加快打造“AI+装备制造业”应用示范

中国中车已有百年发展历史，是全球规模领先、品种齐全、技术一流的轨道交通装备供应商，也是我国清洁能源装备重要骨干企业，构建了轨道交通装备和清洁能源装备“双赛道双集群”的产业发展格局。

当前“人工智能+”行动深入推进，工业人工智能正是核心主战场之一。中车紧密结合装备制造业特点和自身整体优势，全力以赴打造“AI+装备制造业”标杆。

工业人工智能的主要挑战集中在“数据低质、场景定制、模型黑盒、人才稀缺”等方面，对于这些问题，中国中车正在深度聚焦、攻坚突破。为此，中国中车系统谋划了“14468”的人工智能发展蓝图，围绕“以‘人工智能+’培育新质生产力，推动中车高质量发展”1条主线，锚定“成为系统解决方案的领航者；人工数智产业链的核心建设者；赋能新型工业化的驱动者；新质生产力的引领者”4大愿景和“轨交产业转型升级；战新产业发展壮大；数智产业培育成功；智慧企业数智转型”4大目标，统筹建设“场景牵引、解决方案、智能产品、核心技术、服务平台、基础设施”6层架构，奋力攻坚“设计实施方案、研发智能产品、突破核心技术、搭建服务平台、建基础设施、建设智慧中车、打造产业生态、加强协同保障”8项任务，加快探索“人工智能+装备制造业”道路。

在“14468”基础上，中国中车围绕业务全流程、管理全覆盖、客户全周期、产业全领域、行业全生态，端到端贯穿装备制造业产业链、供应链和创新链，构建了中车五高五全的“斫轮”行业大模型体系。

中国中车聚焦制造业核心价值流，重点打造“研发设计”“生产制造”“运维服务”3大领域13个制造业核心流程场景，构建工业人工智能赋能平台，加快先行先试，形成示范带动效应。

面向研发设计，在城轨车辆外观造型与工业设计、图样审查规则生成、牵引系统温度场仿真和高速动车组空气动力学智能化仿真等场景中取得了系列突破。

面向生产制造，试点建设了产线作业流模拟分析、工业缺陷检测、生产安全智能管控等多个场景，有效缩短了生产试制周期，降低生产制造成本，提升生产安全水平。

面向运维服务，结合轨道交通装备全生命周期数据优势，在安全行车监测、高铁、机车、地铁及其核心部件健康管理、故障检测等场景中取得阶段性进展，正按计划有序达成预期目标。

在场景建设过程中，中车不断探索优化，主要进行了四大创新实践。第一，构建了通专融合的智算架构。针对工业场景复杂性、多样性特点，一是大小模型融合应用。实现通用大模型和工业专业小模型的优势互补，满足工业高精度、高可靠要求。二是多模并存混合调用。推动多家闭源模型解耦适配，同一平台按需调度、能力互补，实现能力最大化。三是供给需求全栈贯通。推动人工智能技术供给侧和应用场景需求垂直贯通，循环迭代，互促提升。四是云边协同集成创新。打通云端训练-轻量封装-边端部署的全链路径。

第二，探索了业智一体的价值创造。在CR450福厦试验中，列车交会相对时速高达891公里，高速气流冲击直接影响列车运行的安全性、舒适性及节能环保，空气动力学是列车设计关键点。

传统空气动力学仿真为了结果精确性，面对隧道、桥梁等200多类复杂工况，需通过专业人员及专业软件建立数亿网格模型，同时耗资巨大的历史试验数据难以被有效重复利用，因此传统仿真存在计算周期长、资源消耗大等多个行业痛点，车辆定型往往耗时数月乃至数年时间，大大降低了创新效率。

以既有仿真、试验数据为基础，构建高速动车组气动载荷标准数据库，基于科学计算大模型平台，优化几何信息神经算子、傅里叶神经算子等大模型核心算法，创新性地构建了智能化仿真大模型。通过高易用低功耗模型的开发，减少人工建模，简化求解流程，实现了计算效率由24小时缩短到10 秒级，结果误差与传统仿真相当，小于8%。未来预期实现仿真周期从10秒级到秒级、结果误差小于5%的跨越式突破。进而推动高速动车组外形的智能优选和快速优化。同时，可仿真大模型框架可推广应用于风电等空气动力学相关领域。

第三，走出了落地应用的高效路径。为解决工业场景侧“最后一米”的落地难题，我们坚持“软硬一体”，部署开箱即用的软硬件集成设备，拉通云端大模型算法和边端轻量化应用的链路，推动场景侧实现“感知-分析-决策-控制”智能闭环，多措并举实现场景侧快速落地应用。

第四，推动了优势能力的平移赋能。中车依托自身实践经验和优势能力，积极为制造业转型升级赋能。在钢铁行业，基于无人驾驶、智能排程、数字孪生等技术，打破传统运输方式,采用封闭场景智慧铁路运输系统,打造了国内首套“绿色+人工智能”钢水无人化运输系统,助力钢铁行业运输流程智能化转型升级。

展望未来，机遇与挑战并存，中车将加快推动AI技术与装备制造业深度融合，扩大开放合作，加速打造战略性高价值场景，提炼可复制、可推广的经验做法，在全链赋能装备制造业人工智能发展中作出新的贡献。