作为深圳河套学院AI4SE 2026开放日的重要环节，当天下午，AI4SE高峰论坛在三个会场同步展开，设置六场专题分论坛：电力世界模型分论坛、AI4Net分论坛、AI4CAE分论坛、单细胞大模型分论坛、科学具身分论坛、具身机器人仿真分论坛。各分论坛从智能电网、网络智能化与工程仿真，到生命科学大模型、科学具身与机器人仿真，不同领域的研究者展开深入交流，共同探讨AI如何进一步服务真实科研需求，解决复杂工程问题。

01 AI4CAE分论坛：工业仿真智能升级全链路

AI4CAE分论坛与具身机器人仿真分论坛由许进超院士，蜂巢互联产品与解决方案部副总裁、物理AI工程院院长方志刚博士共同主持。论坛学界嘉宾阵容深厚，汇聚富士康工业互联网股份有限公司原董事长李军旗博士等多位院士及专家学者；应用端则有利元亨、中煤科工等多家行业重点企业代表参与。蜂巢互联作为联合主持方与核心技术支撑方，携核心技术团队全程投入，围绕工业仿真与AI深度融合开展多维度技术交流与产业研讨。

AI4CAE分论坛聚焦工业仿真的智能化升级，从智能体范式、计算方法底座到工业场景落地层层深入，系统呈现AI与CAE深度融合的技术路径与产业价值。

论坛现场

蜂巢互联战略研究院AI基础设施lab主任高迪作《BeeAgent：推理循环驱动的工业软件智能体》主题分享，从产品落地视角出发，提出工业智能体需具备状态感知、意图编译、闭环校验三大核心能力，并介绍BeeAgent基于ReAct循环架构，可依托单条自然语言指令完成多步操作，关键节点设有人工确认机制。

高迪主任作《BeeAgent：推理循环驱动的工业软件智能体》分享

深圳市大数据研究院副研究员张炼从实验室顶层设计出发，作《工业智能体研发及应用》分享，梳理四大研究方向的协同逻辑，明确百亿级小模型定位，提出本体工程、多智能体协作、自进化三步落地路径。

张炼副研究员作《工业智能体研发及应用》分享

在底层算力支撑方面，物理引擎开发工程师连云龙博士在《智能计算方法——AI+CAE工业实践及研究课题探讨》分享中提出“设计探索快筛、工程校核高精”的分阶段思路，强调评价加速效果需综合考量设计周期与方案数量，同时明确误差范围及超场景处理方式。

连云龙博士作《智能计算方法——AI+CAE工业实践及研究课题探讨》分享

在核心算法层面，深圳河套学院双聘教师、香港中文大学（深圳）龚世华教授代表许进超团队作《AI for CAE：面向工业仿真的智能计算方法体系》分享，介绍多重网格与预条件方法在多场景中的提速应用，并介绍团队在智能解法器、流固耦合求解器及CAX开源社区方面的布局，推动算法融入实际仿真流程。

龚世华助理教授作《AI for CAE：面向工业仿真的智能计算方法体系》分享

技术最终要落地到产业场景。物理引擎开发工程师张霖凡博士在《智能工业仿真的实际需求与研发挑战》分享中，以动力电池焊接工艺为例，从企业端提出智能仿真的五项核心需求：自动生成计算方案、工况变更自适应重构、专业方法高效软件化、批量快速评估、交付物可验证可追溯。

张霖凡博士作《智能工业仿真的实际需求与研发挑战》分享

企业端的真实需求为技术研发锚定方向。深圳市大数据研究院副研究员谢炎在《智能工业仿真——面向工程问题的仿真能力构建与可信交付》中，从技术实现维度给出AI for CAE的完整落地路径，提出三级轻量化交付模式，强调人机协同、专家把控核心环节的研发原则。

