2025年第五届国防科技工业数智化应用发展大会暨展览会

中国和平利用军工技术协会定于2025年6月19日-21日在北京举办“第五届国防科技工业数智化应用发展大会暨展览会”。大会主题：数智赋能 蝶变升级

会议内容

（一）主会场

大会将邀请将军、院士及军工领域专家，围绕军事智能化发展趋势、军工数字化应用新场景、数字化转型难点与关键问题等核心议题展开深入探讨。通过主题报告、对话交流、专题路演、互动答疑等多种形式，共同展望数字化未来，助力国防科技工业数智化转型升级。

1.复杂多变的国际形势对我国国防装备市场的影响。

2.数智技术及交叉融合在国防装备迭代升级中的重要作用。

3.数字军工领域的网络安全与防护策略。

4.大数据分析在国防科技工业中的核心价值。

5.离散型制造企业在多规格、小批量、定制化下数智化转型新思路。

6.数智化转型中大模型应用和算力优化配置的重要性。

7.国防领域低空产业、具身机器人产业中人工智能、无人系统与智能装备的应用。

8.新基建时代军工工业控制系统面临的网络安全挑战。

9.军工供应链管理、智能制造与工业物联网的跨界融合新趋势。

10.智能检测技术与装备在军工智造领域的应用前景展望。

11.精密加工与增材制造等智造技术在国防领域中的创新应用。

12.大模型时代自主无人系统的发展机遇与安全挑战。

13.数字孪生和虚拟仿真技术在国防科技工业中的实时模拟与优化应用。

（二）专题内容

1.低空产业两用技术应用与创新专题

聚焦军民两用技术在低空产业供应链中的赋能与发展，从政策趋势、场景搭建、技术创新、供应链优化、实践案例和未来发展等多个维度，深入探讨如何提升低空产业供应链的协同效率、弹性管理与智能决策，助力低空产业把握变革机遇，推动军民协同创新与供应链一体化发展。

2.两用具身机器人产业发展专题

将围绕产业链构建、核心技术突破、两用融合应用、市场化落地等核心议题，探讨具身机器人产业链的发展方向、技术挑战及解决方案，助力军民两用具身机器人产业迈向智能化、规模化、市场化发展新阶段。

3.两用增材制造技术创新与应用专题

聚焦增材制造与数智化的融合创新，涵盖全产业链最新技术进展及实际应用案例，突出其在提升效率、降低成本方面的核心优势，深入探讨军民融合的推动作用、未来发展趋势及政策支持，推动军民两用增材制造技术在国防科技工业的高质量发展。

4.国防工业认可委员会（DIAC）实验室认可流程详解

“国防科技工业实验室认可”是提升国防科技工业实验室技术能力和管理水平，增强军工科研生产保障能力，适应国防现代化建设发展的重要举措，是国家实验室认可工作的重要组成部分，目的是促进军工实验室为国民经济服务，吸收先进的民用实验室参与国防建设。

5.武器装备市场准入资质（军工四证）解读

解读承担军品任务和军工配套任务的必备资质及相关政策，明晰认证资质的申办途径和技巧，现场接受企业申办咨询、申请，助力企业实现军工资质从“0”到“1”的突破。

6.军地项目对接专场（闭门会议，仅限特邀代表参与）

军地项目对接闭门会议将邀请航空、航天、兵器、船舶、电子等军工院所相关领导专家出席，与参会企业面对面交流，探寻合作契机。

（三）展览展示

为满足相关军工单位、企业的技术产品推介展示需要，更好地帮助其提高知名度、扩大影响力、拓展优质资源，有效地推广新技术新产品，大会根据场地的情况特别设置了展览展示区域，为参展企业提供全方位互动交流平台，展台数量有限，额满即止。

以下内容为GPT视角对国防科技工业数智化应用发展大会暨展览会相关领域的研究解读，仅供参考：

国防科技工业数智化应用发展研究现状

一、研究背景与意义

国防科技工业作为国家战略性产业，其发展水平直接关系到国家安全与综合国力。随着信息技术的飞速发展，特别是大数据、云计算、人工智能（AI）、物联网（IoT）等新一代信息技术的兴起，数智化（数字化与智能化的融合）已成为推动国防科技工业转型升级的关键力量。数智化应用不仅能够提升国防装备的研发效率、生产精度和管理水平，还能增强国防系统的智能化决策能力和快速响应能力，对于维护国家安全具有重要意义。

