土木工程专业如何向智能制造转变？

土木工程专业向智能制造的转变是建筑行业技术升级和转型的重要方向之一。随着信息技术、物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，智能制造在土木工程领域的应用日益广泛，为土木工程行业带来了革命性的变化。以下是对土木工程专业如何向智能制造转变的详细分析：

一、智能制造在土木工程中的应用领域

建筑设计：

智能化：利用信息技术和智能化技术实现建筑设计的自动化、智能化。通过建立建筑设计知识库，整合、归纳和总结建筑设计的知识和经验，利用人工智能技术提高设计效率和质量。

精准化：通过数据分析技术和建筑模拟技术，对建筑设计进行分析和优化，提高设计的准确性和可靠性。

施工管理：

施工计划优化：利用信息技术和智能化技术对施工计划进行优化，提高施工计划的合理性和可行性。

施工进度监控：通过传感器和监控设备对施工现场进行实时监测和数据采集，利用数据分析技术和人工智能技术实现施工进度的实时监控和预警。

设备监测：

远程监测：利用信息技术和智能化技术对设备进行远程监测，及时发现设备的异常情况，避免设备损坏和生产事故的发生。

预警系统：通过数据分析技术和人工智能技术实现设备的预警，确保设备的安全运行。

质量控制：

自动检测：利用传感器和监测设备对土木工程的施工质量进行实时监测和数据采集，实现质量的自动检测。

自动控制：通过数据分析技术和人工智能技术对数据进行分析和处理，实现施工质量的自动控制，确保施工质量符合要求。

二、土木工程专业向智能制造转变的驱动因素

技术进步：物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展为智能制造在土木工程领域的应用提供了技术支撑。

市场需求：随着城市化进程的加速和基础设施建设的不断推进，对土木工程项目的效率和质量要求越来越高，智能制造成为提升工程效率和质量的重要手段。

政策引导：政府出台了一系列政策鼓励和支持智能制造的发展，为土木工程专业向智能制造转变提供了政策保障。

三、土木工程专业向智能制造转变的具体措施

加强技术研发：加大在信息技术、物联网、大数据、人工智能等领域的研发投入，推动技术创新和成果转化。

人才培养：加强智能制造领域的人才培养，培养具备信息技术、工程管理、创新能力等综合素质的高层次应用型人才。

标准制定：制定和完善智能制造在土木工程领域的应用标准和规范，确保技术应用的安全性和可靠性。

示范应用：在重点工程项目中推广应用智能制造技术，形成一批可复制、可推广的示范项目，推动智能制造在土木工程领域的广泛应用。

四、未来展望

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，智能制造在土木工程领域的应用将更加广泛和深入。未来，土木工程专业将更加注重智能化、信息化、绿色化的发展方向，推动建筑行业向更加高效、环保、可持续的方向发展。同时，随着人工智能技术的不断成熟和应用场景的日益丰富，智能建造将成为未来建筑领域的重要发展方向之一，为土木工程专业的发展注入新的活力和动力。

智能制造的关键转折点，灯塔工厂将给出哪些答案？

在科技飞速发展的今天，全球制造业正面临一个关键的转折点。拥抱数字技术不再是一种选择，而是成为企业提高自身竞争力、增强自身韧性和实现可持续增长的必选项。

在2024年新领军者年会大连夏季达沃斯论坛上，人工智能（AI）无疑是最热门的议题之一，由第一财经·中国经济论坛第13度携手世界经济论坛举办的电视专场论坛，将这一议题推到了更为前沿的维度——灯塔工厂与制造业智能化转型的未来。

这场讨论的背景之一是世界经济论坛的“全球灯塔网络”倡议，自这一倡议2018年启动以来，全球灯塔网络已经包括了153家工厂和价值链，成为全球数智化制造转型的表率和领先者。其中，有62座灯塔工厂在中国。

在灯塔企业网络代表、研究者和政策制定者们看来，全球制造业智能化转型，思想与实践的统一非常重要。正如ESG转型推进过程所展现的，链头企业在数智化转型中依然扮演着重要角色，“敏捷高效”“全球合作协作”“可持续发展”等都将是未来制造业发展的关键词。更重要的是，AI应用的理想状态是帮助人更高效、更快乐地工作，不是简单的代替与被代替。

“哈利波特的魔法石”：智能制造要由经验导向走向事实导向

“随着人工智能技术发展不断突破，前所未有地刺激着人类的丰富想象，但只有当AI从数字世界真正走入物理世界的时候，也就是说能与人类的生产过程相结合时，它才能真正成为‘哈利波特的魔法石’，给世界带来根本性的改变。”在达沃斯“灯塔工厂 领航未来”专场论坛开场，第一财经总编辑杨宇东提到，开始于本世纪初的第四次工业革命，已经被人工智能带向了一个新的高度，到了一个关键的转折点。

在马里兰大学克拉克杰出教授兼工业人工智能中心主任李杰（Jay Lee）看来，智能制造是一个一直在不停转变的过程，是项长期工作。在这个过程中，数据就像一面镜子和工厂的“验血”工具，让企业能够找到不足、明确底线，最终形成一个不断自我学习的良性循环。“所以智能制造，是要由过去以经验为导向的制造，转向以事实为导向的制造，这是一个很重要的转型。”李杰说，制造业的数智化转型首先要由经验思维回归到数据文化思维，其次要有专业化深度来接近最初的目标，再次是“训练、训练、再训练”。

