DACOMA-25 2025年第五届工程领域数据驱动计算与机器学习国际会议

为推动大数据分析、数据驱动计算及人工智能在工程领域的研究与应用，促进学术交流，第五届工程领域数据驱动计算与机器学习国际会议（DACOMA-25）将于2025年10月10日至12日在北京举办，由中国力学学会、北京力学会、清华大学主办，多所国内外高校及协会联合承办，庄茁（清华大学）、Timon Rabczuk（魏玛包豪斯大学）任大会主席。现诚邀相关领域专家、同仁及学生投稿参会。

以下内容为GPT视角对工程领域数据驱动计算与机器学习国际会议相关领域的研究解读，仅供参考：

工程领域数据驱动计算与机器学习研究现状

一、数据驱动计算与机器学习的融合趋势

跨学科交叉深化

数据驱动计算与机器学习在工程领域的融合已从单一任务应用（如结构健康监测）向多尺度、多物理场耦合问题延伸。例如，在力学性能预测中，机器学习通过关联增材制造工艺参数（如激光功率、扫描速度）与材料微观组织特征（如晶粒尺寸、孔隙率），实现了拉伸性能和疲劳断裂性能的高效预测。数据驱动的晶体塑性有限元法通过聚类算法离散材料域，结合Lippmann-Schwinger积分方程实现自洽计算，计算效率较传统方法提升数量级。

物理约束与数据驱动的协同

针对纯数据驱动模型可解释性不足的问题，研究者提出融合物理模型的混合方法。例如，在数据同化领域，支持向量机回归（SVR）与集合卡尔曼滤波（EnKF）的结合，通过高斯采样生成训练样本，利用SVR预测模型替代传统物理模型，在数据集较大时同化性能显著优于经典方法。类似地，回声状态网络（ESN）结合差分进化优化算法和卡尔曼滤波，在Lorenz系统预测中展现出更高精度。

二、工程领域关键技术突破

材料科学中的高效建模

机器学习已渗透至材料设计的全流程。在合成阶段，通过挖掘高通量实验数据，可快速筛选出具有特定性能的材料组合；在表征阶段，卷积神经网络（CNN）可自动识别材料微观结构的缺陷特征，如增材制造中的孔隙和裂纹。此外，数据驱动的代理模型（如克里金法、高斯过程回归）显著缩短了多尺度模拟的计算时间，例如在晶体塑性模拟中，基于K-Means聚类的自洽聚类分析方法将计算效率提升10倍以上。

结构分析与设计的智能化

在土木工程领域，数据驱动的结构健康监测系统通过传感器网络实时采集振动、应变等数据，结合长短期记忆网络（LSTM）实现损伤位置的精准定位和剩余寿命预测。在航空航天领域，基于生成对抗网络（GAN）的气动外形优化方法可自动生成满足多约束条件的创新设计，较传统方法设计周期缩短60%。

多模态数据融合与跨尺度分析

工程问题往往涉及多源异构数据（如图像、点云、传感器信号）。多模态融合技术通过特征对齐和联合学习，实现了结构缺陷的跨模态检测。例如，在桥梁检测中，结合无人机拍摄的图像和激光扫描的点云数据，可构建高精度三维模型，并通过图神经网络（GNN）识别微小裂缝。此外，跨尺度分析方法（如从原子尺度到连续介质尺度）通过机器学习建立尺度关联模型，为复合材料设计提供全尺度视角。

三、行业应用现状与挑战

智能制造与工业4.0

在制造行业，数据驱动的预测性维护系统通过分析设备振动、温度等信号，结合随机森林算法提前预测故障发生概率，使非计划停机时间减少40%。同时，数字孪生技术通过构建物理设备的虚拟镜像，结合强化学习实现生产参数的动态优化，例如在半导体制造中，该技术使产品良率提升15%。

能源与基础设施工程

在风电领域，基于机器学习的风场功率预测模型通过融合气象数据、历史发电记录和设备状态信息，将预测误差降低至10%以内，显著提升电网调度效率。在建筑行业，数据驱动的能耗优化系统通过分析建筑信息模型（BIM）和物联网（IoT）数据，结合遗传算法自动生成节能改造方案，使既有建筑能耗降低20%-30%。

核心挑战与未来方向

数据质量与标注成本：工程数据往往存在噪声大、标注困难等问题。半监督学习和自监督学习技术通过挖掘未标注数据中的潜在结构，可减少对人工标注的依赖。

模型可解释性与鲁棒性：在关键基础设施领域，模型决策需具备可解释性。研究者正探索结合物理约束的神经网络架构（如物理信息神经网络，PINN），以提升模型可信度。

实时性与边缘计算：工程场景对模型推理速度要求极高。轻量化模型设计（如模型剪枝、量化）和边缘计算设备的部署，可实现实时决策，例如在自动驾驶中，基于Transformer的实时感知模型推理延迟已降至10ms以内。