二、研究现状1.数智化技术在国防科技工业的应用领域

研发设计：利用CAD/CAE/CAM等数字化设计工具，结合AI算法优化设计方案，缩短研发周期，提高设计质量。例如，通过机器学习预测材料性能，辅助设计师选择最佳材料组合。

智能制造：在生产线上集成物联网传感器，实现设备互联互通，利用大数据分析优化生产流程，提高生产效率和灵活性。同时，引入机器人和自动化设备，减少人工干预，提升生产安全性。

供应链管理：构建数字化供应链平台，实现供应商、制造商、物流商之间的信息共享与协同，通过AI预测需求变化，优化库存管理，降低物流成本。

智能运维：利用AI和物联网技术对装备进行实时监测与故障诊断，提前预警潜在问题，实现预测性维护，延长装备使用寿命，减少非计划停机时间。

决策支持：建立基于大数据和AI的决策支持系统，整合多源信息，为军事战略规划、作战指挥等提供科学依据，提升决策效率和准确性。

2.研究进展与成果

关键技术突破：在数据采集与处理、智能算法开发、系统集成等方面取得显著进展，为数智化应用提供了坚实的技术支撑。

示范项目推进：多个国防科技工业企业和研究机构开展了数智化转型试点项目，验证了数智化技术在提升效率、降低成本、增强创新能力等方面的有效性。

标准规范制定：为促进数智化技术的规范化应用，相关部门开始着手制定相关标准规范，包括数据格式、接口标准、安全要求等，为行业健康发展提供保障。

3.面临的挑战

数据安全与隐私保护：国防科技工业涉及大量敏感信息，如何在数智化过程中确保数据安全，防止信息泄露，是亟待解决的问题。

技术融合难度：实现数字化与智能化的深度融合，需要跨学科、跨领域的协同创新，技术整合难度大。

人才短缺：数智化转型对既懂国防科技又精通信息技术的复合型人才需求迫切，但当前人才供给不足。

投资与回报周期：数智化项目往往需要大量前期投资，且回报周期较长，如何平衡短期投入与长期效益，是企业面临的一大挑战。

三、未来发展趋势

深度融合与创新：随着技术的不断进步，数字化与智能化将更加深度融合，催生更多创新应用，如基于AI的自主决策系统、量子计算在密码学中的应用等。

标准化与规范化：为促进数智化技术的广泛应用，将进一步完善相关标准规范，推动行业健康发展。

人才培养与引进：加强数智化领域的人才培养与引进，构建多层次、多类型的人才体系，为国防科技工业数智化转型提供智力支持。

国际合作与交流：在保障国家安全的前提下，加强与国际先进水平的交流与合作，引进吸收国外先进技术和管理经验，提升我国国防科技工业的国际竞争力。

国防科技工业数智化应用发展涉及哪些行业或产业领域

一、装备制造与研发

航空航天：数智化技术应用于飞机、卫星等航空航天装备的研发、设计、制造和测试过程，提升装备性能、缩短研发周期。例如，利用数字化设计工具进行虚拟装配和仿真测试，减少物理样机的制作成本和时间。

