钢铁、装备等典型制造工业生产过程是一个涵盖多工序、多控制层级的大型复杂工业流程。如何通过数智赋能让制造工业生产的各环节透明化？这是全国人大代表、中国工程院院士、东北大学副校长、工业智能与系统优化国家级前沿科学中心主任和首席科学家唐立新持续研究的课题。

　　“我们通过工业智能给企业插上‘智能翅膀’。”唐立新告诉记者，“通过对结构数据、声音文本、图像视频、可视仿真等工业大数据进行系统融合与解析，实现在复杂工况下对产品质量、设备运维、生产过程进行检测和诊断，就像做‘CT’一样，根据‘扫描’结果出‘药方’，企业可以进行针对性改进，最终达到提质增效的目的。”在东北大学工业智能与系统优化国家级前沿科学中心，唐立新向记者介绍他和团队的研究成果。

　　作为全国人大代表，唐立新建议将钢铁工业和装备制造业集成在一起，构建具有东北特色优势的钢铁装备制造循环工业系统。去年，他对机械和航空等辽沈装备制造企业进行了走访、交流、研讨与合作，一方面研究如何为这些企业进行数智赋能，同时也把装备制造行业的需求带回钢铁企业，实现双向奔赴。

　　“将钢铁工业与装备制造上下游铁链协同联动，通过资源、物流、能源和信息等载体要素转换与传递，构建制造循环工业系统现代化产业体系，实现钢铁行业与区域装备制造业供需高质高效循环，促进新质生产力发展。”唐立新对记者说。

　　未来工厂什么样？唐立新认为，未来工厂将集信息化、智能化、自动化为一体。机器人在生产工序的连接环节将发挥更大作用。在搬运、供料方面，由机器人服务的生产线之间的连接会更顺畅、更自由、更及时。工人则会把更多的时间投入到创造和设计工作中。

　　未来智能汽车制造厂。（画面由AI生成）

　　人工智能大模型日新月异，人们积累知识的手段发生了重大变化，因此挖掘人类自身的能力变得十分重要。唐立新说，面对工业智能领域的变化和挑战，培养学生的设计能力、战略能力、规划能力是教育工作者义不容辞的责任。