上海智造尖峰对话 跨界共绘未来制造蓝图
智能制造产业
制造业
所属地区:上海
发布日期:2025年08月29日
近日,在上海举行的高端学术研讨活动中,院士专家汇聚一堂,就推动城市迈向“智造强国”的核心议题进行了深度研讨。此次活动不仅为前沿科技与产业实践的融合提供了高端平台,也为区域创新发展与招商引资注入了强劲动能。
一、论坛聚焦新旧动能转换核心课题
本次论坛聚焦原材料工业转型升级的关键期。专家指出,石化、钢铁、有色、建材等基础工业领域正经历新旧动能迭代的深刻变革。利用新一代信息网络技术重塑生产流程、管理机制与市场开拓模式,已成为实现从规模制造向智慧制造跃升的战略支点。这要求突破传统制造范式,构建智能感知与决策体系。
二、破局“智造”需攻克四大技术高地
为破解转型瓶颈,与会技术权威提出了亟需攻克的四个核心方向:
其一,建立覆盖全产业链的实时感知网络,打通“设备-产线-企业-供应链”数据孤岛,实现全要素透明化管理。这涉及新型传感器部署、多源异构数据融合等关键基础。
其二,开发人机物协同优化系统。重点突破复杂工业场景下的自然交互技术,实现操作人员与智能设备的高效协作,推动产线自主优化与动态调整。
其三,构建基于工业大数据的决策中枢。通过机器学习解析设备、工艺、物流、市场的关联关系,支持设计研发、生产调度、物料调拨等环节的精准协同。
其四,建立产品全生命周期碳效监控体系。研发从原材料开采到终端回收的绿色追踪技术,实现环境足迹的量化评估与精准溯源,为绿色制造提供技术保障。
三、人机协同是现实推进最优路径
针对当前热议的机器替代趋势,前沿技术开发者提出了理性判断:实现复杂场景下机器全自主作业仍面临技术壁垒。在看得见的未来,高效的协作模式在于构建人机协同系统:由机器人承担高精度重复作业,人类负责策略判断与应急处理,依托5G、增强现实等实现远程即时交互。这种融合形态在精密装配、高危检测等场景已取得突破性应用。
四、构建产学研用一体化创新网络
会议特别强调协同创新机制的建设。推动高校研究机构与领军企业共建联合实验室,加速知识要素转移转化;搭建智能制造公共服务平台,为中小企业提供模拟测试、人才实训与技术转移服务;设立创新应用示范区,集中验证智能装备、柔性产线等场景解决方案。
五、人才生态链决定转型深度
专家强调,智能制造的核心竞争力最终落脚于人才结构升级。需实施复合型人才培养计划:在工程教育中融入人工智能、数据科学课程;完善产业工程师跨领域培训机制;吸引全球顶尖科研团队设立联合创新中心,形成“基础研究-技术开发-应用转化”的立体人才储备体系。
六、上海加速打造智能制造标杆场景
作为本次论坛的重要成果共识,城市正加速推动典型应用场景落地。在汽车制造领域,某整车厂通过部署工业视觉系统,实现车身焊点质量毫秒级检测;在芯片产业,采用智能控制系统提升光刻工序稳定性;在航空装备车间,数字孪生平台使产品不良率下降显著。这些实践印证了人机协作模式的巨大潜力,也为构建更具韧性的产业链提供了技术底座。
当前,全球制造业正经历深刻重组,上海作为我国产业转型升级先行区,通过此类高端对话凝聚学界产业界共识,不仅为破解“智造”关键技术难题指明方向,更为打通创新链与产业链双循环构建了战略通道。未来城市发展动力,正蕴藏于科技创新与产业变革的深层融合之中。
一、论坛聚焦新旧动能转换核心课题
本次论坛聚焦原材料工业转型升级的关键期。专家指出,石化、钢铁、有色、建材等基础工业领域正经历新旧动能迭代的深刻变革。利用新一代信息网络技术重塑生产流程、管理机制与市场开拓模式,已成为实现从规模制造向智慧制造跃升的战略支点。这要求突破传统制造范式,构建智能感知与决策体系。
二、破局“智造”需攻克四大技术高地
为破解转型瓶颈,与会技术权威提出了亟需攻克的四个核心方向:
其一,建立覆盖全产业链的实时感知网络,打通“设备-产线-企业-供应链”数据孤岛,实现全要素透明化管理。这涉及新型传感器部署、多源异构数据融合等关键基础。
其二,开发人机物协同优化系统。重点突破复杂工业场景下的自然交互技术,实现操作人员与智能设备的高效协作,推动产线自主优化与动态调整。
其三,构建基于工业大数据的决策中枢。通过机器学习解析设备、工艺、物流、市场的关联关系,支持设计研发、生产调度、物料调拨等环节的精准协同。
其四,建立产品全生命周期碳效监控体系。研发从原材料开采到终端回收的绿色追踪技术,实现环境足迹的量化评估与精准溯源,为绿色制造提供技术保障。
三、人机协同是现实推进最优路径
针对当前热议的机器替代趋势,前沿技术开发者提出了理性判断:实现复杂场景下机器全自主作业仍面临技术壁垒。在看得见的未来,高效的协作模式在于构建人机协同系统:由机器人承担高精度重复作业,人类负责策略判断与应急处理,依托5G、增强现实等实现远程即时交互。这种融合形态在精密装配、高危检测等场景已取得突破性应用。
四、构建产学研用一体化创新网络
会议特别强调协同创新机制的建设。推动高校研究机构与领军企业共建联合实验室,加速知识要素转移转化;搭建智能制造公共服务平台,为中小企业提供模拟测试、人才实训与技术转移服务;设立创新应用示范区,集中验证智能装备、柔性产线等场景解决方案。
五、人才生态链决定转型深度
专家强调,智能制造的核心竞争力最终落脚于人才结构升级。需实施复合型人才培养计划:在工程教育中融入人工智能、数据科学课程;完善产业工程师跨领域培训机制;吸引全球顶尖科研团队设立联合创新中心,形成“基础研究-技术开发-应用转化”的立体人才储备体系。
六、上海加速打造智能制造标杆场景
作为本次论坛的重要成果共识,城市正加速推动典型应用场景落地。在汽车制造领域,某整车厂通过部署工业视觉系统,实现车身焊点质量毫秒级检测;在芯片产业,采用智能控制系统提升光刻工序稳定性;在航空装备车间,数字孪生平台使产品不良率下降显著。这些实践印证了人机协作模式的巨大潜力,也为构建更具韧性的产业链提供了技术底座。
当前,全球制造业正经历深刻重组,上海作为我国产业转型升级先行区,通过此类高端对话凝聚学界产业界共识,不仅为破解“智造”关键技术难题指明方向,更为打通创新链与产业链双循环构建了战略通道。未来城市发展动力,正蕴藏于科技创新与产业变革的深层融合之中。
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