船舶制造：在船舶设计、建造和运维中应用数智化技术，实现船舶的智能化管理和高效运行。例如，通过物联网技术监测船舶设备状态，利用AI算法进行故障预测和维护决策。

兵器装备：在坦克、火炮等兵器装备的研发和生产中，数智化技术助力提升装备的精准度和可靠性。例如，利用大数据分析优化装备设计参数，提高射击精度。

二、电子信息与通信

电子元器件：数智化技术应用于电子元器件的研发、生产和测试，提升元器件的性能和可靠性。例如，通过智能制造技术实现电子元器件的自动化生产和质量控制。

通信系统：在军事通信系统中应用数智化技术，提升通信的保密性、抗干扰性和传输效率。例如，利用AI算法优化通信协议，提高通信系统的自适应能力。

网络安全：随着数智化程度的提升，网络安全成为国防科技工业的重要关注点。通过应用先进的网络安全技术，保障国防信息系统的安全稳定运行。

三、新材料与新能源

新材料研发：数智化技术助力新材料的研发和应用，推动国防科技工业向更高性能、更轻量化方向发展。例如，利用AI算法预测新材料的性能，加速研发进程。

新能源应用：在国防装备中应用新能源技术，如太阳能、风能等，提升装备的续航能力和环保性能。数智化技术有助于优化新能源系统的管理和控制。

四、智能制造与工业互联网

智能制造：通过引入机器人、自动化生产线和智能物流系统，实现国防科技工业的智能制造。数智化技术使得生产过程更加高效、灵活和可控。

工业互联网：构建国防科技工业的工业互联网平台，实现设备互联互通、数据共享和协同制造。这有助于提升整个产业链的效率和竞争力。

五、智能决策与指挥控制

军事战略规划：利用大数据和AI技术，对军事战略进行科学规划和模拟推演，提高决策的准确性和有效性。

作战指挥控制：在作战指挥系统中应用数智化技术，实现指挥控制的智能化和自动化。例如，通过AI算法分析战场态势，为指挥员提供决策支持。

六、后勤保障与运维服务

智能仓储与物流：利用数智化技术优化仓储和物流管理，提高物资调配的效率和准确性。

装备运维服务：通过物联网和AI技术，对国防装备进行实时监测和故障诊断，实现预测性维护，延长装备使用寿命。

国防科技工业数智化应用发展领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、知名研究机构

中国航天科技集团相关研究院

简介：如中国运载火箭技术研究院、中国空间技术研究院等，这些研究院在航天领域的数智化应用上投入巨大，从火箭设计、制造到发射管理，均广泛应用了数字化与智能化技术，提升了研发效率和发射成功率。

