擎给植入到平台里面来。所以说我们在整个平台领域，这几年也是重点基于自研大模型和自主可控架构的基础上打造了自主可控的工业智能体平台，说简单一点，就是把我们整个中科信息在这么多年服务制造业的经验，和我们的AI智能体，以它为中心，把我们的这些服务制造业的经验和平台融合起来，不仅是把IT和OT进行深度融合，同时也借助AI和物理AI的发力，把整个AI场景真实的落地到整个智能制造的场景里面去，让整个算力和模型发挥它的作用。

    在这个基础上，我们认为未来工厂的建设必须要具备两个能力。第一个能力，智能装备的定制能力，这里面包括仪器装备和硬件。我们也做了很多的探索，不管从基础的智能硬件，还是从我们面向行业的这些物理检测设备，我们都已经具备了装备的定制能力，能够输出未来工厂的智能装备定制。

    另外，前面有的专家和企业家也分享了，其实AI能力的拓展，刚才冰山的效应。实际上AI的赋能必须和软件工程结合起来，没有软件的赋能，AI的大脑是没有办法在工业应用里面落地的。我们也结合多年的行业经验和数据的积累，把这些平台和这些应用都结合起来，能够快速的为我们整个工业应用的落地进行赋能。

    同时，在这个引擎的加持下，我们也可以把整个AI的软件生成转移到下一代的智能化生成层面，让很多场景可以在算力的加持下进行及时生成，改变整个工业软件的形态。

    基于以上能力，我们也做了很多相关的实践。比如说在视觉智能领域，我们是国内第一个做机器视觉在特种行业应用的企业。今天在座的各位，你们使用的每一张人民币，在制造过程中的每一道工序都经过了我们的视觉智能的检测系统。不仅为国家实现了国产替代，同时也为国家节约了16个亿以上的人民币外汇，也为我们整个自主可控事业的发展提供了根基，同时这几年也做了很多的向国外的出口。在这个基础上，我们还把相关的视觉智能实践推广到了卡片检测、玻璃检测，以及电池、晶圆、光伏检测的领域，而且也受到了国家相关的认可和报道，也为国家的智能制造升级做出了我们自主化的贡献。

    在整个轨道交通领域，我们自主研发的高铁系统受电工实时监控系统，已经成为未来四五年高铁核心关键技术的核心配件，这是我们在视觉智能领域的核心的实践。另外一块就是在未来工厂，或者叫做智能工厂里面的实践，我们通过自主开发的EIOT的平台，能够快速实现整个工业大数据的架构，实现整个数字车间的一体化平台，来推动整个生产要素的优化配置。举几个例子，比如说质量领域，我们可以通过在线检测的先进技术，把它推广到工业质量大数据的平台领域，能够实现从质检到工艺闭环的全流程实践落地。

    除了在质量领域以外，我们还在工艺、设备、仓储研发，都有我们一系列的落地场景。比如说我们刚刚完成验收的某个行业的技术中性项目，我们首次实现了把数字化研发，从以前的传统流程驱动或者说过程驱动，转化成了模型驱动，让整个知识和模型来驱动研发和制造的全过程。

    除了研发以外，我们现在也同样把数字引擎或者说孪生引擎应用到智能工厂的建设里面去。经过我们的模型，很多理论的设计在我们的模型上跑一跑，就可以到工厂里面实践落地，精确率非常高，可以进行模拟的事前的生产和排产。包括精准的仓储管理、养护，以及设备的智能预测，都是有着很多的丰富的应用场景落地。

    最后，在未来比较热的“双碳”领域，我们也正在研发下一代的“AI+双碳”平台，助力汽车锂电等企业实现碳数据的透明化，减排路径的清晰化及供应链协同化，共同构筑绿色高质量发展的未来工厂。

    以上就是我今天的分享，也期待大家能够有线下更多的交流机会，谢谢大家。