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當前，新一輪科技革命和產業變革加速發展，不斷呈現出數智賦能、綠色低碳的態勢，產業發展的底層邏輯、技術路線發生深刻變革。

人工智能（AI）與工業軟件已經成為推動現代工業生產力提升的兩大引擎，它們不僅僅是簡單的工具，更是賦予了生產力新的維度和意義，正逐漸成為新質生產力的核心驅動力，為產業升級和經濟發展注入強大動力。

然而，我國目前仍缺乏自主可控的高效、高精度模擬工業軟件。幾乎所有數值模擬仿真軟件都依賴于各類進口的商業軟件，不僅面臨著隨時被“卡脖子”的風險，而且這些商業軟件還存在著安全隱患、精度有限、算法落后、操作繁瑣、售價昂貴等諸多問題。

近年來，以大數據、云計算、數字孿生為代表的人工智能技術發展迅速，在語言處理、圖像識別和智能汽車等諸多領域取得了巨大成功，并被逐漸應用于工程和科學計算領域。

配合著工業過程產生的大數據、網絡云端動態易擴展的云計算、物理與虛擬實體動態交互的數字孿生技術，人工智能有望與工業軟件深度融合，通過在傳統工業軟件基礎上輔以基于數據驅動的建模、識別、優化等機器學習算法，構建智能化工業軟件，可以跨越式地提升傳統工業軟件性能。

智能化工業軟件具有自適應性、高效性、可靠性等優點，廣泛應用于基礎科學研究、預測性維護、生產優化、質量控制、供應鏈管理等。

在基礎科學研究方面，可以進行復雜系統的仿真和模擬，預測實驗結果和優化實驗設計，從而節省時間和成本；在預測性維護方面，可以實時監控設備的運行狀態，分析數據以預測故障，從而提前進行維護，避免停機和生產損失。

在生產優化和質量控制方面，可以優化生產參數，提高生產效率和產品質量，優化資源分配，提高生產靈活性；在供應鏈管理方面，可以分析市場數據和歷史銷售數據，預測未來的需求變化，幫助企業制定生產和采購計劃。

以基礎科學研究為例，浙江大學能源工程學院團隊針對工業軟件中傳統湍流模型無法準確反映亞網格小渦與大渦相互作用的問題，創新性采用數據驅動的機器學習方法進行建模，建立了亞網格應力與可解尺度速度導數間的關聯，提出了考慮亞網格對稱性和伽利略不變性等物理約束的數據驅動模型，被國際同行廣泛采用。

另外，還提出了基于數據驅動和機器學習的新型高效通用煤粉/生物質熱解模型和氣固曳力新模型，顯著提升傳統熱解/曳力模型精度；構建了基于卷積神經網絡-長短期記憶網絡的火焰演化預測模型，代替偏微分方程的復雜求解過程，顯著降低模型計算量；開發了結合時間卷積神經網絡的降階模型，對復雜流動進行實時預測，助力工業過程的運行優化。

上述先進的物理模型集成到團隊研發的智能化工業軟件之中，成功應用于亞臨界循環流化床燃煤鍋爐運行優化、超臨界二氧化碳鍋爐煤粉燃燒減污提效、液體發動機噴霧仿真設計及亞運會火炬燃燒優化等工程場景，創造了顯著的經濟和社會效益。

盡管智能化工業軟件為生產力提升帶來了巨大的機遇，但也面臨著一些挑戰。

第一，人工智能和工業軟件的融合需要大量的數據支持，而且數據的質量、可靠性對提升人工智能的準確性和實效性至關重要。要解決此類問題，高校、企業等研發主體可以建立專門的數據團隊，用以協調和管理數據采集、清理、存儲和分析工作；鼓勵數據開源及共享，在保證數據質量、可靠性的同時，也要確保數據的多樣性，支持更廣泛的應用場景。

第二，人工智能和工業軟件的融合需要跨領域的專業知識和技術，需要研發主體在人才培養和技術研發方面進行持續投入。研發主體可以在校企合作、人才引進、內部培訓等各方面下功夫，拓寬人才來源，提升人才層級；設立專項研發基金，鼓勵更多的創新探索和試驗。

第三，人工智能和工業軟件的融合還面臨著安全和隱私保護等方面的挑戰，需要進一步完善相關法律法規和行業標準。研發主體應投入資源建設更完備的數據保護體系，并積極參與到數據安全和隱私保護等相關法律規定、行業標準的研究和制定中，推動行業良性發展。

展望未來，人工智能算法與數值模擬方法更深度融合、發展更高精度、更高效率的復雜流動的數學建模與數值模擬方法是當下人工智能賦能工業的一個新戰場。

隨著人工智能和工業軟件技術的不斷發展和完善，它們的融合將為新質生產力提升帶來更多的機遇和可能性。未來的工廠將更加智能化、靈活化和可持續化，實現真正意義上的“智能制造”。同時，人工智能和工業軟件的融合也將促進工業結構的優化和產業升級，推動經濟社會的持續發展。