当前高端制造智能化发展的主要瓶颈在于数控系统能力未能充分发挥。现有数控系统作为被动执行目标，缺乏足够的智能化与开放性，应推动其向更高维的信息交互升级，成为对等的智能体。

其中，在超精密加工领域，亟需构建与高精度在线测量体系匹配的工业软件。这涉及部署微纳米传感器、实现多传感器数据的时空校准，并全面提升工业软件的整体协同性，以支撑稳定高效的生产。

实现工业软件自主发展亟待突破三大瓶颈：核心技术的完全自主化，尤其是在几何建模与路径解释引擎等关键算法；推动行业适配与生态建设；深度融合AI技术，构建从设计到加工的知识闭环，实现制造由经验驱动转向数据驱动。

为实现全流程数字化协同，需构建统一数字化平台，实现数据无缝贯通；建立具备智能推荐能力的工艺知识库；并与MES等系统深度集成，打通编程与生产的闭环。面对用户需求，系统应具备柔性与开放兼容性，支持多品种、小批量制造，并具备全面数据采集、自主分析与决策能力，同时打破数据孤岛，支持持续迭代。

北京精雕以“双内核驱动、全流程协同”为核心理念，构建了自主可控的工业软件生态。基于“智能 开放 共生”理念，北京精雕Surfmill软件采用“平台+应用”架构，在通用平台基础上开发专用模块，并通过开放接口支持二次开发，兼顾通用性与专业性。未来，北京精雕将持续向重点行业开放自主内核引擎，联合合作伙伴推出面向多行业的智能编程软件，为高端制造注入“中国心”。

为构建持续进化的创新生态，需着力推进产学研用深度融合。当前，行业普遍存在科研的理论导向与工厂的实践需求相脱节的现状，因此构建开放的技术平台，让先进算法能在真实场景中验证与迭代，才能进一步实现优胜劣汰。同时，人才培养也应转向跨学科复合型人才的培养，而非追求单一领域的精通，以便更好地促进理论与实践的深度融合与协同创新。

北京精雕计划加速产教融合，未来三年将与50所高校共建AI赋能制造的联合实验室。这标志着精雕正从技术赋能者向生态共建者深化，致力于构建一个以联合实验室为节点、链接产业需求与学术智慧的创新共同体。通过此举，旨在打通从前沿算法研究到车间工业应用的快速通道，形成“技术攻坚-产业应用-价值创造”的完整闭环，推动跨领域合作与产业生态的持续发展。

文章来源：现代制造

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责任编辑：朱晓裔

审 核 人：李峥