茅以升青年学习社2026年第六期“桥梁公开课”聚焦大模型的应用探索与关键技术

7月7日晚，公司组织开展茅以升青年学习社2026年第六期“桥梁公开课”。本次活动以“大模型的应用探索与关键技术”为主题，围绕大模型的科学基础、结构设计和应用探索等展开学习讨论。公司党委书记、董事长朱彦，工程养护部等各部门单位员工，以及中交公规院、世业洲养护基地、现代交通科技等技术骨干参加本次活动。

活动伊始，全员共同学习了合肥工业大学杨善林院士关于《大模型的应用探索与关键技术》的专题学术报告。报告指出，国产大模型在常识问答、文档处理等通用场景中表现亮眼，但在科学发现、产业发展等高价值领域仍难有颠覆性突破，根源在于领域知识掌握不足、事实准确性欠缺、推理链条不严密，且难以适应内外部环境的快速变化。报告系统梳理了工具调用、知识增强、领域适配和智能代理四种应用方式，指出其各有局限，综合提升需从生物学、认知科学和数理计算科学的跨学科融合入手，优化模型结构设计，提升训练数据的规模、质量，并通过先验知识注入与缩放定律预测性能。报告强调，未来应坚持向善可控、以人为本，夯实科学基础，探索专用大模型技术，精准高效服务高价值应用，并高度重视其对就业结构和经济模式的深刻影响。

在交流研讨环节，与会人员一致认为，通用大模型、垂直领域大模型与专业大模型各具优势，适用场景明确，彼此之间难以简单替代。当前，这些模型在土木工程领域的落地实践仍面临诸多现实挑战，突出表现为数据获取难度大、标注工作繁重，严重制约了模型训练的效率与效果。同时，土木工程所涉及的物质演变机制尚不完全明晰，环境条件与荷载作用具有显著的不确定性与复杂性，而桥梁结构对安全性和可靠性的要求极为严苛，系统容错空间极其有限。

活动最后，朱彦董事长结合自身实践，分享了三点深刻体会：一是大模型不仅是工具，更是新质生产力的雏形，其在桥梁工程中的知识创造本质是从数据相关性向因果逻辑推断的跃升。但AI只是人类认知迭代的加速器环节，其使命是帮助人类厘清复杂演化脉络，而非替代人的根本判断与安全责任。二是通用大模型擅长处理规律性强的问题，但桥梁构件受力复杂、个体差异大，桥梁领域的AI不能只靠数据堆砌，更需在技术层面实现突破。三是人机结合的精髓在于认知分工，人的直觉源于经验压缩与模糊推理，机器的专注源于高维空间的无疲劳搜索。人负责定义问题、权衡风险、承担责任，机器负责不断计算、发现异常、输出证据，二者协同才能真正实现从智能到智慧的跃升。

本次活动既是一次前沿技术的深度扫盲，也是一场面向未来的思想动员。人工智能正加速重构产业格局，养护人员既迎来提质增效的新机遇，也直面安全底线与技术伦理的双重考验。面向未来，我们将以守正创新之心，在智能养护之路上行稳致远，以技术之力赋能责任之心，以智慧之眼守望桥梁的安全。