当“十五五”开局之年的春天与一场聚焦新质生产力的盛会相遇，中国自动化与人工智能领域的创新者站在了聚光灯下。

在这场以“承六十五载初心，拓新质发展格局”为主题的大会上，一群科学家和工程师携一批科研项目亮相，诉说着用十年甚至更长时间书写的创新故事。他们以不同的方式回答着同一个时代主题：让科技创新真正成为驱动高质量发展的核心引擎。

十四年坚守 让3D打印从“金贵”走向“普惠”

2009年，来自中国科学院自动化研究所的沈震博士毕业时，并没有想到自己会与3D打印结下如此深厚的缘分。

“那时候我学的是系统工程方向，做的都是在别人已有的系统上做一些改进。”沈震回忆道。转机出现在2012年。彼时，3D打印在美国正掀起第一波热潮，他的团队负责人，中国自动化学会会士、监事长，中国科学院自动化研究所研究员王飞跃敏锐地捕捉到了这一趋势。“王老师看准了这个方向，指引我们朝着3D打印发展。”

一次赴美的实地考察，彻底改变了团队的轨迹。“我们发现，美国当时采用的3D打印技术，我们完全可以做。”沈震说，“一方面是制造技术本身，另一方面是图形图像和算法，这些我们都有积累。”回国后，团队下定决心，做一种高精度的光固化3D打印技术。

这条路一走就是十四年。

真正的挑战，并非来自技术本身，而是来自技术走向应用时必须跨越的两道坎。

第一道坎，是从树脂打印转向陶瓷打印。2014年至2015年间，团队将重心转向陶瓷材料的3D打印。陶瓷打印的原理是将光敏树脂与陶瓷粉混合，通过紫外线照射使其固化，再经烧结成型。但这个过程极易产生缺陷和裂纹。“想要它稳定运行，非常困难。”沈震说。团队最终找到了突破口——用数据驱动的方式取代传统经验模式。“我们把基于深度学习的算法真正用上了，在国际知名期刊发表了论文，申请了专利，而且这个专利在美国也获得了授权。”

第二道坎，是实现大幅面陶瓷打印的稳定成型。这需要将视觉检测、算法优化和结构设计三方面结合。突破之后，这项技术为航空航天领域带来了新的可能。“原先加工碳化硅反射镜，都是用金刚石雕刻，成本高、周期长。我们通过层层叠加的方式，不受形状限制，效率大幅提升。”

“十五五”规划强调高端制造与绿色制造的协同发展，智能增材制造正是这两大目标的重要交汇点。

沈震的项目围绕增材制造“控形控性”这一核心难题，提出了基于深度神经网络的误差预测与补偿方法，通过算法即可提升3D打印的精度；提出基于深度学习的自检测与自诊断方法，确保制件质量。这项成果有力推动我国陶瓷制造业向高端发展。

在精密铸造领域应用时，这项技术能够缩短流程、减少能源浪费、提升生产效率，直接支撑绿色制造的发展。团队研发的高精度陶瓷3D打印装备，已在碳化硅反射镜、航空发动机叶片等关键部件制造中得到应用验证，各项指标达到国际先进水平。

在沈震看来，人工智能和增材制造的结合是重要的增长点。“在增材制造领域，我们长期扮演的都是追赶者的角色。随着AI的发展，增材制造向数字化、网络化、智能化转变，在这一变革浪潮中，我们通过自主研发，有望达到国际领先水准。”

他提出了“社会制造”的概念——让3D打印从小批量、多批次的个性化定制，走向全自动、低成本的大众化制造。

“未来，每个人都可以灵光一闪，有了一个想法，拍张照片发出去，后端就可以全自动制造。”沈震描述道，“打印牙齿、打印骨骼植入物，每个病人照着样，全都能自动化打印，不需要大量手工劳动，而且不必是专业人士。”

在他看来，实现这一愿景的关键路径有两条：一是突破核心装备与关键材料的自主可控；二是人工智能与增材制造的紧密结合。“当前3D打印往往是独立工作的设备，未来我们想把它变成无人化的网联装备，自主响应制造需求。同时，通过AI技术实现工艺自动寻优，大幅提升研发效率，实现按需设计、按需生产。”

沈震表示：“我们已经做了十来年，争取在未来再做五到十年，把这个技术的规模化应用在一些重要场合真正做下来。”

虚实协同 让智能从“静态”走向“动态”

与沈震不同，北京交通大学的张慧所从事的是基础理论研究。她获奖的“平行图像”项目，根植于一个更具哲学意味的理论框架。张慧在接受采访时的开场白，带着学者的谦逊。她特别感谢了自己的博士生导师王飞跃。

