机器人是一个复杂的动力学系统，机器人动力学研究包含两类 问题：一类是已知机器人各关节的作用力矩（或力）时，求解机器 人的运动轨迹，即正动力学分析问题；另一类是已知机器人运动轨 迹，求解所需要的关节驱动力矩（或力），即逆动力学分析问题。 本 节 导 入 求解比较困难 较长时间的运算 正动力学问题 我们只对 进行详细分析 逆动力学 了解机器人动力学，也就是了解决定机器人动态特性的运动方程式， 即机器人的动力学方程。它表示机器人各关节的关节变量对时间的一阶 导数、二阶导数、各执行器驱动力或力矩之间的关系，是机器人机械系 统的运动方程，其实际动力学模型可以根据已知的物理定律求得。 逆动力学问题 即机器人在关节变量空间的轨迹已确 定，或末端执行器在笛卡尔空间的轨 迹已确定 ( 轨迹已被规划 ) ，求解机 器人各执行器的驱动力或力矩。 正动力学问题 即机器人各执行器的驱动力或力矩为 机器人运动方程的求解可分为两种不同性质的向题 人们研究动力学的重要目的之一是对机器人的运动进行有效控制， 以实现预期的运动轨迹。常用的方法有牛顿 - 欧拉法、拉格朗日法、凯 恩动力学法等，在本节中只介绍拉格朗日法。 凯恩动力学法 运算量最小、效率最高， 在处理闭链机构的机器人动力学方面有一定的优势 拉格朗日法 是引入拉格朗日方程直接获得机器人动力学方程的解析公式， 并可得到其递推计算方法 一般来说，拉格朗日法运算量最大，

与机器人技术融合后，从分子模拟到材料基因组学的全链条效率将被重新定义， 既能降低传统材料成本，又能缩短新材料研发周期。面对化工新材料研发的“多尺度复杂性” 与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 程中，AI 结合高通量机器人实验优化生产，降低损耗与故障率。但 AI 也在瓦解传统技术壁 垒，“白痴指数”高的材料受冲击大。化工企业需加强 AI 研发、引进人才、推动数字化转型， 工具可以在粗糙尺度、中间尺度以及全原子尺度建模，在耗时和精准 性上相较于传统方法显示出显著优势。 2.分子动力学加速：分子动力学需要模拟分子在不同条件下的行为，比如温度、压力下的动 态变化，AI 可以通过不仅限于机器学习力场（MLFFs）、增强采样方法、粗粒化模型等手段大 幅加速分子动力学的研究。例如 AI 2BMD 系统在精度相同的情况下，实现了超过 100 万倍的 模拟加速，并将误差减少了 的破局方案：数据+算法的双重赋能 ............... 5 1.1 跨尺度建模误差控制 .......................................... 6 1.2 分子动力学加速 ............................................. 10 1.3 小样本强化学习 ................................

SketchGraphs 项目则利用人工智能技术实现跨领域知识迁移， 将建筑建筑桁架拓扑应用于航空承力框架的设计中。 人工智能引领工业仿真效率跃升。传统的基于物理方程求解的仿 真方法，如计算流体力学（CFD）仿真和有限元分析（FEA）等，往 往需要数小时甚至数天，耗时巨大。基于人工智能的代理模型 （Surrogate Models）、降阶模型（ROM）以及物理信息神经网络（PINN） 等 能技术对海量设计案例、行业知识和用户需求进行智能化分析，在设 定目标与约束条件下，突破传统设计思维的局限，自动生成多样化、 创新性强的设计方案。例如，在航空航天领域，生成式设计可在飞行 器机翼设计中结合空气动力学、材料特性等因素，生成符合性能要求 科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告（2025 年） 5 的轻量化结构，在提升飞行效率的同时有效减轻结构重量；在电子产 品设计中，该技术可生成符合人体工程学、兼具美观与功能性的产品 联模型，精准找出影响产品性能的关键参数。以汽车动力系统设计为 例，通过分析发动机转速、扭矩、燃油喷射量等参数与动力输出、油 4 苏敬,孙刚,陶俊.基于深度强化学习的三维变形机翼反设计方法[J].空气动力学学报, 2024, 000(10):14.DOI:10.7638/kqdlxxb-2024.0123. 5 Liang T C , Chang Y C , Zhong Z ,et al.Dynamic

⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 量子力学体系的建立： 随着物质波假说、泡 利不相容理论、矩阵 力学、波动力学、狄 拉克方程、不确定性 原理、互补性原理等 一系列理论的提出， 量子力学的理论体系 构建完成，从根本上 改变人类对物质结构 及其相互作用的理解。 量子力学诞生： 马克斯·普朗克 首次提出“量 子”的概念， 这被普遍认为 是量子力学的 开端。 量子版图灵机 概念提出：保 罗·贝尼奥夫首 次提出了量子

