一台单目相机拍下的十秒钟事故视频，经AI自动重建为可360度回放的4D全息数字孪生场景；研究人员输入一句话，专家智能体阵列便从十年跨度的海洋数据中输出专业级洞察报告；工程建模—仿真—评估—优化的全流程从数小时压缩至分钟级——这些发生在同济大学工程智能研究院的场景，指向了同一个趋势：AI正从数字世界走进物理世界。但这条路并不容易，AI在数字世界能力超强，到了物理世界却步履艰难，传统还原论方法面对复杂工程任务“看不清、判不准、推不远”，现有AI方法虽带来新希望，却难以进入工程主流程。

在2026云栖大会上，同济大学工程智能研究院与阿里云达成合作，双方将共同构建从基础理论到工程落地、从科研创新到产业赋能的完整创新链，将工程智能（AI for Engineering）从实验室推向重大工程现场。同济大学工程智能研究院执行院长、长聘特聘教授、IEEE Fellow华先胜，阿里云智能集团副总裁、政企事业部东部大区总经理张敬代表双方签约。

同济大学工程智能研究院执行院长、IEEE Fellow华先胜在题为“工程智能：从科学发现到世界改造”的演讲中给出了破局思路。他指出，工程智能将AI与工程学科原理深度融合，以数据与物理规律双轮驱动，覆盖工程全生命周期，以平台化方式实现规模化。与通用AI不同，工程智能对可靠性、可解释性和安全性有着更高要求。

华先胜指出，工程智能要突破三个难关：一是让AI看懂工程世界，工程数据涉及物理约束、时空关系和多模态信息，普通AI模型难以直接处理，需要构建专门的工程世界模型；二是让AI做出靠谱决策，工程应用容错率低，AI必须可解释、可验证，这需要人、模型、系统高度协同的智能体系统；三是让人和AI真正配合，复杂工程离不开人机协作，但信任难以建立，这需要一套可度量的信任机制。他强调，人类擅长直觉判断和灵活应变，机器擅长处理海量高维数据，但面对深水油井、深地隧道这类极端场景，人机各自都力不从心。唯有让人和AI建立真正的互信，AI才能从单点工具变成可以上岗的工程力量。工程智能操作系统的目标是实现四个规模化：技术研发、学科创新、人才培养、产业落地都要从零散走向规模。他将实现路径概括为三个一体化：点线面一体化，以点状技术突破带动线面全局；产学研一体化，同一套系统同时服务科研、教学和产业；人模系统一体化，让人、模型、系统共同构成最强大的智能。

这一蓝图正在落地，以阿里云为算力底座，同济大学工程智能研究院将工程学科积淀与大模型能力深度融合，形成从Agent协作基础设施到垂直场景应用的完整Agentic架构，已构建起六大工程智能：

结合用户画像推送定制化AI前沿资讯的“Insighter前沿洞察智能体”；

融合多学科工程规范与多模态图纸理解、支持启发式引导教学的“E-Nexus全科工程智能体”；

通过自然语言交互实现海洋气象推演与预测的“观沧海洋智能体”；

打造工程建模与仿真评估一体化底座的“NeuroMech力学智能体平台”；

推动交通安全管理由被动响应向主动治理跨越式升级的“Sentinel交通安全智能体”；

作为协同中枢实现人类与多智能体任务解耦、支撑智能体自主完成工程闭环的“OpenTrust工程智能场景下的信任harness”。

未来，阿里云将携手同济大学深化战略合作，构建从基础理论到工程落地的完整创新链，将工程智能从实验室推向重大工程现场，让AI从数字世界走向物理世界。一个由AI Agent驱动、以工程判断力为内核的智能工程时代，在同济启航。

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