近日，上海交通大學人工智能與微結構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)標注難題、算力成本高企，提出以多學科交叉與專業(yè)標注體系破局。其團隊研發(fā)的AI自控系統(tǒng)，憑借 “時間維度” 創(chuàng)新與輕量化設計，為工業(yè)生產(chǎn)從 “經(jīng)驗驅動” 轉向 “智能驅動” 提供全新路徑。

在科技創(chuàng)新浪潮奔涌的當下，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。國內聚焦產(chǎn)業(yè)基礎重塑、技術攻堅及供應鏈優(yōu)化等關鍵領域，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 “基于遷移學習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)酵過程的實時預測與動態(tài)調控。企業(yè)實測數(shù)據(jù)顯示，在同等物料投入下，AI調控的實驗罐發(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。

深挖技術內核，“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，精準建模并捕捉細微動態(tài)，為生產(chǎn)調控提供科學依據(jù)。同時，團隊運用遷移學習降低數(shù)據(jù)依賴，結合物理可解釋性優(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)技術思維桎梏，顯著提升AI模型的泛化能力與學習效率，同時直擊工業(yè)生產(chǎn)長期痛點，以更精準的調控實現(xiàn)生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質量雙提升，為各行業(yè)智能化轉型樹立標桿范式。

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)質量控制精細化與柔性生產(chǎn)；研發(fā)領域加速新品迭代與跨界創(chuàng)新；供應鏈管理邁向智能預測與精準配送；能源管理推動能耗優(yōu)化與綠色轉型；服務模式創(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，更標志著人工智能從理論研究向實際產(chǎn)能轉化的關鍵跨越，為我國工業(yè)邁向智能化、高端化筑牢技術底座。隨著技術迭代深化，人工智能與工業(yè)的深度融合，必將開創(chuàng)智能制造新紀元，驅動工業(yè)經(jīng)濟高質量發(fā)展。