【环球时报报道 记者 李迅典】编者的话：6月的海南，阳光炽烈，海风裹挟着咸湿的气息扑面而来。但比户外35摄氏度高温更炽热的，是会场内关于国产仿真技术应用创新的讨论。6月8日至9日，第八届仿真技术应用大会暨工业仿真软件产业生态共建与应用发展论坛（以下简称仿真技术应用大会）在海南文昌举行。《环球时报》记者在会场看到，很多中国仿真技术应用成果以展板的形态进行展示，吸引了大量参会者驻足观看，会场“人气爆棚”。参会者们步履匆匆地穿梭于各个会议室之间。他们中既有白发苍苍的院士专家，也有朝气蓬勃的青年学者，还有穿着工装的企业工程师。在两天的时间里，《环球时报》记者深入多个会场，与多位行业领军人物面对面交流，深入了解中国工业仿真技术的发展新趋势与应用新场景。
计算机里运行的“虚拟工厂”
在仿真技术应用大会主论坛的休息区，《环球时报》记者见到了刚作完主旨报告的国家杰青、中国科学院过程工程研究所研究员、怀柔介科学交叉研究中心主任葛蔚。他的报告主题为《面向化工“世界模型”的多尺度机理-数据融合仿真》，其中“化工世界模型”这个概念的应用方向引发了听会者的高度关注，现场不少化工企业代表纷纷用手机拍照，在笔记本上密密麻麻做记录。
“什么是化工世界模型？简单来说，就是一个能在计算机里运行的虚拟化工厂。”葛蔚用通俗的语言解释。他告诉记者：“很多化工设备运行在高温高压下，你想了解很多数据，实际上很难获得。但在虚拟工厂里，很多细节你都可以知道。而且这个虚拟工厂未必是已经有的工厂，我们先在计算机里把它建起来，可以评估它到底能不能运行、产品是不是合格、会不会有危险。”
这句话道出了多尺度融合仿真的核心价值。化工过程本身具有多尺度特性：从原子分子的化学反应，到绵延一两公里的厂区，跨度极大。“如果都从最小尺度去模拟，肯定做不动；如果都从最高尺度，又做得不准。”葛蔚解释，“所以必须是该粗的地方粗、该细的地方细，用多尺度方法耦合起来。”
葛蔚坦言：“化工系统太复杂了，很多东西光靠机理推不出来，必须把实验信息也拿过来，把两者融合到一块。”有些底层数据靠计算算不动，就得靠测量；但测量又不能直接在工业反应器里进行，只能在实验室特定条件下测出来。“所以最后往往是实验和计算相互校验、相互融合，才能把问题解决。”
这种融合能带来什么变革？在化工新材料、节能降碳、安全生产等场景，研发效率的提升可能是突破性的。“如果仅仅依靠实验，迭代的周期很长。现在加上计算机中的虚拟实验，特别是有了AI以后，效率可能是成倍、甚至有量级的提高。以前一个产品从实验室走到工业化可能要几年、十几年，现在我们在努力，看能不能一两年，甚至几个月就做到？”他表示，这种需求非常迫切，“双碳目标有严格的时间限制，还有很多卡脖子问题，比如芯片领域的光刻胶、电子化学品，这些其实都跟化工和过程工业有关系。”
葛蔚认为，化工世界模型的意义远不止于化工本身。“中国的工业GDP，过程制造大概占一半。而且拆分一个离散工业，可能它用到的材料、能源和清洗或压制这样的工艺，背后都有过程工业的影子。未来，化工世界模型的建立，将对整个过程工业都有意义。”
元股证券:ygzq.hk至于何时能规模化落地，葛蔚的看法很务实：“其实一直在发展，是不断迭代的过程。可能5年、10年以后，会有很大变化。”他用一个比喻总结了这项技术的战略意义：“相当于化工或者过程工业技术研发的催化剂。它带来的很可能是模式上的变化。”
打造智能化飞行模拟训练平台
本报记者在低空经济与智能装备仿真技术专题论坛现场感受到同样热烈的气氛。上海华模科技有限公司预研部兼低空事业部总经理周来博士提出了一个鲜明观点：“AI不是来替代谁，而是来增强谁。”
周来所在的华模科技，是国内唯一同时拥有中国民航局和欧洲航空安全局双重最高等级（D级）认证的飞行模拟设备供应商。他告诉《环球时报》记者，AI主要从“教、学、考、评”四个核心环节重构飞行仿真体系。
据周来介绍，在“教”的环节，AI通过采集分析学员的操作数据，自动构建“飞行员技能画像”，实现“千人千面”精准教学。在“学”的环节，通过生成对抗网络、强化学习等技术，AI可以无限复现各种极端天气、系统故障等高危场景。“无论是晴空湍流、失控科目，还是发动机失效后结合恶劣天气的进近，都能在虚拟环境中安全、反复地演练。”在“考”与“评”环节，通过融合操纵输入、飞行参数、眼动追踪、语音交互等多模态数据，AI能对飞行员表现进行毫米级、毫秒级的深度解构，“精确分析操纵输入的柔和度与准确性，追踪视线扫视路径，甚至分析机组资源管理中沟通的及时性与有效性。”
