吴晶晶 孙祥远 刘平
摘要:文章旨在破除现有的区域思维和专业局限,促进福建数字孪生的发展,并建立有效的人才支持体系。通过将设计教育和技术产业进行多元互通和深度融合,进一步加强数字孪生技术的教学和应用。在传统的产学研设计教育平台基础上,以协同创新和多学科互融为基础,运用高速发展的人工智能技术,培养新一代人才。通过上述方法,能够更好地满足新时代对设计人才的需求。通过打造产学研新生态,可以促进福建数字孪生的发展,建立起有效的人才支持体系。
关键词:数字孪生 设计教育 多学科互融 新生态 人工智能
中图分类号:TB472 文献标识码:A
文章编号:1003-0069(2023)19-0081-03
Abstract:The article aims to break the existing regional thinking and professional limitations,promote the development of Fujians digital twin,and establish an effective talent support system. Through the multi-communication and deep integration of design education and technology industry,the teaching and application of digital twin technology will be further strengthened. On the basis of the traditional industry-university-research design education platform,based on collaborative innovation and multi-disciplinary integration,it uses the rapidly developing artificial intelligence technology to cultivate a new generation of talents. Through the above methods,the demand for design talents in the new era can be better met. By creating a new ecology of industry-university-research,the development of digital twins in Fujian can be promoted and an effective talent support system can be established.
Keywords:Digital twin Design education Multidisciplinary integration New ecology Artificial intelligence
福建数字孪生产学研设计教育及技术产业的多元互通与深度融合,是培养新时代人才的关键一步。2021年,福建省“十四五”科技创新发展专项规划明确提出要推动产学研深度融合[1]。新时代、新要求对制造型企业的数字化转型提出了新的任务、新的目标、新的挑战。2022年数字福建工作要点中指出,要打造数字新基建,培育一批多层次工业互联网服务平台[2]。其中,在技术变革的大背景下,建立融通创新的产学研机制,是实现未来数字化企业转型的关键所在。同时,“十三五”期间的研发投入,使得福建高新技术产业化、科技促进经济社会发展指数、科技创新环境指数和公民具备科学素质比例位居全国前列,这为产学研创新平台提供了环境和技术条件。
本文基于福建省现有的制造业数字化转型发展现状和发展优势,联系数字孪生技术,分析在“十四五”规划下,建立产学研融通创新机制,以探索“福建式”数字孪生产学研设计教育平台的新道路,从而使得制造产业加速演进数字化、智能化的科技革命和产业变革。
产学研合作的本质是科技、教育与经济的有机结合。这种合作模式已经成为推动国家科技创新和产业升级的重要手段。我国的产学研合作发展经历了从“产学研联合”到“产学研结合”,再到“产学研用紧密结合”的三个发展阶段。2016年,国务院印发了《促进科技成果转化法》和《促进科技成果转移转化行动方案》,明确了加强产学研合作的重要性,提出了鼓励产学研合作的政策措施,包括鼓励企业与高校、科研机构建立合作机制,支持科技成果的转移转化和推广等[3]。2018年,国家印发了《高技术产业产学研合作专项行动计划》,提出了加强产学研合作的具体措施,包括支持高校和科研机构与企业开展联合攻关,鼓励企业与高校、科研机构共建研发机构等[4]。以上政策的出台和实施,为产学研合作的发展提供了政策支持和保障,促进了科技创新和产业升级,也为福建省工业设计产学研合作提供了更广阔的发展空间和政策基础。