其中极具代表性的应用场景之一就是计算机通信和互联网，其使得人 与人之间的交流变得非常方便。近几十年来，以操控量子态为基础的 第二次量子革命又带来了新的量子信息技术，比如量子通信、量子计 算和量子精密测量。这类新技术都是以量子力学原理来进一步突破原 有的技术路线。其中量子通信是利用量子不可克隆原理从物理上实现 绝对安全通信；量子计算是利用量子态叠加原理实现并行运算，极大 提高计算速度；而量子精密测量则是突破标准量子极限进一步提升测 一、量子信息技术概述 1.1 量子信息基本概念 1.1.1 从经典力学到量子力学 图 1. 从宏观尺度的篮球到微观尺度的原子。相应的物理理论从经典 力学过渡到量子力学。 在日常生活中，我们肉眼所能见到的物体的运动行为都属于经典 物理所研究的范畴。比如一块被水平扔出去的石头做抛物线运行，踩 油门让车加速等。这些运动规律都可以被牛顿力学所描述。通过给定 物体的质量和受力情况就可以通过 F  ma 速度，再结合运动学公式和初始状态计算该物体往后任意时刻的运动 状态。然而牛顿力学可以计算的运动规律是有范围的，即低速宏观弱 引力场情况。如图 1 所示，当我们研究的物体尺寸从日常生活中见到 的宏观世界，如飞机、汽车和篮球，逐渐变小到了原子尺寸的微观世 界时，情况大不相同。而描述这个微观世界粒子运动规律的理论就是 量子力学。在量子力学中，微观粒子的运动状态由波函数  表达。 6 只要完全搞清楚物体的波函数

控技术，具有高灵敏度、高集成、高通量、高效率等多种优势，对合成生物学的研发和应用起到了巨大作用，加速合成生物学行业发展。 u AI 优化化工设计和建设 AI 使工业领域落地周期逐步缩短。管道设计软件及流体力学仿真软件是设计研究和生产部门强有力的辅助工具，有效提高设计生产效率；一体化工 程设计软件推动卓越运营和智能制造，助力化工企业实现数字化转型，数字化孪生工厂的产生为企业后续运营储备了丰富的数据资产。众多的工程 常检测 二级范式 基于模型的理论 科学 三级范式 计算科学 （模拟） 密度泛函理论， 分子动力学 图表：新材料研发过程的主要环节 一级范式 经验科学 四级范式 数据驱动科学 性能 优化 验证 开发 投入 市场 制造 发现 系统设 计集成 热力学法则 实验 7 4 3 5 6 1 2 人工智能指导 材料研发过程 人工智能有助于开发高性能材料、 识别关键点并获得新的科学规律 ，还有利于科学合理地进行系统流程的计算 与分 析 ，可在一定程度上推动化工行业的发展进步。 分子模拟作为一个重要的理论研究手段 ，可以在微观分子世界与宏观可观测量之间搭建桥梁 ，从而为人们在分子水平上理解物质的结构和动 力学 性质提供工具 ，其在化学化工 、生物医药 、能源 、材料等多个领域都有广泛的应用 。近几十年来国际学术界和工业界已发展出很多具有 特色的分 子模拟软件 ，但国内一直没有成熟的自主知识产权软件 ，

流程模拟软件 化工生产涉及复杂理论和繁琐计算, 传统手工方法效率低、易出错, 因此化工流程模拟软件成为 工艺设计与优化的关键工具. 该类软件自 20 世纪 80 年代能源危机以来, 依托化工原理、热力学、高 等数学与编程技术广泛应用于化工厂、设计院与科研单位. 通过质量与能量守恒计算, 模拟传热、传 https://www.sciengine.com/doi/10.1360/SSI-2025-0109 卷 第 7 期 1787 质与反应过程, 支持设备选型、夹点分析等, 提升能效、经济性和环保水平. 软件主要由物性数据、热力学模块、单元操作模块和流程求解算法组成. 其中, 物性数据是基础, 涵盖热力学、传递性质等, 来源包括实验测量和模型估算 (如基团贡献法). 热力学模块支持多种物质 体系和相态计算, 部分采用神经网络预测原油黏度. 单元操作模块将典型设备 (如泵、换热器、精馏 塔) 建模计算 是目前应用最广泛的流程仿真工具之一, 提供全面的 物性数据库、热力学模型与单元操作模块. 适用于复杂化工流程的建模与优化, 支持工艺流程整体仿 真、静态与稳态分析, 是工艺开发与设计的重要工具. AVEVATM PRO/IITM Simulation (施耐德电气/剑维软件) [17]: PRO/II 主要应用于石油化工与炼 油领域, 具备强大的热力学计算与物性预测能力, 内建多样化单元操作模块. 特别适合用于工艺模拟、

