Engineering White Paper 工程智能白皮书 上海（同济）工程智能研究院（筹） Shanghai (Tongji) Institute of AI for Engineering (Preparatory) 同济大学工程智能研究院 Institute of AI for Engineering (IAIE), Tongji University 工程智能白皮书 AI for Engineering ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 i 序一：凝聚合力，久久为功 郑庆华 （中国工程院院士、同济大学党委书记） 工程智能的发展，不仅是一场技术层面的跨界融合，更是一次关乎工程学科 未来、关乎产业发展方向的深刻变革。今天，当我们梳理过往探索、展望前路征 程，愈发坚定了这样的判断：工程智能，正在成为驱动经济社会高质量发展的核 心力量。 最初提出“工程智能”这一概 不过是人工智能在工程领域的简单应用。但随着研究的深入、实践的推进，我们 愈发清晰地认识到，工程智能绝非技术的叠加，而是以改造世界为核心目标，衔 接科学智能与产业应用的跨学科体系，是解决工程领域非确定性问题、实现规模 化赋能的全新范式。 这些年，我们见证了太多鼓舞人心的变化。战略层面，国内外对工程智能的 重视达到了前所未有的高度，中国将“人工智能+”行动写入政府工作报告，把 工程智能作为建设

升级调整 AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI 驱动的分析流程，并确保伦理治理合规；软件工程师则专注于整合AI能力、管理AI辅助编码工 具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复合技能⸺既要具备专业技术能力，又需通晓AI知 识，还要具备管理人机 动力规模。近四分之三（73%）的全球受访者预计，岗位中的AI应用将催生对额外员工的需求， 其中29%的受访者预计员工数量将“显著”增加。这一现象源于多个因素： ·新型岗位需求出现：例如AI训练工程师、提示词工程师、模型审核员和伦理监督人员等； ·在人机协同的混合工作环境中，需要员工负责智能系统的集成、治理与协作工作； ·AI推动运营与客户服务规模扩大，这通常会产生新的流程管理及监督需求。 这些调查结果证实，AI正从根本上重新定义 以软件应用开发领域为例，随着AI成为数字创新的核心，该领域正快速演变。各组织如今优先招 聘兼具软件专业知识与AI领导力、自动化技能及敏捷实践能力的人才。 对AI产品经理（40%）、DevOps工程师（33%）的需求增长正凸显出这一转变，企业希望招聘到能 够设计智能功能并与AI工具协同编写代码的人才（来源：IDC ICT 岗位与技能调查，2025 年 8 月）。 软件团队正超越传统的应用程

四大关键原则 顶层规划-五段论 战略框架设计-DXF 技术架构设计-DXRA 关键支撑技术 工程实施设计-四视角法 15 16 17 20 21 24 数字化转型实现之道白皮书 企业数字化转型实践 结束语 战略业务级 业务架构级 业务现场级 IT架构级 工程实施与治理 26 27 28 29 29 CONTENTS 目录 为什么要数字化转型 数字化转型实现之道白皮书 亮灶、智慧工地； 金融通信行业 金融行业主题词：互联网金融、超级账本、 通信行业主题词：网络重构、混改、NFV、统一通讯云 政府行业 行业主题词：智慧城市、数字政府、政务云、数据警务、雪亮工程； 新时代 新机遇 新风险 数字化转型 已成必然 参考专题：行业发展主题词 为什么要数字化转型 数字化转型实现之道白皮书 7 08 数字化转型定义 数字化的定义与意义 数字化的定 的区别 主要在如下两个方面： 传统信息化主要涵义是“流程”的信息化；而数字化，主要涵义是“业务”的数字化。因此信息化主要负责部门是IT 部门，而数字化，主要对象部门为业务部门，而且是一把手工程，必须从企业最高领导人开始。 传统信息化更多的关注的是人和流程；而数字化强调的是人、物理世界、数字世界的连通与联动；这也是为什么近年 物联网技术快速发展的原因。 免费模式。免费模式是对大部分的客户免费提供服务或产

