近日，上海交通大學人工智能與微結構實驗室李金金教授亮相第一財經“財經夜行線”，直擊工業智能化三大痛點 —— 動態數據解析困境、數據標注難題、算力成本高企，提出以多學科交叉與專業標注體系破局。其團隊研發的AI自控系統，憑借 “時間維度” 創新與輕量化設計，為工業生產從 “經驗驅動” 轉向 “智能驅動” 提供全新路徑。

在科技創新浪潮奔涌的當下，人工智能與工業化深度融合，已然成為撬動產業變革的核心杠桿。國內聚焦產業基礎重塑、技術攻堅及供應鏈優化等關鍵領域，加速探索融合路徑，持續改寫工業生產版圖。

在生物發酵這一典型工業場景中，微生物代謝的動態復雜性長期困擾行業發展。傳統依賴固定參數與人工經驗的生產模式，難以應對生長階段差異大、代謝變化快的難題。李金金團隊研發的 “基于遷移學習和物理可解釋的小樣本AI工業自動控制系統”，突破性地將 “時間維度” 引入工業控制，成功實現發酵過程的實時預測與動態調控。企業實測數據顯示，在同等物料投入下，AI調控的實驗罐發酵水平顯著優于傳統模式，且隨著生產數據持續反饋，系統生成的方案不斷優化，逐步逼近理論產能上限。

深挖技術內核，“時間維度” 成為該系統的核心創新點。在抗生素發酵等長周期生產環節，微生物代謝形成超高維度動態數據矩陣，傳統AI模型因缺乏時間變量難以解析規律。而該系統通過實時追蹤代謝變化，精準建模并捕捉細微動態，為生產調控提供科學依據。同時，團隊運用遷移學習降低數據依賴，結合物理可解釋性優化模型理解，僅需十幾張顯卡即可穩定運行，相比傳統大模型大幅降低算力成本，為中小企業智能化改造掃除技術障礙。

這一創新系統的誕生，堪稱AI模型發展與工業自動化進程中的里程碑。它打破傳統技術思維桎梏，顯著提升AI模型的泛化能力與學習效率，同時直擊工業生產長期痛點，以更精準的調控實現生產效率與產品質量雙提升，為各行業智能化轉型樹立標桿范式。

展望未來，人工智能將在我國工業升級中釋放巨大潛能：生產端實現質量控制精細化與柔性生產；研發領域加速新品迭代與跨界創新；供應鏈管理邁向智能預測與精準配送；能源管理推動能耗優化與綠色轉型；服務模式創新催生遠程運維與工業互聯網平臺升級。

上海交大團隊的突破性成果，不僅為行業發展注入強勁動能，更標志著人工智能從理論研究向實際產能轉化的關鍵跨越，為我國工業邁向智能化、高端化筑牢技術底座。隨著技術迭代深化，人工智能與工業的深度融合，必將開創智能制造新紀元，驅動工業經濟高質量發展。