应用领域：涵盖航天器设计、制造、测试及发射管理等全流程数智化。

中国航空工业集团相关研究院

简介：如中国航空研究院、中国飞机强度研究所等，这些机构在航空装备的数智化研发与生产方面取得了显著成果，推动了航空工业的智能化升级。

应用领域：涉及飞机设计、制造、试验及运维等环节的数智化应用。

中国船舶工业集团相关研究院

简介：如中国船舶及海洋工程设计研究院等，专注于船舶与海洋工程的数智化研究与应用，提升了船舶设计与建造的智能化水平。

应用领域：包括船舶设计、建造、运维及海洋工程装备的数智化。

国防科技大学

简介：作为国内顶尖的军事院校，国防科技大学在国防科技工业数智化应用领域拥有深厚的研究基础，其科研成果在军事智能、无人系统、网络信息体系等方面具有显著优势。

应用领域：涵盖军事智能决策、无人作战系统、网络信息体系构建等前沿领域。

北京理工大学

简介：北京理工大学在智能无人系统、先进制造技术等领域具有显著的研究成果，其科研团队积极参与国防科技工业数智化应用的研究与实践。

应用领域：包括智能无人装备研发、先进制造技术应用等。

二、知名企业品牌

中国航天科工集团

简介：作为国防科技工业的重要力量，中国航天科工集团在数智化应用方面走在前列，通过智能化手段提升装备研发、生产及运维效率。

应用领域：涉及航天装备、防务装备、信息技术等多个领域的数智化应用。

中国电子科技集团

简介：在电子信息领域具有显著优势，中国电子科技集团积极推动数智化技术在国防科技工业中的应用，为军事信息系统、电子装备等提供智能化解决方案。

应用领域：包括军事信息系统构建、电子装备智能化升级等。

华为技术有限公司

简介：虽然华为并非传统意义上的国防科技工业企业，但其在5G、云计算、大数据、AI等领域的领先技术，为国防科技工业的数智化转型提供了有力支持。

应用领域：涵盖军事通信、智能指挥控制、后勤保障等多个领域的数智化应用。

阿里云/腾讯云等云计算企业

简介：这些云计算企业凭借强大的云计算能力和数据处理技术，为国防科技工业提供了高效的数智化基础设施支持。

应用领域：包括国防信息系统云化、大数据处理与分析等。

国防科技工业数智化应用发展领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、技术研发类岗位

人工智能与机器学习工程师

职责：负责AI算法开发、模型训练与优化，应用于军事智能决策、无人系统、图像识别等领域。

技能要求：熟悉深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）、算法设计、大数据处理。

大数据分析师/工程师

职责：负责数据采集、清洗、分析和挖掘，为军事战略规划、装备研发提供数据支持。

技能要求：掌握Hadoop/Spark、SQL、Python/R，具备数据建模和可视化能力。

云计算与边缘计算工程师

职责：设计和实施云平台架构，优化边缘计算节点，支持国防信息系统的分布式部署。

技能要求：熟悉AWS/Azure/阿里云、容器化技术（Docker/Kubernetes）、网络通信协议。

物联网（IoT）工程师

职责：开发智能传感器网络，实现装备状态监测、远程控制和预测性维护。

技能要求：精通嵌入式系统开发、通信协议（MQTT/CoAP）、低功耗广域网技术。

网络安全工程师

职责：保障国防信息系统的网络安全，防范网络攻击，开发安全防护解决方案。

技能要求：熟悉渗透测试、加密技术、安全协议（TLS/IPSec）、安全框架（ISO 27001）。

二、产品与解决方案类岗位

系统架构师

职责：设计国防科技工业数智化系统的整体架构，确保系统的可扩展性、安全性和可靠性。

技能要求：具备系统设计经验，熟悉分布式系统、微服务架构、DevOps流程。

产品经理（国防科技方向）

职责：负责数智化产品的规划、需求分析和市场推广，协调研发、测试和运营团队。

技能要求：了解国防科技行业需求，具备产品管理经验，熟悉敏捷开发流程。

解决方案工程师

职责：为客户提供定制化的数智化解决方案，包括技术咨询、方案设计和项目实施。

技能要求：具备技术背景和沟通能力，熟悉行业标准和客户需求。

三、工程与实施类岗位

软件工程师（国防科技方向）

职责：开发国防科技工业数智化应用软件，包括军事信息系统、智能装备控制系统等。

技能要求：精通编程语言（Java/C++/Python），熟悉软件开发流程和测试方法。

硬件工程师

职责：设计和开发智能硬件设备，如传感器、控制器、通信模块等。

技能要求：具备硬件设计经验，熟悉电路设计、PCB布局和嵌入式系统开发。

测试工程师

职责：负责数智化系统的功能测试、性能测试和安全测试，确保系统质量。

技能要求：熟悉测试工具和方法，具备问题定位和解决能力。

四、管理与运营类岗位

项目经理

职责：管理国防科技工业数智化项目的全生命周期，包括计划制定、资源协调和进度控制。

技能要求：具备项目管理经验，熟悉PMP/PRINCE2等项目管理方法。

运营经理

职责：负责数智化系统的日常运营和维护，保障系统的稳定运行。

技能要求：具备系统运维经验，熟悉ITIL等运维管理框架。

质量管理工程师

职责：制定和实施质量管理体系，确保数智化产品和服务符合行业标准和客户需求。

技能要求：熟悉质量管理体系（如ISO 9001），具备质量改进和审核能力。

五、科研与学术类岗位

研究员/科学家

职责：在国防科技工业数智化领域开展前沿技术研究，发表学术论文，申请专利。

技能要求：具备深厚的学术背景，熟悉科研项目管理，具备创新能力。

高校教师/讲师

职责：在高校从事国防科技工业数智化相关课程的教学和科研工作。

技能要求：具备博士学位，熟悉教学方法，能够指导学生开展科研项目。

六、就业机会来源

国防科技工业企业

典型企业：中国航天科技集团、中国航空工业集团、中国船舶工业集团、中国电子科技集团等。

机会：提供技术研发、产品管理、工程实施等岗位，参与国家重大国防项目。

科研院所

典型机构：国防科技大学、北京理工大学、中国航天科工集团相关研究院等。

机会：从事前沿技术研究、系统开发、测试验证等工作，推动数智化技术创新。

民营企业与创业公司

典型企业：华为、阿里云、腾讯云等科技企业，以及专注于国防科技领域的创业公司。

机会：参与国防科技工业数智化解决方案的开发与实施，提供云计算、大数据、AI等技术支持。

政府与军事机构

典型单位：军方科研机构、国防科技工业管理部门等。

机会：从事政策研究、项目管理、技术评估等工作，推动国防科技工业的数智化转型。

七、技能与素质要求

技术能力

掌握数智化相关技术，如AI、大数据、云计算、物联网等。

熟悉国防科技工业相关标准和规范，如GJB（国军标）等。

行业知识

了解国防科技工业的发展趋势和需求，熟悉军事装备、信息系统等领域的知识。

综合素质

具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够适应高强度的工作环境。

具备保密意识，遵守国家法律法规和行业规范。