982 9,461 12,065 14,456 13,746 16,939 29,495 27,927 34,610 金融类 - 10,006 9,173 14,774 - - - - - - 工程类 6,650 8,598 7,825 10,723 13,446 11,638 15,367 29,988 29,222 35,646 生产类 5,838 8,351 7,809 10,520 13 17,669 20 -2% 15 设备工程 124 12 -3.9% 7 16,260 25 3.5% 1 模拟版图设计 107 13 -16.4% 15 18,626 19 -2.1% 19 算法 104 14 -9.6% 11 31,532 2 2.2% 5 采购 81 15 -30.8% 30 15,071 27 -2.8% 26 器件工程 74 16 -21.3% 20 23,543 16,471 24 -3.9% 29 客户质量 67 20 -26.4% 25 18,914 17 -2.7% 25 数字后端 62 21 -29.5% 29 30,636 4 3% 2 产品工程 59 22 -19.2% 17 22,891 12 -2.1% 18 射频 57 23 -5% 8 27,563 6 2.1% 6 芯片验证 57 24 9.6% 5 22,174 13 -4%

构建用产业AI打造好房子的发展新模式 建 筑 企 业 A I 应 用 行 动 指 南 寄语 未来的建筑业，将在人工智能与机器人技术的深度融合中迎来根本性变革。建筑不再只是 “盖出来”，而是“算出来”“拼出来”的系统工程。面对深地、深海、深空的“三深”极端环 境，智能建造机器人将成为突破人类作业极限的关键力量，具备灵巧结构、智能感知与自主决策 能力的建造机器人，正推动我们从地球走向太空。从“超级泥瓦匠”砌筑机器人到“月蜘蛛”3D 。 —— 国家数字建造技术创新中心首席科学家、华中科技大学教授 丁烈云 推动AI在建筑企业的落地，核心在于实现建筑行业复杂知识的结构化表达和智能化重构。建 筑工程大模型的构建，正在通过多模态数据融合与对齐技术，打通文本、工程图表、BIM模型等 多模态数据之间的壁垒，提升大模型对建筑行业语义的识别、理解与生成能力。基于混合专家大 模型架构，集成化的大模型分级构建与任务调度机制，不仅能够优化算力资源的使用，也可极大 筑企业可持续发展的新引擎。 —— 中国建筑股份有限公司首席专家 李云贵 建筑企业推进AI赋能，关键在于如何将通用大模型“训练”为真正懂企业业务的专业化大模 型。实践证明，作为基本路径，通过提示工程（Prompt Engineering）、微调（Fine-Tuning）和 检索增强生成（RAG）这三项关键技术手段，即可以有效实现通用大模型的专业化适配。如果进 一步采用“大模型集成小模型”“建立

趋势；（6）典型场景实践章节通过通 算、智算、边缘算力三类案例展示运维体系的落地效果。​ - 2 - 算力时代的运维已不再是简单的设备管理，而是融合技术创新、管理科学与绿色 理念的综合性系统工程。我们相信，通过构建科学高效的算力运维体系，将有效提升 算力基础设施的可靠性、可用性与经济性，为数字经济的高质量发展提供坚实支撑。 期待本白皮书能够推动行业技术交流与标准建设，共同助力我国算力基础设施的高水 智算算力场景：支撑人工智能算法训练与推理的专用计算资源，应用于人工智能 计算领域，处理自然语言、图像识别、语音识别等任务，以 GPU 为代表。 超算算力场景：面向科学研究、工程仿真等高性能计算场景的集群化计算能力， 应用于需极高计算能力的科研及工程领域，处理大量数据和复杂的科学计算任务，如 气象、医疗、生物、仿真等领域，以 HPC 为代表的计算集群。 1.1.3 算力运维与传统运维的区别 传统运维核心 队需掌握服务器部署、网络排障等基础技能，对硬件底层原理深入理解要求较 低；算力运维管理模式动态化，需结合业务负载实时调整资源分配；团队需掌 握芯片级知识、能耗建模、分布式系统调度等技能，甚至需与算法工程师协作 优化算力使用效率。 算力运维体系技术白皮书 - 4 - （3）. 传统运维故障多表现为单节点或单业务中断，影响范围较小，应对策略以 快速替换硬件、切换冗余节点为主；算力运维故障可能导致“算力雪崩”，影