面对众多垂直领域的差异化技术需求，会否有一个通用AI模型出现？李杰认为，对企业来说依然要回到AI的本质，在AI三个基本要素（数据、算法、算力）基础上，考虑自身的专业性和目的性，很难“花100万元解决10万元的问题”。

尽管当下热门的云、人工智能、机器自动化等技术，在不同规模、不同行业都存在通用的逻辑，Tulip Interfaces亚太区董事总经理安琴·古普塔（Aanchal Gupta）认为，这些技术在不同国家间的成熟度存在较大差异，安全防线的建立仍是重要挑战。

关注人的发展：让员工更舒适、更快乐地工作

在AI蓬勃发展且被广泛讨论的当下，除了企业效率的提升，备受关注的还有AI与人的关系，尤其是与就业的联系。

任何事物都有两面性，AI的发展更是多元而复杂的硬币两面。马来西亚投资、贸易和工业部副部长刘镇东（Chin Tong Liew）直言，考虑提升企业效率的同时，政府部门一方面希望推动技术快速发展，另一方面也会担心中小企业转型跟不上、就业和消费受到影响等现实问题。

不过，富士康工业互联网股份有限公司首席数据官刘宗长认为，从长远来看，AI技术并不仅仅是对部分工作的替代，而是帮助人把工作做得更好。

“AI大模型的出现基本拉平了大家在数据科学方面的能力，大家会把更多的精力放在探索更有价值的商业场景，以及形成自己专业领域的新服务模式。”刘宗长说，大模型可以让一线管理者和现场员工的工作更简单。

海尔卡奥斯物联科技股份有限公司副总经理谢海琴也提到，智能转型的积极效果一方面体现在财务报表当中，另一方面也给员工提供了一个更安全、更高效、更舒适的工作环境。从2018年入选灯塔工厂至今，海尔卡奥斯已经拥有11座灯塔工厂，对此，谢海琴深有体会。

安琴·古普塔也提到，通过增加云计算、人工智能等技术应用，部分企业在绩效提高、效率提升的同时，也看到“一些人的心态更好了，更加快乐了”，“获得了更加满意的工作结果”。她认为，这是一种更有助于全球制造业可持续的结果，在下一个十年应该更加关注人的发展，关注技术朝着有益方向被应用。

不过，面对越来越多有价值的数智化转型方案，如何让不同企业用得了、用得起、用得好这些技术？安琴·古普塔表示，管理层对就业问题的担忧依然是当下的主要挑战，同时也面临新的技术系统与原有系统之间的冲突、数据缺失导致的联动难度较大等问题。

制造业转型路径与趋势：系统集中化和链主带头作用

正如ESG转型一样，制造业的智能化之路同样需要链头企业和中小企业的相互赋能。而应对持续不断的技术革新和颠覆，企业的组织形态与管理模式至关重要。

谢海琴表示，应对变化需要一个敏捷、开放的组织。一方面，企业可以减少中间层，以多个更小、更灵活的组织面对市场；另一方面，要实现大规模智能化转型，企业的一把手很关键，这对形成统一战略思想、制定清晰战略目标、明确人员分工，进而有序达到变革效果非常重要。

在人才方面，谢海琴认为，企业也要结合自己的战略，重新识别在数字化时代真正需要的人才。她进一步提示，工业的特点是“一米宽百米深”，企业要防止在追求新概念的过程中走偏，数字化并不意味着传统工业技术的人才不重要，只有信息技术无法把真正的工业实践沉淀为更好的解决方案。

考虑到大企业和小企业在人才培养等方面的差异，谢海琴认为，中小型企业和链主企业的多维度协同，会对制造业数智化转型进程起到重要作用。“不仅包括物流的协同，人才和能力上的协同也是非常有效的模式，链主企业带动上下游企业一起进行数字化素养的提升会非常有效，而且立竿见影。”谢海琴说。

正如李杰所说，展望未来，制造业的数智化转型终归要由经验思维回归到数据文化思维。世界经济论坛报告显示，围绕灯塔网络成员，全面布局推动整个生产网络智能化升级转型的进程在加速，通过数字化的平台实现供应链的透明化和协同。在马来西亚，AI领域的这种协同趋势正在加强，投资吸引力正在提升。

刘镇东说：“我们希望从马来西亚辐射到东盟其他国家，希望马来西亚和东盟国家在未来10年或15年，能够在智能化过程中走中国走过的路，可以通过智能化和AI的崛起，复制中国过去20年的经验。”

谢海琴认为，高端化、智能化、绿色化是制造业未来的发展趋势，当下，家电、电子、汽车、新能源等行业都将大有作为。刘宗长表示，绿色供应链、在地化和集中化运营是重要趋势。安琴·古普塔也认为，集中化是一个不可忽视的趋势。

“虽然我们的工厂运营在很多地方都有，但是在未来将是一个更加集中化的运营系统，尤其是当生成式AI技术越来越发达的时候，整个数据的分析可能由一个中心的工厂来做。”刘宗长说。

(本文来自第一财经)

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