在国家政策的支持下,福建省政府出台了一系列政策措施,积极推动产学研合作。2019年,福建省印发了《福建省产学研合作促进条例》,明确了福建省对产学研合作的支持和推动。该条例提出了产学研合作的目標和原则,明确了各方的权利和义务,为福建省工业设计产学研合作提供了法律保障和政策指导[5]。这既鼓励了企业与高校、科研机构建立合作机制,也鼓励了企业投入更多的研发经费,支持科技成果转化和推广。
在政策的支持下,福建省一批优秀的高校和科研机构,包括福州大学、厦门大学、福建师范大学等,在材料科学、机械工程、电子信息等领域取得了一定的科研优势。福建省的工业发展也取得了较快的进展,机械、电子信息等产业逐渐壮大,为福建工业设计产学研合作提供了广阔的市场和应用空间,推动数字孪生技术与智能制造、云计算等技术的融合,形成数字化、网络化、智能化的生产模式,推动福建省制造业向高质量发展。
而随着数字孪生技术的不断进步和应用范围的不断扩大,越来越多的企业开始应用数字孪生技术来优化生产流程、提高产品质量和效率。这就需要有足够的数字孪生技术人才来支撑这一发展。适应新时代的数字孪生产学研新生态,可以提供更加专业和系统化的数字孪生技术人才培养体系,以满足企业和产业对数字孪生技术人才的需求,提高福建省制造业的核心竞争力和创新能力,为福建省经济发展注入新的动力。
数字孪生,是一种物理实体的虚拟映射,能够实现物理实体或流程的实时数字化镜像。它通过结合数据分析,利用信息化手段提高工业制造效率,实现工业运行优化,高效管理物理实体[6]。而对于福建来讲,在数字孪生学习、研究和生产的发展上,是具有一定优势的。
第一,地理优势。福建地理位置优越,可通往厦门、福州和泉州等重要港口。这促进了货物的进出口并促进了国际贸易。而在新经济时代,信息化技术的应用使供应链管理发生了巨大变化,流程需要以消费者为导向且具有高度灵活性[7]。
第二,经济优势。福建拥有多元化的工业基础,制造业稳健,在电子、纺织、机械、石化等行业具有优势。这为在制造过程中实施数字孪生技术提供了机会,以优化生产、提高效率并降低成本。福建还建立了福建自贸区、高新技术产业开发区等多个经济开发区。这些区域为从事研发的公司提供激励、基础设施和支持,为数字孪生相关的研究和项目提供有利的环境[8]。
第三,技术优势。福建在信息和通信技术(ICT)基础设施方面进行了大量投资。这包括高速互联网连接、先进的電信网络和广泛的宽带覆盖,这对于数字孪生技术的实施和使用至关重要。 福建也一直在积极推广人工智能(AI)、物联网(IoT)、大数据分析等新兴技术。这些技术与数字孪生应用密切相关,为该领域的研发提供了技术优势[9]。
第四,产业结构优势。福建拥有电子、鞋类、食品加工、旅游等产业集群。这些集群促进了协作、知识共享和创新,为不同行业的数字孪生应用创造了一个有利的生态系统。与此同时,福建当地政府一直支持产业转型升级。它们提供政策、资金和资源,推动数字技术与传统产业融合,进一步增强数字孪生产学的产业结构优势。
第五,学科优势。福建拥有多家研究机构、大学和技术学院。这些机构提供计算机科学、工程和信息技术等领域的专业课程,为数字孪生研究和开发提供人才库和学术专业知识。 这些特点共同增强了福建作为数字孪生生产、学习和研究中心的潜力,促进了该地区的创新、经济增长和技术进步。
然而,福建省想要基于这些优势有效地发展数字孪生,需要应对许多挑战。其中包括定义清晰的蓝图、建立灵活的数据库以及数字孪生人才教育。数字孪生蓝图应该明确数字孪生的类型、顺序、能力、所有权和治理结构,以确保与业务目标和战略保持一致。数字孪生数据库的建立,需要明确动态数据的建模目标,结合产品动态数据的结构、属性和规模特征[10]。数字孪生人才不仅要具备数据、算法和模型的技术知识,还要具备跨领域、跨界的思维和沟通能力,能够应用数字孪生解决真正的问题和创造价值[11]。这就要求福建数字孪生要紧紧依凭福建省所特有的产业结构,合理运用数据资源与实际场景。
