来源：高校人工智能与大数据创新联盟

2025年5月26日下午，科学智能国际学术会议在复旦大学光华楼举行。同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华作了题为《工程智能驱动学科转型发展》的主题报告。他分析人工智能技术发展趋势，阐释工程智能和科学智能的本质区别和内在联系，详细剖析当前大模型存在的固有缺陷，分享同济大学以“工程智能”为路径赋能学科转型、创新教育模式、提升治理能力的总体思路。他讲到，近期，同济大学成立了工程智能研究院、医学人工智能研究院、极端环境建造研究院、自主智能机器人研究院、航空运输与低空经济研究院等五大研究院，目的是实现体制机制创新、培养模式创新、开拓新域新质、评价体系创新，打造教育科技人才产教融合新高地。

分析认为，郑庆华院士认为大模型存在固有缺陷，并主张以“工程智能”为路径赋能学科转型，这一观点主要基于对大模型技术局限性的深刻认识，以及对未来智能技术发展方向和学科交叉融合趋势的判断。以下内容是相关分析：

一、大模型的固有缺陷

郑庆华院士指出的“大模型存在的固有缺陷”包括以下几个方面：

（一）数据依赖与泛化能力不足。

1.大模型(如GPT、BERT等)依赖海量数据进行训练，但在面对特定领域或动态场景时，其泛化能力有限。例如：领域知识适配性差：大模型缺乏对垂直领域(如医疗、工业)的深层逻辑理解，可能输出表面合理但实际错误的结论。

2.实时性不足：大模型的静态训练数据难以适应快速变化的现实环境（如金融市场、灾害预测），导致决策滞后。

3.可解释性缺失：大模型的“黑箱”特性使其在需要透明性和可靠性的领域（如医疗诊断、法律判决）难以被信任。

（二）算力与能源消耗过大。大模型的训练需要消耗巨量算力和能源（如GPT-3训练成本超千万美元），这种模式在可持续性和普及性上存在瓶颈，尤其对发展中国家或中小企业不友好。

（三）缺乏因果推理能力。大模型本质是基于统计关联性生成结果，而非真正理解因果逻辑。例如，在工程问题中，因果关系（如机械故障的物理机制）比相关性更具决定性，而大模型可能无法捕捉这种深度逻辑。

（四）伦理与安全风险。大模型可能生成偏见内容、虚假信息，或存在数据隐私泄露风险，这些问题在工程应用中可能引发严重后果（如自动驾驶错误决策）。

二、为什么选择“工程智能”作为路径？

郑庆华院士提出的“工程智能”并非完全否定大模型，而是强调通过工程化思维弥补其短板，推动学科转型。其核心逻辑如下：

（一）工程智能的核心特征

1.问题导向：以解决实际工程问题为目标（如智能制造、智慧城市），而非追求通用性。

2.多学科融合：结合控制论、系统工程、物理建模等传统工程学科与AI技术，构建可解释、可验证的智能系统。

3.轻量化与可靠性：通过模块化设计、知识嵌入（如专家规则）降低对数据的依赖，提升系统鲁棒性。

4.因果推理增强：引入物理规律、领域知识库等先验约束，增强模型的因果推理能力（如基于故障树的工业诊断系统）。

（二）赋能学科转型的路径

1.学科交叉重构：推动传统工程学科（如机械、土木）与AI深度融合，培养“AI+工程”复合型人才。

2.教育模式革新：从单一算法教学转向系统化工程思维训练，例如在课程中强化“需求分析-建模-验证”全流程。

3.研究范式转变：从数据驱动转向“数据+知识”双驱动，鼓励基于行业知识的模型创新(如工业数字孪生)。

（三）实际应用场景的适配性

工程智能更适用于以下领域：

1.复杂系统优化：如电力网络调度、交通流控制，需结合物理模型与实时数据。

2.高可靠性场景：如航空航天、核能安全，需可解释、可验证的决策逻辑。

3.资源受限环境：如边缘计算、工业物联网，需轻量化模型和低能耗部署。

三、郑庆华院士观点的深层意义

（一）技术哲学层面。他倡导的“工程智能”反映了对当前AI发展路径的反思——大模型的“暴力美学”（更大数据、更大算力）可能并非唯一方向，而工程化、系统化的智能技术更能满足社会实际需求。

（二）学科发展层面。通过工程智能推动学科转型，可避免传统学科在AI浪潮中被边缘化，同时促进跨学科协同创新（如AI+材料科学、AI+能源工程）。

（三）国家战略层面。中国在制造业升级、新基建等领域有巨大需求，工程智能更符合国产化替代(如工业软件、高端装备)和自主可控的技术路线。

因此，郑庆华院士的观点体现了对AI技术发展方向的务实思考：大模型虽在特定领域表现突出，但其固有缺陷限制了其在工程实践中的广泛应用。通过“工程智能”路径，结合工程学科的系统性思维和领域知识，可以构建更可靠、可解释、低成本的智能技术体系，从而推动学科交叉创新并服务国家战略需求。这一思路与当前全球范围内“AI for Science”（科学智能）的趋势相呼应，但更强调工程实践中的落地性和可控性。

