近日，上海交通大學(xué)人工智能與微結(jié)構(gòu)實驗室李金金教授亮相第一財經(jīng)“財經(jīng)夜行線”，直擊工業(yè)智能化三大痛點 —— 動態(tài)數(shù)據(jù)解析困境、數(shù)據(jù)標(biāo)注難題、算力成本高企，提出以多學(xué)科交叉與專業(yè)標(biāo)注體系破局。其團隊研發(fā)的AI自控系統(tǒng)，憑借 “時間維度” 創(chuàng)新與輕量化設(shè)計，為工業(yè)生產(chǎn)從 “經(jīng)驗驅(qū)動” 轉(zhuǎn)向 “智能驅(qū)動” 提供全新路徑。

在科技創(chuàng)新浪潮奔涌的當(dāng)下，人工智能與工業(yè)化深度融合，已然成為撬動產(chǎn)業(yè)變革的核心杠桿。國內(nèi)聚焦產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)重塑、技術(shù)攻堅及供應(yīng)鏈優(yōu)化等關(guān)鍵領(lǐng)域，加速探索融合路徑，持續(xù)改寫工業(yè)生產(chǎn)版圖。

在生物發(fā)酵這一典型工業(yè)場景中，微生物代謝的動態(tài)復(fù)雜性長期困擾行業(yè)發(fā)展。傳統(tǒng)依賴固定參數(shù)與人工經(jīng)驗的生產(chǎn)模式，難以應(yīng)對生長階段差異大、代謝變化快的難題。李金金團隊研發(fā)的 “基于遷移學(xué)習(xí)和物理可解釋的小樣本AI工業(yè)自動控制系統(tǒng)”，突破性地將 “時間維度” 引入工業(yè)控制，成功實現(xiàn)發(fā)酵過程的實時預(yù)測與動態(tài)調(diào)控。企業(yè)實測數(shù)據(jù)顯示，在同等物料投入下，AI調(diào)控的實驗罐發(fā)酵水平顯著優(yōu)于傳統(tǒng)模式，且隨著生產(chǎn)數(shù)據(jù)持續(xù)反饋，系統(tǒng)生成的方案不斷優(yōu)化，逐步逼近理論產(chǎn)能上限。

深挖技術(shù)內(nèi)核，“時間維度” 成為該系統(tǒng)的核心創(chuàng)新點。在抗生素發(fā)酵等長周期生產(chǎn)環(huán)節(jié)，微生物代謝形成超高維度動態(tài)數(shù)據(jù)矩陣，傳統(tǒng)AI模型因缺乏時間變量難以解析規(guī)律。而該系統(tǒng)通過實時追蹤代謝變化，精準(zhǔn)建模并捕捉細微動態(tài)，為生產(chǎn)調(diào)控提供科學(xué)依據(jù)。同時，團隊運用遷移學(xué)習(xí)降低數(shù)據(jù)依賴，結(jié)合物理可解釋性優(yōu)化模型理解，僅需十幾張顯卡即可穩(wěn)定運行，相比傳統(tǒng)大模型大幅降低算力成本，為中小企業(yè)智能化改造掃除技術(shù)障礙。

這一創(chuàng)新系統(tǒng)的誕生，堪稱AI模型發(fā)展與工業(yè)自動化進程中的里程碑。它打破傳統(tǒng)技術(shù)思維桎梏，顯著提升AI模型的泛化能力與學(xué)習(xí)效率，同時直擊工業(yè)生產(chǎn)長期痛點，以更精準(zhǔn)的調(diào)控實現(xiàn)生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量雙提升，為各行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型樹立標(biāo)桿范式。

展望未來，人工智能將在我國工業(yè)升級中釋放巨大潛能：生產(chǎn)端實現(xiàn)質(zhì)量控制精細化與柔性生產(chǎn)；研發(fā)領(lǐng)域加速新品迭代與跨界創(chuàng)新；供應(yīng)鏈管理邁向智能預(yù)測與精準(zhǔn)配送；能源管理推動能耗優(yōu)化與綠色轉(zhuǎn)型；服務(wù)模式創(chuàng)新催生遠程運維與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺升級。

上海交大團隊的突破性成果，不僅為行業(yè)發(fā)展注入強勁動能，更標(biāo)志著人工智能從理論研究向?qū)嶋H產(chǎn)能轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵跨越，為我國工業(yè)邁向智能化、高端化筑牢技術(shù)底座。隨著技術(shù)迭代深化，人工智能與工業(yè)的深度融合，必將開創(chuàng)智能制造新紀(jì)元，驅(qū)動工業(yè)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。