来自国家林业局经济发展研究中心、中国林业经济学会、清华大学、中国人民大学、北京林业大学、南京林业大学、浙江农林大学、西南林业大学、福建农林大学、东北农业大学、内蒙古农业大学、江西财经大学、江西农业大学等29所高校和科研院所，以及中国林业出版社、《林业经济问题》杂志社等单位的90余名林业技术经济领域的专家学者出席论坛。
开幕式由中国林业经济学会技术经济专业委员会主任、中国技术经济学会林业技术经济专业委员会主任、北京林业大学经济管理学院院长陈建成教授主持。国家林业局经济发展研究中心书记戴广翠，浙江省林业厅副厅长杨幼平，浙江农林大学副校长金佩华，浙江省诸暨市副市长何鸿成，浙江农林大学暨阳学院院长石道金分别致辞。
论坛围绕“林业经济管理创新与成长”展开深入研讨，杨幼平、清华大学教授杨德林、戴广翠和陈建成分别作题为《浙江林业改革与发展》、《关于创新的几个问题》、《林地林木资源核算》和《生态经济与生态文明》的主题报告。
本届会议收录的论文将汇集出版，以进一步推进相关研究，促进我国林业经济管理与创新的需要。论坛还决定，第九届中国林业技术经济理论与实践论坛将于2015年在内蒙古农业大学举办。
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李开孟理事长在“首届全国人工智能应用创新成果对接与专家洞察”专题论坛做报告
重大工程决策智能化的实践与挑战
中国技术经济学会理事长 李开孟
在新一轮科技革命和产业变革的飞速演进中，人工智能正成为重塑全球经济结构、改变人类生活方式的关键力量。重大工程作为国家战略实施、经济社会发展的重要驱动力量，其决策过程的科学性、精准性和前瞻性，直接关系到工程建设成败和资源配置效益。将人工智能引入重大工程决策，既是顺应时代发展的必然选择，也是推动工程投资建设高质量发展的必由之路。近年来，人工智能算法与技术在重大工程决策中的应用取得显著进展，但仍然面临一系列挑战，需要从算法创新、技术融合、工程场景应用等关键维度切入，厘清智能化决策在重大工程中的应用逻辑与现实挑战，以创新为引领，以问题为导向，协同各方力量，全力攻克技术、数据、人才和管理等难题，让人工智能技术在重大工程决策中充分发挥效能，推动重大工程决策迈向智能化、科学化发展的新阶段，为经济社会高质量发展注入强大动力。
一、现实需要
工程决策是一个系统分析和判别的过程，需要决策主体（群体决策者）按照决策程序和原则，在预测和综合分析工程技术、经济、环保、节能、安全等因素及利益相关者需求的基础上，采用科学方法进行工程方案抉择，并跟踪决策方案实施情况，在必要时根据反馈信息对决策方案进行调整或修正，以实现预期目标。工程决策需要有完备的信息和知识体系进行引导和支持。工程决策过程及其知识要素如图1所示。
图1 工程决策过程及其信息要素
工程决策建立在可行性研究的基础之上。重大工程如交通运输、水利枢纽、能源基础设施等投资建设项目，前期选址和工程方案设计需要综合考虑地质条件、生态环境、经济社会需求等大量复杂因素，需要从建设必要性、方案可行性和风险可控性等角度进行全面分析论证。传统依靠人工经验和有限数据分析的决策模式，已经难以满足现代工程决策复杂性的要求。
借助人工智能技术，能够构建起多源数据融合分析平台。通过地理信息系统（GIS）、卫星遥感、传感器网络等采集地理、地质、气象等基础数据，运用机器学习算法对这些数据进行深度挖掘，建立高精度预测分析评价模型。例如在高铁线路规划中，人工智能模型能够基于人口流动大数据、城市发展规划、地形地貌特征，精准预测不同线路方案的客流量、建设成本、运营效益以及对区域经济的带动作用，为工程决策提供科学量化依据，能够极大地提高线路规划的合理性和前瞻性。
案例1：粤港澳大湾区高铁网多模态数据决策案例
在粤港澳大湾区高铁网络规划中，中铁第四勘察设计院采用梯度提升机（Gradient Boosting Machine, GBM）算法与时空神经网络（STNN）构建决策模型：