全国高校人工智能与大数据创新联盟

全国高校人工智能与大数据创新联盟（简称:高校联盟）是由清华大学、浙江大学、中南大学、东北大学、上海工程技术大学、重庆邮电大学、东北林业大学、佛山科学技术学院、曲阜师范大学、黑龙江大学、海豚大数据科技等全国54家高校、企业共同发起，于2018年5月26日在北京中国科技会堂正式成立。迄今为止，联盟发展会员300多家, 覆盖全国20多个省市。联盟由一批积极投身于“人工智能、大数据、区块链”教育事业的高校、科研机构、企事业单位和个人自愿组成的公益性、全国性学术交流服务平台。中国工程院原常务副院长、中国工程院院士潘云鹤、中国科学院院士陈国良、中国工程院院士李伯虎担任联盟名誉理事长，中国工程院院士谭建荣担任联盟理事长。联盟工作接受工信部、国家网信办等政府部门行政管理和业务指导。联盟主要工作是推进产教融合、校企合作、协同育人。(加盟微信13651193492)

华算人工智能研究院

华算人工智能研究院全称是“山西省华算人工智能研究院有限公司”，是经山西转型综合改革示范区管理委员会批准，于2023年10月在太原成立的第一批专业研究人工智能、赋能数字经济产业发展的独立法人组织。华算人工智能研究院依托全国高校人工智能与大数据创新联盟专家委员会及理事会资源，按照山西省委省政府、山西转型综合改革示范区管理委员会发展人工智能、数字经济的系列文件精神和工作计划，将研究院打造成为山西省发展人工智能、数字经济的示范应用推广平台，同时面向全国开展人工智能业务。华算人工智能研究院名誉院长由中国工程院院士李伯虎担任。研究院内设AI产业学院共建中心、实训实习就业中心、实验室建设中心、专家智库等6个职能部门。欢迎加入华算人工智能研究院专家智库，共同赋能高校AI人才培养及产教融合事业发展。

高校区块链专委会

全国高校人工智能与大数据创新联盟区块链专委会（简称:高校区块链专委会），是由北京大学、浙江大学、武汉大学、西南财经大学、北京交通大学、郑州大学、贵州大学、桂林电子科技大学、山西农业大学、佛山科学技术学院、陕西师范大学、中国网安、海豚大数据科技等全国40多家高校、企业和机构共同发起，于2019年12月7日在广东省佛山市正式成立。目前发展高校及企业会员70多家。中国工程院院士、浙江大学教授陈纯担任高校区块链专委会名誉顾问；福州大学教授蔡维德、中国计算机学会区块链专委会主任斯雪明教授、中国人民银行数字货币研究所副所长狄刚担任高校区块链专委会名誉主任；北京大学信息科学技术学院区块链中心主任陈钟教授担任高校区块链专委会主任。高校区块链专委会主要工作是促进高校区块链教育，为高校区块链专业建设及学科发展提供专家咨询服务。

高校元宇宙专委会

全国高校人工智能与大数据创新联盟元宇宙专业委员会（简称:高校元宇宙专委会），是由清华大学、湖南大学、浙江大学、四川大学、汕头大学、河北金融学院、保定市元宇宙协会、英伟达中国、海尔衣联网研究院、海豚大数据科技(天津)有限公司等全国20多所高校、企业和机构共同发起，于2022年11月5日在北京正式成立。中国工程院院士、计算机软件与虚拟现实领域专家赵沁平担任高校元宇宙专委会名誉顾问；中国工程院院士、北京航空航天大学电气与自动化学院名誉院长、中国航天科工集团有限公司科技委高级顾问李伯虎担任高校元宇宙专委会名誉主任；清华大学信息国研中心可信软件和大数据部常务副主任邢春晓担任高校元宇宙专委会主任委员。目前已发展高校及企业会员30多家。高校元宇宙专委会主要工作是促进高校元宇宙教育、加强校企合作、推动元宇宙专业建设及学科发展，为元宇宙教育教学提供专家咨询服务。

高校数字经济专委会

全国高校人工智能与大数据创新联盟数字经济专业委员会（简称:高校数字经济专委会），是由华算人工智能研究院、清华大学、北京大学、中国人民大学、中国社会科学院信息化研究中心、四川大学、北京外国语大学、北京科技大学、北京工业大学、北京语言大学、北京化工大学、北京联合大学、北京物资学院、北京印刷学院、西藏民族大学、河北金融学院、重庆财经学院、苏州城市学院、北京中关村软件园、百度、海豚大数据科技等全国60多家高校、企业和机构共同发起，于2024年1月12日在北京正式成立。清华大学经济管理学院教授姜旭平、北京大学信息管理系教授赖茂生、中国社会科学院信息化研究中心主任姜奇平、中国科学院大学经济与管理学院教授吕本富担任高校数字经济专委会主任委员。高校数字经济专委会主要工作是促进高校数字经济专业建设及学科发展，推动产学研合作，为高校数字经济专业教育教学提供专家咨询服务。

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