7月9日，2026年中國工程科技論壇在京舉行。作為中國工程院第十八次院士大會的重要組成部分，論壇以“工程科技賦能高質量發展”為主題，邀請4位院士圍繞智能可穿戴、高性能制造、儲能與低碳可持續發展、工程科學發展新范式等前沿方向，分享了最新研究成果與戰略思考。

AI賦能工程科技發展

當前，人工智能技術深度迭代，以神經科學、認知科學、計算科學、數學等理論突破和學科交叉為基礎，以智能前沿技術群體性突破和廣泛滲透賦能為標志，正引發工程科學體系的系統性、顛覆性變革。

論壇上，中國工程院外籍院士彼得·大衛·路德表示，全球能源結構加速變革，風光新能源大規模并網、AI算力基礎設施擴容，持續推高新型儲能的戰略需求。人工智能貫穿儲能材料研發、設備制造、系統調控、市場運行全價值鏈，能夠有效提升系統性能、降低成本、增強能源體系可持續水平。

從事能源科研、應用工作40余年，路德認為，機械儲能、熱儲能、新型電池等長時儲能技術亟待突破，電—熱—電耦合、車網互動、混合儲能集成將成為未來主流方向，而AI與儲能的深度融合仍是亟待深挖的核心突破口。

在新能源儲能這一核心賽道，國家數字建造技術創新中心首席科學家、中國工程院院士丁烈云也對AI賦能表示深度認同。他認為，AI可以通過多尺度物理模擬、電化學行為分析、設備退化機制研判，精準優化儲能材料與器件性能。同時，可以依托數字孿生、虛擬電廠等技術，實現電網運行預測、自適應調控、安全監測和市場化智能決策，大幅提升能源系統運行效率、降低產業成本。

“不止于此，AI將推動工程科學發生系統性躍遷，帶來原理、建模、計算與應用的深刻變革，為我國在方法論層面實現國際并跑，甚至局部領跑提供機遇。”丁烈云說。 

多學科交融是破題必然路徑

近年來，隨著科研探索向極致微觀、極致宏觀、極端條件、綜合交叉領域縱深推進，單一學科研究模式已難以適配復雜工程攻關需求，多學科交叉融合成為突破工程技術瓶頸的必由之路。

中國工程院外籍院士拉馬克瑞斯納·西拉姆以智能可穿戴設備為例介紹，全球智能可穿戴市場進入高速增長期，技術熱點集中于多模態生物傳感、柔性電子、人工智能驅動的健康分析，以及心電、血氧、血糖趨勢等無創生理指標監測。當前，全球超9000家、國內超6000家企業布局該賽道，產業規模持續擴容。

與此同時，信號干擾、數據精度不足、隱私安全隱患、佩戴舒適性不足等問題，持續制約產業向臨床級、高精度、常態化方向升級。“解決上述難題，需要統籌材料科學、柔性制造、生物醫學工程、人工智能、傳感通信、機器人等多領域技術，依靠跨學科協同攻關突破核心卡點。”西拉姆說。

丁烈云表示，復雜工程系統的建模、分析與調控，離不開多學科理論方法、技術體系和研究工具的交叉復用。組建跨領域創新團隊、開展融合式科研攻關，是破解高端工程難題、培育復合型工程科技人才的重要路徑。 

讓前沿科技服務社會

程科技的每一次重大突破，都會推動人類文明邁向新的更高階段。

丁烈云認為，面向工程難題，要用工程理論支撐技術突破，打通“工程科學—工程技術—產業應用”完整鏈條，讓前沿科技真正服務于社會。

針對高端裝備制造轉型升級痛點，中國工程院院士郭東明系統闡釋了高性能制造的全新發展理念。隨著高端裝備性能標準持續提升，傳統依靠幾何精度管控、經驗試錯、類比設計的制造模式，已無法滿足重大工程的極限性能需求。

作為“高性能制造”理念的倡導者，郭東明表示，針對這一瓶頸，要在綜合考慮材料屬性、幾何結構、制造工藝和使役條件等全要素的基礎上，通過建立性能關聯模型，構建性能建模引導、可計算、可分析、可優化的設計制造新范式。

在工業閥門、高端船舶等重大裝備領域，高性能制造模式已展現顯著優勢，既有效突破產品極限性能，又縮短研發周期、降低制造成本。與會專家認為，未來要持續強化產研融合，推動高校、科研院所與企業共建創新平臺，立足于應用、服務于社會，為科技強國建設筑牢工程科技根基。

 來源：《光明日報》