Репортаж от Wedoany，Национальная пилотная база применения искусственного интеллекта (промышленное программное обеспечение) недавно начала строительство в Цзинане, провинция Шаньдун. Министерство промышленности и информатизации одновременно опубликовало предварительный список второй партии ключевых пилотных платформ для развития, в который вошли 111 платформ по всей стране. В области информационных технологий «Платформа для пилотных испытаний промышленного программного обеспечения» стала единственной включенной в список платформой. Она направлена на решение проблемы «последней мили» при переходе отечественного промышленного ПО от лабораторных результатов к инженерному применению, ускоряя созревание технологий за счет предоставления среды для проверки в реальных условиях и итеративного тестирования.
В настоящее время китайское промышленное ПО сталкивается с такими проблемами, как низкая зрелость продуктов, недостаточное масштабное применение и отсутствие сторонней системы технического обслуживания, что препятствует коммерциализации результатов. Заместитель директора Института программного обеспечения Национального центра исследований и обеспечения безопасности промышленной информации, а также заместитель директора «Платформы для пилотных испытаний промышленного программного обеспечения» Лю Гуйтан отметил, что платформа предоставляет услуги пилотных испытаний для промышленного ПО, находящегося на стадии разработки, ускоряя технологические прорывы и внедрение результатов за счет механизма работы «ориентация на сценарии, управление моделями, всесторонняя проверка, непрерывная итерация».
Профессор факультета механики и аэрокосмической инженерии Даляньского технологического университета, исполнительный заместитель директора Даляньского института инноваций и развития промышленного ПО Мэй Юэ указал, что пилотная платформа предлагает новый путь для решения проблемы «неудобства использования» промышленного ПО. Ее ценность заключается в восполнении недостатка данных и сценариев, ускорении накопления проверочных данных путем моделирования или подключения к реальным промышленным сценариям, сокращая разрыв между «лабораторными результатами» и «инженерной пригодностью». Платформа создает мост для трехстороннего сотрудничества между разработчиками ПО, предприятиями-пользователями и тестовыми платформами, используя данные реальных сценариев для обратного стимулирования итерации ПО. Мэй Юэ также отметил, что строительство пилотных платформ находится на начальной стадии исследований, что оставляет достаточно места для дифференцированных исследований в различных регионах и отраслях с учетом их особенностей. Поскольку существует множество видов промышленного ПО с разными требованиями к среде проверки, пилотные платформы должны обладать разнообразными возможностями.
Согласно информации, «Платформа для пилотных испытаний промышленного программного обеспечения» в основном ориентирована на потребности цифровой и интеллектуальной трансформации производства высокотехнологичного оборудования, накапливая ресурсы, такие как библиотеки сценариев применения, библиотеки моделей и библиотеки собственного ПО, оснащаясь специализированными инструментами и прикладными системами для пилотных испытаний. Она предоставляет комплексные услуги, включая проверку функциональности и производительности, проверку и усиление надежности, оценку зрелости, проверку интеграции и адаптации, а также оценку устойчивости цепочки поставок и безопасности. Платформа работает в трех направлениях: механизмы, стандарты и технологии. Она совершенствует систему защиты интеллектуальной собственности для устранения барьеров в обмене сценариями и данными, улучшает стандарты и нормы для создания единого процесса пилотных испытаний и системы оценки, а также исследует возможности применения ИИ для пилотных испытаний промышленного ПО, разрабатывая специализированные большие модели и интеллектуальные агенты для повышения эффективности итераций.
Лю Гуйтан сообщил, что в настоящее время платформа провела проверку функциональности, производительности, степени автономности и безопасности для более чем 500 программных продуктов в таких областях, как компьютерное проектирование (CAD), компьютерный инжиниринг (CAE) и автоматизация проектирования электроники (EDA), используемых в ключевых отраслях, включая авиацию, судостроение и электронику. Было сформировано более 40 наборов предпочтительных решений для интеграции нескольких программных продуктов, а также завершена проверка адаптации более 150 программных продуктов к основным технологическим направлениям отечественных процессоров, операционных систем и баз данных. Отечественное промышленное ПО с уровнем зрелости от 5 до 8 может быть представлено для проверки, а платформа передает обратную связь разработчикам, помогая им в итеративном улучшении.
Что касается операционной модели, платформа придерживается стратегии «сначала привлечь внимание, затем перейти к реальным делам». На начальном этапе эксплуатации она использует методы целевого бесплатного доступа и поэтапных скидок для привлечения ключевых разработчиков ПО к проведению пилотных испытаний, создавая эталонные примеры. На более позднем этапе она опирается на дополнительные услуги, такие как техническая поддержка, продвижение результатов, консультации и обучение, для достижения рыночной самоокупаемости, одновременно взаимодействуя с соседними промышленными платформами для разделения затрат и взаимовыгодного получения доходов.
Мэй Юэ считает, что развитие промышленного ПО также требует «углубления в основы» и «внедрения ИИ» на техническом уровне. С одной стороны, необходимо устранить недостатки базовых корневых технологий, таких как ядра геометрического моделирования, движки генерации сеток и движки решателей, продолжая исследования фундаментальных математических и физических теорий и методов вычислений. С другой стороны, технология ИИ предоставляет отечественному промышленному ПО возможность «сменить путь и обогнать», создавая дифференцированные преимущества за счет оптимизации процессов проектирования, повышения уровня интеллектуализации инструментов и изучения способов усиления базовых алгоритмов. Однако внедрение ИИ должно опираться на математические и физические основы, дополненные двойным движением «данных» и «стандартов».
С точки зрения отраслевого распределения, китайское промышленное ПО уже сформировало ситуацию сосуществования множества типов центров. В ключевых городских агломерациях, таких как Пекин, Шанхай и Гуанчжоу, сосредоточены ведущие компании, такие как Huada Jiutian, Ansys Asia Pacific, Souchin и Zhongwang Software. Шаньдун, опираясь на производственные сценарии таких компаний, как Haier, Hisense и Weichai, сформировал модель развития, ориентированную на сценарии. Шэньчжэнь и Ханчжоу выбрали «ИИ + промышленное ПО» в качестве ключевого направления. Мэй Юэ подчеркнул, что региональная кластеризация является внутренним законом развития отрасли, и каждый регион должен адаптироваться к местным условиям. Например, Хунань может опираться на отрасли машиностроения и городского рельсового транспорта, а Шэньси — на потребности военной промышленности, избегая однородной конкуренции и формируя скоординированную и взаимодополняющую структуру.
