?html> 清华校友工业数智化高峰论坛D?清华校友M(x)

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清华校友工业数智化高峰论坛D?/h2>
2022-04-25 | 来源 三创U书? |

4?span lang="EN-US">22日，在清华大?span lang="EN-US">111周年校庆之际Q?span lang="EN-US">?/span>清华校友工业数智化论?span lang="EN-US">?/span>在清华大学D办，zd同步开启网l直播?/span>

zd现场

清华校友M(x)副会(x)ѝ清华大学党委原副书记韩景阳出席致辞Q中国信息通信研究院院ѝ中国互联网协会(x)副理事长兼秘书长、工业互联网产业联盟理事长余晓晖Q清华大学Y件学院院ѝ清华大学大数据研究中心执行MQ、大数据pȝ软g国家工程研究中心执行MQ王徏民，70余位相关领域的校友和嘉宾U下参会(x)Q?span lang="EN-US">15万余名工业制造企业、高校科研院所、投资机构、创新创业^台观众线上观看?/span>

韩景阌?/span>

韩景阛_致辞中向疫情之下到场参会(x)的嘉宾表C欢q，向活动承办方?qing)百度的大力支持表示感谢Qؓ(f)在母?span lang="EN-US">111q的诞辰之际与大家共聚校园表C非常开心。她_(d)此次丑֊清华校友工业数智化高峰论坛具有重要意义，是学校A(ch)献国家数字化战略的一个重要D措，是校友ؓ(f)数字化徏设、ؓ(f)化徏讑և谋献{的机遇。活动汇?span lang="EN-US">?/span>产学研用?/span>多方力量Qؓ(f)各界搭徏一个交、共享、合作的q_Q希望大家畅所Ʋ言Q讲炏V讲出思考、讲出探索，撞智慧火花Qؓ(f)国家数字化徏设、业数智化发展贡献智慧和力量?/span>

随后中国信息通信研究院院ѝ中国互联网协会(x)副理事长兼秘书长、工业互联网产业联盟理事长余晓晖Q百度研I量子计算研究所所长段润尧Q中信控?span lang="EN-US">CTO黄小兵，昆仑数据 CEO 兼工业大数据创新中心MQ陆薇依次做主题演讲分享?/span>

余晓辉主题分?/span>

余晓晖在《工业互联网与数字化转型的进展》的主题分n中，全面透彻Cl了工业互联|与数字化{型的现状、趋ѝ\径和Ҏ(gu)论，以及(qing)5G?span lang="EN-US">AI、数字孪生等新技术在工业数智化中的应用。他指出Q全球数字化转型加快且不可逆{Q今后每个领域都?x)面临深L字化转型?span lang="EN-US">?/span>数据驱动+行业机理与知?span lang="EN-US">?/span>的优化范式是数字化{型的一个基本范式和Ҏ(gu)论，工业互联|{型要数字技术、工业场景和场景下的工业知识深度融合。希望通过工业数字化{型Ş成扁q_攄工业信息pȝQ基于数据和知识的新刉模式，构徏Ҏ(gu)智能的产业链、供应链QŞ成融合发展数字经体pR?/span>

D|主题分?/span>

D|在《量子计与数智化》的主题分n中，不仅带来了一场量子计科普课Q还详细介绍了百度量子^台。目前，随着量子法、硬件的快速进展，量子计算正获得越来越多的国家战略支持Q以?qing)学术科研机构和U技巨头的关注。百度量子计研I所?span lang="EN-US">2018q成立以来，推出国内首个量子机器学习(fn)开源工具集?/span>量桨?/span>Q国内首个云原生量子计算q_?/span>量易?span lang="EN-US">? 国内首个支持多种量子g的量子控制云q_?/span>量脉?/span>Q量子学?fn)知识?span lang="EN-US">?/span>量易?/span>Q搭建百度量子^台。百度量子^台可降低量子计算学习(fn)与应用的门槛Q赋能工业智造、h工智能、生物计、新能源、金融科技{前沿应用?/span>

黄小兵主题分?/span>

黄小兵在《工业大?智造灯塔，从数据到的探索与实践》的主题分n中，围绕相关工作实践Q与大家分n了工业数智化斚w的探索和感受。他_(d)刉是一个长期积累、不断创新的q程。工业大脑是灯塔工厂的中枢核心，其关键作用是不仅能记忆和理历史l验Q还能根据经验、理论和实际变化不断学习(fn)改进。清华是一个能够把U技创新和应用落地相l合的大q_Q自己曾多次参加q清华校友三创大赛等zdQ从校友生态圈中获益。当前中信控股也在构{学研的创新生态圈Q希望与老师同学们多交流、多合作?/span>

陆薇主题分n

陆薇在《领域知识驱动工业生产系l数智化》的主题演讲中，分n了昆仑数据在工业数智化方面的探烦和实c(din)她认ؓ(f)Q工业数字化转型是业务引领，领域知识驱动Q数智化技术支撑。企业在转型q程中面临着生现场数据采集和管理要与工业系l运行机理结合的挑战Q面对复杂的工业生pȝQ昆仑数据的解决Ҏ(gu)是拆解成单元讑֤的组合，有序采集和组l数据，建立工业pȝ的数字孪生模型。而对于工业领域知识数字化沉淀(wn)隄另一挑战Q昆仑数据则通过挖掘数据兌与共性规则，把不定的专家经验变成可通过数据来显性量化描q来解决?/span>

论坛合媄

zd围绕“工业数智化”主题还开展了圆桌论坛Q清华校友M(x)集成?sh)\专委?x)秘书长、北京久好电(sh)子ȝ理刘卫东Q富士康U技集团首席数字官史喆，清华大学软g学院院长、清华大学大数据研究中心执行MQ、大数据pȝ软g国家工程研究中心执行MQ王徏民，北京安科技有限公司 CEO吕?zhn)川，癑ֺ云智慧工业事业部交通运输解x案ȝ理扈l分别就助推数字化{型的Ҏ(gu)与实践进行了探讨与交。圆桌论坛由癑ֺ云物联网部生态拓展副ȝ理倪鸣L?/span>

圆桌论坛

zdq组l了“工业数智化与物联网”和“交通及(qing)能源行业数智化提升”两场研讨会(x)?/span>

工业数智化与物联|研讨会(x)

交通及(qing)能源行业数智化提升研讨会(x)

本次zd由清华大学大数据研究中心dQ清华大学Y件学院、北京工业大数据创新中心、清华校友M(x)AI大数据专委会(x)、清华校友M(x)集成?sh)\专委?x)承办，北京癑ֺ|讯U技有限公司提供支持?/span>


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