AI4E工业人工智能创新论坛在常州圆满落幕

近日，由常州人工智能产业赋能中心主办的AI for Engineering（AI4E）工业人工智能创新论坛——常州站顺利落幕。本次大会重点探讨工业人工智能与工程设计的深度结合，邀请工程设计、化工研发、CAE仿真、结构优化、场景数智化等行业领军企业的代表，就AI智能体、大模型在工程场景中的实际应用进行主题演讲，并通过圆桌讨论共同展望AI大模型引领设计变革的未来，为常州制造业的智能化升级注入了强劲动力。

作为常州市“人工智能+制造”三年行动方案的重要实施载体，常州人工智能产业赋能中心由市工信局牵头，依托常州“1028”产业体系，致力于服务创新创业主体并推动产业数智化转型。该中心整合算力、模型及高质量数据集等核心资源，构建了技术交流、产业对接和成果转化的专业平台。本次AI4E论坛落地常州，精准对接高端装备、新能源及化工等优势产业的升级需求，聚焦设计、仿真和研发创新，推动AI技术深入工业研发流程，助力制造业实现高质量发展。

参会代表合影留念

主题演讲：多领域探索AI赋能工程创新路径

会上，五位行业领军企业的代表结合自身的技术实践和产业落地经验，从不同细分领域分享了人工智能推动工程研发创新的方法与成果。

品览（杭州）科技有限公司董事长李一帆发表了题为《训练智能体时代的AI总工》的主题演讲。他指出，随着大模型和智能体技术的飞速发展，工程设计正从“工具辅助”迈向“智能体协同”的新阶段。通过将垂直行业知识、多维度工程数据与大模型深度融合，可以打造具备专业素养的“AI物理工程师”，覆盖从需求拆解、方案生成到细节优化的完整研发链路，以人机协同模式重构工作流，全面推动研发设计的智能化升级。

李一帆正在进行主题演讲

分子动力（北京）科技有限公司创始人过钰梁分享了题为《AI4CHEM设计-合成-产业落地全链条实践》的主题内容，聚焦人工智能在化学研发中的全链路创新。他系统梳理了从分子结构智能设计、虚拟筛选到实验合成路径规划及产业落地的完整AI解决方案。过钰梁指出，传统化工研发面临周期长、试错成本高的问题，AI技术的应用正在重塑研发范式，通过打通“设计—合成—转化”全链条，有效缩短周期并降低成本，探索出提升研发效率的新模式。

过钰梁正在进行主题演讲

神工坊（安徽）智能科技有限责任公司CEO任虎以《超智融合数值引擎：构建“数值试验API+应用生成Agent”CAE新生态》为题，介绍了AI与CAE仿真结合的实践成果。他提出，通过搭建统一的数值试验API平台和应用生成智能体技术，可以重构传统仿真流程，构建新的产业生态。依托超算和AI智能体的协同，数值仿真将突破效率瓶颈，大幅提升复杂问题的求解速度和设计优化效率，为航空航天、新能源和船舶等领域的高端装备研发提供更强支撑。

任虎正在进行主题演讲

树优（宁波）科技有限公司CEO赖宇阳分享了《树优UniXDE物理仿真和结构轻量化设计AI智能体》的报告，讲解了基于物理仿真与AI智能体的结构设计创新方法。他基于自主研发的UniXDE平台指出，结合AI智能体技术与多物理场仿真及多目标优化算法，可实现结构轻量化和性能优化的协同，在保证可靠性的同时最大化材料效率。该方案已在航空航天、新能源汽车和高端装备领域应用，有效提升了制造业的设计研发效率。

赖宇阳正在进行主题演讲

北京德塔精要信息技术有限公司创始人冯晋阳以《从场景数智化到场景智能体的范式跃迁》为题，梳理了工业场景智能化的演进趋势。他指出，工业智能化经历了数字化改造和数据驱动优化阶段，目前正加速向智能体自主决策阶段跃迁。场景智能体能基于实时数据与行业知识自主完成分析、判断和执行，是AI推动产业升级的核心载体，未来将催生更多自主化的工业应用。

冯晋阳正在进行主题演讲

圆桌讨论：共同探讨AI大模型与设计变革的未来

主题演讲结束后，五位嘉宾围绕“AI大模型与设计变革的未来”展开了圆桌讨论。他们从技术演进、产业落地、人才培养和生态构建等角度切入，深入探讨了AI大模型带来的机遇与挑战，就智能体能力边界、数据治理、大模型训练和产学研合作等话题进行了充分交流。

圆桌论坛现场与嘉宾交流

本次AI4E工业人工智能创新论坛——常州站的圆满落幕，为技术供给方与产业需求方搭建了高效的交流桥梁。作为主办方，常州人工智能产业赋能中心将继续聚焦常州市“人工智能+制造”三年行动目标，汇聚优质AI资源，常态化举办专业论坛和对接活动，推动更多工业AI成果落地转化，助力常州打造“人工智能+制造”产业高地，为长三角工业数字化和智能化转型注入持续动力。