由中国科协立项支持、中国工程热物理学会主办的小型高端品牌交流活动——数字孪生在航空装备中的融合应用研讨会10月11日在中国科技会堂举办。本次活动聚焦航空强国战略需求，研讨数字孪生、人工智能赋能航空装备的关键科学和技术问题，促进基础研究、技术创新、型号研制与产业发展的深度融合。中国工程热物理学会理事长朱俊强院士担任执行主席，中国科学院工程热物理研究所副研究员刘泰秀、助理研究员孙炳腾担任学术秘书。
研讨会设三个主旨报告。中国航发湖南动力机械研究所李维研究员系统阐述了人工智能对航空发动机设计要素、研发流程与组织模式的重塑作用，分析了研发组织向“人类+数字员工”演进的发展路径，并从型号工程融合的角度探讨了研发精度、研制周期与试验成本之间的技术平衡。西北工业大学张伟伟教授梳理了飞行孪生技术的前沿实践进展，解析了飞行器全生命周期虚实交互闭环优化路径，提出了构建面向型号的飞行孪生体系的研究思路，并就如何破解飞行孪生工程落地的现实约束进行了深入阐释。山东大学吕琳教授围绕压气机跨维度智能设计的构建逻辑与实现方法，介绍了计算机图形技术、人工智能与叶轮机械多源信息的融合建模路径，强调智能设计体系不仅要实现结构快速生成，还需满足气动性能约束，并应通过仿真与试验数据验证设计方案的可靠性。
自由交流环节，专家们围绕航空装备数字孪生的数据标准与安全分级管控、数字孪生模型可信评价、航空动力智能技术的型号转化等话题展开讨论。中国工程院院士甘晓华指出，航空装备数字孪生不能只停留在仿真演示层面，必须面向型号全生命周期开展验证。南京航空航天大学宣益民院士提出，在航空装备数字孪生体系建设中，要重视多尺度传热、能量输运机理建模，将热物理基础规律融入AI模型。清华大学姜培学院士认为，应大力推进工程热物理与人工智能交叉学科建设，依托数字孪生平台培育复合型青年人才。朱俊强院士强调，发展航空动力数字孪生要坚守气动热力学基础，抓住AI交叉融合机遇，强化产学研协同，面向大国重器研发解决工程中的实际难题。哈尔滨工业大学常军涛教授提出，吸气式发动机强非定常流场重构面临多源数据异构难题，要充分发挥机理先验信息的约束作用，为流场数字孪生提供可靠支撑。北京航空航天大学潘翀教授认为，复杂流动智能测量要坚持物理约束下的数据同化，不能单纯依靠数据拟合，以保障反演结果在流体力学上的合理性。大家还围绕虚实映射精度与数据安全之间的权衡、AI仿真结果的适航可信度、国产化仿真工具链建设等非共识问题进行了深入讨论。
与会专家一致认为，人工智能驱动的航空装备数字孪生是工程热物理与航空动力领域的重要前沿方向，也是推动航空发动机自主创新与航空领域科技自立自强的重要基础支撑。一是坚持国家战略牵引和型号需求导向，构建分层递进的技术研发体系，近期重点突破多物理场高保真建模、物理约束数据同化、装备数据标准规范等关键技术，中长期前瞻布局航空装备全生命周期数字孪生、动力领域大模型和智能运维应用。二是贯通“数据—模型—试验—型号”全链条创新路径，建设跨机构、跨领域协作平台，完善航空装备数据采集、质量控制与元数据标准，推动科研问题、型号需求与技术研发之间的双向反馈和持续迭代。三是将标准体系与可信评价作为重要攻关方向，围绕航空装备几何建模、数字孪生仿真、部件整机试验验证制定技术规范，完善模型物理真实性评价、敏感数据分级管控规则，探索适配AI仿真的适航验证路径。四是深化产学研用协同创新，统筹试验装备、算法模型、型号资源和产业转化资源，推动公共技术平台建设，加快前沿成果的部件级验证与型号转化应用。五是完善交叉人才培养机制，通过联合课题、共建平台和项目实践，促进工程热物理、航空宇航、计算机科学与人工智能深度交叉，夯实人才基础。
会后，专家们赴中国科学院工程热物理研究所实地考察，深入了解航空动力装备数字孪生相关科研平台与技术成果，促进产学研各方沟通对接与合作交流。
