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随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已成为推动社会进步的关键力量。在众多领域中，工程领域正迎来一场深刻的变革——工程智能（AI for Engineering）。同济大学在这一领域进行了深入研究，并于2025年发布了《工程智能白皮书》，全面阐述了工程智能的现状、挑战与未来趋势。本文将对白皮书的核心内容进行详细解读，探讨工程智能如何重塑工程领域，推动社会高质量发展。
一、工程智能的背景与定义
工程智能是人工智能与工程实践深度融合的产物，旨在利用AI技术解决工程领域的复杂问题，实现工程活动的智能化转型。传统工程学科以“改造世界”为目标，强调实践性与成果落地；而人工智能则在感知、认知、决策等方面展现出强大的技术能力。工程智能将两者结合，形成了一个跨学科的创新体系，其核心目标是通过平台化架构实现对工程领域的规模化赋能。
工程智能的发展并非偶然。随着全球科技革命与产业革命的加速，工程领域面临着前所未有的挑战：系统规模的指数级增长、多学科交叉的深度融合、全生命周期管理的极致要求，以及对安全性、可靠性和可持续性的严苛标准。这些挑战超出了传统方法和人类智力的极限，迫切需要一种新的力量来驾驭复杂性、优化流程并提升效率。人工智能的出现为这一需求提供了完美的解决方案。
二、工程智能的发展现状
（一）研究现状
工程智能的研究贯穿了工程全生命周期的策划、设计、验证、建设、运营与维护等环节。在策划与设计阶段，AI技术正在推动从“经验驱动设计”向“数据驱动优化”的转变。例如，自然语言处理（NLP）技术能够自动分析海量的非结构化文本数据，提取关键的设计需求和功能期望，为工程设计提供精准的源头洞察。生成式设计则标志着AI从分析工具到创造伙伴的根本性转变，能够基于高级别的设计目标与约束，生成数千种满足条件的优化设计方案。
在验证与建设阶段，AI技术的应用从传统的静态管理向数据驱动、实时感知、预测预警与自主决策的新范式演进。例如，基于图神经网络（GNN）的调度模型能够有效建模复杂工序间的依赖关系，实现人力、设备与物料的协同配置，显著提升资源利用率和生产效率。此外，数字孪生技术在这一阶段展现出强大的集成价值，通过将BIM、GIS等静态模型与物联网采集的实时动态数据深度融合，形成“感知分析-决策-执行”的闭环控制系统。
在运营与维护阶段，AI技术通过数据驱动的洞察和智能决策，显著提升了工程系统的效率、可靠性和经济性。例如，AI驱动的生产计划与控制调度算法能够管理复杂的生产约束，预测生产需求，生成优化的生产计划和控制调度策略。此外，预测性维护是工业4.0时代的关键驱动力，通过监控设备的状态、分析运营数据，AI能够精准预测设备何时需要维护，从而延长机械系统寿命，减少非计划停机时间并显著降低维护成本。
（二）产业现状
工程智能的产业应用已全面渗透到经济社会的关键环节，包括智能汽车、智能建造、智慧交通、智慧制造、智慧城市、智慧医疗、智慧能源以及新一代信息工程等领域。在智能汽车领域，多家汽车企业已将工业智能技术应用于生产与质量控制环节，显著提升了生产效率和产品质量。在智能建造领域，AI技术被广泛应用于建筑设计与图纸审查、施工现场监控以及建筑运维管理等环节，推动了建筑行业的数字化转型。
在智慧交通领域，交通大模型的应用覆盖了行业“建、管、养、运、服”等全链条业务，通过融合多模态数据，实现了交通信号控制优化、异常事件识别等功能。在智慧制造领域，AI技术在质量检测、生产规划与物流执行等方面展现出强大的赋能效应，帮助企业优化生产流程、降低生产成本。在智慧城市领域，AI技术推动了城市治理模式的创新，通过构建数字孪生底座和时空融合大模型，实现了城市运行的智能化管理。
三、工程智能的发展机遇
工程智能正处于政策、技术与产业三重机遇叠加的关键发展期。从政策角度看，各国政府纷纷出台顶层设计，推动工程领域的智能化转型。例如，中国将“人工智能+”行动写入政府工作报告，明确提出开展“人工智能+”行动，推动人工智能与实体经济深度融合。美国通过国家科学基金会（NSF）等机构，为基础研究和高风险前沿探索提供资金支持。欧盟则通过《人工智能法案》建立了世界上首个全面的人工智能法律框架，为产业发展提供了明确的指引。
