筑境产学研|产学研视点|产学研工程|龙芯科艺荟融合力学原理与AI技术，推动工程领域高效化、智能化发展

工程领域是人类改造自然、实现生产力提升的核心阵地，从基础建筑到高端制造，从交通枢纽到航空航天，每一项工程实践都离不开核心科学理论的支撑与技术手段的创新。力学原理作为工程设计、施工、运维的底层逻辑，决定工程结构的安全性、稳定性与适用性，是工程领域的“安全密码”；AI技术作为当下最具颠覆性的科技力量，以数据处理、自主学习、智能决策能力，打破传统工程模式的局限，重构工程全流程的作业方式。

传统工程领域长期面临效率偏低、决策滞后、风险可控性弱等痛点，力学分析依赖人工计算，流程繁琐且易出错，难以适配复杂工程的多元化需求；AI技术的崛起，为力学原理的落地应用提供了全新路径，通过两者深度融合，可实现工程设计优化、施工精准管控、运维智能预警，推动工程领域从“经验驱动”向“科学驱动”、从“人工主导”向“智能协同”转型，助力工程领域实现高效化、智能化发展，为各类工程实践注入新动能。

本文解析力学原理与AI技术的核心内涵、融合逻辑，阐述两者融合在工程领域的应用场景、核心价值，分析当前融合过程中存在的问题，并展望未来发展趋势，让读者全面了解力学与AI融合对工程领域的变革意义，助力科普知识的传播与普及。

1.1 力学原理：工程领域的底层支撑

力学是研究物体运动规律与受力状态的基础学科，是工程实践的核心理论支撑，其核心价值在于揭示物体在力的作用下的运动变化、结构响应规律，为工程设计、施工与运维提供科学依据，确保工程结构“不坏、不变形超标、不突然失稳”。工程领域常用的力学原理，可分为基础力学分支与工程力学应用两大类，覆盖工程全流程的核心需求。

基础力学分支是工程力学应用的前提，核心包括理论力学、材料力学两大板块，两者相辅相成，构成力学分析的基础框架。理论力学聚焦物体的宏观运动与受力平衡，分为静力学与动力学两大方向。静力学研究静止或匀速运动物体的受力平衡规律，核心是“合力为零、合力矩为零”，确保物体不晃、不倒，是工程结构稳定的根基；动力学研究物体运动状态变化时的受力规律，核心是力是改变物体运动状态的原因，揭示加速度与合外力的关联，为工程中运动部件的设计提供依据。

材料力学聚焦构件内部的微观受力与变形规律，补充理论力学的宏观分析局限。核心研究应力、应变、弹性与塑性三大核心概念：应力是构件内部单位面积的受力，可类比为构件内部的“微观拉力竞争”；应变是构件的变形比例，即变形量与原长的比值，反映构件受力后的形态变化；弹性是外力撤去后构件恢复原状的特性，塑性则是外力撤去后保留永久变形的特性，工程设计中通常要求构件在弹性范围内工作，避免永久变形引发安全隐患。

工程力学应用是基础力学分支在工程场景的落地延伸，核心围绕强度、刚度、稳定性三大核心需求展开，同时融入安全系数设计理念。强度是指构件抵抗破坏的能力，回答“会不会坏”的问题，确保工程结构在受力时不发生断裂、破损；刚度是指构件抵抗变形的能力，回答“变形会不会太大”的问题，避免变形超标影响工程使用功能；稳定性是指构件保持原有平衡形态的能力，回答“会不会突然倒塌”的问题，防止细长构件压弯、薄壁容器压瘪等失稳现象。

安全系数是工程力学应用的“保险栓”，核心是预留安全余量，避免材料缺陷、意外超载等突发情况引发安全事故。工程设计从不追求极限性能，而是通过合理设定安全系数，平衡安全、效率与成本的关系——安全系数过高会造成材料浪费，过低则埋下安全隐患，其设定需结合材料特性、工程场景与使用需求，是工程力学应用的核心技巧之一。

1.2 AI技术：工程智能化的核心驱动力

AI技术即人工智能技术，是通过计算机模拟人类智能，实现数据采集、分析、处理、决策与自主学习的技术体系，核心特征是数据驱动、自主迭代、智能适配，无需人工干预即可完成复杂任务，打破传统工程模式的人力依赖与效率瓶颈。

