12月12日，2021年大湾区科学论坛——智能工业软件分论坛在广州举行。逾百名智能工业软件研究领域的院士、专家、学者及青年人才齐聚广州香格里拉大酒店，在“软件定义工业 智能计算未来”的主题下，共同探讨智能工业软件的发展趋势及其对未来的影响。
白春礼：打造特色专业型工业互联网平台
“一带一路”国际科学组织联盟（ANSO）首任主席、中国科学院原院长、中国科学院院士白春礼在智能工业软件分论坛进行视频致辞。他表示，到2023年，我国工业互联网发展将进入全新模式，新业态大范围推广，产业综合实力显著提升。为此，我们必须从提升平台技术经济质量、进一步推动产学研融合、加强国际合作三个方面入手打造特色专业型工业互联网平台。
“不拒众流，方为江海。自主创新是开放环境下的创新，绝不能关起门来搞，而是要举四海之力，借八方之力。”白春礼说。新时代我国加快工业智能化的技术研究，推动制造业数字化转型，也需要以全球视野来谋划推动，全方位加强国际科技创新合作。
“粤港澳大湾区是我国全面对外开放的新前沿，有诸多高校研究机构和科技创新企业。我们要充分利用国际国内两个市场两种资源，依托本地政策优势、资本优势、技术优势和产业集群优势，在技术创新、政策研究、产业促进、设施建设、国际合作、人才培养等方面开展全方位务实合作，为我国工业软件化、智能化发展赋予强大的能量。”白春礼表示。
李国杰：用芯片学习取代芯片设计
在分论坛上，中国工程院院士、中科曙光董事长李国杰做了主题为《大力发展智能化工业软件》的主旨报告。李国杰表示，智能制造的核心技术就是工业软件，其中集成电路设计的EDA软件是智能制造的典型代表。
“当前芯片设计存在着新的矛盾：一方面芯片的种类越来越多、规模越来越大，这意味着芯片设计需求大。另一方面需要更多、更专业的设计人员花费更长的时间去设计，这也导致了设计代价高。”李国杰说。
“设计费用如此之高，时间如此之长等困难，让我们面临了一系列的挑战。”李国杰认为，挑战一是高效的全流程，实现从EDA到AIDA的转变，我们需要用人工智能模型学习专家知识，实现端到端的快速无人化芯片设计。挑战二是跨越工艺代差，AIDA可以打破原来芯片设计流程里的分层、分块约束。挑战三是跨工艺方法，需要提炼出工艺无关的芯片设计技术，使得AIDA基本技术可以泛化到不同的工艺节点上。
“芯片学习技术可以取代芯片设计应对上述挑战，即采用机器学习的方法来完成芯片从逻辑设计到物理设计的全过程。”李国杰介绍，芯片学习的目标是通过学习，使得芯片设计完全不需要专业知识和设计经验，可以在短时间、无人参与的情况下高效完成。
作为制造业大省和软件大省，广东工业软件企业众多、人才充足、产品丰富、需求强劲，为工业软件产业发展提供了肥沃土壤和广阔的市场前景。广东将以本次论坛为契机，进一步加大对工业软件政策支持力度，为工业软件产业发展营造良好环境。