目前在工业设计人才教育方面,福建高校缺乏有效的培养和考核,人才从“0”到“1”的过程,需要企业花费大量时间和金钱成本。要解决这个问题,政策是首要。面对新的数字革命特点,必须依托自主创新体系的建立,以及教育体系的高质量重构培养创新型人才来完善落实科教兴国战略的实施路径 [12]。为了建立一个适应时代的数字孪生产学研新生态,需要国家和地方在政策上提供支持和建立长期机制以促进产学研密切合作。具体来说,需要实现技术与设计思维兼并的人才培养的全面融合,打破学科间的壁垒,构建共同的课程大纲,并增加平台实践项目的比例。因此,产业界、学术界和研究机构应该继续加强沟通和协商,以消除深化数字孪生产学研人才培养体系中的障碍,保证设计人才的持续学习和创新,并结合技术知识支持数字孪生的发展。
2023年,人工智能在全球风靡,生活生产方式正在发生着悄然巨变。人工智能时代下,设计与技术结合的必要性日益凸显。从目前的趋势来看,人工智能将在设计行业的工作流程方面发挥重要作用。
在此背景下,福建数字孪生产业需要高素质的设计人才,以满足产业发展的需求和挑战。而传统高等教育的培养模式已经无法满足这些需求。因此,需要探索更具实效性、针对性和灵活性的全新产学研生态,以打破现行人才培养思路的局限性。在新时代的设计发展情况下,依旧存在着许多新生问题,如先进技术同步率差、缺少社会商业视野、忽略技术对设计的支持以及产学研项目的实践过程不完整、不彻底等。
为了更好地培养助力科技产业发展的设计人才,和具有商业思维和大局事业的未来改革者,福建需要打造一个有利于高素质设计人才培养和发展的产学研新生态。打造产学研新生态应该更加注重实践操作,强调数字孪生产学研三方协同创新,以更好地满足智能制造业和企业实际需求。打造产学研新生态应该注重多元化发展,根据不同的行业需求和人才特点,重视学科交叉和创新创业,培养跨界人才和创新能力,引入多学科的教学资源,打破学科壁垒,建立工业4.0时代的人才温室。同时注重智能时代下的新教育方式,注重先进技术的教育实践。在新时代新技术新的发展方向到来之际,不仅要“从上往下”学习先进院校教学经验,更要“从下往上”走出符合福建省自己的,设计发展的新道路。
第一,互通互动——数字孪生产学研三方协同创新
数字孪生产学研新生态在校企联合的设计教育中扮演着重要桥接作用,是双方相互学习与借鉴的一种有效途径。福建省产学研一般运行模式是由产业界、学术界和研究机构通过共同的项目合作,将各自的资源和优势进行整合,实现相互之间的优势互补,以达到更好的研究成果和产业转化。产业界提出需求和问题,在产品设计、制造、维护等环节引入数字孪生技术,并提供数据支持;学术界开展基础理论和关键技术的研究,在教育教学中培养数字孪生相关人才,并提供人才支持;科研机构开展前沿探索和应用示范,在项目合作中推进数字孪生技术转移转化,并提供专家支持。学术界和研究机构通过将研究成果进行技术转移,将技术转化为实际应用;产业界可以与学术界和研究机构合作,为企业引进高素质的人才,同时也可以提供产业界实践的机会和资源;产业界、学术界和研究机构可以共享各自的资源,包括人才、设备、技术和资金等,以便更好地完成研究和项目任务,为学生和研究人员提供实践经验,为产业界提供技术支持和解决方案。从而为数字孪生产学研新生态打下需求基础、技术基础、资源基础和项目基础,进一步促进人才温室的建立。
第二,科技映射——工业4.0时代的人才温室
设计创新不但需要设计思维和设计技能,对未来的时代科技发展也有一定的了解。这意味着掌握大量的理论知识和实践经验,是信息技术设计创新的重要保证。数字孪生产学研新生态在协同创新打下的坚实基础下,建立福建数字孪生特有的多学科融合的工业4.0时代的人才温室。人才温室将数字孪生技术的应用需要与传统的实际产业场景相结合,与各学科研究领域相结合,通过数据采集、模型构建、模拟计算、优化分析等步骤,致力于对不同领域的产业应用场景进行深入研究,如基于福建地域优势的物流供应链,多元化工业制造等,探索数字孪生技术在这些领域的应用场景,以实现数字孪生技术在工业制造、建筑设计、农业化工、物流供应等不同领域的应用。在实践探索的同时,可以帮助设计人才聚焦数字孪生技术的前沿研究,让设计者更好地了解技术,设计未来。
人才温室将提供全方位的数字孪生技术培训,如基础知识、行业中的应用案例分析、应用中的问题解决方法和技巧、数字孪生技术的最新发展动态和前沿技术。从构建数字孪生模型,到产品设计、流程优化,再到生产周期跟踪、故障诊断和预测等实际应用,为人才提供真实的应用场景和多样化的学习机会。这样的实践环境推动了多学科交叉和数字孪生技术与产业的深度融合。在这个过程中,不同学科的人才能相互了解数字孪生技术在不同行业、领域和应用场景中的作用,更好地理解数字孪生技术的原理和应用,掌握数字孪生技术的操作技能。
