人工智能的发展必将形成一个虚拟的数字世界，数字孪生是构建该数字世界的关键手段之一，也是联接现实与虚拟世界之间的重要桥梁。未来世界是虚实共元的世界。报告全面展示了湃睿科技在数字技术方面的探索和实践，分享了数字孪生技术助力企业在研发、生产、仓储物流、运维等全产品生命周期内实现数字化、可视化，最终实现产品智能化。报告具体展示了湃睿科技在数字化方面的研发、部署和应用规划，为我们呈现了企业在积极拥抱和投入数字化方面的努力，通过智慧园区、智能制造、智能运维、仓储物流、能源能效、应急指挥6大实际应用场景的分享，展示了研发团队在产品线的研发进展，为数字技术在仪器仪表行业中的应用提供了丰富的案例。

报告结合人工智能在汽车大批量生产制造方面的应用案例，介绍团队的技术现状，通过建立板材接触尺寸、表面、深度的物理解析模型，研发创新产品——多传感焊接质量在线监测仪和控制器。产品将点焊熔核机理和大数据相结合，形成了新型的高泛化能力的人工智能算法模型。此项成果获得省部级一等奖2项，现已在汽车、航空航天、轨道交通等重要领域应用，替代了人工逐一对焊点进行凿检的质量检测方式，真正实现了现场实时点焊质量管控。

报告从底层的深度学习模型算法出发，与在场听众共同分享生成式大语言模型背后的原理和机制，并对比点评了ChatGPT、文心一言等人工智能模型的特点。

报告先从我国煤电现状展开，基于煤电行业的产业现状和困境，陶永明团队利用人工神经网络+大数据为锅炉的非线性问题提供解决方案。第一步先将DCS系统所采集的数据进行缺失、去重、离群等处理，第二步将以上处理的一部分数据进行特征选择、归一化以及数据集分类；第三步将第二步处理后的数据作为训练集输入建立的人工神经网络进行训练，随后将第一步剩余的数据作为实际样本进行评估。该方法并成功应用于某火电厂机组。

报告分为两大部分。第一部分首先分析了美国、德国与中国的智能制造战略制订的背景，然后三个国家根据其各自不同的制造业基础制定了各自的智能制造发展战略和实现路径；第二部分主要阐述了演讲者本人对智能制造和智慧制造的认识和观点；第三部分演讲者从其本人所实施的一个案例为与会者分享了人工智能在烟草行业中烟叶松散回潮工艺中的应用。该应用的成功实施证明了演讲者的观点：“在工业智能制造里，可以通过人工智能将老师傅的经验写进控制系统，实现“暗”知识显性化。”

报告提示，人工智能对核磁共振成像的帮助巨大。报告分享了他和团队在图像采集、快速成像、病灶诊断、图像分割、提升影像质量以及影像预测等各方面的研究工作和应用案例，生动地展示了人工智能对医疗设备的赋能作用，极大地提高了核磁共振仪器的性能和功能。