课程背景

当前，装备制造行业正面临研发周期长、创新瓶颈凸显、复杂性剧增等核心挑战。传统研发模式已难以适应快速变化的市场需求与产品迭代要求。人工智能技术的成熟，特别是生成式AI、知识图谱与数字孪生等前沿技术的融合，正在推动研发从“计算机辅助”向“计算机智能”的根本性转变，实现数据驱动、智能决策与虚实融合的新范式。

本课程系统梳理AI在装备研发全生命周期中的应用脉络，深度结合行业龙头实践案例，旨在帮助研发团队与管理层构建系统性认知，掌握关键技术场景与实施路径，推动企业研发体系向智能、高效与创新方向转型升级。

授课方法

讲解 + 视频案例+互动研讨 + 问题答疑 + NLP启发 + 深度观察 + 情景对话

授课对象

装备制造企业研发总监、产品经理、工程师、仿真分析师、数字化转型负责人。

课程特色

系统性强：涵盖从概论、技术、场景到实战的全链条知识。

案例驱动：深入剖析行业龙头企业的真实实践与技术细节。

注重实用：不仅讲解“是什么”，更聚焦“怎么做”，提供可落地的思路与方法。

前沿技术：覆盖生成式AI、知识图谱、数字孪生等最新应用。

课程大纲

第一章：AI赋能装备研发概论

1.1 装备研发的挑战与新范式

传统研发模式的痛点：周期长、成本高、创新难、复杂性高

AI驱动的研发新范式：数据驱动、智能决策、持续迭代、虚实融合

1.2 AI赋能研发的价值与内涵

从“计算机辅助”到“计算机智能”：CAX t AIX

核心价值：提升效率、激发创新、保障质量、优化成本

1.3 全景视图：AI在产品全生命周期的应用脉络

从概念创意、设计仿真、测试验证到生产运维的AI赋能闭环

第二章：AI技术体系与研发基础

2.1 核心AI技术概览

机器学习（ML）与深度学习（DL）：预测、分类、识别的基础

强化学习（RL）：决策与控制的优化利器

生成式AI（Generative AI）：创造与创新的引擎

知识图谱（Kn wledge Graph）：结构化知识与关联推理的核心

2.2 数据：AI研发的基石

研发数据生态：试验数据、仿真数据、运维数据、知识数据

数据治理与数据中台建设

2.3 平台与算力支撑

AI开发平台（ML ps）与研发工具链（CAX/PLM/SDM）的集成

高性能计算（HPC）与云计算的角色

第三章：AI赋能装备研发核心场景

3.1 AI赋能产品创意与需求洞察

场景：市场驱动与技术驱动的创新机会发现

技术细节：

自然语言处理（NLP）与知识图谱：分析海量专利、文献、舆情数据，构建技术全景图，智能挖掘需求与技术缺口。

生成式概念设计：基于文本描述（Text-t -Design）生成初始概念草图与方案。

3.2 AI赋能智能设计与多学科优化

场景：快速生成与优化满足多约束条件的高性能设计方案

技术细节：

生成式设计（Generative Design）：输入目标与约束（性能、重量、工艺），AI自动生成海量帕累托最优解。

代理模型（Surr gate M del）：用AI模型（如神经网络）替代高保真仿真，实现秒级性能预测与千万级设计空间的快速探索。

T PD WN设计与AI的融合：在顶层系统架构（System Architecture）参数驱动下，利用AI快速优化子系统及零部件的设计参数，保证全局最优，而非局部最优。