交互的数字孪生体，实现全网全客户全 场景智慧运营，赋能新技术和新业务可持续创新，牵引自智网络演进。 2.4 面临挑战: 多要素难题阻碍 L4 全面落地 自智网络迈向L4是一个长期复杂的系统工程，结合TMF调研报告及中国联通L4规划及实 践经验，实现L4主要面临以下问题： 跨域系统集成挑战：首先，不同网络域的设备和系统来自多厂商，技术标准和接口规范不 统一；其次，各网络域数据独立存 异常事件、业务影响分析、工单派发、督办和 审核等能力，可实现网络监控调度从“面向设备”向“面向业务”转变；网络故障自动识别派 单率>=99%。 网络故障精准诊断和修复Agent：面向一线运维工程师，打造的网络排障智能体。该Agent 嵌入生产灵活规划71个排障流程和近500个诊断节点（MBB和FBB）。提供故障信息查询、排 障指引、处置方案建议、二次诊断、故障恢复辅助验证、复盘报告自动生成等能力。该Agent 问题；基于大模型推理能力+知识库，提供道路问题诊断结果，生成优化方案，降低人员分析 门槛；基于大模型生成方案，人机协同分析，制定优化解决方案，实现方案执行后自动闭环评 估，提升问题闭环效率。该Agent为一线路测优化工程师提供道路“自动测、随时测、全量测” 能力，支持道路问题智能识别、自主推理决策动态调用诊断分析工具并生成优化辅助建议，年 自动路测里程1000万公里，实现道路问题平均分析决策时长小于5分钟。

...................................................................................... 7 3.3 一体化工程 .............................................................................................. 8 Unrestricted | © Siemens 2025 | DI FA VM-F&B Future Food 第一章：生物发酵行业分析 1.1 行业概述 生物发酵是采用现代工程技术手段，利 用微生物的代谢活动，为人类生产有用的产 品，或直接通过扩大培养将微生物应用于工 业生产过程的一种技术。产物主要包括氨基 酸、有机酸、酵母、多元醇等。 生物发酵是生物制造中的重要环节，对 常见问题 工艺与 设计 工艺放大 细胞内部复杂的代谢调控网络，以及细胞外部复杂的湍流环境，使得发酵过程在实验 室、中试和工业规模发酵罐中的表现存在巨大差异，生产放大困难重重 高效工程 传统设计流程中，工艺、电气和自控等专业不能并行进行，设计周期过长，数据存在于 不同的数据库或文件中，维护混乱，版本众多，给工厂的后续运维优化带来挑战 工厂自 动化 人工操作 生产过

工业操作系统的需求量。 2024 年 9 月，工业和信息化部办公厅发布了《工业重点行业领域设备更新 和技术改造指南》。“指南”提出，到 2027 年，在石化化工、钢铁、有色金属、 建材、汽车、工程机械、工业机器人等 27 个重点行业领域共约 80 万套工业操作 系统将完成更新。此次升级将显著提升中国制造业操作系统的技术水平和性能。 80 万套工业操作系统的替代要求——按控制系统产品类型分类详见表 自主可控白皮书 8 8 建材 DCS：60% PLC：40% 水泥行业设备、玻璃行业设备、建筑卫生 陶瓷行业设备、玻璃纤维行业设备、非金 属矿行业设备 工程机械 PLC：85% DCS：15% ① 生产设备：油压机、折弯机、焊机设 备等； ② 质量检测设备：三坐标测量仪、激光 跟踪仪、激光扫描仪等。 重型机械 PLC：80% 及应用于研发、制造、供销环节的产品（生 产设备、测试设备、数采设备、操作终端等） 给予一次性最高 10 万元的奖励，每家企业 奖补产品不超过 2 个。 上海市 《上海市推进科技创新中心 建设条例》 目标：加强创新产品在重大工程、国有投资 项目建设单位的推广应用 补贴： ① 购买列入上海市创新产品推荐目录的首 次投放市场的产品，对银行贷款项目，连续 三年每年给予贷款利息 50%，最高 500 万 元的支持。 ② 对创新性特别强的产品给予不超过市场