(LBQ657), 而缬沙 坦 (Valsartan) 需缓释以维持长效作用，需解决两种成分释放动力学的兼容性。 o 制剂工艺：采用多层包衣、微丸压片或渗透泵技术 ( 如 OROSR) 实现差异化释放。 ● 临床阶段： o 临床前研究：已完成体外释放度、稳定性及动物药代动力学 (PK) 验证 (2021-2022 年 ) 。 o I 期临床试验： 72023 年启动，评估健康受试者中的生物等效性及缓释特性 nM) 2. 构 象 调 控 ：诱 导 TM6 向外位移 2 .7A, 破 坏 Gaq 蛋白偶联所需的构象变化，抑制下游 Rho/ROCK 通路激活 2 3. 动态稳定性： 分子动力学模拟显示结合自由能△ Gbind=-42.6 kcal/mol, 其中范德华力贡献 68%, 氢键贡献 22%1 cz2431N505 2170126-744 结构类型 洒性药他 9 来源 问题：根据 PDB 库和智慧芽数据库的信息，给出药物 BMS986278 和 靶蛋白的结合模式 查面 ia 构 结合模式分析 2. 优异药代动力学：在啮齿类和非人灵长类动物中显示高口服生物利用度 ( 大鼠 75%, 食蟹猴 93%), 血浆蛋白 结 合率仅 65-76%, 有利于组织渗透 1 。 3. 独特化学结构：采用双环喹啉骨架设计

拟及优化算法、材料多尺度特性精细调控、生物启发的多尺度结构设计、多层次材料 – 结构复合体系的研发、 先进制造（纳米级增材制造技术、真空辅助技术等）等关键技术。未来，该领域将向更加智能化、自适应、 环境友好及高效能的方向发展，包括力学超构材料设计，基于仿生学的自适应结构设计，智能响应材料的 应用，纳米增强、生物基等新型高性能复合材料的开发，以及先进制造技术等，实现能量吸收性能的最大化， 从而满足航空航天、交通运输、安全防护等领域对高性能能量吸收结构的迫切需求。 感知、海空无人协同控制等系列无人系统关键技术。未来，海空协同异构无人系统的一体化控制技术将进 一步聚焦于低时延跨域组网通信技术，以切实增强复杂跨域场景下的信息感知与融合能力；在多域耦合和 异构动力学约束下，更加注重弹性自主决策能力的发展，以应对多变环境强干扰挑战；融合临近空间无人 平台视野广阔、驻空持久、效费比高的优势，构建“陆海空天”一体化协同控制平台，实现跨域异构信息 的有效中继和实时 医疗、教育等行业带来创新机遇和全新挑战，有望引领下一代智能化革命。 （7）连续陶瓷纤维增强的金属基复合材料 连续陶瓷纤维增强的金属基复合材料是指将连续陶瓷纤维作为增强体嵌入金属基体中的一类复合材 料，可显著提升纯金属材料的力学性能、耐蚀性和耐磨性。这类材料起源于连续碳纤维增强铝基复合材料， 其纤维种类扩展到氧化铝纤维、碳化硅纤维等，金属基扩展到钛合金、镁合金等，新材料的引入对纤维 – 金属界面相容性与连续纤维预制体制

将不同编码格式的数据统一转换为 UTF - 8 编 码， 避免因编码不一致导致的数据读取错误和乱码问题 。 对 于数据单位转换， 建立全面的单位换算规则库， 能够自 动将 不同单位的数据转换为统一单位 。例如， 将材料力学 性能数 据中的英制单位转换为公制单位 ，确保数据的一致 性和可比 性。 数据集成：利用先进的数据集成技术， 将来自不同数据源的 数据整合到一个统一的数据平台中 。采用联邦数据库 、数据 典算法， 对新材料的性能 、工艺 、市场等数据进行分类 、回 归和聚类分析 。例如， 利用随机森林算法构建新材料 性能预 测模型， 将材料的成分 、制备工艺参数等作为输入 特征， 将 材料的力学性能 、热学性能 、电学性能等作为输 出标签， 通 过对大量实验数据的训练， 实现对新材料性能 的准确预测 。 在深度学习算法方面， 运用卷积神经网络 （CNN） 、循环神 经网络 （ RNN） 新材料模拟计算：平台集成了多种先进的模拟计算软件和算 法， 为研发人员提供一站式的模拟计算服务 。研发人员可以 根据研究需求， 选择合适的模拟计算软件和算法， 如分子动 力学模拟软件（LAMMPS）、量子力学计算软件（Gaussian）、 有限元分析软件（ANSYS） 等 ，对新材料的结构 、性能 、制 备过程等进行模拟计算 。平台提供友好的用户界面， 方便研 发人员输入计算