谢炎副研究员作《智能工业仿真——面向工程问题的仿真能力构建与可信交付》分享

技术分享之后，论坛特别设置圆桌讨论环节，由许进超院士与方志刚博士共同主持，汇聚产学研各界代表，围绕“工业企业如何利用仿真和AI提速增效”展开深度对话。

许进超院士主持

方志刚博士主持

论坛一改过往“技术单向输出”的模式，由企业端率先抛出一线真实痛点，产学研各方围绕数据、效率、建模三大维度展开研讨，形成“产业出题、协同解题”的务实氛围。

圆桌论坛现场

针对产线“默停”难定位、大型三维模型加载慢、中小企业仿真使用门槛高、液压机器人仿真与真机脱节、灵巧手仿真精度不足、计算效率与工程可信性难平衡等一线产业痛点，与会各方经充分探讨形成共识：通过仿真生成异常数据，补齐样本缺口；借助Web3D轻量化技术，提升模型访问效率；采用多物理场耦合建模，并结合真机数据回灌，提升仿真精度；以网格优化兼顾计算效率与工程标准校验。同时，讨论明确将依托“河套蜂巢智能仿真联合实验室”，打通企业需求与技术研发的对接通道，推动技术真正落地，解决生产实际问题。

大连理工大学力学与航空航天学院院长、中国科学院院士郭旭院士发言

蜂巢互联董事吴钦明发言

利元亨首席运营官李建新发言

夏松涛博士发言

香港科技大学（广州）贾金原教授发言

中煤科工研发部副部长张维娜发言

富士康工业互联网股份有限公司原董事长李军旗博士发言

大连理工大学软件学院长聘教授斯杭教授发言

02 具身机器人仿真分论坛：打通虚实落地闭环

具身机器人仿真分论坛围绕具身机器人的技术落地与产业应用，从触觉传感与触动操作智能的底层技术突破，到具身机器人仿真训练的场景构建，层层拆解技术落地的关键环节。

论坛首先聚焦具身智能最前端的交互环节。大湾区大学先进工程学院院长、戴盟机器人联合创始人王煜作《触感传感触动操作智能》分享，聚焦机器人操作能力。他指出，抓取、拧零件、处理柔性材料等场景需明确接触状态、力值与滑移情况，触觉可弥补视觉信息的不足，辅助机器人判断手物相互作用。针对操作数据采集难题，他提出多源数据需同步标定，仿真需完整还原接触变形与受力，才能生成有效训练数据。

王煜作《触感传感触动操作智能》分享

仅有感知能力尚不足够，具身智能规模化发展还需完整基础设施支撑。物理引擎开发工程师胡月圆博士带来《面向具身智能的物理AI基础设施——BeeFoundry全栈技术与架构演进》方案分享，针对传统仿真四大硬伤，打造FORGE-SIM-LAB-ACT全链路流水线，深度适配国产算力，整体TCO降低70%以上。

胡月圆博士作《面向具身智能的物理AI基础设施——BeeFoundry全栈技术与架构演进》分享

末端交互的精度依赖整机运动的支撑。深圳市大数据研究院副研究员翟祺嘉博士在《面向具身智能的多物理场仿真计算》分享中指出，高保真物理数据是具身智能核心瓶颈，并介绍浮动基机器人多物理场建模方法与跨障、上下楼等典型场景的仿真成果。

翟祺嘉博士作《面向具身智能的多物理场仿真计算》分享

03 电力世界模型分论坛：面向智能电网的世界模型探索

电力世界模型分论坛以“面向多源不确定性的电力世界模型”为主题，由深圳河套学院双聘教授，香港中文大学（深圳）校长讲座教授、协理副校长、理工学院院长黄建伟教授致开幕辞。来自同济大学、香港中文大学（深圳）、中山大学等高校的深圳河套学院双聘及客座教授，围绕新能源出力预测、电网快速仿真、安全鲁棒调控与可信人机协同四大方向，系统呈现电力世界模型的技术路径与阶段成果，并以“AI for Energy和Energy for AI”为主题开展圆桌研讨。