同時,在新生态的带动下建立产学研数据库,并根据多学科交叉和项目实践不断更新。该数据库开放了与数字孪生技术相关的视频影像、开发资源、实验环境、模型库、代码库等,涵盖了数字孪生技术从研究到教学、再到实践的各个方面。数据库以开源、共享、开放式课程、实验室开放等多种方式满足不同用户的需求。学生和教师可以免费获取课程和实验环境,而研究人员和开发者可以获取开源代码和模型库。不仅如此,数据库还是一个汇聚各类人才的、开放共享、互动合作的数字孪生技术社区。社区通过举办讲座、研讨会和竞赛等多样化的活动形式,吸引国外知名高校和企业和不同学科的人才参与其中,从而提供国际化的学习和交流机会。在此基础上建立奖励机制,激励用户进行数字孪生技术的应用探索和技术方法上的创新。
与此同时,与官方机构合作,共同推动数字孪生技术标准化和规范化,建立数字孪生技术标准和评估体系,为数字孪生技术的推广和应用提供参考,提高数字孪生技术在行业内的普及程度和应用效果。
第三,智领未来——人工智能技术引领福建数字孪生发展
在人工智能的浪潮下,“技术+设计”是数字孪生产学研生态打造目标人才的核心理念,旨在实现技术和设计之间的深度融合,共同提升彼此的能力水平。这种融合不只是技术知识和设计思维的交叉,同时也是一种创新的教学模式,它不再只关注单一的项目研究,而是充分利用现代技术,将技术和设计紧密结合起来。人工智能能够在不断探索和研究的过程中,将实际项目跟随时代变化及时作出改变,避免缺乏纵向研究等缺陷。
具体来讲,人工智能技术(AI)可以被广泛应用于数字孪生项目相关的参与人员的思维培养与技术提升,提高人员综合素质,节省培养成本并带有可持续性、及时性、协同性等多种优点。
第一,在人工智能的时代下,通过自动机器学习(AutoML),利用AI技术向参与人员传授机器学习基本原理和方法的工具,包括数据准备、特征工程、模型选择、超参数调整和模型评估等。参与人员可以利用AutoML工具为各种任务和领域创建和部署机器学习模型,例如分类、回归、聚类或推荐,并且可以学习如何解释和评估他们的模型结果和性能,以及如何使用反馈和迭代来改进它们的功能。
第二,使用AI的概念设计也可以被用来向参与人员传授概念设计的过程和技术,例如构思、生成、评估和优化。AI的概念设计工具可以用来创建和探索满足其要求和约束的最佳设计方案。参与人员还可以学习如何使用各种标准和指标,来评估和优化设计解决方案。使用AI的概念设计可以帮助参与人员使用生成AI开发他们的创造力和创新技能。
第三,利用多模态学习,向参与人员传授多模态数据集成和分析的概念和方法,例如数据融合、特征提取、表示学习和跨模态对齐。参与人员可以使用多模式学习工具,利用多干收集到的丰富且互补的信息,还可以学习如何将多模态的各种技术和应用运用到实践中去。
第四,自然语言处理的AI可用于向参与人员讲授自然语言处理和生成的原理和应用,例如标记化、嵌入、注意机制、转换器架构和预训练。参与人员也可以使用改进的语言建模工具,为各种目的和领域生成自然语言文本,例如市场调查、演示文稿或营销活动。参与人员还可以学习如何使用自然语言处理技术来理解和分析大量文本数据。当然,自然语言处理功能还可以作为一个对话对象,帮助参与人员拓展各方向的知识与能力。
人工智能提供了向参与人员传授新技能和知识的机会。参与人员可以通过合理使用AI工具来解决各种任务和挑战,并在一定程度上提高他们的创造性和创新能力,拓展他们的思维和理解能力。从突破学科界限的角度来看,AI作为一个跨学科的领域,吸收了计算机科学、数学、统计学、心理学等多个学科的知识,通过合理地使用AI,使得信息和知识交流的成本不断降低,这让参与者们在交流学习中了更多的机会和便利。
总的来说,基于相互协同、多学科融合和人工智能时代下的产学研新生态,要把培养适应人工智能时代的科学技术型设计人才作为最终目的。时代的发展离不开人的努力和进步,而新生态的建立正为时代所需求的人才提供了机会和成长空间,能够帮助人们更好地理解和掌握这些新兴技术,帮助人们提高效率、创造力和理解力,从而更好地适应并引领时代的技术进步,推动了智慧产业的发展,为长远经济利益谋求契机,产生积极的经济和社会效益。
在数字时代下,培养技术与设计兼并的人才是满足数字孪生技术发展需求的重要任务。而面对时代发展浪潮下带来的人才培养新要求新问题,我们需要从以下几个方面入手:
第一,结合福建省实施的《福建省产学研合作促进条例》和福建产学研的现状,以及国务院鼓励企业与高校、科研机构建立合作机制的政策,分析福建数字孪生产学研平台的发展状况。第二,分析新时代下数字孪生技术的价值与对设计人才的新要求和相关企业也学校合作的案例,总结福建省发展数字孪生优势,探索福建“技术+设计”人才培养体系和创新设计体系的有效实施方案,共同摸索出培养技術与设计兼并的人才策略。第三,分析数字孪生企业、学校和研究机构的运行模式,思考“技术+设计”人才培养的实施策略,结合人工智能时代先进技术,打破学科壁垒,建立起福建数字孪生产学研密切合作的技术沟通与设计思维培养平台,为福建制造产业及创新型企业培养技术知识与设计思维兼并的人才,为促进福建智慧产业发展奠定基础。▃
