科技日报记者 都芃
当前，人工智能大模型技术发展迅猛，正从通用领域向工业制造等重点领域深度渗透，成为全球产业变革的重要驱动力。日前，浙江大学教授刘兴高团队在工业智能大模型领域取得系列成果，相关成果广泛应用于生物制药、医疗健康、环境安全等国计民生重点领域。
工业过程普遍具有高维、非线性、多变量强耦合等复杂特征，长期制约生产精细控制与运行优化。围绕突破上述“痛点”，刘兴高团队首次发现聚丙烯生产过程的混沌特性，开创了熔融指数高精度预报方法，将预报误差降低两个数量级，生产牌号切换时间缩短一半。在空气分离相关技术领域，团队首次发现并攻克热耦合精馏过程中的“反向响应”和“Wave现象”等国际控制难题，开发出节能效果达46.9%的优化控制方案，成功应用于多家国际龙头企业，使生产效率提升6%。
面向新能源汽车智能制造需求，团队与赛力斯问界品牌开展战略合作，首创多模态机器视觉AI平台与AI工时系统大模型，为汽车制造注入AI大脑。在环境监测场景中，团队构建起基于无人机、移动机器人的天地一体化辐射监测大模型，确保核设施和重点流域安全；研发出系列博弈优化识别新算法，纠正了经典动态优化问题中的求解错误，在无人驾驶、多机协同博弈、弱小目标识别等国际测试中保持领先，为保障环境安全提供重要技术支撑。
未来，刘兴高团队将继续对数字孪生与博弈决策大模型等进行深入研究，推动工业智能在能源低碳转型、工业互联网等重要领域发挥更大价值。
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