黄建伟教授在致辞中对各位专家学者和师生的到来表示欢迎。他指出，当前数据中心、算力中心的用电需求正高速增长，已成为电力系统不可忽视的新型负荷，给电网运行带来全新挑战；人工智能与能源电力由此进入相互依存、相互塑造的新阶段。他希望以本次分论坛为契机，促进各课题之间以及学界与业界之间的交流互鉴，推动产学研协同创新，并预祝论坛取得圆满成功。

黄建伟教授作开幕致辞

四场主题演讲从出力预测、快速仿真到鲁棒调控与可信人机协同，完整呈现电力世界模型“预测—仿真—决策—协同”的技术链路。

深圳河套学院双聘教师、同济大学长聘教授杨恺作《明月-万象Agentic AutoML全维智控软硬件协同体系》分享。杨恺教授带领课题组打造了一套会自主决策的新能源功率预测系统：AI自动清洗数据、按场站条件匹配最合适的预测模型、定位误差来源并持续改进，做到“决策自动化、链路可溯源、误差可归因”，短期与超短期预测误差分别降低29.54%和10.97%。配套自研的“明月”微型气象站，为新建场站冷启动与复杂工况提供统一预测底座。

杨恺教授作《明月-万象Agentic AutoML全维智控软硬件协同体系》分享

深圳河套学院客座教授、香港中文大学（深圳）教授赵俊华作题为《人工智能驱动的电网快速仿真与安全分析》的分享，围绕“算得快、识别安全边界、发现高风险故障”汇报研究进展：7万节点电网潮流求解较MATPOWER加速8.24倍；将安全边界识别转化为AI分类问题，耗时仅为密集仿真法的约0.67%；引入量子增强搜索筛查高阶故障风险，Top-100物理命中精确率达100%。相关成果正集成至与南网能源院联合建设的全国电力系统—气候耦合仿真与智能推演平台。

赵俊华教授作《人工智能驱动的电网快速仿真与安全分析》分享

深圳河套学院双聘教师、中山大学教授陈旭作题为《新型电力系统安全鲁棒调度与云边端协同控制》的分享。陈旭教授课题组让AI在世界模型生成的虚拟电网中反复演练，替代高成本的真实试错：在IEEE 136与272节点系统上实现安全违约率为零；上千个智能体协同调度的平均运行成本较基线降低21.20%—49.95%，电压越限完全消除；面向安全、经济、低碳难以兼得的“能源不可能三角”，在1053节点配电系统中实现平均经济成本降低37.28%、平均电压越限量降低87.35%。

陈旭教授作《新型电力系统安全鲁棒调度与云边端协同控制》分享

赵俊华教授代表团队作《新型电力系统可信人机协同与安全决策》分享。课题组为AI参与电力调度装上“安全阀”：从五个层面刻画不确定性，让AI建议经过风险校准、物理验证和权限控制后再进入决策环节，实现“按状态、按风险、按需思考”的可信人机协同。相关成果已产出ICML、IJCAI等高水平论文，并落地广东电力市场考核申诉审核智能体——日均审核申诉430条、准确率接近100%，审核效率从小时级提升至分钟级，成为“公权力”智能化运作的典型案例。

赵俊华教授作《新型电力系统可信人机协同与安全决策》分享

主题演讲之后，论坛设置圆桌讨论环节，由香港科技大学计算机科学与工程系助理教授欧阳小敏主持，与参会嘉宾围绕“AI for Energy和Energy for AI”展开深度对话。

谈及AI在能源领域最具价值的应用，杨恺教授认为新能源出力预测是“杀手级应用”之一——预测是后端仿真与决策的核心输入，本质是将不确定性转化为确定性。赵俊华教授补充，调度、规划、电力市场交易、设备检修运维等决策环节同样空间广阔，其中电力市场交易的经济价值最为直接。陈旭教授从计算机学科视角指出，电网对AI技术的需求远不止核心业务。与会嘉宾还提到，电厂侧部分场景可借助多传感器融合与智能方法，突破人工排查的局限。

