本届COMAC国际科技创新周期间，来自不同国家和地区的政府、高校、科研院所、行业龙头企业、投融资机构、战略合作单位及行业协会的专家学者，围绕基础研究驱动创新、先进航空制造技术、航空制造数智化新模式等，开展专题研讨、现场交流。

铸重器必先育英才

南京航空航天大学校长 姜斌

当前国产大飞机事业正处于系列化发展、规模化运营、自主化攻坚的一个关键时期，对高端卓越工程师人才需求更加迫切。

要持续升级卓越育人的体系，做强大飞机人才的品牌，打通基础研究、学科教学、工程实践、型号攻关的全链条，精准匹配大飞机产业未来发展人才需求。要深化学科交叉产教融合，重塑航空人才培养范式，主动打破学科壁垒，推动航空材料、力学控制、人工智能、数字工程等多学科深度交织交融，以产业需求牵引学科建设，以科技创新赋能人才培养。要健全双向交流长效机制，激活人才创新内生动力，推动高校教师走进型号一线，企业专家站上三尺讲台，让师生在真实工作场景中锤炼本领、破解难题。

基础研究驱动科技创新

南京航空航天大学副校长 徐正扬

回顾工业革命历程，从蒸汽机时代到电气时代、信息时代，再到今天的人工智能时代，基础研究都发挥了关键的引领作用。

当前，科研范式也在发生改变。从实验范式、理论范式、计算范式、数据范式，发展到如今AI驱动范式。当然，各范式并非互相取代，而是互相支撑。未来将呈现3个趋势：一是范式之间深度融合，二是科学大模型兴起，三是人机协同深化。AI驱动的自主实验室有望实现从假设到验证的全流程自动发现，这将深刻改变科研形态。正是因为范式驱动，创新资源要素加快集聚，企业在基础研究中的作用将更加凸显。

把机器人“管”好、“控”好

联通数字科技有限公司首席专家 李凯

目前不同品牌的机器人，其接口和通信协议往往缺乏统一标准，差异性很大。这是个现实难题，主要包含两个层面：第一，关于协议差异与接入。我们无法强制要求不同品牌遵循同一标准来“吐”数据，厂商也不会同意。因此，我们的策略是“先接纳，后治理”。在物联网领域，万物互联面临的是同样的问题，每个“物”的数据接口和协议都不同。对我们而言，机器人只是多了一种智能设备。我们沿用物联网的接入方法论，通过硬件协议解析，屏蔽底层的物理差异。第二，关于数据统一与调度。核心在于构建“物模型”。我们为每一种机器人预先建立标准化的数据模型。底层数据进来后，先注入各自的物模型中。至于不同机器人模型间的差异化，我们在调度层进行解决。简而言之，利用成熟的物联网技术，先把机器人“管”好、“控”好。

利用AI搭建能解决细分问题的平台

北京航空航天大学教授 肖文磊

智能数控系统未来的趋势是，通过人在工业生产实践中的数据经验积累对大模型进行训练，实现“基座大模型+工业大模型”的联合运用。为了应对当前AI模型普遍存在的不确定性，目前正在尝试利用AI搭建能解决细分问题的平台。整个流程需要遵循从数据获取、整合标注，到训练模型，再到利用模型解决实际问题的一般过程。