当今世界，人工智能正以颠覆性力量引领全球科技革命与产业变革。在制造领域，这场由人工智能驱动的工业革新，正推动传统制造模式向智能化、精准化方向跃迁。作为全球制造业大国，我国加速推进“中国制造”向“中国智造”转型，智能制造已成为迈向制造强国的核心引擎。

人工智能领域专家宋轩，长期致力于大数据分析、数据挖掘、城市计算及智能制造等前沿领域研究。十余年来，他以解决产业实际需求为导向，主持国家重点研发计划等10余项科研项目，构建起从基础理论到应用创新的完整技术链条，其成果在制造业智能化升级与城市智慧化治理中实现规模化应用，产生显著经济与社会效益。

科研攻坚：破解制造“卡脖子”难题

宋轩博士毕业于北京大学智能科学与技术专业，曾在日本东京大学从事科研工作并组建智能感知与城市计算研究组。2019年，他回国后牵头承担国家重点研发计划项目“制造业产品生命周期价值链多维数据空间及服务理论”，针对我国制造业面临的三大核心痛点展开技术攻关：

一是数据孤岛化问题——产品全生命周期数据分散于研发、生产、管理等环节，跨部门共享效率低且安全性不足;

二是流程协同低效化——复杂产品价值链涉及多主体协作，传统模式下问题溯源周期长、决策滞后;

三是智能化水平不足——依赖人工经验的生产管理模式难以适应个性化定制、柔性化生产需求。

针对上述挑战，其团队聚焦“制造大脑”关键技术，形成两项核心创新：

1. 构建区块链驱动的数据协同体系：

提出基于区块链的产品生命周期价值链多维协同数据空间原型模型，通过分布式账本技术实现数据确权、加密传输与可信共享。该模型在某汽车制造企业应用后，研发部门与生产部门的数据交互效率提升40%，跨企业供应链数据共享成本降低35%，为产业链协同创新提供底层支撑。

2. 研发深度学习驱动的智能分析方法：

开发基于深度学习和知识生成技术的数据分析平台，通过构建产品价值链知识图谱，实现生产异常的因果推断与趋势预测。在某大型车企的试点应用中，车辆故障溯源时间从平均48小时缩短至12小时，产品研制周期缩短20%，生产管理成本降低18%。

未来展望：锚定新质生产力方向

面对全球科技竞争新格局，宋轩将研究重心聚焦于两大领域：

1. 大模型驱动的智能制造：

探索大语言模型与工业数据的融合路径，开发“制造知识中枢”系统，实现生产经验的自动化萃取与跨企业共享。计划三年内构建覆盖5大制造行业的工艺知识图谱，推动中小企业数智化转型。

2. 城市智能体体系构建：

以“人、物、环境”全要素数字化为目标，研发城市级智能决策平台，实现能源、交通、应急等系统的协同联动。其团队正在研发新一代城市大脑系统，用以保障出行安全、发挥城市基础设施效能、提升交通系统运行效率和城市治理水平。

从科研工作者到产业赋能者，宋轩始终以“解决真问题、产出硬技术”为导向，在人工智能与实体经济融合的赛道上稳步前行。他的实践印证了一条清晰路径：以基础研究突破技术瓶颈，以应用创新激活产业动能，以人才培养夯实发展根基。随着我国新质生产力培育进程的加速，像宋轩这样的科技工作者正成为驱动产业升级的核心力量，为制造强国与智慧城市建设提供源源不断的创新动力。