围绕“AI是否会走向完全自主决策”，与会嘉宾形成共识：电网对安全的要求是绝对的，AI现阶段无法保证绝对安全，且责任追溯须落到人身上，人必须留在决策环路之中。未来边界不在于“AI能否做决策”，而在于“决策是否易于校验”——可依据物理规律快速校验的交由AI自主完成，难以校验的重大决策由人分层把关，形成“机器—人—机器”分层混合决策范式。针对方法可迁移性的提问，杨恺教授以“不确定性”四个字概括项目的统一问题抽象：物理手段依靠测量感知，数学手段依靠机器学习刻画，这一范式可迁移至无人机电池与动力分配等场景。

在“Energy for AI”议题上，黄建伟教授与赵俊华教授剖析了“电算协同”的紧迫性：AI训练负荷可时移、推理负荷强实时，GPU集群启停的峰值冲击远超传统负荷，且算力闲置的机会成本远高于电价差，现有激励机制与算力负荷特性严重错配。赵俊华教授分享了行业调研发现：今年全国新增算力规模约2.5GW，相当于过去数十年算力中心负荷的总和；深圳部分区域在建算力负荷已超过该区域现有全部用电负荷；山西、广东等地已发生算力中心与电网振荡导致强制脱网的安全事故；美国德克萨斯州电网已不再接受新增算力中心并网。与会嘉宾判断，电算协同是未来两三年关乎人工智能发展与国家能源安全的重大工程问题，亟需学术界、工业界与政府共同投入。

本次分论坛系统展示了“面向多源不确定性的电力世界模型”项目从预测、仿真、调控到人机协同的全链路阶段成果，并以圆桌研讨凝聚产学研协同共识。项目团队将继续推进关键技术攻关与工程落地，加快电力世界模型从理论方法走向规模应用，为构建安全、经济、低碳的新型电力系统提供坚实支撑。

04 AI4Net分论坛：人工智能与下一代通信网络的深度融合

AI4Net分论坛围绕人工智能与下一代通信网络的深度融合展开深入交流，重点聚焦无线网络世界模型、场域特定无线智能、多模态无线空间智能等前沿方向。分论坛由深圳市大数据研究院研究科学家、香港中文大学（深圳）理工学院兼任助理教授蒲文强教授主持，来自高校与科研机构的专家学者分享了最新研究思考与实践进展，共同探讨AI赋能未来网络的新路径。

深圳河套学院双聘教师、香港中文大学（深圳）张纵辉教授介绍了学院AI4Net聚焦项目的研究内容及阶段性进展。该项目面向下一代通信网络与大规模网络运维中的规划、优化等关键需求，致力于构建能够理解复杂无线环境、预测网络状态并支撑智能决策的无线世界模型。张纵辉教授从研究目标、技术路线与应用价值等方面进行了系统阐述，展现了以人工智能推动网络运维迈向更高效、更自主、更具前瞻性的广阔前景。

张纵辉教授作分享

深圳河套学院双聘教师、香港大学刘元玮教授以《场域特定无线智能：学习、智能体与数字孪生》为题，分享了对迈向场域特定无线智能的系统性思考。他从“学习”与“智能体”两种无线智能范式切入，讨论了面向模式驱动任务的场域特定学习，以及面向行动驱动任务的智能体智能。刘元玮教授强调，数字孪生是构建场域特定无线智能的重要基础：通过对真实物理环境与无线传播特性的精细建模，可为网络感知、预测、优化与自主行动提供可信赖的智能底座。

刘元玮教授作 《场域特定无线智能：学习、智能体与数字孪生》分享

香港科技大学张军教授作题为《空间智能：无线通信与感知的新范式》的报告，聚焦多模态无线世界模型的构建与应用。报告介绍了基于3D Gaussian Splatting的无线辐射场重建方法、融合无线与光学信息的统一辐射场框架，以及面向跨场景无线电场建模的基础模型。相关研究尝试将视觉、空间几何与无线信号等多源信息有机融合，使机器能够更准确地“看见”、理解并推演真实世界中的无线传播环境。