面对低空经济的多元化需求：从通航飞机到物流无人机，从电动垂直起降飞行器（eVTOL）到低空交通协同调度，华模科技的策略是打造一个“数值化、可配置、开放式的智能训练平台”。“无论是为航线运输飞行员训练处置航路系统故障，还是培训eVTOL飞行员在复杂城市峡谷中与飞控系统协同工作，都可以通过调用这个统一平台上的不同仿真模型、训练模块和评估标准来实现。”周来说。
他还分享了一个前瞻性构想：“未来，通过结合大数据与AI分析，系统甚至能预测某位飞行员在特定运行环境下的潜在技能薄弱点，在其执行实际任务前进行预防性的靶向训练。位于上海、马尼拉和巴黎的飞行员，还可以随时随地接入同一高仿真场景，进行跨国、跨公司的机组协同演练。”
如果AI辅助评估、生成场景的决策逻辑是一个不可理解的“黑箱”，一旦出现偏差，将带来难以估量的风险。周来建议开发可解释的AI，让每一个评估结论、每一次场景生成的关键参数都可追溯、可审计。“这需要设备商、航空公司、飞机制造商以及科研院所等产业链各方携手，共同探索建立一个开放、协同、安全、可信的技术应用范式与产业生态。”
当《环球时报》记者问及AI是否会取代飞行员时，周来的回答很坚定：“应用AI的当前目标，是增强飞行员的能力，而不是取代飞行员。正如自动驾驶仪没有取代飞行员，而是成为了他们最可靠的伙伴。未来的航空人才，将从一个纯粹的操作执行者，转变为一个与高度智能化系统深度协同的决策管理者。”
让量子计算具备工业级应用价值
上海交通大学张镭教授带来的UnitaryLab量子科学计算平台，让《环球时报》记者看到了中国在基础算法层面的原创能力。在“高端芯片与电子系统及数字工厂仿真专题论坛”上，张镭发布的全球首个Agent驱动的全链路量子科学计算平台，引发了广泛关注。
“量子计算的终极价值，从来不是实验室里的理论突破与纸面参数跃升，而是真正走出象牙塔，解决经典计算‘算不动、算得慢、无法算’的科研与产业实际难题。”张镭开门见山地说道。
2月28日，在郑州市中原区金色年华颐养中心，年逾八旬的赵先生告诉大河财立方记者，他和老伴儿是这里的首批入住者。在这里，不光获得生活起居的照顾，还有娱乐、医疗等配套服务。
他向《环球时报》记者介绍了平台最核心的技术突破：全球首创的“薛定谔化”算法体系。“这是交大量子科学计算团队原创的量子算法变换理论，通过高一维空间映射，将任意线性常微分、偏微分方程转化为薛定谔型酉演化方程，从数学根源上重构了量子求解逻辑，大大拓宽了量子计算的应用边界。”
这一突破的意义在于，它将高维问题的求解复杂度从指数级降至线性级，彻底打破了经典计算的“维度灾难”。张镭打了个比方：“经典计算处理高维问题，计算量会像滚雪球一样指数增长。而我们的薛定谔化算法，相当于找到了一条直达山顶的捷径，让量子计算真正具备了工业级应用的价值。”据介绍，除了底层算法的创新，UnitaryLab另一革命性的突破在于交互范式的重构。作为全球首个Agent驱动的全链路量子科学计算平台，它实现了量子计算从“操作驱动”到“自然语言驱动”的范式革新。
“用户无需精通量子算法、无需编写代码、无需配置环境、无需调试线路，仅通过自然语言就能完成建模、模拟验证、真机运算的全流程。”张镭表示，“我们把量子计算的使用门槛从‘量子物理博士级’降至了‘自然语言交互级’，让普通的工程师、分析师也能轻松调用量子算力。”
在谈到量子算力自主可控方面时，张镭表示：“从薛定谔化算法框架、Agent调度系统到量子模拟器，我们没有海外开源框架的底层依赖，规避了海外技术‘卡脖子’的风险。”他透露，平台已与国内2家量子硬件头部企业达成深度战略合作，进行UnitaryLab 2.0与国产量子硬件的兼容适配；同时与国产高端GPU企业合作，打造“国芯GPU+国产量子算法平台”的软硬一体化解决方案。
针对量子计算长期存在的“落地难”问题，UnitaryLab给出了系统性解决方案：用薛定谔化算法破解科学工程计算的“维度灾难”算力痛点，用Agent自然语言交互解决人才断层痛点，用工业标准封装的API和行业工具箱解决算法商业化脱节痛点。
展望未来，张镭介绍了平台的核心迭代方向：持续深耕薛定谔化算法体系，优化交互体验，增强开源生态，拓展更多硬件适配。在前沿布局上，将重点推进“量智融合”，打通量子计算与GPU算力平台；同时深化在金融科技、材料科学、能源环境、生物医药等领域的应用，并前瞻布局量子纠错（QEC）下一代量子基础能力的制高点。
配资炒股“量子计算是一场全球性的科技竞赛，中国完全有能力实现更多突破。”张镭表示配资杠杆操作，“只要坚持自主创新，打通产学研用壁垒，我们一定能在全球量子计算产业中占据重要位置。”
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