参数化设计：参数设计实现同族类产品共用模型，实现产品管理无纸化，开发效率提升20倍

3.3 AI驱动的数字化测试与验证

场景：加速验证流程，实现智能分析与故障预警

技术细节：

虚拟试验场与数字孪生：在仿真中复现物理测试环境，提前验证。

计算机视觉（CV）：自动识别测试影像中的裂纹、变形、流场变化等。

异常检测算法：基于传感器时序数据，实时诊断测试异常，定位故障根源。

3.4 MBD驱动的AI产品数字孪生

场景：构建与物理实体实时同步、双向交互的智能模型

技术细节：

基于模型定义（MBD）：作为数字孪生体的权威数据源。

物理信息神经网络（PINN）：将物理定律嵌入AI模型，实现高精度、快响应的仿真预测。

实时数据融合与闭环反馈：I T数据驱动孪生体演化，AI模型预测寿命并提供决策建议，反向优化产品设计。

第四章：AI赋能装备研发实战与案例精析

4.1 技术专题：知识图谱与智能设计在研发中的深度应用

知识图谱构建企业“研发大脑”：集成设计规范、标准件库、故障库、专家经验，实现智能问答、知识推荐与设计查错。

智能设计助手：基于历史设计数据训练AI模型，为新设计自动推荐材料、结构、工艺参数，提升设计效率与标准化水平。

4.2 成功企业案例深度剖析

案例一：工程机械巨头（如三一重工/徐工）—— 智能化研发平台

行业：工程机械（挖掘机、起重机）

技术细节：

强化学习（RL）用于挖掘机操控算法训练，在虚拟环境中学习最优节能作业策略。

生成式设计+拓扑优化用于轻量化动臂斗杆设计，减重15%以上。

基于数字孪生的预测性维护，通过云端AI模型分析设备数据，提前预警故障。

案例三：特斯拉（Tesla）—— 颠覆式研发模式

行业：汽车制造

技术细节：

生成式设计广泛用于零部件（如底盘件、电池包）优化。

D J 超算与虚拟仿真：构建极其逼真的虚拟世界，通过强化学习训练自动驾驶AI，完成海量边缘场景测试，构建“开发-部署-数据回收-再训练”的数据闭环。

一体化压铸技术背后的AI优化：通过AI模拟铸造过程，优化模具设计和工艺参数，减少缺陷。

4.3 圆桌讨论：如何规划与实施企业的AI赋能研发转型

战略规划、组织变革、人才团队、数据准备、实施路径建议。

张忠新

张忠新老师简介

讲师资历

人工智能AI与数字化实战领航级专家

中德数字化工作组中方专家

美国GLP数字化转型高级顾问

华为数字化转型高级顾问

世界先进制造大会嘉宾

中国智能制造大会嘉宾

上海市智改数转工作组专家

赛迪研究院外聘数字化转型专家

复旦大学数字化EDP项目讲师

浙江大学数字化EDP项目讲师

上海交大数字化EDP项目讲师

新家坡国立大学 数字化客座讲师

实践/学术背景

2015年-2020年 癸午智能数字化总监 联合创始人

2016年12月 参加中德两国数字化标制定

2016年6月—至今 复旦大学、上海交大、浙江大学 数字化EDP项目讲师

2017年1月—至今 上海智能制造数字化转型专家

2018年7月 世界先进制造大会嘉宾

2018年9月 中国青岛智能制造嘉宾

2018年—至今 中德数字化工作小组中方特聘专家（全国仅11人）

2018年—至今 美国GLP数字化转型高级顾问

2019年参与中德两国数字化《基于价值网络的数字化商业模式研究》编写工作

先后主持参与：上海蓝科电气、北京同仁堂健康、威海震宇黑灯工厂、慧创保温杯黑灯工厂、中国一汽解放工业互联网平台、茅台晶琪数字化工厂、上海华生物消黑灯工厂、海信数字化遥控器工厂、明阳包头数字化基地、华为GT2、10.8寸PAD产线、特斯拉锂电池生产线、沃尔沃大庆、成都工厂、上海大众宁波工厂工控过程安全评估，吉量白领智能工厂系统、老板电器数值化财务……等27个数字化工厂。

工作经历

合肥现代汽车 革新工程师

上海正位印刷 质量工程师

上海乔山健康器材 总经理助理

蓝泰（上海）不干胶 高级经理

上海华制咨询 运管部经理

上海慧创咨询 &癸午智能 首席技术官

赛迪研究院苏州分院 数字化事业部副总

徐工汉云工业互联网 首席技术专家

培训风格

充满激情、风趣幽默、能够吸引学员的注意力，引发学员兴趣，引导学员进行思考，注重在项目中的互动效果，严格设计过程，注重对于结果的追踪，深得客户信赖。

授课领域

数字化与AI战略、企业AI与数字化转型、数字化AI赋能制造、数字化AI赋能供应链、数字化运营、数字化工厂、低碳绿色数字化工厂……

部分数字化案例

1、上汽集团 设备AI平台/通过对历史数据挖掘借助大语言模型LLM，知识图谱，借助传振动感器、温度、红外等传感器以及超声、脉冲振动等先进工具，将上汽集团关联性故障降低87%。

2、蓝科电气AI数字化设计/通过对蓝科电气3万+的产品进行归类，设计107个数据模型，从而实现同族化产品的设计从过去4小时/件降到3分钟以内，借助智能算法实现二维图、检验图的自动生成、对客户的新品反应周期从20天降低5分钟以内

3、某轮胎上市公司/橡胶密炼是轮胎制造重要工艺，从历史数据中进行算法训练，提升该工艺的质量33%

4、某上市公司减速机轴承AI项目/减速机是工厂的核心设备，为了保证生产力，借助AI技术对以上的减速机故障数据、振动数据以及轴承供应商提供的轴承状态与振动频谱数数据，对减速机的机械故障进行预测性维护。

5、某汽车集团数字化平台/某汽集团主力车型产能生产工厂，2022年初集团提出全面战略转型，该工厂冲、焊、涂、总、电五大工艺车间将全面生产新的乘用车型，在此基础上，要 求JPH节拍翻一番，同时在老工厂产线改造中，集团提出要把该工厂打造成业界标杆、一流的汽车生产工厂

6、北京同仁堂健康智能工厂/实施1年《数字化工厂规划》，按照同仁堂健康整体规划、打造北京同仁堂工业互联网平台，实现生态化运作，打通从销售、渠道、客户、供应链的维度的数字化运作。成果：销售增长200%以上、物流成本下降30%以上，生产效率提升15%；在制品下降25%；质量不良低减15%；设备故障停机率下降25%；

部分服务过的客户

凯迪拉克金桥工厂、同仁堂、老板电器、高德红外、汉德车桥、华润新能源、广新集团、中国一重、中国一汽、青岛双星、蓝科电气、苏试试验、江森自控、延峰伟世通、徐轮橡胶、帝隆集团、许继集团、中国电网、CPIC、哈药六厂、泰格尔重工、江淮集团、江淮动力、茅台晶琪、江西铜业……