机器学习是AI技术的基础，核心是让计算机通过数据训练，自主学习规律、优化模型，无需明确编程即可完成决策与预测。其核心逻辑是通过算法对海量工程数据进行分析，挖掘数据背后的关联关系，形成预测模型与决策方案，适配工程场景中的动态变化，如力学参数预测、结构缺陷识别等，是力学与AI融合的核心桥梁。

深度学习是机器学习的进阶形式，模拟人类大脑的神经网络结构，通过多层神经网络对数据进行深度挖掘与精准分析，可处理复杂、高维度的工程数据，提升分析精度与效率。在工程领域，深度学习可实现复杂力学场景的精准模拟、微小缺陷的精准识别，解决传统力学分析难以处理的高复杂度问题，如大型工程结构的应力分布模拟、隐蔽性缺陷检测等。

计算机视觉是AI技术的核心应用手段，通过摄像头、传感器等设备采集工程场景的图像、视频数据，结合图像识别算法，实现工程场景的实时监测、目标识别与状态判断。其核心价值在于将工程场景的物理信息转化为数字信息，为力学分析提供实时数据支撑，如施工场景的安全违规识别、结构表面的缺陷检测、构件变形的实时监测等，实现“可视化监测、智能化判断”。

自然语言处理主要用于工程文档的智能化处理，将工程领域的专业文档、图纸、规范等转化为计算机可识别的语言，实现文档检索、规范匹配、参数提取等功能，减少人工处理成本，提升文档处理效率，为力学分析与工程决策提供规范依据，避免因人工检索失误导致的设计、施工偏差。

数字孪生是AI技术与工程场景融合的核心衍生技术，通过构建工程结构的数字模型，模拟工程结构的受力状态、运行过程与环境变化，实现物理场景与数字场景的实时联动。其核心价值在于将力学原理融入数字模型，通过AI技术模拟不同工况下的力学响应，提前预判工程风险，优化设计方案。

2.1 两者融合的核心前提：需求适配与技术互补

力学原理与AI技术的融合，并非简单的技术叠加，而是基于工程场景的需求适配与技术互补，两者各自发挥核心优势，弥补对方短板，形成“理论支撑+技术落地”的协同效应，推动工程领域的高效化、智能化发展。这种互补共生关系，是两者深度融合的核心前提，也是实现工程场景优化的关键。

力学原理为AI技术提供理论边界与核心依据，避免AI技术陷入“数据脱节”的误区。AI技术的核心是数据驱动，若缺乏科学理论支撑，易出现数据拟合偏差、决策不合理等问题，难以适配工程场景的安全需求。力学原理明确了工程结构的受力规律、变形极限、安全标准，为AI模型的训练、数据的筛选、决策的制定提供了明确的理论边界，确保AI技术的应用符合工程安全规范，避免因AI决策偏差引发工程风险。

AI技术为力学原理的落地应用提供高效手段，破解传统力学分析的痛点。传统力学分析依赖人工计算，流程繁琐、效率低下，且难以处理复杂工程的高维度数据，易出现计算误差。

2.2 两者融合的核心逻辑：数据联动与模型协同

力学原理与AI技术的融合，核心逻辑是“数据联动+模型协同”，以工程数据为核心纽带，将力学模型与AI模型深度结合，实现“数据采集—力学分析—AI决策—落地应用”的闭环，确保融合应用的实用性与针对性，贴合工程全流程的需求。

数据联动是融合的核心纽带，也是两者协同发力的基础。工程场景中产生的各类数据，既包含力学相关数据，也包含工程操作、环境变化等数据，这些数据是力学分析与AI决策的核心依据。力学相关数据包括构件应力、结构变形、材料特性等，是力学原理应用的核心数据；工程操作数据包括施工进度、施工工艺、操作规范等，环境数据包括温度、湿度、风力等，这些数据是AI模型训练、决策优化的重要支撑。

模型协同是融合的核心路径，实现力学模型与AI模型的优势互补。力学模型是基于力学原理构建的分析模型，核心用于计算工程结构的受力状态、变形规律、安全风险，明确工程结构的性能边界；AI模型是基于数据训练构建的决策模型，核心用于数据处理、趋势预测、智能决策，实现工程场景的动态适配与优化。两者的协同，主要体现在三个层面。

