由中国科协立项支持、国际智能制造联盟主办的小型高端品牌交流活动——工业母机全生命周期数字孪生与工艺智能融合研讨会8月1日在中国科技会堂举办，20余位来自高校、科研院所及企业的一线专家围绕相关议题开展交流研讨。本次活动聚焦制造强国重大战略，深入研讨高端数控机床全生命周期数字孪生技术体系与构建方法，研判产业发展趋势，分析关键技术瓶颈，推动人工智能、数字孪生与工业母机产业深度融合。北京机床研究所原所长刘炳业、北京航空航天大学刘强教授担任执行主席，北京理工大学庄存波研究员、北京航空航天大学杜孝孝副教授担任学术秘书。

研讨会设三个主旨报告。武汉华中数控股份有限公司董事长陈吉红指出，新一代人工智能技术与数控机床的深度融合，为机床产业带来新的变革，这将是我国机床行业实现从“跟跑”到“领跑”的重大机遇。他强调应加强机床动力学建模与分析，实现机床制造前的虚拟仿真与验证，并提出智能数控系统运行需要实现自主感知、自主学习、自主决策与自主执行。上海交通大学沈彬教授作“深度强化学习驱动的加工工艺智能优化”报告，指出自主制造系统存在泛化能力、复杂长程任务处理、仿真到现实迁移、智能功能部件开发和全生命周期持续进化等五大技术难点，需要重点突破。北京航空航天大学刘艳强教授提出借助物理人工智能方法对机床进行精确数字化建模，有望实现机床关键参数的动态辨识和轨迹误差、切削力等的精确预测，为高端数控机床性能提升提供技术支撑。他建议提升机—电—控耦合建模与控制能力，从而提高数控系统性能和数字孪生模型精度。

自由交流环节，与会专家围绕工业母机数字孪生模型构建、智能数控系统发展、加工过程智能优化、数据资源利用等关键问题展开讨论，结合自身研究方向提出诸多创新观点。其中，苏州千机智能技术有限公司董事长赵建军提出构建简洁易用的智能数控系统，推动国产数控机床与系统推广应用。北京机械工业自动化研究所有限公司副总经理刘新建议建立工业母机共用模型库与技术中心，并持续更新迭代。清华大学王立平教授提出构建数控加工大模型，利用加工过程实时数据提前预测颤振并实现先验规避。与会专家还围绕工业母机数字孪生发展中的关键瓶颈及非共识问题进行了深入讨论。

会议形成一致共识，人工智能在工业母机上应用前景广阔，有望成为中国机床制造业从“跟跑”向“领跑”跨越的关键战略机遇。一是数字孪生技术对攻克工业母机本体性能瓶颈有重要价值，研究重点在于构建高效率、高精度且低成本的数字孪生模型。二是应持续跟踪智能数控领域的前沿动态，对“人工智能与工业母机”交叉方向进行持续关注支持，推动建设行业共享的机床基础数据库。三是促进产学研深度融合，加快智能数控系统、数字孪生技术和高端装备制造领域的创新成果转化。

中国科协科学技术创新部 供稿