文章核心观点 - 上海交通大学李金金教授团队研发的AI自控系统为人工智能与工业化融合带来突破，推动工业迈向智能化、高端化，助力我国工业经济高质量发展 [3][9] 行业现状 - 国内积极探索AI与工业化结合路径，从多方向发力改写工业生产格局 [3] - 当前工业面临动态数据解析难、数据标注瓶颈、算力成本高企等难题 [1] 团队成果 - 团队研发的“基于迁移学习和物理可解释的小样本AI工业自动控制系统”，将“时间维度”引入工业控制领域，攻克生物发酵复杂动态过程的实时预测与调控难题 [3] - 企业应用该系统可动态调控参数，实时生成最优发酵方案，发酵水平明显提高，且方案会持续优化 [3] 技术创新 - 系统引入“时间维度”，突破传统局限，能实时追踪微生物代谢动态变化，精准建模，提升生产精细化管理水平 [5][6] - 运用迁移学习技术，减少对大量标注数据的依赖，结合物理可解释性，便于工程师理解和优化模型 [8] - 采用轻量化设计，仅需十几张显卡即可稳定运行，显著降低算力需求与应用成本，利于中小企业部署 [8] 成果意义 - 对AI模型而言，打破传统思维局限，提升泛化和学习能力，拓展应用场景 [8] - 对制造工业自动化来说，解决行业长期痛点，提高生产效率和产品质量，为其他行业智能化转型树立典范 [8] 未来展望 - 人工智能在我国工业化转型升级中潜力巨大，将在生产制造、研发创新、供应链管理、能源管理、服务模式创新等方面发挥作用 [8]