鄂维南：AI让中国高端制造有机会“换道超车”

“过去我们真的很难解决（高端制造受制于人的问题），因为它的门槛太高、周期太长，是真正的卡脖子问题。现在，我们真正有机会换道超车。”11月13日，在上海交通大学举行的2026交大创业者（秋季）大会暨AI4S未来产业大会上，中国科学院院士、上海交通大学人工智能学院首席顾问鄂维南在其主旨演讲中作出上述判断。

在他看来，人工智能不仅带来科研范式的变革，更为中国高端制造业补齐短板提供了历史性机会，通过构建“AI原生的工业软件体系”，中国不但可以实现自主可控，还有机会“远远超过现有的水平”。

鄂维南表示，过去，从原始创新到产业落地周期很长，科研和产业严重割裂，科研主要还是“作坊模式”，实验方法严重依赖经验和试错，创新的门槛高、效率低。“从原始创新到产业落地，有许多工作要做，这些工作看上去可能是细枝末节，但难度很大，需要花很多精力和时间。

”他以锂电池为例，从原始创新到产业落地经历了几十年。现在，人工智能带来了改变的机会。他直言，人工智能本质上是一套新的数学工具，能有效处理复杂体系的问题；同时，人工智能大幅降低了工程化的门槛，获取数据的成本已被大幅压低，他判断，自动化、智能化的实验室将在未来两三年会进一步推广。

随着自动化云端实验室落地，实验科学也将迎来新的变化。不过，他坦言，对投资界最期待的新药、新材料等产业，AI目前尚未形成真正的冲击，原因在于还需要构建AI for Industry（人工智能赋能工业）的能力，譬如材料不仅涉及到设计的问题，还有工艺问题，前者AI已经做的很好了，而后者的门槛更高。

“工业领域的底层资源更加封闭，如软件、数据，不像科研领域一样开放。”鄂维南透露，经过过去几年的努力，AI for Industry在去年已经到了一个可以真正发力的阶段，“我本人也是希望通过推动AI的事情来帮助解决工业的很多问题。

”在他看来，AI可以为中国制造业带来了很多新的机会。“比方说，我们虽然是个制造业大国，但是在高端制造业方面有巨大的短板。高端工业软件、高端机床仍受制于人，过去我们真的很难解决这个事情，因为它的门槛太高、周期太长，真正是卡脖子的问题。

那么现在我们真正有机会，不说弯道超车，甚至已经换道超车。比如工业软件，我们可以构造AI原生工业软件体系。这个体系不但能解决自主可控的问题，还能够远远超过现在的水平。”他预计两三年之后就会产生比较大的改变。

此外，AI还为制造业的多样化带来可能性，“需求本就是多样化的，过去因成本约束只能标准化，最典型的是芯片，只能搞那么几款，因为要满足多样化的芯片需求，成本是搞不定的”，未来AI有望实现全流程整体优化和柔性制造。