当前，新一轮科技革命和产业变革加速发展，不断呈现出数智赋能、绿色低碳的态势，产业发展的底层逻辑、技术路线发生深刻变革。

人工智能（AI）与工业软件已经成为推动现代工业生产力提升的两大引擎，它们不仅仅是简单的工具，更是赋予了生产力新的维度和意义，正逐渐成为新质生产力的核心驱动力，为产业升级和经济发展注入强大动力。

然而，我国目前仍缺乏自主可控的高效、高精度模拟工业软件。几乎所有数值模拟仿真软件都依赖于各类进口的商业软件，不仅面临着随时被“卡脖子”的风险，而且这些商业软件还存在着安全隐患、精度有限、算法落后、操作繁琐、售价昂贵等诸多问题。

近年来，以大数据、云计算、数字孪生为代表的人工智能技术发展迅速，在语言处理、图像识别和智能汽车等诸多领域取得了巨大成功，并被逐渐应用于工程和科学计算领域。

配合着工业过程产生的大数据、网络云端动态易扩展的云计算、物理与虚拟实体动态交互的数字孪生技术，人工智能有望与工业软件深度融合，通过在传统工业软件基础上辅以基于数据驱动的建模、识别、优化等机器学习算法，构建智能化工业软件，可以跨越式地提升传统工业软件性能。

智能化工业软件具有自适应性、高效性、可靠性等优点，广泛应用于基础科学研究、预测性维护、生产优化、质量控制、供应链管理等。

在基础科学研究方面，可以进行复杂系统的仿真和模拟，预测实验结果和优化实验设计，从而节省时间和成本；在预测性维护方面，可以实时监控设备的运行状态，分析数据以预测故障，从而提前进行维护，避免停机和生产损失。

在生产优化和质量控制方面，可以优化生产参数，提高生产效率和产品质量，优化资源分配，提高生产灵活性；在供应链管理方面，可以分析市场数据和历史销售数据，预测未来的需求变化，帮助企业制定生产和采购计划。

以基础科学研究为例，浙江大学能源工程学院团队针对工业软件中传统湍流模型无法准确反映亚网格小涡与大涡相互作用的问题，创新性采用数据驱动的机器学习方法进行建模，建立了亚网格应力与可解尺度速度导数间的关联，提出了考虑亚网格对称性和伽利略不变性等物理约束的数据驱动模型，被国际同行广泛采用。

另外，还提出了基于数据驱动和机器学习的新型高效通用煤粉/生物质热解模型和气固曳力新模型，显著提升传统热解/曳力模型精度；构建了基于卷积神经网络-长短期记忆网络的火焰演化预测模型，代替偏微分方程的复杂求解过程，显著降低模型计算量；开发了结合时间卷积神经网络的降阶模型，对复杂流动进行实时预测，助力工业过程的运行优化。

上述先进的物理模型集成到团队研发的智能化工业软件之中，成功应用于亚临界循环流化床燃煤锅炉运行优化、超临界二氧化碳锅炉煤粉燃烧减污提效、液体发动机喷雾仿真设计及亚运会火炬燃烧优化等工程场景，创造了显著的经济和社会效益。

尽管智能化工业软件为生产力提升带来了巨大的机遇，但也面临着一些挑战。

第一，人工智能和工业软件的融合需要大量的数据支持，而且数据的质量、可靠性对提升人工智能的准确性和实效性至关重要。要解决此类问题，高校、企业等研发主体可以建立专门的数据团队，用以协调和管理数据采集、清理、存储和分析工作；鼓励数据开源及共享，在保证数据质量、可靠性的同时，也要确保数据的多样性，支持更广泛的应用场景。

第二，人工智能和工业软件的融合需要跨领域的专业知识和技术，需要研发主体在人才培养和技术研发方面进行持续投入。研发主体可以在校企合作、人才引进、内部培训等各方面下功夫，拓宽人才来源，提升人才层级；设立专项研发基金，鼓励更多的创新探索和试验。

第三，人工智能和工业软件的融合还面临着安全和隐私保护等方面的挑战，需要进一步完善相关法律法规和行业标准。研发主体应投入资源建设更完备的数据保护体系，并积极参与到数据安全和隐私保护等相关法律规定、行业标准的研究和制定中，推动行业良性发展。

展望未来，人工智能算法与数值模拟方法更深度融合、发展更高精度、更高效率的复杂流动的数学建模与数值模拟方法是当下人工智能赋能工业的一个新战场。

随着人工智能和工业软件技术的不断发展和完善，它们的融合将为新质生产力提升带来更多的机遇和可能性。未来的工厂将更加智能化、灵活化和可持续化，实现真正意义上的“智能制造”。同时，人工智能和工业软件的融合也将促进工业结构的优化和产业升级，推动经济社会的持续发展。