张军教授作《空间智能：无线通信与感知的新范式》分享

从无线世界模型到数字孪生，从场域特定学习到智能体驱动决策，从单一信号建模到多模态融合，本次AI4Net分论坛展现了人工智能与通信网络交叉创新的蓬勃活力。未来，随着相关基础模型、数字孪生技术与智能体能力不断演进，AI有望进一步推动无线网络从“连接万物”迈向“理解环境、主动优化、自主运行”的新阶段。

05 单细胞大模型分论坛：从数据资源、基础模型到临床应用

单细胞大模型及应用是学院AI4SE中心重点布局方向之一，也是推动人工智能与生命科学交叉研究的重要切入点。论坛开场，项目负责人许进超教授在讲话中对该方向取得的阶段性研究进展给予肯定，并表示未来将持续推动人工智能与生物医疗领域的深度融合，促进跨学科交流与协同创新，进一步探索人工智能服务生命科学研究和临床医学实践的新路径。论坛报告环节由许进超教授和张炼研究员共同主持，报告内容涵盖生物医学数据资源建设、单细胞基础模型研发、多模态计算方法以及临床智能应用等多个方面。

许进超教授开场致辞

会场合影

香港中文大学（深圳）校长讲座教授、医学院副院长兼附属二院院长、国家健康医疗大数据研究院（深圳）院长于广军教授介绍了CTC生物资源库及信息平台建设、多模态生命数据融合以及大规模癌症单细胞数据库规划。报告围绕生物资源与信息平台的协同建设，呈现了从样本资源积累、生命数据整合到数据库系统规划的整体思路，为人工智能模型研发与医学应用提供了数据基础建设方面的参考。

于广军院长作《CTC生物资源库及信息平台的建立与应用》分享

深圳河套学院祝建庆教授作题为《Module-based单细胞大模型》的报告，分享了模块化单细胞大模型BioMod的研究成果。报告以模块化建模为切入点，介绍了团队在单细胞大模型方向的研究探索，为如何组织和利用复杂的单细胞数据、构建面向生命科学问题的模型提供了新的研究视角。

祝建庆教授作《Module-based单细胞大模型》分享

哈尔滨工业大学（深圳）陈杰教授围绕《多模态大模型及单细胞计算》，介绍了MTPNet多模态药物设计框架。报告将多模态建模与药物设计相结合，展示了人工智能在整合多源信息、支持药物研发方面的应用探索，为模型方法与生物医学应用的深度融合提供了新的思路。

陈杰教授作《多模态大模型及单细胞计算》分享

学院博士生李昊阳代表团队，展示了CARE临床推理引擎在肿瘤精准诊断中的应用。报告聚焦临床诊断场景，介绍了团队将人工智能推理能力与医学问题相结合的研究实践，为与会人员理解人工智能如何面向具体临床需求开展应用探索提供了实例。

李昊阳博士作《CARE: 临床评估与精细化推理引擎》分享

香港中文大学李煜教授以《Go Beyond AIVC》为题，分享了AI驱动生命科学研究的最新进展。报告从更广阔的研究视角出发，介绍了人工智能与生命科学交叉领域的前沿探索，为思考相关研究的发展方向、拓展模型能力与应用边界提供了启发。

李煜教授作《Go Beyond AIVC》分享

本次分论坛汇聚了人工智能、生命科学与医学交叉领域专家，围绕“数据资源—基础模型—临床应用”创新链条展开交流。各场报告从不同角度呈现了人工智能赋能生物医疗的研究进展，展示了跨学科研究的丰富内涵与广阔前景。