一是AI模型辅助力学模型优化，提升力学分析的效率与精度。传统力学模型的构建与计算依赖人工，难以适配复杂工程的动态变化，AI模型可通过数据训练，自主学习力学分析的规律，辅助优化力学模型的参数设置，减少人工干预，同时快速处理高维度数据，提升力学计算的效率与精度，破解复杂工程力学分析的难题。

二是力学模型约束AI模型决策，确保AI决策的科学性与安全性。AI模型的决策易受数据偏差影响，出现不合理决策，力学模型可通过明确的力学规律与安全标准，约束AI模型的决策范围，确保AI模型的决策符合工程安全规范，避免因AI决策偏差引发工程风险，让AI技术的应用更具科学性。

三是两者协同实现动态优化，适配工程场景的变化。工程场景具有动态性，环境条件、施工状态、结构受力等均会随时间变化，单一的力学模型或AI模型难以实现动态适配。通过两者协同，AI模型实时采集工程场景的动态数据，反馈给力学模型，力学模型根据动态数据重新计算分析，调整分析结果，再反馈给AI模型，优化决策方案，实现工程场景的动态优化与精准管控。

2.3 两者融合的核心优势：突破传统工程模式局限

力学原理与AI技术的深度融合，打破了传统工程模式的局限，整合了力学原理的科学性与AI技术的高效性，形成了“科学、高效、精准、智能”的工程新模式，相比传统工程模式，具有四大核心优势，为工程领域的高效化、智能化发展提供有力支撑。

第一，提升工程分析效率，降低人工成本。传统工程力学分析依赖人工计算，流程繁琐、耗时久，且需专业人员全程参与，人工成本高，效率低下。两者融合后，AI技术自动完成数据采集、筛选与计算，辅助力学分析，大幅缩短分析时间，减少人工干预，降低人工成本，同时提升分析效率，让工程师能够快速获得力学分析结果，为工程决策提供及时支撑。

第二，提升分析与决策精度，减少工程误差。传统力学分析易受人工计算、经验判断影响，出现误差，进而导致工程设计、施工偏差，引发安全隐患；AI技术通过深度学习、数据挖掘，可精准处理高维度工程数据，减少数据偏差。

第三，实现工程动态管控，提升安全水平。传统工程模式中，力学监测依赖人工定期巡检，难以实现全天候、全覆盖监测，无法及时发现结构受力异常、变形超标等问题，安全风险可控性弱。两者融合后，AI技术结合传感器、计算机视觉，实现力学状态的实时监测，及时捕捉异常数据，结合力学原理分析异常原因，发出预警信号，同时自动调整决策方案，实现工程动态管控，提升工程安全水平，避免安全事故发生。

第四，推动工程创新优化，适配多元化需求。传统工程模式依赖经验驱动，创新空间有限，难以适配现代工程的多元化、复杂化需求；两者融合后，AI技术可模拟不同工况下的力学响应，为工程设计创新提供支撑，同时结合力学原理，优化工程结构、施工工艺，实现工程性能的提升与创新，适配不同工程场景的多元化需求，推动工程领域的技术升级。

3.1 工程设计阶段：优化设计方案，提升设计科学性

工程设计是工程实践的基础，直接决定工程的安全性、适用性与经济性，核心需求是基于力学原理，优化结构设计，确保工程结构符合强度、刚度、稳定性要求，同时提升设计效率、降低设计成本。力学原理与AI技术的融合，重构了工程设计的流程，实现设计方案的智能化优化，突破传统设计模式的局限，提升设计的科学性与高效性。

设计方案智能化优化是两者融合在设计阶段的核心应用。传统设计方案依赖工程师经验，结合力学原理进行手动设计与优化，流程繁琐、迭代周期长，且难以实现多方案的精准对比与优化，易出现设计不合理、冗余设计等问题。两者融合后，AI技术通过机器学习、深度学习，结合力学原理的约束条件，自动生成多种设计方案，同时对各方案进行力学分析与评估，筛选最优方案，实现设计方案的智能化优化。