2004年，王飞跃提出平行系统理论，该理论由人工社会、计算实验和平行执行三部分组成。这一理论源自他1994年提出的“影子系统”概念，核心是：如何通过虚拟模拟和实验分析，来解决现实世界中的复杂系统问题。

张慧所做的，是将这套理论拓展到视觉智能场景。“平行图像把传统的以数据驱动为主的视觉智能范式，拓展为知识驱动与数据驱动融合、虚实协同演化的新型技术框架，形成了‘数据—模型—决策’的闭环。”

面向“十五五”期间人工智能在智慧城市、公共安全等复杂场景中的应用需求，这一理论从三个层面提供关键支撑。

在数据层面，通过平行数据生成与长尾样本补全，缓解极端场景与稀缺事件数据不足的问题。“让系统覆盖更多低频但高风险的真实应用场景。”这意味着，即使是在真实世界中很少发生的危险场景，人工智能系统也能在虚拟环境中获得充分训练。

在模型层面，通过虚实协同的多模态统一表征，实现不同来源、不同模态数据的结构化对齐与融合。“这降低了‘仿真好、实用差’的风险。”大量人工智能系统在实验室环境中表现出色，一进入真实场景就“水土不服”，平行图像恰恰要解决这个问题。

在系统层面，通过多任务协同与知识引导的自适应推理，让人工智能系统在动态复杂环境中持续调整与优化。

知识数据双驱动的重要启示在于，人工智能不能只依赖海量数据“拟合结果”，还要把领域知识、机理规律和任务约束融入模型学习过程之中。这样不仅能够提升模型性能，更重要的是能够增强人工智能系统的可解释性、可验证性和可控性，为破解“黑箱”问题提供新的研究路径。

在“十五五”时期强化科技创新引领的背景下，这类成果对于推动人工智能与实体经济深度融合具有重要价值。一方面，它能够提升人工智能在工业制造、智慧城市、公共安全等复杂场景中的可靠应用水平；另一方面，也有助于推动行业知识沉淀为可复用的智能能力，加快人工智能从单点示范走向规模化赋能。

但最让张慧兴奋的，是“平行执行”理念为具身智能带来的新可能。

“具身智能当前一个突出的瓶颈是：智能体在特定任务、特定环境中能取得不错效果，但一旦进入开放、动态、强交互的真实物理世界，就容易迁移不稳、动作失效。”张慧说。

而平行执行的价值，恰恰在于为具身智能提供了一个“虚实双向闭环”的能力成长机制。

“真实环境中的失败经验、异常工况，可以回传到虚拟系统中进行重建与推演；虚拟系统中形成的新策略、新知识，又可以经过验证后反向部署到真实系统中。”张慧解释道，“这样具身智能就不再是一次性训练后的静态智能，而是能够在虚实交互中不断学习、不断校正、不断进化的动态智能。”

这项研究有望在智慧城市、公共安全、智能交通、先进制造、能源基础设施等重点行业率先实现技术溢出，为培育新质生产力、构建自主可控的AI技术体系提供重要支撑。

十年磨一剑 破解传统产业的“柔性”密码

青岛科技大学的李少远教授，是三人中与产业结合相对较深的一位。他领衔的项目背后是十多年的产学研协同攻关。

“这个项目的主要完成单位，历经了十多年，由三部分组成：青岛科技大学、上海交通大学（我原来的团队），以及软控公司的技术人员。”李少远介绍道。他2022年从上海交通大学调入青岛科技大学，但项目前期的理论和方法研究，早在他于上海交大工作期间就已启动。

轮胎制造是典型的传统流程工业。但李少远表示，它又比一般流程工业更复杂。“每条轮胎最终的需求都可能不同——不同车型、不同规格、不同性能要求。但大规模生产又要求从原材料到半成品都要连续化、规模化生产。”

这就是轮胎行业面临的核心矛盾：如何在大规模生产的效率和稳定性基础上，实现对个性化需求的快速响应？

“大规模生产与个性化定制不是简单对立的。”李少远说，“真正的矛盾在于，企业既要保持连续化、规模化、低成本的稳定生产，又要快速应对不同规格、不同订单的柔性切换需求。”

项目的核心突破，是把过去分散在设备、工序、产线之间的信息打通。通过协同感知，将设备状态、物料属性、能耗变化、质量指标和生产节拍实时联结；通过分布式预测控制，把依赖经验协调的多工序、多产线运行，变成可感知、可预测、可优化、可闭环执行的智能协同系统。

