当前，人工智能虽已逐步渗透至工程项目全生命周期的策划、设计、验证、 建设、运营与维护等各环节，在汽车、建造、交通、信息工程等领域取得初步应 用成效，但整体发展仍呈现“点状突破”的特征，存在碎片化、高度定制化、关 键环节依赖人力的局限，这既揭示了人工智能的巨大潜力，也正印证了对实现工 程智能“规模化赋能”的迫切需求。 发展工程智能恰逢其时。当前正处于政策、产业与技术三重机遇的交汇点： 一方面，国家层面的积极政策为产业智能化提供了重要的顶层牵引；另一方面， 我国完备的产业链为工程智能的应用落地提供了得天独厚的沃土；同时，以大模 型为代表的新一代人工智能技术突破，为工程智能在各工程领域的全面渗透提供 了强大的技术驱动力。 

然而，实现工程智能规模化赋能的进程并非坦途。核心挑战在于如何跨越工 程领域固有的专业壁垒，满足其对可靠性的严苛要求，解决人工智能技术落地时 面临的效率与成本问题、系统融合与协同问题等瓶颈。此外，人才培养、治理机 制与生产关系等配套体系尚不完善，也为规模化发展带来复杂挑战。

为抓住机遇、应对挑战，白皮书前瞻性地提出构建“工程智能操作系统”这一核心实现路径。该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。这一系统的构建，依赖于工程智能时空全模态基础模型关键技术、工程智能 推理决策关键技术、工程智能体关键技术等核心共性技术上的持续突破。

展望未来，工程智能的发展将呈现从知识问答走向工程推演决策、从碎片化 响应走向人模系统一体化及共生智能、以及最终的从单点技术走向规模化赋能的 核心趋势。它不仅将重塑工程范式、催生新产业与新业态，还将建成健全规范、 动态演进的治理体系与安全框架，为国家重大战略工程的实施提供关键支撑，引 领工程领域迈入全新的智能化时代。

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