本刊专稿

AI for Engineering:驱动数字生态系统网络发展范式转型

  • 邬江兴 , 1, 2 ,
  • 邹宏 1 ,
  • 张帆 1, 2 ,
  • 刘勤让 1, 2 ,
  • 高彦钊 2 ,
  • 尚玉婷 , 1, * ,
  • 祁晓峰 2
展开
  • 1. 复旦大学大数据研究院, 上海 200433
  • 2. 国家数字交换系统工程技术研究中心, 郑州 450002
尚玉婷(通信作者),助理研究员,研究方向为网络空间治理,电子信箱:

邬江兴,教授,中国工程院院士,研究方向为通信与信息系统、计算机与网络技术、网络空间安全技术,电子信箱:

收稿日期: 2025-04-09

  网络出版日期: 2025-07-03

基金资助

国家重点研发计划项目(2022YFB4500900)

版权

版权所有,未经授权,不得转载。

AI for Engineering: Driving a new paradigm for digital ecosystem network development

  • Jiangxing WU , 1, 2 ,
  • Hong ZOU 1 ,
  • Fan ZHANG 1, 2 ,
  • Qinrang LIU 1, 2 ,
  • Yanzhao GAO 2 ,
  • Yuting SHANG , 1, * ,
  • Xiaofeng QI 2
Expand
  • 1. Institute of Big Data, Fudan University, Shanghai 200433, China
  • 2. National Digital Switching System Engineering & Technological R & D Center, Zhengzhou 450002, China

Received date: 2025-04-09

  Online published: 2025-07-03

Copyright

All rights reserved. Unauthorized reproduction is prohibited.

摘要

系统阐述了AI for Engineering(AI4E)驱动数字生态系统网络发展范式的转型动因、机理与实践路径,指出传统数字生态系统网络发展范式面临“刚性架构与场景多样化”的根本矛盾,亟需以“超融合、高可信、一体化”为目标进行重构。介绍了AI4E驱动数字生态系统网络发展范式转型的重要基础、技术支撑、运作方式,从思维视角、方法论、实践规范、发展路径等方面阐述了新范式的主要特征;同时,介绍了AI4E赋能转型的实践探索,提出基于生成式AI的多模态网络环境(PINE),开辟网络技术体制“第二曲线”;提出晶上生成式变结构计算,打造智能算力“芯物种”;推动内生安全赋能数字系统网络弹性工程,提升人工智能应用系统内生安全能力;呼吁建设"超融合网络与智能计算实验床"大科学装置,验证“结构决定效能/安全/多样性”的科学猜想,为构建自主知识体系、推动科技自主创新、深化人才自主培养改革提供支撑。

本文引用格式

邬江兴 , 邹宏 , 张帆 , 刘勤让 , 高彦钊 , 尚玉婷 , 祁晓峰 . AI for Engineering:驱动数字生态系统网络发展范式转型[J]. 科技导报, 2025 , 43(12) : 19 -28 . DOI: 10.3981/j.issn.1000-7857.2025.04.00041

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