李少远表示，这套方案的价值，在于它提供的不是单点自动化改造，而是一条从“设备自动化”走向“全流程协同智能”的现实路径。

“我们国家的流程工业，现在已经完成了单元自动化，也就是一台装置按照某一个设定值去进行控制。现在面临的主要问题，就是各个装置之间如何去协调和协作。”李少远说。

在“十五五”规划强调“产业基础高级化、产业链现代化”的背景下，这项技术首先提升的是产业基础能力。项目形成了自主可控的生产制造资源运行优化模型库、运行优化平台和质量管控运维平台，不仅解决了现场生产中的工艺协同、质量感知和能耗优化问题，也把行业长期依赖经验调节、局部优化的模式，提升为以知识图谱、动态模型和分布式控制为支撑的工业软件能力和系统集成能力。

“它强化的不只是某一台设备，而是企业面向复杂工况组织生产、保障质量、优化能耗和稳定交付的底层能力。”李少远说。

轮胎产业面对的是多品种订单、快速交付、绿色低碳、成本控制和质量一致性的综合竞争。谁能更快切换、更稳生产、更低能耗、更好追溯，谁就更有能力进入高端市场、服务全球客户。

项目应用后在能耗降低、成型效率提升、单胎成型时间压缩以及长期稳定运行方面取得了明显成效。这说明它已经不是实验室技术，而是能够把“柔性制造能力”转化为“现实竞争力”的产业化方案。

“我们国家轮胎产业有一句话：世界轮胎看中国，中国轮胎看山东。”李少远说，山东作为全球橡胶轮胎生产基地，大量产品供应海外市场。“这对我们国家的创汇起到了非常重要的作用。”

李少远表示，这项技术对轮胎产业乃至整个流程工业的“卡脖子”问题具有突破意义。

“从与国外技术对比来看，我们每一台设备本身的技术并不落后。但从全流程的生产效益和节能减排效果来看，与国际上存在较大差距。国外的技术不可能直接卖给我们，所以这对我们国家流程工业来说，是真正的‘卡脖子’问题。”

轮胎橡胶对国家还有另一个重要作用——国防需求。“在这样一些关键的生产设备、关键的自动化控制技术上，不可能指望国外的公司为我们提供。”李少远计划将这套技术推广到更多具有“多工序耦合、复杂工况波动、多目标协同优化”特征的流程工业领域——橡胶制品、石化化工、建材、冶金等。

“先行业场景化，再技术平台化，再生态标准化。”李少远描绘了清晰的转化路径，让这套技术逐步成为传统制造业智能升级的共性支撑能力。

在他看来，“新质生产力”在制造业中的落地，不是引入几项新算法，而是让数据、知识、模型、控制和平台真正进入生产主流程，持续提升质量、效率、绿色化和供应链响应能力。

创新灵魂 在时间的维度里读懂新质生产力

三位科学家，三个不同的领域，三条不同的创新路径。

沈震用十四年时间，让3D打印从“金贵”走向“普惠”，他追求的是制造方式的民主化；张慧用理论创新，让人工智能从“静态”走向“动态”，她追求的是智能系统的可信与进化；李少远用十年磨一剑的韧劲，为传统产业找到一条从“自动化”走向“智能化”的现实路径，他追求的是生产效率与柔性响应的兼得。

他们共同回答了一个问题：新质生产力的核心驱动力究竟来自哪里？

从他们的故事中，我们可以读到几个关键词。

一是“长期主义”。 沈震从2012年进入3D打印领域，一做就是十四年；李少远的团队在流程工业领域深耕超过十年；张慧的理论研究更是建立在导师二十余年的理论积淀之上。创新从来不是灵光一闪，而是在时间维度里的持续投入与积累。

二是“需求牵引”。 沈震的陶瓷打印技术直接服务航空航天与医疗；李少远的项目源自轮胎产业的真实痛点；张慧的平行图像理论为解决智慧城市、具身智能等复杂场景提供支撑。真正的创新，从实验室走向生产线，需要始终对准国家战略需求与产业发展痛点。

三是“协同创新”。 沈震的团队在决定投入3D打印前，专程赴美考察国际先进技术；李少远的项目汇聚了高校、企业、科研院所的多方力量；张慧的理论创新根植于国际学术前沿与中国学者的原创贡献。创新的灵魂，在于开放的眼界与协同的胸怀。

“十五五”开局之年，新质生产力成为时代强音。但在这宏大叙事的背后，是无数像沈震、张慧、李少远这样的科研工作者，在实验室里、在生产线旁、在理论探索的前沿，用日复一日的坚守，为国家的科技自立自强贡献着各自的力量。

正如李少远所言：“我们积累了一支科研团队，会进一步为国家‘十五五’乃至以后的发展，提供自动化的新质生产力。”

而这，正是科研项目背后最动人的创新灵魂。（来源：中国自动化学会）