从产业基础来看，中国拥有全球领先的完备工业体系与丰富的工程应用场景，为工程智能提供了广阔的试验场和坚实的落地根基。强大的产业链配套能力能够有力支撑AI与工程实践的深度融合。在技术层面，以大模型为代表的新一代人工智能技术取得了突破性进展，其强大的通用性、理解和生成能力，极大地降低了AI应用的门槛，为构建系统化、平台化的工程智能解决方案提供了核心技术引擎。
四、工程智能的规模化挑战
尽管工程智能的发展前景广阔，但在规模化落地过程中仍面临诸多挑战。
（一）专业性挑战
工程学科具有极强的领域壁垒，不同分支形成了独立且复杂的知识体系。例如，土木工程、机械制造、航空航天等领域均需深度专业知识支撑。AI模型若脱离这些领域知识，仅依赖数据驱动，极易产生“表面拟合”而非“本质理解”的问题。此外，工程数据的专业性特征显著，设计图纸、仿真数据、运维数据等均需结合领域经验才能转化为有效信息。
（二）可靠性挑战
工程活动直接关系到人身安全、财产保障与社会运行，因此工程智能的可靠性成为规模化落地的核心瓶颈。可靠性挑战体现在预测精度与泛化能力不足、鲁棒性与抗干扰能力薄弱以及可解释性缺失等方面。例如，AI模型在面对真实飞行环境中未曾见过的新型或复合型故障模式时，其预测精度会显著下降。
（三）效率与成本挑战
工程智能的规模化推广面临显著的效率瓶颈与成本压力。从数据环节看，工程数据的采集、清洗与标注成本高昂。例如，采集一栋超高层建筑的结构健康监测数据需部署数十个不同类型的传感器，部署成本可达数万元。从系统部署看，工程领域现有工具链中部分老旧系统仍为封闭架构，或开放接口未适配工程智能模型的标准化调用需求，增加了集成成本与时间损耗。
（四）系统融合与协同挑战
工程活动是多环节、多主体协同的复杂过程，而工程智能的规模化需突破现有系统孤岛与流程割裂的桎梏。跨环节系统融合困难，设计阶段依赖CAD/BIM软件，施工阶段使用项目管理系统，运营阶段依赖IoT监测平台，各系统的数据格式、接口协议、业务逻辑差异显著。此外，工程项目涉及多主体，各主体的数据权限、利益诉求不同，数据共享意愿低，跨主体协同壁垒显著。
（五）人才培养挑战
工程智能的规模化落地依赖于既懂工程专业又掌握AI技术的复合型人才，而当前人才供给体系尚未形成与之匹配的培养能力。高校跨学科培养机制滞后，多数高校的工程专业仍以传统课程为主，深度学习、强化学习等人工智能相关课程多作为选修课且内容浅尝辄止。在职培训方面，工程领域从业人员的人工智能素养提升机制不完善，缺乏系统的AI学习渠道。
（六）治理与合规性挑战
工程智能的规模化应用涉及数据安全、决策责任、行业规范等多重治理问题，且需适配全球差异化的法规体系。数据治理与隐私保护压力巨大，工程数据往往包含敏感信息，各国对工程数据的监管趋严。算法治理与责任界定模糊，工程决策的责任归属在人工智能参与后变得复杂。此外，传统工程行业标准多基于“人工决策”制定，未考虑人工智能系统的特性，导致人工智能系统在部分工程场景中“合法但不合规”。
（七）生产关系挑战
工程智能的规模化推进对现有生产关系造成了根本性冲击。当前的人工智能研发和产业化路径很大程度上是追求“完美机器”的路线，这种设计原罪对工程领域的生产关系造成了根本性冲击，形成了规模化推进的核心瓶颈。这种追求替代的逻辑直接引发了劳动者的生存危机和人才流失风险，影响了AI技术在企业内部的推广和应用深度。
五、工程智能操作系统
为把握工程智能发展的时代机遇，有效应对其规模化进程中的现实挑战，同济大学提出了构建工程智能操作系统（AI4E OS）的核心实现路径。工程智能操作系统旨在针对多学科、多环节、差异化的工程需求，将分散的各项技术能力进行高效整合与协同，通过打造统一的基础设施、数据资源、基础模型与智能体能力等平台，为实现工程智能的规模化价值提供坚实的平台化支撑。
工程智能操作系统的构建遵循“点线面一体化”“产学研一体化”“人模系统一体化”三大设计原则，采用分层解耦、软硬结合、云边协同、开放协作、智能进化的建设方针，包含基础设施层、数据资源层、工智模型层、工智智能体层以及规模化实践层五层架构。基础设施层为所有上层模块提供稳定可靠的智能计算与高性能计算资源支持；数据资源层负责对工程领域全模态数据进行汇聚、治理与供给；工智模型层构建并提供各类工程基础模型与重点学科/行业的专业模型；工智智能体层通过赋予智能体多模态交互、自主规划、工具调用等能力，支持复杂工程任务的高效协同作业；规模化实践层则是所有技术价值的最终出口，负责将系统的平台化能力与产业应用深度结合，推动价值落地。
