4月13日下午，常州科教城“三杯茶·每日路演”系列活动暨“龙城实验室—江苏理工青年学者论坛（第一期）”在西太湖（常州）人工智能国际社区“CAIC原点空间”顺利举行。论坛以“智能制造与产业发展的深度融合”为主题，旨在探讨数字孪生、工业互联网、机器视觉、材料智能设计等前沿技术在装备制造领域的创新应用与产业实践。

论坛上，四位青年学者围绕智能制造领域的关键技术问题作主题报告，并分享各自的研究进展与产业化实践。

江苏理工学院谭超博士作题为《数字孪生赋能智能制造：从数据映射到智能决策》的报告。他指出，当前部分企业的数字孪生系统停留在数据可视化阶段，难以对生产工艺异常作出有效响应。他提出，应构建从物理实体到虚拟模型的完整数据闭环，结合人工智能技术实现异常检测、工艺优化与辅助决策，推动数字孪生从“展示型”向“应用型”转变。

江苏理工学院马俊超博士分享《面向工业母机复杂场景零件缺陷检测的云边端协同视觉推理任务调度方法研究》。他分析了工业互联网场景下高可靠性与低时延之间的矛盾，提出基于深度强化学习的任务调度策略，并引入网络编码技术以提高数据传输可靠性。该研究为复杂工业环境下的视觉检测任务提供了系统性的调度方案。

江苏理工学院朱定坤博士作《面向制造过程智能决策与优化的数字孪生平台》报告。他聚焦多模态数据融合中的非对称对齐问题，提出在不依赖显式对齐的前提下，通过模态差异补偿与特征增强提升红外与可见光图像融合的目标检测精度。相关成果已在多个公开数据集上得到验证。

智能制造龙城实验室PI苏绍华博士分享《机理×数据双驱动的材料全链路智能创新》。他提出将材料物理机理与人工智能相结合，构建“机理+数据”双驱动模型，开发了材料智能设计、显微图像分析、自动化实验闭环等系统。据介绍，该技术已在多家制造企业应用，可降低实验次数50%以上，分析效率提升显著。

在随后的互动交流环节，参会嘉宾围绕技术落地、校企合作、人才培养等议题展开深入讨论。

本次论坛展示了青年学者在智能制造领域的最新研究成果，为学术界与产业界搭建了高效的交流平台。与会代表一致认为，推动数字孪生、工业互联网等前沿技术与制造场景的深度融合，是提升企业智能化生产与检测能力的关键路径。龙城实验室与江苏理工学院表示，将持续深化合作，助力常州科教城发挥“创新之核”的赋能作用。