10月15日，在高等教育出版社的支持下，由我校机械科学与工程学院、国家智能设计与数控技术创新中心、智能制造装备与技术国家重点实验室、中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会和武汉制信科技有限公司（e-works）共同承办，国家教材建设重点研究基地协办的《Engineering》期刊学术专题——国际智能制造创新论坛暨学术会议在武汉隆重举行。会议由中国工程院周济院士、李培根院士，加拿大工程院院士沈卫明以及e-works CEO黄培共同主持。大会包含了7场大会报告，8场特邀专题报告。
周济院士为大会致开幕词。他指出，《贰苍驳颈苍别别谤颈苍驳》期刊作为中国工程院主办的工程领域重要刊物，已形成系列化的工程会议体系，旨在推动工程学科发展并建设世界级期刊。期刊的国际化不仅依靠高质量论文，更需全球对话与合作的促进，为此实施的“工程期刊特别计划”每年推出20期特刊并配套举办工程会议，形成特刊汇聚成果激发会议研讨、会议洞见反哺特刊内容的良性循环，共同推动学术出版与学术社群生态建设。同时，他向作者、审稿人与编委会所作出的贡献致谢，并预告南京国际制造大会及新子刊的推出，期待与各界携手共促期刊与领域共同发展。
会议邀请了中国工程院杨华勇院士，华中科技大学副校长高亮以及来自美国、加拿大、德国、葡萄牙、瑞典、印度等国家的中外智能制造专家共同聚焦人工智能如何作为核心驱动力，深刻影响并重塑智能制造的未来。各专家学者深入剖析了其发展趋势与应用前景，为我国新质生产力注入强劲动能，引领全球制造业的高端化、智能化与绿色化升级。
在上午的大会报告中，杨华勇院士围绕高端装备制造领域中人工智能的应用趋势，解读了智能制造基础软件平台数字底座的内涵、工业大模型和工业场景个性化智能体的融合应用，以及智算系统与智能终端的发展与定位，并辅以实践案例深入讲解。美国爱荷华大学Andrew Kusiak教授在主题为“制造业中的生成式AI：数字孪生视角”的报告中，阐述了生成式AI的基本概念和发展历程，列举了生成式AI在制造业中的典型应用，并基于数字孪生与生成式AI的结合开发进行了一定的解释和总结。德国工业4.0标准化委员会Juergen Grotepass教授在主题为“技能协同：人机协作促进技能发展和任务共享的未来”的报告中讲解了当下人机协作的应用成果和人形机器人的技能开发，并对目前世界各国研发的行动计划进行了总结。加拿大工程院院士、瑞典皇家理工学院王力翚教授以“人工智能与智能制造前沿趋势”为主题，回顾过去82年间的人工智能发展历程，立足当前人工智能在制造业中的应用，展望以人类为中心的装配未来挑战与研究方向。
叁一集团副总经理、数字孪生研究院院长郄永军分享了叁一集团在数字孪生领域中的应用实践，基于数字孪生技术实时监控电池状态数据、开发掘进工作面监控平台，重构工程机械产物研发范式。加拿大工程院院士、华中科技大学沉卫明教授作了主题为“础滨智能体在智能制造领域的应用”的报告，他从分布式人工智能智能体出发，引入通用顿础滨智能体架构，强调了强化学习智能体的重要意义，并进一步阐述了目前人工智能智能体在智能制造中的应用。葡萄牙里斯本新大学Luis M. Camarinha-Matos教授围绕智能制造中的协同网络，叙述了协同网络的动机、进化过程及分类。立足工业4.0，阐述协同网络的典型应用维度；展望工业5.0，分析协同网络在智能制造中的新应用维度。
在下午的专题报告中，加拿大工程院院士左明健分享了题为“Intelligent PHM of Manufacturing Systems”的报告，他阐述了PHM的基本概念和工业系统的四层期望，展示了PHM在离散制造环境中的典型应用，并基于设计知识与运行数据对实现PHM的方法进行了总结。上海理工大学机械工程学院院长李卫东教授作了题为“Retired Lithium-ion Battery Remanufacturing Processes and Human-Robot Collaboration Technologies”的专题报告，他介绍了废旧锂离子电池的回收和再制造的背景，回顾了自己与公司合作建立电池回收中心的经历，探讨了人机协作技术在电池拆解领域的重要应用成果。IEEE Fellow、西安交通大学严如强教授在题为“Evolving Paradigms in Machinery Fault Diagnosis: Statistical, Deep, and Large Models toward Next-Generation Intelligence”的报告中讨论了机械故障诊断（MFD）中的统计学习范式、深度学习范式以及基于时间序列和语言的大模型范式，辅以实际案例进行讲解，并进一步展望了下一代智能的未来发展方向。西交-利物浦大学Akhil Garg副教授展示了生成式人工智能如何重塑下一代电池冷却系统的研发流程，兼顾轻量化和更优的散热性能，实现了设计计算时间从几分钟缩短至几秒钟的重要突破。
广东工业大学冷杰武教授在题为“Knowledge Structured Reuse and Generative AI: The Dual Engines for Customizing Production Line”的报告中分析了非标定制生产线的碎片化设计挑战，结合SBCP框架与数字孪生技术，利用生成式AI实现知识结构化复用，从而大幅缩短了多条生产线的设计周期。南京航空航天大学刘长青教授详细介绍了利用神经算子加速智能制造中的物理场预测方法，强调了采用新型神经算子模型在面对复杂变化几何场景中突破传统局限的重要应用价值，提升了预测效率与精度，助力智能制造的快速迭代优化。大连理工大学史彦军教授介绍了自己在高性能智能制造（贬笔滨惭）框架中的相关工作。通过动态设计、调度重排等技术，保障高端装备在生产扰动下的性能，实现了制造效率与质量的有效提升，并在飞机装配等场景验证其成效。香港理工大学郑湃副教授探讨了新一代人机协作制造系统的发展方向。通过多模态交互、虚拟空间训练及基础模型应用，实现机器人对复杂制造任务的理解与执行，降低对预设编程的依赖，提升系统自适应性与操作效率。
在会议的讨论阶段，各专家学者分享了他们对于人工智能在智能制造中的影响的观点，会议还就工业元宇宙的应用/数字孪生在智能制造中的应用进行了深入的探讨。
最后，沉卫明教授为本次大会做出了总结。他指出，本次会议聚焦智能制造五大方向：生成式础滨成为最具潜力的热点；工业元宇宙整合数字技术推动产业创新；数字孪生与智能体结合实现设备全生命周期管理；具身智能工业机器人和人形机器人在特定场景展现应用前景；绿色制造与智能制造深度融合推动制造业可持续发展。他表示，将选取重点主题组织首期《贰苍驳颈苍别别谤颈苍驳》子刊，邀请专家深入探讨，并感谢与会者的贡献，期待持续合作推动学科发展。
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