來源：高校人工智能與大數據創新聯盟

2025年5月26日下午，科學智能國際學術會議在復旦大學光華樓舉行。同濟大學黨委書記、中國工程院院士鄭慶華作了題為《工程智能驅動學科轉型發展》的主題報告。他分析人工智能技術發展趨勢，闡釋工程智能和科學智能的本質區別和內在聯系，詳細剖析當前大模型存在的固有缺陷，分享同濟大學以“工程智能”為路徑賦能學科轉型、創新教育模式、提升治理能力的總體思路。他講到，近期，同濟大學成立了工程智能研究院、醫學人工智能研究院、極端環境建造研究院、自主智能機器人研究院、航空運輸與低空經濟研究院等五大研究院，目的是實現體制機制創新、培養模式創新、開拓新域新質、評價體系創新，打造教育科技人才產教融合新高地。

分析認為，鄭慶華院士認為大模型存在固有缺陷，并主張以“工程智能”為路徑賦能學科轉型，這一觀點主要基于對大模型技術局限性的深刻認識，以及對未來智能技術發展方向和學科交叉融合趨勢的判斷。以下內容是相關分析：

一、大模型的固有缺陷

鄭慶華院士指出的“大模型存在的固有缺陷”包括以下幾個方面：

（一）數據依賴與泛化能力不足。

1.大模型(如GPT、BERT等)依賴海量數據進行訓練，但在面對特定領域或動態場景時，其泛化能力有限。例如：領域知識適配性差：大模型缺乏對垂直領域(如醫療、工業)的深層邏輯理解，可能輸出表面合理但實際錯誤的結論。

2.實時性不足：大模型的靜態訓練數據難以適應快速變化的現實環境（如金融市場、災害預測），導致決策滯后。

3.可解釋性缺失：大模型的“黑箱”特性使其在需要透明性和可靠性的領域（如醫療診斷、法律判決）難以被信任。

（二）算力與能源消耗過大。大模型的訓練需要消耗巨量算力和能源（如GPT-3訓練成本超千萬美元），這種模式在可持續性和普及性上存在瓶頸，尤其對發展中國家或中小企業不友好。

（三）缺乏因果推理能力。大模型本質是基于統計關聯性生成結果，而非真正理解因果邏輯。例如，在工程問題中，因果關系（如機械故障的物理機制）比相關性更具決定性，而大模型可能無法捕捉這種深度邏輯。

（四）倫理與安全風險。大模型可能生成偏見內容、虛假信息，或存在數據隱私泄露風險，這些問題在工程應用中可能引發嚴重后果（如自動駕駛錯誤決策）。

二、為什么選擇“工程智能”作為路徑？

鄭慶華院士提出的“工程智能”并非完全否定大模型，而是強調通過工程化思維彌補其短板，推動學科轉型。其核心邏輯如下：

（一）工程智能的核心特征

1.問題導向：以解決實際工程問題為目標（如智能制造、智慧城市），而非追求通用性。

2.多學科融合：結合控制論、系統工程、物理建模等傳統工程學科與AI技術，構建可解釋、可驗證的智能系統。

3.輕量化與可靠性：通過模塊化設計、知識嵌入（如專家規則）降低對數據的依賴，提升系統魯棒性。

4.因果推理增強：引入物理規律、領域知識庫等先驗約束，增強模型的因果推理能力（如基于故障樹的工業診斷系統）。

（二）賦能學科轉型的路徑

1.學科交叉重構：推動傳統工程學科（如機械、土木）與AI深度融合，培養“AI+工程”復合型人才。

2.教育模式革新：從單一算法教學轉向系統化工程思維訓練，例如在課程中強化“需求分析-建模-驗證”全流程。

3.研究范式轉變：從數據驅動轉向“數據+知識”雙驅動，鼓勵基于行業知識的模型創新(如工業數字孿生)。

（三）實際應用場景的適配性

工程智能更適用于以下領域：

1.復雜系統優化：如電力網絡調度、交通流控制，需結合物理模型與實時數據。

2.高可靠性場景：如航空航天、核能安全，需可解釋、可驗證的決策邏輯。

3.資源受限環境：如邊緣計算、工業物聯網，需輕量化模型和低能耗部署。

三、鄭慶華院士觀點的深層意義

（一）技術哲學層面。他倡導的“工程智能”反映了對當前AI發展路徑的反思——大模型的“暴力美學”（更大數據、更大算力）可能并非唯一方向，而工程化、系統化的智能技術更能滿足社會實際需求。

（二）學科發展層面。通過工程智能推動學科轉型，可避免傳統學科在AI浪潮中被邊緣化，同時促進跨學科協同創新（如AI+材料科學、AI+能源工程）。

（三）國家戰略層面。中國在制造業升級、新基建等領域有巨大需求，工程智能更符合國產化替代(如工業軟件、高端裝備)和自主可控的技術路線。

因此，鄭慶華院士的觀點體現了對AI技術發展方向的務實思考：大模型雖在特定領域表現突出，但其固有缺陷限制了其在工程實踐中的廣泛應用。通過“工程智能”路徑，結合工程學科的系統性思維和領域知識，可以構建更可靠、可解釋、低成本的智能技術體系，從而推動學科交叉創新并服務國家戰略需求。這一思路與當前全球范圍內“AI for Science”（科學智能）的趨勢相呼應，但更強調工程實踐中的落地性和可控性。