数据层：整合卫星遥感获取的地形数据（精度达0.5米）、手机信令的人口流动数据（日均处理1.2亿条信令）、GDP分布的经济数据，形成三维特征数据矩阵；
算法层： 利用GBM算法对历史高铁线路的客流量、建设成本进行监督学习，结合STNN对城市群发展趋势进行时空预测，最终使线路客流量预测误差控制在8%以内（传统方法误差约20%）；
决策成效： 基于该模型规划的深中通道高铁连接线，较人工方案降低拆迁成本17亿元，同时使珠三角城际铁路网整体运营效率提升12%。
在能源工程建设方面，以大型水电站、核电站建设为例，项目全生命周期涉及设计、施工、运营维护等多阶段复杂决策。设计环节，利用人工智能辅助设计软件，通过深度学习大量过往工程案例和物理模型试验数据，能够快速生成多种创新设计方案，并对其结构安全性、能源转换效率、环境影响等指标进行模拟分析评价，在短时间内筛选提出优化方案，大幅缩短设计周期、降低设计成本。施工阶段，基于物联网技术搭建的智能监控系统，运用图像识别、机器学习算法实时监测工程进度、质量和安全状况。一旦发现施工偏差或安全隐患，系统立即自动预警并提供优化调整建议，确保工程顺利推进。运营维护阶段，人工智能驱动的设备故障预测与健康管理系统，通过对设备运行数据的实时分析，提前预判设备故障风险，制定预防性维护计划，从而避免因设备突发故障导致的重大损失，提高能源供应稳定性和可靠性。
案例2：乌东德水电站工程时序智能决策
国家能源集团在乌东德水电站建设中，构建了基于长短期记忆网络（LSTM）的注意力机制设备健康管理系统：
数据采集： 通过3000+传感器实时采集水轮机组振动、温度、压力等286维时序数据，每秒生成1.5MB监测数据；
算法架构： 采用双向LSTM+注意力机制（Attention Mechanism）模型，对轴承磨损、叶片气蚀等故障进行提前72小时预警，故障识别准确率达96.3%（传统阈值报警准确率仅68%）；
工程价值： 该系统使机组非计划停机次数下降75%，每年减少检修成本2300万元，同时通过智能调度优化发电效率，年增发电量1.2亿千瓦时。
二、技术逻辑
从理论层面剖析，重大工程决策的智能化应用背后蕴含着复杂而精妙的技术逻辑。一方面，机器学习和深度学习算法是核心驱动力。监督学习算法可基于大量已知结果的历史数据进行训练，构建决策模型，用于预测未知情况并提供决策建议。例如在工程投资建设成本预测中，通过收集大量同类工程的历史成本数据以及相关影响因素，如原材料价格、劳动力成本、工程规模、施工工艺等，训练线性回归或神经网络模型，以便能够依据拟建项目的特征准确预测其建设成本。无监督学习算法则用于挖掘数据中的潜在模式和规律，在工程实施监测和评估中，通过对大量工程材料、结构的检测数据进行无监督学习，发现异常数据点，识别可能存在的质量缺陷，为工程质量监管提供有力支持。
案例3：无监督学习在杭州亚运会场馆建设中的应用
杭州亚运会场馆建设中，采用深度自编码器（DAE）对钢结构焊缝进行智能检测：
训练阶段： 用10万张合格焊缝图像训练DAE，学习正常样本的特征分布；
检测阶段： 对新焊缝图像计算重构误差，当误差超过阈值（如0.08）时判定为缺陷，较人工超声检测效率提升20倍，漏检率从15%降至2.1%；
技术创新： 结合迁移学习，将工业CT图像的检测模型迁移至焊缝场景，减少90%标注工作量。
另一方面，知识图谱技术为重大工程决策智能化提供了强大知识支撑。知识图谱通过语义网络形式整合工程领域各类知识，包括工程原理、技术标准、法规政策、专家经验等，将碎片化知识进行结构化、关联化处理。在工程决策过程中，基于知识图谱的智能推理引擎能够快速检索、关联相关知识，为工程决策提供全面、系统的知识参考。例如在工程方案的可行性研究中，智能系统依据知识图谱能够快速获取不同方案的技术标准、法规要求以及类似案例的经验教训，为多方案比选和工程决策提供综合性判断依据。
案例4：长江三峡后续工程知识图谱决策应用