四、未来发展趋势

自主智能系统

结合强化学习与数字孪生技术，未来工程系统将具备自主优化能力。例如，在智能电网中，自主代理可通过与环境的交互动态调整发电策略，实现供需平衡。

量子计算与机器学习的融合

量子机器学习算法（如量子支持向量机）有望解决传统算法在处理高维工程数据时的效率瓶颈。初步实验表明，量子算法在流体力学模拟中可加速100倍以上。

开放生态与标准化

开源社区（如Hugging Face、PyTorch）正推动工程领域机器学习模型的共享与复用。同时，行业标准（如ONNX格式）的建立将促进不同软件和硬件平台间的互操作性。

工程领域数据驱动计算与机器学习研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、制造业

智能制造与预测性维护

应用场景：通过传感器实时采集设备振动、温度、电流等数据，结合机器学习模型（如随机森林、LSTM）预测设备故障，提前安排维护计划。

案例：在汽车制造中，某企业利用数字孪生技术构建生产线虚拟模型，结合强化学习优化生产参数，使设备综合效率（OEE）提升18%，非计划停机时间减少40%。

技术方向：轻量化模型部署（如TensorRT加速）、边缘计算与5G融合实现实时决策。

质量检测与缺陷识别

应用场景：利用计算机视觉（CNN、YOLO系列）检测产品表面缺陷，如金属零件的裂纹、电子元件的焊点虚焊。

案例：在半导体芯片制造中，基于迁移学习的缺陷分类模型将检测准确率提升至99.5%，较传统方法效率提高10倍。

技术方向：小样本学习（Few-shot Learning）解决缺陷样本不足问题，多模态融合（图像+声学信号）提升检测鲁棒性。

二、能源与基础设施

可再生能源优化

应用场景：通过分析气象数据、历史发电记录和设备状态，预测风电/光伏功率输出，优化电网调度。

案例：某风电场采用LSTM-GAN混合模型，将功率预测误差从15%降至8%，年发电量增加5%。

技术方向：时空图神经网络（STGNN）处理多风电场协同预测，强化学习动态调整储能系统充放电策略。

智能电网与微电网管理

应用场景：结合物联网（IoT）数据与数字孪生，实现电网负荷预测、故障定位和自愈控制。

案例：在分布式光伏接入场景中，基于图注意力网络（GAT）的拓扑识别模型将故障定位时间从分钟级缩短至秒级。

技术方向：联邦学习保护用户隐私数据，区块链技术实现分布式能源交易透明化。

建筑能耗优化

应用场景：通过建筑信息模型（BIM）和物联网传感器数据，结合遗传算法生成节能改造方案。

案例：某商业综合体采用强化学习控制空调系统，使能耗降低25%，同时维持室内舒适度。

技术方向：多智能体系统（MAS）协调建筑内多设备协同运行，数字孪生模拟改造效果。

三、航空航天与交通

气动外形优化

应用场景：利用生成对抗网络（GAN）和代理模型（如克里金法）快速生成满足气动、结构约束的创新设计。

案例：某飞机机翼设计通过GAN生成10万种候选方案，结合CFD模拟筛选出最优方案，设计周期缩短60%。

技术方向：物理信息神经网络（PINN）嵌入Navier-Stokes方程，提升流场预测精度。

交通流量预测与智能调度

应用场景：融合GPS轨迹、社交媒体数据和天气信息，预测城市交通拥堵并优化信号灯配时。

案例：某城市采用时空卷积网络（STCNN）预测高峰期拥堵路段，使平均通行时间减少20%。

技术方向：车路协同（V2X）数据融合，强化学习动态调整公交发车频率。

自动驾驶与高级辅助驾驶（ADAS）

应用场景：通过多传感器（摄像头、雷达、激光雷达）数据融合，实现目标检测、路径规划和决策控制。

案例：特斯拉Autopilot系统采用Transformer架构处理8摄像头数据，实现360度环境感知，干预频率降低至每10万英里1次。

技术方向：4D毫米波雷达与视觉融合提升恶劣天气性能，神经辐射场（NeRF）构建高精度三维场景。

