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一、合作背景：AI深度介入前沿科研
近期，北京工业大学与北京AI企业发布了一系列产学研合作成果，涵盖空间站生命保障、氢能制取、旋转机械故障诊断等多个高可靠场景。通过引入百度推出的可自我演化AI智能体“伐谋”，科研团队在极短时间内完成了传统方法难以实现的优化目标，展现出AI驱动科研范式变革的巨大潜力。
二、核心成果一：空间站“电子鼻”更小更高效
空间站内的气相色谱仪被称为“电子鼻”，用于监测空气中有害物质，保障航天员在轨安全。传统设备体积和重量较大，在轨更换与补给成本高。
攻关过程：北京工业大学机能学院苗扬副教授团队致力于微型气相色谱柱的研发。传统人工设计方式需要反复构型、仿真、制片、测试，周期长、成本高，且易陷入局部最优。团队将色谱柱的形状、排列方式等参数抽象为数学优化任务，交由“伐谋”自动生成候选方案并演化搜索。
突破性成果：仅用72小时，“伐谋”便演化出更优构型。在性能提升的同时，色谱柱体积缩小40%，分离效率提升3倍。
三、核心成果二：制氢系统故障诊断准确率跃升
苗扬团队长期从事氢能系统等高可靠场景的智能诊断研究。在工业制氢系统中，存在上百个变量且故障数据稀缺，传统模型调优极为困难。
AI优化效果：团队将原有模型交给“伐谋”自动调优，模型测试准确率从92.26%提升至95.04%，科研探索周期从“周”级骤降至“小时级”。
四、核心成果三：旋转机械故障诊断模型大幅瘦身与精度提升
在旋转机械故障诊断领域，通过AI辅助优化：
模型参数量下降34%
预测误差降至原来的1%（即精度提升百倍）
这一成果对工业设备预测性维护、降低运维成本具有重要意义。
五、更广泛的应用与战略意义
据北工大科研团队介绍，百度“伐谋”目前已在医疗诊断、设备测试、传感器调校、地质数字化等多个项目落地应用。AI正在：
革新传统科研范式，打破跨学科技术壁垒；
帮助工科科研人员高效完成实验优化，实现科研降本提速；
助力我国在全球科技竞争中换道超车，加速科技自立自强。
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