聚焦装备智能工程新范式 专家研讨双路径实现、多行业探索
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中新网北京7月31日电 题：聚焦装备智能工程新范式 专家研讨双路径实现、多行业探索
记者 张素
随着人工智能(AI)从数字空间走向物理世界，装备正在从传统的感知、通信、控制等信息域与机械、电气、流体等物理域综合的系统，演进为融合感知、判断、决策和执行的智能信息物理系统。
“具身智能需要将智能算法与物理实体、任务环境深度融合，对装备建模、数据生成、训练验证及系统集成提出了新的工程需求。”华中科技大学机械科学与工程学院教授陈学东近日在一场会议上说。
以“智能体时代的装备系统工程”为主题，“装备智能工程与数智化生态技术研讨会2026”近日举行。与会专家探讨人工智能与工业软件、系统工程方法及行业知识融合创新的路径，旨在共同探索装备智能工程新范式。
具身智能催生装备工程新需求
专家认为，具身智能的发展不只是算法问题，而是涉及装备本体、环境、数据、训练和验证的系统工程问题，这为装备智能工程提出新的研发需求。
陈学东在作报告时系统介绍了具身智能从传统机器人智能化向数据驱动、模型驱动智能体演进的发展趋势，并重点分析视觉语言动作模型、世界模型等关键技术。
工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会主任委员、开放原子开源基金会理事长谢少锋表示，推动人形机器人与具身智能产业规模化、高质量发展，需要强化应用场景牵引，夯实高质量数据基础，深化开源协同，加快标准体系建设，为相关技术从研发验证走向工程化、产业化应用提供系统支撑。
“大模型在文本、图像、语音等数字空间任务取得显著成效，但进入机器人、无人装备等工业装备系统研制时，面临确定性、精确性、安全性和可靠性等问题，基于物理AI的具身智能是解决方案。”同元软控董事长周凡利在会上说。
形成装备智能工程双路径布局
在与会专家看来，装备工程智能体与基于物理AI的具身智能，将推动“装备数字工程”发展为“装备智能工程”。
“随着大模型和智能体技术快速发展，AI正在从信息辅助走向自主执行，推动工程研发范式系统性变化。”同元软控总经理刘奇说，需要构建以工程智能体驱动的新型研发体系，形成由模型表征体系、知识库与大模型底座、工程智能体以及AI原生工业软件组成的新范式。
面向智能体时代装备研发智能化升级需求，已形成MWORKS EI(具身智能装备研发环境)与MWORKS AI(智能体驱动的装备系统工程)两条核心路径。
其中，前者面向具身智能装备，贯通本体—感知与环境建模、合成数据生成、综合仿真训练、系统仿真验证及部署应用；后者以装备工程智能体为核心，推动智能能力进入需求、设计、建模、仿真与验证流程。
有评论认为，两条路径协同支撑装备智能工程的能力布局与落地实现。中国计算机学会副秘书长束庆山表示，见证上述坚持自主创新取得的发展成果，学会将携手产业伙伴助力装备制造业智能化转型与科技创新发展。
夯实装备智能工程人才根基
装备智能工程的发展，需要与之匹配的人才培养体系和产学研协同机制。
中国高等教育学会校际合作研究分会理事长沈毅表示，面向物理AI、具身智能等新方向，未来工程人才既要掌握扎实的专业知识和系统工程方法，也要具备运用智能化工具开展设计、建模、仿真与验证的能力。
结合MWORKS工业软件教育生态建设等实践，沈毅提出应通过校企协同、产教融合，推动课程、教材、科研与产业应用贯通，培养兼具工程基础、智能化素养和创新实践能力的复合型人才，为智能装备和高端产业发展提供持续支撑。
据介绍，MWORKS数智生态已连接超过35万用户、848所高校、1300余家企业和逾5000名开发者，支撑2000余门课程建设，出版教材26本，并持续沉淀模型、代码、案例、工具和创新作品等多类资源。
研讨会主办方表示，将重点推进课程教材建设、师资与人才培养、生态成果推广应用及装备智能工程共建，进一步汇聚高校、开发者与产业伙伴力量，共建面向智能时代的工业数智化生态。(完)
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这种“杂交”带来的最直接后果就是两种系统不兼容，且由于涉及底层冲突，解决起来很困难，进一步造成工期延误、成本增加、开通后故障不断等一系列问题。