四、材料科学与生物工程

新材料发现与性能预测

应用场景：结合高通量实验数据和机器学习模型，加速材料配方筛选和工艺优化。

案例：某电池企业利用图神经网络（GNN）预测锂离子电池电解液配方，将研发周期从5年缩短至18个月。

技术方向：主动学习（Active Learning）减少实验次数，多尺度建模（从原子到宏观）实现全性能预测。

生物医学工程与个性化医疗

应用场景：通过患者基因组、影像和临床数据，构建疾病预测模型并定制治疗方案。

案例：某医院采用联邦学习框架，联合多家机构训练肺癌早期诊断模型，AUC值达0.92。

技术方向：可解释AI（XAI）提升医生信任度，生成式AI（如Diffusion Model）辅助药物分子设计。

五、水利工程与环境科学

洪水预测与灾害管理

应用场景：结合气象雷达、卫星遥感和地形数据，预测洪水演进路径并制定疏散方案。

案例：某流域采用LSTM-CNN混合模型，将洪水预警时间提前6小时，人员伤亡减少30%。

技术方向：数字孪生模拟极端天气影响，强化学习优化水库调度策略。

水质监测与污染溯源

应用场景：通过无人机采样和传感器网络数据，结合聚类算法识别污染源并评估扩散范围。

案例：某湖泊治理项目采用图神经网络（GNN）分析水质时空关联，精准定位农业面源污染区域。

技术方向：多源数据融合（水质+气象+土地利用），边缘计算实现实时监测。

六、未来趋势与挑战

跨行业融合：如“工业互联网+能源互联网”实现制造企业与电网的协同优化。

自主智能系统：结合强化学习与数字孪生，构建具备自感知、自决策能力的工程系统。

伦理与安全：需解决数据隐私（如联邦学习）、算法偏见（如公平性约束）和模型鲁棒性（如对抗样本防御）问题。

标准化与生态：推动开源框架（如PyTorch Geometric）、数据格式（如ONNX）和评估指标的行业共识。

工程领域数据驱动计算与机器学习领域有哪些知名研究机构或企业品牌

知名研究机构

清华大学

研究团队：清华大学信息技术研究院、计算机系等团队在人工智能、神经网络、智能控制等领域有深厚积累。例如，张钹院士团队系统提出了问题求解的商空间理论，并建立了神经与认知计算研究中心。

学术活动：清华大学是第二届DACOMA会议的主办方之一，与北京理工大学联合推动了工程数据驱动计算与机器学习的国际交流。

北京理工大学

研究团队：北京理工大学机电学院在爆炸力学、材料表征等工程领域结合数据驱动方法开展研究。例如，陈鹏万教授团队参与了DACOMA会议的组织工作。

学术活动：北京理工大学是第三届DACOMA会议的主办方，与清华大学、同济大学等联合推动了该领域的学术交流。

同济大学

研究团队：同济大学在岩土力学、工程力学等领域结合数据驱动方法开展研究。例如，庄晓莹教授团队参与了DACOMA会议的组织工作。

学术活动：同济大学是首届DACOMA会议的主办方，为工程数据驱动计算与机器学习的国际交流奠定了基础。

河海大学

研究团队：河海大学在水利工程、环境科学等领域结合数据驱动方法开展研究。例如，在第四届DACOMA会议上，多位专家学者探讨了水利工程中的数据驱动计算问题。

学术活动：河海大学是第四届DACOMA会议的主办方，吸引了来自中国科学院、中国工程院等机构的院士参会。

知名企业品牌

百度

技术产品：百度飞桨（PaddlePaddle）是中国首个开源开放、功能丰富的产业级深度学习平台，其科学计算套件PaddleScience支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式，广泛应用于流体力学、气象预报等领域。

行业应用：百度与NVIDIA合作开发的3D高精度汽车风阻预测模型DNNFluid-Car，在车辆空气动力学数值模拟中实现了与CFD商业软件相当的预测精度，同时计算时间大幅降低。

