2024年11月3日下午，2024年“读懂中国”国际会议（广州）专题会议五“探索惠及全球的新能源创新之路”在广州举行。中国工程院院士、东北大学副校长唐立新就人工智能技术如何赋能工业发展作了专题讲座。他表示，在人工智能当中最重要的是优化，优化是整个问题的核心。

中国工程院院士、东北大学副校长唐立新发言

唐立新表示，一方面，优化主要是改造科学实践，在智能制造当中，我们如何确定生产计划和调度，改造科学实践的时候，它的核心问题是决策科学，背后是优化。另一方面，数据解析核心理念和决策科学形式来说都是优化，优化是三要素：约束、函数、变量。所以，这要看我们希望在一个什么样的框架下来决策应该决策的东西，使得我们能达到最好。数据解析是解决输入给定、输出给定、中间不知道，所以它的核心主要是猜测，如果我们改造客观世界的左端是决策，右端以机器学习为代表，再深化一下就是数据解析，它的核心是在于猜测，所以左端是决策，右端是猜测，这两个背后都是优化，所以优化是这个学术当中的核心基础理论，是它的发动机，也是它的心脏。

举例来说，大家都知道钢铁企业炼铁、炼钢，全过程是一个高资源、高能源消耗。钢铁行业如何节能？这里需要回答两个问题，一是解析，剂量、诊断预测，二是优化。通过分析怎么样分配这样的能源介质，就按照这样一个从下面感知，到发现，到顶层决策，到执行，全程进行能源量优化。也有不少企业在做这样的尝试，比如宝山钢铁股份有限公司，里面有19种能源介质，煤气、蒸气等，到底如何分配？专业人员在解析每一个工序、每一个产品的基础上来确定它的优化。每一种介质还得经过“专精特独”的调度，分为煤气、蒸气、电力、氧气，要进行专门的调度，才能使每一种介质能够精准地加以配置，这是调度。“所以我们在研究人工智能用于工业当中要追求三个字：快、准、稳。”他表示。

文/广州日报新花城记者：肖欢欢

图/广州日报新花城记者：肖欢欢

视频/广州日报新花城记者：肖欢欢

广州日报新花城编辑：蔡凌跃