力学仿真智能化是两者融合在设计阶段的另一核心应用。传统力学仿真依赖人工搭建模型、手动计算，耗时久、精度有限，难以模拟复杂工程场景的力学响应。两者融合后，AI技术结合数字孪生技术，构建工程结构的数字模型，模拟不同工况下的力学环境，实现力学仿真的智能化、高效化。

通过数字孪生模型，可精准模拟工程结构在不同载荷、不同环境条件下的受力状态、变形规律，结合AI技术的自主学习能力，实时优化仿真参数，提升仿真精度，同时缩短仿真周期。工程师可通过仿真结果，提前预判设计方案的不足，优化设计方案，避免设计缺陷，确保工程设计符合力学要求，为后续施工提供科学依据。

3.2 工程施工阶段：精准管控施工，提升施工效率与质量

工程施工是工程设计落地的核心环节，核心需求是严格按照设计方案施工，控制施工偏差，确保施工质量与安全，同时提升施工效率、降低施工成本。传统施工模式依赖人工操作与经验管控，难以实现施工过程的精准管控，易出现施工偏差、质量隐患与安全风险。力学原理与AI技术的融合，实现施工过程的智能化管控，精准把控施工质量与安全，提升施工效率。

施工过程力学状态实时监测是两者融合在施工阶段的核心应用。施工过程中，工程结构的受力状态、变形情况会随施工进度、环境变化而动态变化，若无法及时监测，易出现结构失稳、变形超标等问题，引发安全事故。

传感器实时采集工程结构的应力、应变、变形等力学数据，通过AI技术进行数据清洗、分析，判断力学状态是否符合要求；计算机视觉实时捕捉施工场景的图像、视频数据，识别施工过程中的结构变形、构件错位等问题，结合力学原理分析问题的严重程度，及时发出预警，提醒施工人员采取整改措施。

施工精度智能化控制是两者融合的另一核心应用。施工精度直接影响工程结构的力学性能，传统施工精度控制依赖人工测量与调整，效率低下、误差大，易出现施工偏差，影响工程质量。两者融合后，AI技术结合激光测量、视觉识别等技术，实现施工精度的智能化控制，减少人工干预，提升施工精度。

3.3 工程运维阶段：智能预警维护，延长工程使用寿命

工程运维是工程全流程的重要环节，核心需求是监测工程结构的运行状态，及时发现结构损伤、力学性能下降等问题，采取维护措施，确保工程结构的安全运行，延长工程使用寿命，降低运维成本。传统运维模式依赖人工定期巡检，效率低下、漏检率高，难以实现工程结构的全方位、实时监测，易出现维护不及时、维护不合理等问题。力学原理与AI技术的融合，实现工程运维的智能化，提升运维效率与质量，延长工程使用寿命。

结构损伤智能识别是两者融合在运维阶段的核心应用。工程结构在长期运行过程中，会因受力、环境侵蚀等因素出现损伤，如裂缝、构件磨损、钢筋锈蚀等，这些损伤会影响结构的力学性能，引发安全风险。两者融合后，AI技术结合计算机视觉、传感器，实现结构损伤的智能识别与定位，结合力学原理分析损伤的严重程度，为维护决策提供支撑。

计算机视觉通过摄像头采集工程结构的表面图像，AI技术通过深度学习算法，识别表面裂缝、构件磨损等损伤，精准定位损伤位置；传感器采集结构的应力、应变等力学数据，AI技术结合力学原理，分析损伤对结构力学性能的影响，判断损伤的严重程度，区分轻微损伤、一般损伤与严重损伤，为维护措施的制定提供依据。

3.4 特殊工程领域：针对性融合，破解行业痛点

力学原理与AI技术的融合，还在各类特殊工程领域实现针对性应用，破解特殊工程的核心痛点，推动特殊工程领域的高效化、智能化发展。特殊工程领域包括航空航天工程、海洋工程、地下工程等，这些领域的工程场景复杂、力学需求特殊、安全要求高，传统工程模式难以适配，两者的融合为其提供了全新的解决方案。

航空航天工程中，两者的融合聚焦轻量化与高精度需求。航空航天构件需兼顾高强度与轻量化，力学性能要求极高，传统设计与制造模式难以实现两者的平衡，且难以处理复杂构件的力学分析与监测需求。两者融合后，AI技术结合力学原理，优化航空航天构件的设计方案，实现轻量化设计，同时提升构件的力学性能。

