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郭旭院士：《直面挑战，加快工业软件智能化转型》
2026-11-03 11:20:50
作者：郭旭（中国科学院院士，大连理工大学教授）
工业知识叠加数字化封装形成的工业软件，能够有效放大计算能力与生产能力，最终推动全要素生产率实现提升。当前我国重大装备研发不断向技术“无人区”迈进，对正向设计能力提出了极致要求，传统工业软件的诸多问题也集中显现。传统工业软件特别是设计研发类软件的短板主要集中在四方面：一是计算效率偏低，多场耦合、多尺度分析等复杂问题求解耗时长，难以满足实时仿真与优化需求；二是建模能力不足，复杂服役环境下纯机理建模难度大、精度不足，无法支撑高端装备仿真；三是不确定性分析欠缺，难以量化多源变量带来的影响，制约可靠性设计；四是应用模式落后，多工具切换繁琐、迭代慢，高度依赖专家经验，亟需从工具驱动向智能驱动转型。
人工智能赋能工业软件已经不是一道选择题，而是行业发展的必答题。目前AI正从诸多层面重塑工业软件：智能仿真与优化设计——通过AI技术与数值计算深度融合，加速产品研发迭代；人机协同共智决策——通过AI赋能整合数据、模型、知识，使工业软件具备“自感知-自决策-自执行-自进化”能力；工业软件智能化重塑——从“人使用工具”到“人驱动智能体”，从静态固化演进至动态重构，从单点工具升级为智能系统。与此同时，人工智能赋能工业软件研发也面临着四大核心挑战：一是智能底座能力薄弱，尚无法支撑集成工业数据/知识/模型、各类软件工具以及AI技术的高度集成；二是高质量工业数据匮乏，数据孤岛、合规限制等导致的 “数据饥荒”将制约智能软件能力提升；三是核心根技术缺失，高泛化性智算仿真、低算力消耗智能计算等关键技术亟待突破；四是算法/模型可解释性差，“黑箱”封装不利于推理决策透明化，可能引发对智能工业软件的可信性关切。
对此：一是攻坚底层技术，依托元学习、Token统一化等实现CAX全链路贯通与高效计算；二是创新软件架构，打造具备自感知、自学习、自进化能力的新型智能软件；三是依托龙头企业开放场景，以实战应用牵引技术迭代；四是兼顾补短板与锻长板，攻克工业软件“卡脖子”技术的同时，积极布局AI原生工业软件、工业大模型等前沿研发。推动工业软件智能化跃迁，需要坚持体系化系统布局，在促进AI赋能全链条协同推进的同时，充分发挥我国工业场景优势，构建智能工业软件创新生态。
作者介绍：
郭旭：中国科学院院士，大连理工大学教授、博士生导师，工业装备结构分析国家重点实验室副主任，国家杰出青年基金获得者、教育部长江学者特聘教授、“万人计划”领军人才。兼任自然科学基金委创新研究群体负责人、中国力学学会副理事长、国际结构与多学科优化学会执委、国务院力学学科评议组成员、教育部教学指导委员会（力学）成员、辽宁工程科学计算与CAE软件研发协同创新中心负责人、"开放原子"开源工业软件工作委员会主席。郭旭院士长期从事计算力学、结构优化和固体力学研究及自主可控CAE优化软件研发，在相关领域做出了国内外同行公认的重要贡献。研究成果成功应用于新一代载人飞船、“祝融号”火星车、大推力火箭发动机、月球车等国家重点发展装备研制；在《JMPS》《PRB》《IJNME》《CMAME》《IJSS》《Nanotechnology》等期刊上发表SCI论文60篇，SCI他引380余次。据2022年10月大连理工大学教师个人主页显示，郭旭参与发表的代表性论著共109篇，包括29篇第一作者文章。研究成果曾2次获得国家自然科学二等奖、2次获得教育部自然科学一等奖。荣获获全国创新争先奖、辽宁省自然科学一等奖、中国力学学会自然科学一等奖、中国青年科技奖、亚洲结构与多学科优化学会成就奖、国际华人计算力学学会成就奖、钱令希计算力学成就奖、徐芝纶力学奖等奖励奖项。
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