近日，以"AI赋能·智驱新质——工业软件自主创新与产教融合发展"为主题的第三届工业软件创新发展论坛（ISIDF 2025）在武汉成功举办。论坛汇聚了来自高校、科研机构与产业界的专家学者与企业代表，共同探讨AI时代下工业软件的创新路径与人才培养新模式。
智脑空间团队负责人成英超博士受邀出席论坛，并分享了团队在第八届数境杯”数据智能创新应用大赛-工业互联网数据创新应用专业赛（由深圳市宝安区人民政府和中国信息通信研究院共同主办“）中的获奖成果。该团队凭借作品《基于启发式规则与模拟退火的多阶段生产排程优化算法》，在“柔性制造——电子产品产线排产智能调度”赛题中荣获全国三等奖。
技术突破：融合启发式规则与智能优化算法
针对电子制造中多设备、多工序、多约束的复杂场景，参赛团队创新性地提出了一种融合启发式规则与模拟退火算法的多阶段排程优化方法。该算法的核心创新点包括：
- 七维参数模型：通过任务紧急度、设备效能、切换成本等七个核心参数精确刻画生产系统
- 动态优先级决策机制：实现"任务动态排序+状态驱动调度"
- 启发式与模拟退火结合优化：在全局最优与局部高效间取得平衡
推动产教融合，发起专题征稿
论坛期间，成英超博士当选《软件导刊》编委，并作为专题执行主编，设立"工业互联网数据创新应用"专题，面向全国公开征稿。本专题面向工业数据智能应用的理论创新、方法研究与工程实践，重点征集以下方向的高水平论文（但不限于此）：
01工业互联网大模型与多任务通用时序预测
①通用时序大模型设计与优化
②多领域数据融合与跨任务泛化机制
③大模型在风电、水电、制造等工业场景的应用实践
④模型压缩、蒸馏与边缘部署方法
02柔性制造与智能排产调度算法
①面向电子制造的排产优化与调度算法
②基于强化学习与博弈优化的多工单协同排产
③生产资源数字化建模与优化求解框架
④智能调度系统平台的设计与实现
03数字孪生与设备预知性维护
①工业设备健康监测与故障预测模型
②多源传感数据融合与特征提取技术
③数字孪生驱动的预测性维护与仿真优化
④面向新能源、汽车、电子制造的预防性维护案例
04工业数据空间与可信智能生态
①工业数据共享与数据空间构建
②数据安全、隐私计算与联邦学习在工业场景中的应用
③ 大模型与知识图谱结合的工业知识智能化管理
④数据要素市场与工业智能生态体系建设
征稿截止日期为2026年3月15日，计划于2026年5月15日出版。
未来科研方向：基于华为软硬件生态的深化研究
基于本次获奖成果与研究基础，团队将进一步围绕国产算力平台，开展昇腾原生优化的脉冲神经网络（SNN）研究，突破SNN在国产平台部署的关键技术瓶颈，推动类脑模型与国产AI基础设施深度融合。具体研究方向包括：
1.昇腾AI平台适配与SNN优化：将脉冲神经网络算法与华为昇腾处理器深度适配，开展面向类脑计算的硬件原生优化，提升智能制造场景下的能效比与计算效率。2.MindSpore框架下的SNN建模与训练：基于华为MindSpore科学计算框架，构建支持脉冲神经网络的工业调度模型训练与推理方案，实现类脑智能与工业场景的深度融合。3.华为云平台集成与产业化部署：将优化后的SNN排产算法与华为云工业互联网平台对接，推动类脑智能技术在真实制造环境中的验证与落地应用。4.openEuler系统在类脑控制场景的实时性优化：针对工业控制场景的低延时、高可靠需求，基于openEuler操作系统开展类脑模型的实时推理与系统级优化研究。
团队将通过上述方向系统推进类脑智能与国产AI软硬件生态的协同创新，为构建自主可控、低功耗、高能效的下一代工业智能系统提供技术支撑与新范式。
