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广东进一步加大对工业软件政策支持力度

       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。

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