text: 中国工程院院刊 | 多位院士技术方向研究及发展路线图
  知未知.领未来·点击关注“知领”随着海量数据、设备、新兴应用等不断接入互联网，网络的复杂性、网络管理和运营效率都面临着前所未有的挑战。“网络自智”为未来网络的发展提供了一个很有前景的规划图，可以实现网络自动化、智能化，具有智慧协同能力，可以根据自动灵活的标识映射技术来满足不断涌现的新服务需求。展望未来，网络自智开启了网络创新的新时代。网络功能架构必须能够：①自我识别和理解用户意图；②将意图自动转化为网络操作；③对网络环境和状态进行自我监控；④自动检测各种服务需求；⑤自动配置所需功能；⑥当检测到决策错误时进行自动校正；⑦自动监视和管理网络用户，包括恶意用户；⑧自动更新服务功能，优化交付能力；⑨使用机器学习自动分析内省；⑩自动抵御外部和内部安全威胁；⑪通过服务动作反馈自我修复结果；⑫意外情况发生时进行自动报告。网络自智开启了网络创新的新时代，同时也为网络研究人员带来了新的挑战。网络自动化自智不再是一个理想主义性质的愿景，当前网络行业正朝着这一目标前进。值得一提的是，网络自智目前处于方兴未艾的阶段，实现网络行业这一宏伟目标需要更多同行科研人员参与、协作，共同为网络基础设施创新做出贡献。力学超构材料是指具有自然界中没有的奇异力学性能的人造材料，其独特性能来自特殊设计的代表性单元的拓扑结构，而不是来自其组成材料的固有属性，广泛应用于拉胀纺织品、拉胀钉、智能过滤器、减振器以及各种保护装置。增材制造技术能够制造具有高精度、极其复杂和高特征保真度的微尺度结构，使力学超构材料的快速发展成为可能，并显著降低设计计算和实验验证周期，有利于新的力学超构材料理念的实现。中国工程院张联盟院士研究团队在《力学超构材料的结构设计与增材制造研究进展》一文。基于力学超构材料所需的力学性能，文章详细回顾了力学超构材料结构设计中的各种拓扑结构，包括刚度、强度和负泊松比超构材料，总结了能够制造力学超构材料的增材制造技术，讨论了目前面临的挑战。文章指出，面对新兴力学超构材料的挑战，未来的研究方向有多层级设计、不稳定和非线性设计、动态响应、多材料四维打印、机器学习等。从过去到现在，科学家们在各种力学超构材料，尤其是轻质和拉胀材料的拓扑设计方面取得了重大进展。由于增材制造技术的快速发展，许多过去只能在理论上或数值上进行研究的拓扑结构现在可以以高效且低成本地成型制造，并且制造精度可以达到微米级或纳米级。通过将最佳拓扑结构与纳米尺度效应（即纳米点阵）结合起来，可以实现前所未有的超高强度，同时优化所有与尺度无关的性质，如杨氏模量、比表面积、热膨胀系数和负泊松效应。纳米点阵中多参数设计（如尺寸效应和拓扑结构）的协同作用就是这类新型力学超构材料的一个例子，超越了单凭拓扑结构所能达到的性能。因此，我们在以下5个方面对新兴力学超构材料的挑战和未来研究方向给出了建议：多层级设计、不稳定和非线性设计、动态响应、多材料四维（4D）打印、机器学习。声学超构材料是一种人工结构材料，具有自然材料所没有的特性，如负的等效体积模量、负的等效质量密度和负的折射率等，这些特性为操纵声波提供了新的手段。声学超构材料研究不仅促进了现代声学的发展，还在航空工业、轨道交通、生物医学、新基础设施建设等领域的工程应用中展现了巨大潜力。如何进一步设计和优化声学超构材料以满足现实世界中需求仍然是当前面临的重大挑战。南京大学陈延峰教授研究团队的《未来工程中的声学超构材料》一文。文章在概述声学超构材料研究内容和发展历程的基础上，总结了声学超构材料的最新进展，如在吸声/隔声、声成像、声隐身等领域的潜在应用前景。最后，文章分析了声学超构材料在工程应用过程中面临的机遇和挑战，包括共振引起的窄工作带宽和不可避免的能量损失会严重阻碍声学超构材料的实际应用；开发新一代3D打印技术以支撑声学超构材料制造；将声学超构材料数字化与人工智能相结合，是节省非创新设计时间和精力的最可能途径。共振引起的窄工作带宽和不可避免的能量损失会严重阻碍AMMs的实际应用。