通过AI技术模拟不同工况下的力学环境，结合力学原理中的强度、刚度要求，优化构件的结构设计，减少材料用量，实现轻量化；同时，AI技术结合传感器，实时监测构件在运行过程中的力学状态，及时发现构件损伤、力学性能下降等问题，结合力学原理分析问题原因，采取维护措施，确保航空航天工程的安全运行。

4.1 技术层面：融合深度不足，核心技术有待突破

当前，力学原理与AI技术的融合仍处于初级阶段，技术层面存在诸多瓶颈，核心技术有待突破，融合深度不足，难以充分发挥两者的协同优势，限制了融合应用的推广与落地。

首先，力学模型与AI模型的融合不够深入，存在“两张皮”现象。当前多数融合应用中，力学模型与AI模型相互独立，缺乏有效的协同机制，AI模型仅作为辅助工具，未与力学原理深度融合，无法充分利用力学规律优化AI模型的决策精度，同时力学模型也未借助AI技术实现动态优化，难以适配复杂工程场景的动态变化。两者的融合仅停留在表面，未实现“理论+技术”的深度协同，影响融合应用的效果。

4.2 人才层面：复合型人才短缺，人才培养滞后

力学原理与AI技术的融合，需要既掌握力学专业知识，又熟悉AI技术的复合型人才，这类人才是推动两者融合的核心力量。当前，工程领域复合型人才短缺，人才培养滞后，成为限制两者融合发展的重要瓶颈。

首先，复合型人才数量不足。当前工程领域的从业人员，多是单一领域的专业人才，要么精通力学原理，但缺乏AI技术知识，无法实现力学与AI的融合应用；要么熟悉AI技术，但缺乏力学专业背景，无法结合力学原理优化AI模型、制定融合方案。两者兼备的复合型人才数量稀少，难以满足融合应用的推广与落地需求，尤其是高端复合型人才，缺口更为明显。

其次，人才培养体系不完善。当前高校与职业院校的人才培养，多是单一专业培养，力学专业侧重力学原理的教学，缺乏AI技术相关课程；AI专业侧重AI技术的教学，缺乏工程力学相关课程，人才培养体系与市场需求脱节，无法培养出符合融合应用需求的复合型人才。

4.3 应用层面：场景适配不足，落地难度较大

当前，力学原理与AI技术的融合应用，在场景适配、落地推广等方面存在诸多问题，应用范围有限，落地难度较大，难以充分发挥融合优势，推动工程领域的高效化、智能化发展。

首先，场景适配性不足，融合应用针对性不强。当前多数融合应用是通用型应用，未结合不同工程场景的特点与需求，进行针对性优化，难以适配不同工程场景的力学需求与AI应用需求。不同工程场景的力学原理应用、AI技术需求存在差异，通用型融合应用无法满足场景化需求，导致融合应用的实用性不强，难以落地推广。

其次，落地成本较高，企业接受度低。力学与AI融合的应用，需要投入大量的硬件设备、软件系统与人才资源，落地成本较高，尤其是中小企业，资金与人才有限，难以承担融合应用的投入成本，导致融合应用多集中在大型企业、重点工程，难以在行业内广泛推广。

4.4 环境层面：政策支撑不足，行业协同不够

力学原理与AI技术的融合发展，需要完善的政策支撑与行业协同，当前政策支撑不足、行业协同不够，为融合发展带来诸多挑战，限制了融合应用的推广与升级。

首先，政策支撑不足。当前，针对力学与AI融合的专项政策较少，缺乏针对性的扶持政策与引导政策，难以引导企业、高校、科研机构投入到融合技术的研发与应用中。同时，缺乏完善的资金扶持政策，融合技术的研发与应用投入较大，资金短缺成为限制融合发展的重要因素。

其次，行业协同不够。力学与AI融合的发展，需要高校、科研机构、企业的协同发力，当前三者之间缺乏有效的协同机制，存在各自为战的现象。高校与科研机构侧重融合技术的研发，但缺乏与企业的对接，研发成果难以转化为实际应用；企业侧重融合应用的落地，但缺乏与高校、科研机构的合作，难以获得核心技术支撑，技术创新能力不足。