基金项目:本论文为福建省科技厅创新战略研究项目:构建产学研深度融合的数字孪生智能制造创新平台体系研究(项目编号:2022R0017);福建省专业学位研究生优秀教学案例(专业学位研究生教学案例库项目):集思广益存匠心:数字孪生助力XXX 集团智能设计升级(项目编号:00489054);福建省社会科学基金基础研究项目:设计介入的闽域非物质文化遗产创新生态研究(项目编号:FJ2022B104)阶段性成果之一;中国民间艺术研究院个人项目课题:基于创新设计的民族图案移动端交互式进化设计方法与应用研究(项目编号:22MJYSG05)
参考文献
[1]福建省人民政府办公厅. 福建省“十四五”科技创新发展专项规划的通知[EB/OL].(2021-10-06)[2023-05-29]. http://www.fujian.gov.cn/zwgk/ghjh/ghxx/202111/t20211105_5768034.htm.
[2]福建省人民政府办公厅. 福建省“十四五” 数字福建专项规划的通知[EB/OL].(2021-11-30)[2023-05-29]. http://www.fjis.cn/home/posts/8072.
[3]中华人民共和国促进科技成果转化法[EB/OL].(2015-08-29)[2023-05-29]. https://www.ncsti.gov.cn/zcfg/flfg/202104/t20210402_29490.html.
[4]国务院关于深化科技体制改革加快建设创新型国家的意见[EB/OL].(2015-08-08)[2023-05-29]. http://www.gov.cn/zhengce/content/2015-08/08/content_10102.htm.
[5]国务院办公厅关于印发高技术产业产学研合作专项行动计划的通知[EB/OL].(2017-12-26)[2023-05-29]. http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-12/26/content_5249290.htm.
[6]王栎淇,范维,陈传军等.基于实时数据驱动的车间输送线数字孪生系统研究与实现[J].制造业自动化,2023,45(08):171-177.
[7]杨洋.数字孪生技术在供应链管理中的应用与挑战[J].中国流通经济,2019,33(06):58-65.
[8]Melesse T Y,Di Pasquale V,Riemma S. Digital Twin models in industrial operations:State‐of‐the‐art and future research directions[J]. IET Collaborative Intelligent Manufacturing,2021,3(1):37-47.
[9]Fuller A,Fan Z,Day C,et al. Digital twin:Enabling technologies,challenges and open research[J]. IEEE access,2020,8:108952-108971.
[10]郑孟蕾,田凌.基于时序数据库的产品数字孪生模型海量动态数据建模方法[J].清华大学学报(自然科学版),2021,61(11):1281-1288.
[11]Jones D,Snider C,Nassehi A,et al. Characterising the Digital Twin:A systematic literature review[J]. CIRP journal of manufacturing science and technology,2020,29:36-52.
[12]杜育红,赵冉.新时代科教兴国战略:内在逻辑、现实证据与实现路径[J].教育与经济,2023,39(02):3-8+19.
[13]刘晨光,张凌浩,张顺峰.数字化背景下家电线上消费个性化体验设计研究[J].设计,2023,36(3):42-45.
[14]胡子崟,唐昌乔.新时代下人工智能技术融合设计学科的思考与展望[J].设计,2022,35(4):84-86.