近日，上海交通大学人工智能与微结构实验室李金金教授亮相第一财经“财经夜行线”，直击工业智能化三大痛点 —— 动态数据解析困境、数据标注难题、算力成本高企，提出以多学科交叉与专业标注体系破局。其团队研发的AI自控系统，凭借 “时间维度” 创新与轻量化设计，为工业生产从 “经验驱动” 转向 “智能驱动” 提供全新路径。

　　在科技创新浪潮奔涌的当下，人工智能与工业化深度融合，已然成为撬动产业变革的核心杠杆。国内聚焦产业基础重塑、技术攻坚及供应链优化等关键领域，加速探索融合路径，持续改写工业生产版图。

　　在生物发酵这一典型工业场景中，微生物代谢的动态复杂性长期困扰行业发展。传统依赖固定参数与人工经验的生产模式，难以应对生长阶段差异大、代谢变化快的难题。李金金团队研发的 “基于迁移学习和物理可解释的小样本AI工业自动控制系统”，突破性地将 “时间维度” 引入工业控制，成功实现发酵过程的实时预测与动态调控。企业实测数据显示，在同等物料投入下，AI调控的实验罐发酵水平显著优于传统模式，且随着生产数据持续反馈，系统生成的方案不断优化，逐步逼近理论产能上限。

　　深挖技术内核，“时间维度” 成为该系统的核心创新点。在抗生素发酵等长周期生产环节，微生物代谢形成超高维度动态数据矩阵，传统AI模型因缺乏时间变量难以解析规律。而该系统通过实时追踪代谢变化，精准建模并捕捉细微动态，为生产调控提供科学依据。同时，团队运用迁移学习降低数据依赖，结合物理可解释性优化模型理解，仅需十几张显卡即可稳定运行，相比传统大模型大幅降低算力成本，为中小企业智能化改造扫除技术障碍。

　　这一创新系统的诞生，堪称AI模型发展与工业自动化进程中的里程碑。它打破传统技术思维桎梏，显著提升AI模型的泛化能力与学习效率，同时直击工业生产长期痛点，以更精准的调控实现生产效率与产品质量双提升，为各行业智能化转型树立标杆范式。

　　展望未来，人工智能将在我国工业升级中释放巨大潜能：生产端实现质量控制精细化与柔性生产；研发领域加速新品迭代与跨界创新；供应链管理迈向智能预测与精准配送；能源管理推动能耗优化与绿色转型；服务模式创新催生远程运维与工业互联网平台升级。

　　上海交大团队的突破性成果，不仅为行业发展注入强劲动能，更标志着人工智能从理论研究向实际产能转化的关键跨越，为我国工业迈向智能化、高端化筑牢技术底座。随着技术迭代深化，人工智能与工业的深度融合，必将开创智能制造新纪元，驱动工业经济高质量发展。