未来，学院将依托AI4SE中心，持续推进单细胞大模型及相关应用研究，推动数据资源、模型方法与应用场景之间的协同发展。同时，学院将进一步面向生物医学研究与临床实践需求，加快科技创新成果转化，推动人工智能技术在生物医疗领域的应用，为智慧医疗发展贡献力量。

06 科学具身分论坛：人工智能与科学、工程及真实物理系统的深度融合

科学具身专场分论坛聚焦人工智能与科学、工程及真实物理系统的深度融合，邀请航空航天、材料科学和具身智能领域的专家学者，围绕智能工程设计、智能科学仪器、类脑具身智能等前沿方向展开交流，集中呈现人工智能从“分析数据、知识推理”走向“理解环境、操作仪器、参与实验”的最新探索与实践。

上海交通大学航空航天学院副研究员王景带来题为《“翼”想天开：数据+知识驱动的民机气动设计》的报告。针对民机气动设计周期长、计算成本高、对专家经验依赖强等问题，她介绍了从翼型生成、流场预测到方案优化的智能化设计体系。借助生成式模型、智能流场预测和人机协同设计平台，人工智能正由辅助计算进一步走向飞行器建模、仿真与优化等核心设计环节。

王景副研究员作《“翼”想天开：数据+知识驱动的民机气动设计》分享

苏州实验室分析测试与仪器平台研究员邵晓宏博士以《AI赋能材料高端分析表征仪器》为题，针对材料表征效率低、设备接口异构和高通量实验需求，展示了人工智能赋能科学仪器智能化升级的实践。通过仪器自动操作、多模态协同采集、智能导航与参数优化，以及机械臂和视觉系统协同，材料表征正由单设备操作向自动化、智能化和无人值守实验演进。

邵晓宏博士作《AI赋能材料高端分析表征仪器》分享

智平方科技具身大模型负责人郭伟钰围绕《类脑具身智能前沿探索》作报告。针对具身智能泛化能力不足、数据稀缺、实时反馈能力有限等挑战，他介绍了融合事件视觉、神经接口和类脑控制架构的技术探索。通过“大脑—小脑—脊髓”分层协同、高频力觉反馈与在线学习，机器人在复杂环境中的实时感知、精细操作和自适应控制能力得到提升。

郭伟钰作《类脑具身智能前沿探索》分享

从工程设计中的智能建模与仿真，到科学实验中的仪器自主操作，再到面向真实物理世界的感知、决策与精细控制，三场主题报告从不同视角呈现了人工智能进入真实科学与工程流程的技术路径。与会专家一致认为，人工智能的未来不只存在于论文与算法中，更体现在每一次可触摸的演示、每一次跨界的对话里。未来，科学与工程智能中心将继续面向真实科学问题和工程需求，推动人工智能、具身智能与科学研究深度交叉融合，探索人工智能进入实验、操作、表征与反馈等真实科研环节的新方法、新系统与新范式，为人工智能赋能科学发现与工程创新提供更多实践路径。

以真实需求为牵引，推动AI4SE走向纵深

从上午的院士主旨报告、联合实验室签约揭牌，到产业专家的实践分享与成果展示，再到下午六大分论坛的深入研讨，本次开放日以“AI与科学工程深度融合”为主线，串联起学术前沿、技术攻关与产业应用。活动不仅集中展示了深圳河套学院科学与工程智能中心的阶段性成果，也搭建了跨学科、跨机构、跨领域的交流合作平台，让“产业出题、协同解题”的务实氛围贯穿始终。

与会专家普遍认为，人工智能正从辅助工具走向科学发现与工程创新的核心驱动力，而世界模型、智能仿真、科学具身等方向有望成为下一阶段的重要突破点。站在建院一周年的新起点，科学与工程智能中心将继续依托河套深港科技创新合作区的区位与政策优势，深化与高校、科研机构及产业伙伴的协同，推动更多AI4SE创新成果从实验室走向真实场景，为人工智能赋能科学与工程贡献更多“河套方案”。