智能制造是以智能加工与装配为核心的，同时覆盖面向智能加工与装配的设计、服务及管理等多个环节。智能工厂中的全部活动大致可以从产品设计、生产制造及供应链 3 个维度来描述。这些维度中，如果所有的活动均能在赛博空间中得到充分的数据支持、过程优化与验证，同时在物理系统中能够实时地执行活动并与赛博空间进行深度交互，这样的工厂可称为智能工厂。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
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如今信息化应用深入到一定程度，已经从单元工具使用进入 集成和协同阶段，自然而然就将管理过程和生产流程的优化提 到议事日程。数字化网络可以把我们所使用的工具、手段、 人的能力通过集成和协同的方式达到最佳和最优。
随着 2015 年《巴黎协定》的通过，世界各国领导人强调必须在本世纪末将全球温升控制在 1.5℃以 内，以遏制气候变化的负面影响。中国的目标是在 2030 年前实现碳达峰，并在 2060 年前实现碳中和。 欧盟的约束性目标是到 2050 年实现气候中和。实现这些目标需要对能源系统进行重大改革，包括基础设 施、规划和监管，以及各能源部门的协调发展。这意味着未来几十年，全球能源系统都将经历深刻转型。 在这一转型阶段，可变可再生能源（VRE）的占比逐渐提升，技术不确定性带来了新的风险，需要重新 定义能源安全的概念
随着人工智能(AI)技术的兴起，大模型成为从信息化走向数智化的重要驱动力。虽然基于大算力支持和超大规模语言数据作为训练样本的大模型技术能够支持自动文摘、机器翻译等基础通用任务，但在医疗、金融等专业领域中，由于缺乏行业知识，无法满足定制化、精细化和行业化的需求。因此，需要基础大模型提供方与垂直行业的企业合作，共同开发行业大模型。例如，百度的“文心一言”大模型就与汽车、能源、医疗、金融等11个行业的企业合作.创造了国内首个全面开放的大型语言模型。这样的合作主要发生存大型企业之问.对于中小型企业来说，直接应用这种基础大型模型仍然存在一定难度。
物联网项目（loT项目）可以最好地描述为通过使用互联网连接的物理对象。这项最新的技术进步已经与人类保持互动，因为它已经展示了它的效率。
模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多种这样的模态时，它就被描述为多模态。多模态机器学习旨在构建可以处理和关联来自多种模态的信息的模型。鉴于数据的异构性，多模态机器学习研究领域为计算研究人员带来了一些独特的挑战。在本文中，我们确定并探索了围绕多模态机器学习的五个核心技术挑战（以及相关的子挑战）即：表示、翻译、对齐、融合和共同学习。
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