5.1 技术层面：突破核心瓶颈，深化融合应用

未来，需聚焦技术瓶颈，突破核心技术，深化力学原理与AI技术的融合，推动融合技术的升级与优化，充分发挥两者的协同优势，提升融合应用的精度与效率，为工程领域的高效化、智能化发展提供技术支撑。

首先，深化力学模型与AI模型的协同融合，打破“两张皮”现象。构建力学模型与AI模型的协同机制，将力学原理深度融入AI模型的训练、决策过程，利用力学规律优化AI模型的参数设置，提升AI决策的科学性与精准性。

其次，研发定制化核心算法，提升算法适配性。针对工程力学场景的特点，研发适配力学数据的定制化AI算法，优化算法的性能，提升算法对高维度、非线性、动态性力学数据的处理能力，减少分析偏差，提升融合应用的精度与效率。

5.2 人才层面：完善培养体系，培育复合型人才

未来，需聚焦复合型人才短缺的问题，完善人才培养体系，加强人才培育与引进，建立健全人才激励机制，培育一支既掌握力学专业知识，又熟悉AI技术的复合型人才队伍，为两者融合发展提供人才支撑。

首先，完善人才培养体系，推动专业融合。高校与职业院校需调整人才培养方案，打破单一专业的界限，推动力学专业与AI专业的融合，增设交叉课程，将力学原理与AI技术有机结合，培养学生的综合能力。

其次，加强人才培训，提升现有从业人员的综合能力。企业需开展针对力学与AI融合的专项培训，邀请行业专家、技术骨干授课，提升现有从业人员的力学知识与AI技术水平，培养企业内部的复合型人才。

5.3 应用层面：优化场景适配，推动广泛落地

未来，需聚焦应用层面的问题，优化场景适配，降低落地成本，完善行业标准，推动力学原理与AI技术的融合应用广泛落地，覆盖更多工程场景，充分发挥融合优势，推动工程领域的高效化、智能化发展。

首先，优化场景适配，提升融合应用的针对性。结合不同工程场景的特点与需求，定制化开发融合应用方案，针对不同工程领域的力学需求、AI应用需求，优化融合技术与应用模式，提升融合应用的实用性与针对性。

其次，降低落地成本，提升企业接受度。优化融合应用的硬件设备与软件系统，降低设备与系统的投入成本，开发轻量化、低成本的融合应用方案，适配中小企业的需求，让更多企业能够承担融合应用的投入成本。

5.4 环境层面：强化政策支撑，加强行业协同

未来，需强化政策支撑，加强行业协同，营造良好的融合发展环境，推动力学原理与AI技术的深度融合，赋能工程领域高质量发展。

首先，强化政策支撑，加大扶持力度。制定针对力学与AI融合的专项政策，加强政策引导，引导企业、高校、科研机构投入到融合技术的研发与应用中。同时，完善资金扶持政策，加大对融合技术研发、应用的资金投入，设立专项基金，支持融合技术的创新与推广；此外，出台税收优惠、补贴等政策，降低企业的投入成本，提升企业推广融合应用的积极性。

其次，加强行业协同，推动协同发展。建立高校、科研机构、企业的协同机制，加强三者之间的对接与合作，推动融合技术的研发与成果转化。高校与科研机构聚焦融合技术的核心研发，企业聚焦融合应用的落地与推广，实现优势互补、协同发力。同时，加强行业内企业之间的交流与合作，建立技术交流平台，共享技术经验，推动融合技术的共同发展与广泛推广。

力学原理是工程领域的底层支撑，AI技术是工程智能化的核心驱动力，两者的深度融合，打破了传统工程模式的局限，实现了“理论支撑+技术落地”的协同效应，推动工程领域从“经验驱动”向“科学驱动”、从“人工主导”向“智能协同”转型，为工程领域的高效化、智能化发展注入新动能。

未来，需聚焦核心瓶颈，突破关键技术，完善人才培养体系，优化场景适配，强化政策支撑，加强行业协同，推动力学原理与AI技术深度融合，充分发挥两者的协同优势，赋能工程领域的高效化、智能化发展，助力人类实现更安全、更高效、更智能的工程实践，推动工程行业迈向新的发展阶段。