科大讯飞

技术产品：科大讯飞在中文NLP与语音识别领域处于领先地位，其推出的星火大模型V4.0在机器翻译、司法智能审讯等领域表现卓越。

行业应用：科大讯飞的教育、医疗领域数据垄断优势构建了技术壁垒，司法智能审讯系统覆盖全国法院，服务机器人语音市场占有率超过80%。

浪潮信息

技术产品：浪潮信息是全球首个集群并行版Caffe深度学习框架的开发者，其AI服务器市占率稳居全球前三。

行业应用：浪潮信息为百度、阿里等巨头提供超算集群，适配千亿级参数模型训练，在行业竞争中脱颖而出。

寒武纪

技术产品：寒武纪是国产AI芯片设计的龙头企业，其思元590性能可与英伟达A100相媲美，国产化率突破70%。

行业应用：寒武纪自主研发的MLUarch指令集适配华为昇腾生态，在边缘端推理芯片需求爆发的当下，凭借独特技术优势筑起技术壁垒。

中科曙光

技术产品：中科曙光是高性能计算领域的国家队，其先进的液冷技术实现降耗50%，在“东数西算”工程中担当核心服务器供应商。

行业应用：中科曙光深度参与国家超算中心建设，政府采购占比超过40%，与国家政策紧密绑定，为企业发展提供了坚实保障。

云从科技

技术产品：云从科技在计算机视觉技术领域一马当先，其跨镜追踪（ReID）准确率高达98.7%，金融风控模型误报率降至0.01%。

行业应用：云从科技在安防领域占据35%的市场份额，并成功中标上海“北斗七星”智慧城市项目，未来增长潜力巨大。

拓尔思

技术产品：拓尔思是语义分析与大模型开源平台领域的领航者，其千亿级中文语料库为政务、媒体行业提供了深度支持。

行业应用：拓尔思是公安部舆情监控系统的独家供应商，金融客户复购率高达92%，在金融领域展现了卓越品质与高度认可度。

博彦科技

技术产品：博彦科技在智能运维（AIOps）解决方案领域处于领先地位，其自主研发的BAIOPS平台支持实时故障预测，运维效率提升40%。

行业应用：博彦科技为运营商、云服务商提供定制化机器学习服务，海外AI外包订单增长30%，展现了国际市场竞争力。

工程领域数据驱动计算与机器学习领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、核心算法与研发岗位

机器学习算法工程师

职责：负责开发、优化和应用机器学习模型，解决工程领域的实际问题，如预测、分类、优化等。

要求：具备扎实的机器学习理论基础，熟悉各种机器学习算法（如监督学习、非监督学习、强化学习等），并能根据实际问题选择合适的算法进行建模和优化。同时，需要掌握至少一种编程语言（如Python、R等）和机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。

深度学习工程师

职责：专注于深度学习模型的研发和应用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

要求：具备深厚的深度学习理论基础，熟悉各种深度学习模型的结构和训练方法，能够独立完成深度学习模型的构建、训练和优化。同时，需要掌握深度学习框架的使用和编程技能。

数据科学家

职责：负责从海量数据中提取有价值的信息，建立数据模型，并使用这些模型做出预测或分类，为工程决策提供数据支持。

要求：具备数据挖掘、统计分析、机器学习等多方面的技能，能够熟练使用大数据技术（如Hadoop、Spark等）和数据分析工具（如Tableau、PowerBI等）。同时，需要具备良好的数学和统计学基础，以及编程能力。

二、应用开发与工程岗位

计算机视觉工程师

职责：使用机器学习和深度学习技术解决图像识别、视频分析等视觉相关的问题，如目标检测、图像分割等。

要求：具备图像处理、模式识别等方面的知识背景，熟悉计算机视觉领域的主流算法和模型。同时，需要掌握至少一种编程语言和深度学习框架，能够独立完成计算机视觉系统的开发和优化。

机器人算法工程师

职责：参与机器人算法的研发工作，包括环境感知、路径规划、决策控制等方面，使机器人能够自主完成复杂任务。

要求：具备机器人学、控制理论等方面的知识背景，熟悉机器人算法的主流方法和工具。同时，需要掌握至少一种编程语言和机器人开发平台，能够独立完成机器人算法的开发和测试。

大数据开发工程师

职责：利用大数据技术进行数据处理、数据仓库的建设等，为机器学习模型提供高质量的数据支持。

要求：具备大数据处理和分析的能力，熟悉大数据技术栈（如Hadoop、Spark、Hive等）和编程语言（如Java、Scala等）。同时，需要了解机器学习模型对数据的需求和特点，能够独立完成大数据处理流程的设计和实现。

三、交叉领域与新兴岗位

AI制药工程师

职责：运用机器学习技术预测药物分子的活性、毒性等，加速药物研发进程。

要求：具备化学、生物学等方面的知识背景，熟悉药物研发流程和机器学习在药物研发中的应用。同时，需要掌握机器学习算法和编程技能，能够独立完成药物分子预测模型的构建和优化。

自动驾驶算法工程师

职责：参与自动驾驶汽车的算法研发工作，包括环境感知、路径规划、决策控制等方面，提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性。

要求：具备自动驾驶技术、机器人学等方面的知识背景，熟悉自动驾驶算法的主流方法和工具。同时，需要掌握至少一种编程语言和自动驾驶开发平台，能够独立完成自动驾驶算法的开发和测试。

量化机器学习分析师

职责：在金融领域运用机器学习技术进行风险评估、投资决策等，为金融机构提供数据驱动的决策支持。

要求：具备金融、数学等方面的知识背景，熟悉金融市场的运行规律和机器学习在金融领域的应用。同时，需要掌握机器学习算法和编程技能，能够独立完成金融风险评估模型的构建和优化。