前者可以通过集成宽共振谱的AMMs和设计可调谐主动超构材料来解决。拓扑绝缘体和相关的拓扑器件可以提供拓扑保护，实现无损声传播，可以作为后一个问题的潜在解决方案。此外，扬声器、换能器和其他能量转换方法（例如，具有温度或电磁调节的多物理耦合）可用于补偿AMMs的能量耗散。除了空气声AMMs外，越来越多的人关注用于流体的超构材料设计。然而，如上所述，流体和固体主体材料之间的阻抗对比度相对较小（仅约一个数量级）。大量声能传播到流体和固体结构中可能导致复杂的传播路径，因此等效声学参数可能更加复杂。解决这一挑战的一种策略是将气泡构建为谐振器，或者用弹性薄膜包裹气泡；在这种情况下，可以通过改变气泡的预设压力或通过选择不同的封装材料来调节等效参数。另一个挑战在于AMMs的制造。简单结构AMMs可通过常规制造方法制造，包括机械加工、铸造、注塑和激光切割。具有复杂3D结构的AMMs，如通道、腔室和球形或圆柱形填充物，主要依靠手工制造和3D打印。然而，大规模的手工制造可能会导致一致性损失和产品质量不稳定。3D打印技术非常适合制造复杂结构。然而，当涉及大规模生产时，3D打印可能会受到高成本消耗、低生产效率和材料品种有限的影响。因此，在现实世界AMMs应用的道路上，开发低成本、高效率和多种材料的新一代3D打印技术尤为迫切。此外，兆赫兹范围内的AMMs对于提高医学超声成像的分辨率和提高高强度超声手术的精度具有重要价值。然而，微米级的制造方法鲜少报道。因此，高频AMMs的制备迫切需要先进的微/纳米加工技术。此外，定制特定功能或者结构的AMMs在工程实用化过程中至关重要。然而，确定AMMs的结构、功能和特性之间的复杂关系需要相当大的努力。将AMMs数字化与人工智能相结合，是节省非创新设计时间和精力的最可能途径。如图4所示，在设计和优化AMMs时，全面考虑基本原理、性能、制造和应用，并在所有方面达成平衡，是最终工业应用的关键。高速列车健康监测与管理是集成力学、机械、电子、可靠性等多学科知识并具有多学科紧耦合特性的综合性技术。发展高速列车健康监测与管理技术为我国高速铁路的长距离、大规模、高密度运营提供了关键支撑，对车辆服役状态的全面感知、精准评估、快速响应具有重大意义。中国工程院丁荣军院士研究团队在《中国高速列车健康监测与管理：进展及展望》一文。文章阐述了健康监测与管理对高速列车的重要价值，回顾了近20年中国高速列车健康监测与管理的发展历程：从安全监控到关键系统健康监测，再到一体化、全寿命周期的运维管理；总结了列车全方位状态监测、精准评估与诊断预测、车辆远程运维服务、智能运维决策支持等方面的重大技术突破。文章还进一步展望了广域全过程适应性、列车数据 / 计算资源一体化管理与应用、基于健康监测与管理的列车设计、车 – 线 – 站一体化智能运维等未来发展方向，以期应对中国高速铁路面临的高效安全运维、深度降本降耗等发展挑战，推动中国高速列车技术持续领先。中国高速列车健康监测与管理技术展望（一）范围更广、过程更全、融合更紧密的PHM2022年11月，中国参与建设的印度尼西亚雅万高铁成功试验运行，对推动中国高铁“走出去”起到示范效应。随着中国高速列车应用覆盖更多的国家和地区，列车在运营过程中将经历严寒、酷暑、干燥、湿热、盐雾、风沙等更加复杂的服役环境，这对列车各子系统设备的可靠性提出了新要求。对于确保列车高安全性、高可用性的PHM系统，需进一步深化研究工作以适应更为广域复杂的服役环境：① 集成先进传感技术和网络，开展列车关键系统与核心部件运行状态的全范围、全寿命周期、全过程实时动态监测；② 研制高可靠性、高性能PHM系统平台设备，为各子系统设备状态监测、预测模型运行等提供坚实基础；③ 通过线路试验，阐明设备失效机理并丰富样本数据库，克服传统失效机理难以准确表征列车在复杂服役环境下运行状态的不足；④ 将AI、大数据技术与失效机理、专家经验深度结合，开发复杂服役环境下列车关键设备状态的准确表征方法，提升PHM的精准度。