全國高校人工智能與大數據創新聯盟

全國高校人工智能與大數據創新聯盟（簡稱:高校聯盟）是由清華大學、浙江大學、中南大學、東北大學、上海工程技術大學、重慶郵電大學、東北林業大學、佛山科學技術學院、曲阜師范大學、黑龍江大學、海豚大數據科技等全國54家高校、企業共同發起，于2018年5月26日在北京中國科技會堂正式成立。迄今為止，聯盟發展會員300多家, 覆蓋全國20多個省市。聯盟由一批積極投身于“人工智能、大數據、區塊鏈”教育事業的高校、科研機構、企事業單位和個人自愿組成的公益性、全國性學術交流服務平臺。中國工程院原常務副院長、中國工程院院士潘云鶴、中國科學院院士陳國良、中國工程院院士李伯虎擔任聯盟名譽理事長，中國工程院院士譚建榮擔任聯盟理事長。聯盟工作接受工信部、國家網信辦等政府部門行政管理和業務指導。聯盟主要工作是推進產教融合、校企合作、協同育人。(加盟微信13651193492)

華算人工智能研究院

華算人工智能研究院全稱是“山西省華算人工智能研究院有限公司”，是經山西轉型綜合改革示范區管理委員會批準，于2023年10月在太原成立的第一批專業研究人工智能、賦能數字經濟產業發展的獨立法人組織。華算人工智能研究院依托全國高校人工智能與大數據創新聯盟專家委員會及理事會資源，按照山西省委省政府、山西轉型綜合改革示范區管理委員會發展人工智能、數字經濟的系列文件精神和工作計劃，將研究院打造成為山西省發展人工智能、數字經濟的示范應用推廣平臺，同時面向全國開展人工智能業務。華算人工智能研究院名譽院長由中國工程院院士李伯虎擔任。研究院內設AI產業學院共建中心、實訓實習就業中心、實驗室建設中心、專家智庫等6個職能部門。歡迎加入華算人工智能研究院專家智庫，共同賦能高校AI人才培養及產教融合事業發展。

高校區塊鏈專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟區塊鏈專委會（簡稱:高校區塊鏈專委會），是由北京大學、浙江大學、武漢大學、西南財經大學、北京交通大學、鄭州大學、貴州大學、桂林電子科技大學、山西農業大學、佛山科學技術學院、陜西師范大學、中國網安、海豚大數據科技等全國40多家高校、企業和機構共同發起，于2019年12月7日在廣東省佛山市正式成立。目前發展高校及企業會員70多家。中國工程院院士、浙江大學教授陳純擔任高校區塊鏈專委會名譽顧問；福州大學教授蔡維德、中國計算機學會區塊鏈專委會主任斯雪明教授、中國人民銀行數字貨幣研究所副所長狄剛擔任高校區塊鏈專委會名譽主任；北京大學信息科學技術學院區塊鏈中心主任陳鐘教授擔任高校區塊鏈專委會主任。高校區塊鏈專委會主要工作是促進高校區塊鏈教育，為高校區塊鏈專業建設及學科發展提供專家咨詢服務。

高校元宇宙專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟元宇宙專業委員會（簡稱:高校元宇宙專委會），是由清華大學、湖南大學、浙江大學、四川大學、汕頭大學、河北金融學院、保定市元宇宙協會、英偉達中國、海爾衣聯網研究院、海豚大數據科技(天津)有限公司等全國20多所高校、企業和機構共同發起，于2022年11月5日在北京正式成立。中國工程院院士、計算機軟件與虛擬現實領域專家趙沁平擔任高校元宇宙專委會名譽顧問；中國工程院院士、北京航空航天大學電氣與自動化學院名譽院長、中國航天科工集團有限公司科技委高級顧問李伯虎擔任高校元宇宙專委會名譽主任；清華大學信息國研中心可信軟件和大數據部常務副主任邢春曉擔任高校元宇宙專委會主任委員。目前已發展高校及企業會員30多家。高校元宇宙專委會主要工作是促進高校元宇宙教育、加強校企合作、推動元宇宙專業建設及學科發展，為元宇宙教育教學提供專家咨詢服務。

高校數字經濟專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟數字經濟專業委員會（簡稱:高校數字經濟專委會），是由華算人工智能研究院、清華大學、北京大學、中國人民大學、中國社會科學院信息化研究中心、四川大學、北京外國語大學、北京科技大學、北京工業大學、北京語言大學、北京化工大學、北京聯合大學、北京物資學院、北京印刷學院、西藏民族大學、河北金融學院、重慶財經學院、蘇州城市學院、北京中關村軟件園、百度、海豚大數據科技等全國60多家高校、企業和機構共同發起，于2024年1月12日在北京正式成立。清華大學經濟管理學院教授姜旭平、北京大學信息管理系教授賴茂生、中國社會科學院信息化研究中心主任姜奇平、中國科學院大學經濟與管理學院教授呂本富擔任高校數字經濟專委會主任委員。高校數字經濟專委會主要工作是促進高校數字經濟專業建設及學科發展，推動產學研合作，為高校數字經濟專業教育教學提供專家咨詢服務。

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