六、工程智能核心共性技术体系
工程智能操作系统的核心功能落地依赖于一系列关键共性技术的突破，主要包括工程智能时空全模态基础模型技术、工程智能推理决策关键技术以及工程智能体关键技术。
（一）工程智能时空全模态基础模型关键技术
时空数据是构建工程智能操作系统的基石和核心资产。工程领域的对象存在于三维空间中，并随时间演化，其信息载体极其多样。工程智能时空全模态基础模型的核心能力在于统一处理和理解工程数据固有的时空全模态特性。通过特定的模型架构与训练方法，该基础模型能够将来源和形态各异的数据映射到一个统一的语义空间中进行综合理解，为实现跨模态的分析、推理和内容生成提供了根本性的技术支撑。
（二）工程智能推理决策关键技术
大语言模型的通用推理能力为解决复杂的工程问题提供了新的范式。然而，要使其在工程领域发挥价值，必须通过特定的技术路线，将其与工程数据和环境深度结合。面向工程智能的推理增强技术包括提示词驱动的推理过程、上下文增强的可靠推理以及强化学习驱动的推理引擎。这些技术通过引导模型逐步分析和拆解问题，补充模型内部知识的不足，并引入强化学习机制，提升模型的推理能力和决策质量。
（三）工程智能体关键技术
工程智能体是连接智能与真实世界任务的执行层，其核心构成模块包括重点领域工程智能超级智能体、工程智能体生成平台、多人多智能体协同机制、系统赋能平台以及智能体工具集成服务。工程智能体技术的关键在于实现智能体的快速生产、持续演进以及高效的多人多智能体协同作业。通过构建工程智能体生成平台和持续演进框架，能够实现智能体的模块化、快速化生产与部署，并使其在动态工程环境中不断学习新经验、适应新变化。
七、工程智能的核心趋势与未来展望
（一）核心趋势
工程智能的发展将呈现以下三大核心趋势：
从知识问答走向工程推演决策：当前，人工智能在工程领域的应用多局限于知识的检索与问答层面，缺乏对工程物理过程的深度理解和对复杂因果关系的洞察力。未来，工程智能将从静态的知识问答跃升至动态的工程推演，构建高精度的工程系统仿真模型，实现对复杂工程行为的动态推演和复杂决策的支持。
从碎片化响应走向人模系统一体化与共生智能：当前工程智能的碎片化响应模式制约了行业升级。未来，工程智能将通过人模系统一体化与共生智能的思路，实现工程全生命周期数据的无缝贯通与实时交互，构建“数据驱动”的闭环体系，并推动人机协同从离散交互模式升级为激发人类智慧的共生智能模式。
从单点技术走向规模化赋能：工程智能正从局部试点迈向系统集成、从技术验证转向规模化落地。构建以“工程智能操作系统”为核心的技术体系，将成为实现规模化赋能的关键抓手。该系统将逐步实现技术研发、领域创新、人才培养、产业落地四个维度的规模化，推动工程领域的智能化升级。
（二）未来展望
展望未来，工程智能将深刻重塑人类社会与工程实践的宏伟蓝图：
催生新产业与新业态：工程智能将系统性地消弭传统工程行业的固有边界，促进技术、数据与服务要素的深度耦合与系统集成，孕育出更为智能、高效、协同的产业新生态。
赋能重大战略工程：工程智能将成为重大战略工程全生命周期发展的核心支撑力量，提供全周期智能化服务，推动工程实施从经验驱动向数据驱动转型，显著提升工程效能与运行可靠性。
规范治理与安全框架：随着工程智能的深入发展与广泛应用，建立健全规范的治理体系和完善的安全框架将成为未来不可或缺的基石，确保其始终沿着安全、可靠、普惠的方向推进。
八、结语
工程智能作为人工智能与工程领域深度融合的前沿方向，正成为驱动经济社会高质量发展的核心力量。同济大学发布的《工程智能白皮书》为这一领域的发展提供了系统的认知框架与实践参考。工程智能的发展不仅将极大提升传统工程的效能与范畴，更为人工智能的规模化应用提供了不可或缺的真实世界场景和价值闭环锚点。未来，随着技术的不断进步和应用的持续深化，工程智能将在更多领域展现其巨大价值，为人类社会的进步做出重要贡献。
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