（二）列车数据 / 计算资源一体化管理与应用高速列车设备众多、布局分散，目前采用分布式网络控制系统以自行采集和处理相应设备的状态监控数据，再将处理结果上传列车网络。这类数据处理方式，丢失了可反映设备性能变化的丰富暂态信息。高速列车的新型车载设备具有显著增强的数据处理及计算能力，在此背景下针对列车各主要设备的数据资源进行统一管理和调度具备技术可行性。全面采集并充分挖掘相关设备在性能劣化过程中出现的丰富暂态信息，构成开发性能优异的预测 / 诊断模型、实现列车精准的PHM等增强能力的坚实基础。（三）基于PHM的列车关键子系统设计高速列车PHM是在传统列车安全监控基础上发展而来的。传统设计以防止车辆设备发生严重故障、能够阻止故障进一步发展为准则，这种方式难以对设备运行状态（反映设备是否出现性能劣化以及劣化程度的一组显式或隐式特征参数）进行持续监测，不足以支持列车PHM的深化研究。在新型高速列车的设计阶段即规划列车PHM的功能分布，在设计流程中融入数据采集、诊断模型运行等PHM需求；从车辆总体方案“源头”实施列车PHM，革新高速列车PHM技术的应用水平。（四）车 – 线 – 站一体化智能运维高铁是包括动车组、通信信号、牵引供电、工务工程、运营调度、客运服务六大子系统在内的系统工程。当前的主流方式是各子系统在专有领域展开智能运维研究，但具体业务及数据相对独立，“数据孤岛”现象突出，高质量开展数据共享难度较大。实现高铁跨系统、跨功能、整合联动的智能运维管控，是中国高速列车智能运维的未来发展方向，需探索并构建车 – 线 – 站一体化智能运维模式，深化多专业设备综合联动监视、跨专业数据联动分析等技术研究。煤炭在我国主体能源中发挥着“稳定器”“压舱石”作用，新一代信息技术为煤炭行业创新发展提供了契机，驱动人工智能（AI）、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发利用的深度融合，推动煤炭行业数字化转型并提升智能生产水平；人与煤的空间关系是煤炭安全高效生产的重要因素，研究煤矿智能化技术对于人与煤空间秩序的重构过程可为煤炭行业高质量发展提供核心技术支撑。中国工程院金智新院士、王国法院士研究团队在《煤矿智能化重构人与煤空间关系研究》一文。文章系统论述了人与煤空间关系的演进历程与研究进展，论证提出了在煤矿工业化生产中利用空间融合可以突破传统二元空间结构制约的观点，据此建立了煤矿智能化人 ‒ 物理 ‒ 信息（HPC）空间之间虚实互动的三元空间形态；进一步阐述了煤矿智能化可改变煤矿生产要素的物理空间位置和生产相对运动状态，将重构新生产力三要素、一体化的智能生产管理模式、矿工的社会价值发展空间，从而支持构建万物互联的煤矿生产工业场景并实现人由煤中向人在煤外的重大转变；剖析了智能化采煤、智能化建井案例，揭示了煤矿智能化建设对于变革人与煤空间关系的实践价值。文章建议，以煤矿智能化HPC空间理论为基础，以人的解放及全面发展为核心目标，建立新一代技术与现代煤矿相融合的发展模式，以安全高效、智能绿色发展推动煤炭行业整体升级。煤矿智能化发展仍处初级阶段，宜立足当前并顾及长远，推动煤炭行业的整体升级。协同管理部门、企业、科研机构，制定发展扶持政策、保障科技创新投入，构建煤矿智能化技术的市场导向机制。建立煤炭行业新兴技术的“产学研用”协同体系，支持龙头企业构建跨领域、智能化的共性技术共享平台，同步加强工业数据中心、5G等新型基础设施建设。构建煤矿智能化标准体系，攻关煤矿智能化开采和建设的基础共性与关键技术，实施智能化采煤、智能化煤矿建设、智能化建井等示范工程。加强煤矿工业互联网、工业数字孪生、工业元宇宙等技术的前瞻布局，激发数据融合价值，促进煤炭数字经济的高质量发展。☟查看更多，请点击“阅读原文”☟更多相关阅读，请点击以下链接查看分享到朋友圈只研究那些你感兴趣的事点击下方，关注我们【热点】ChatGPT 刷爆网络，AI的下一个风口会是哪里？李培根、倪光南等院士：让工业软件“硬碰硬”，解决制造业痛点【祝贺】院士获奖风采 | 科研成就汇总如有收获，请点一下 ↓