在长江三峡后续工程中，知识图谱系统整合1.2万条工程规范和8000余个历史案例，通过智能推理引擎匹配类似工程经验，使金沙江某支流建坝决策周期缩短75%。
知识建模： 采用图数据库Neo4j构建“地质条件-坝体结构-生态影响”的语义网络，例如将“喀斯特地貌”与“帷幕灌浆技术”建立关联权重；
推理机制： 当面临金沙江某支流建坝决策时，系统通过知识图谱推理出“页岩地层+高地震烈度”需采用“混凝土面板堆石坝”方案，并匹配三峡工程的类似处理经验，使决策周期从6个月缩短至45天；
延伸应用： 该知识图谱后续拓展至南水北调工程，在穿黄隧道施工中，通过关联“黄河河床演变”与“盾构机参数”知识链，成功解决泥沙淤积难题，较原方案节省工期3个月。
三、实践挑战
重大工程决策智能化应用仍然面临严峻挑战。技术层面，尽管人工智能发展迅猛，但在复杂工程场景下，算法的适应性和可靠性仍有待提升。工程数据往往具有高维度、多模态、强噪声等特点，部分算法在处理此类数据时易出现过拟合、欠拟合等现象，导致预测结果出现偏差。此外，工程系统存在大量不确定性因素，如气候变化对水利工程的影响、市场波动对能源工程投资回报的影响等，现有人工智能模型难以准确刻画这些不确定性，增加了决策风险。
案例5：某跨海大桥工程的适应性考验
某跨海大桥工程建设，基于BP神经网络的沉降预测模型在雨季突发失效，原因是降雨导致地质参数突变，而模型未纳入“降雨量-土体含水率”的动态关联参数，最终导致预测偏差达47%。后来采用贝叶斯神经网络（BNN）处理不确定性，通过蒙特卡洛dropout估计预测置信度，在后续类似工程中使不确定性量化准确率提升至89%。
在数据层面，数据质量和数据安全问题突出。重大工程数据来源广泛、格式多样，数据采集过程中受设备精度、人为操作等因素影响，数据缺失、错误、不一致等质量问题较为普遍，严重影响人工智能模型训练效果和决策准确性。同时，一些工程数据涉及国家安全、商业机密和个人隐私，数据泄露风险巨大。如何在保障数据安全的前提下实现数据高效共享与利用，成为亟待解决的难题。
在人才与组织管理层面，重大工程决策的智能化应用需要既懂工程专业知识又能精通人工智能技术的复合型人才。目前这类人才严重匮乏，传统工程技术人员对人工智能技术掌握不足，而人工智能专业人员又缺乏工程实践经验，人才结构失衡制约了智能化决策推进。从组织管理层面，重大工程建设往往涉及多个部门和众多利益相关方，各方数据孤岛现象严重，信息流通不畅，缺乏统一协调的智能化决策机制，难以形成合力以发挥人工智能的技术优势。
四、应对举措
面对重大工程决策智能化实践的各种挑战，需要采取多种举措进行综合施策，有效推动人工智能的创新应用。在技术研发层面，要加大对面向复杂工程场景人工智能算法的研究投入，鼓励产学研联合攻关，探索开发更具灵活性和适应性的算法模型，引入不确定性量化分析方法，以提升模型对复杂工程系统不确定性的处理能力。在数据治理方面，要建立严格的数据质量管控体系，规范数据采集、存储、传输、处理流程，运用数据清洗、修复等技术提高数据质量；同时，要加强数据安全防护的技术研发，采用加密技术、访问控制、区块链等手段保障数据安全，推动建立数据共享与安全适用的法律法规和标准规范。
案例6：生成对抗网络（GAN）风险模拟
在核电站风险分析安全决策中，中广核采用条件生成对抗网络（cGAN）模拟极端工况下的反应堆运行数据，生成高保真异常样本库。结合变分自编码器（VAE）的无监督异常检测，系统可提前72小时识别潜在设备故障，较传统阈值报警准确率提升28.3%。在白鹤滩水电站的大坝裂缝预测中，GAN生成的虚拟裂缝扩展数据补充了小样本缺陷场景，使卷积神经网络（CNN）的漏检率从15%降至2.1%。
在算法创新方面，要推动工程决策大模型的研发和应用，比如基于DeepSeek的架构，根据重大工程智能决策的特点，构建“工程决策DeepSeek”大模型。在预训练阶段，大量投喂各类工程数据，包括工程法规、建设规划、设计规范、工程图纸、项目案例等；在微调阶段，针对具体工程场景进行指令微调，以适应特定场景工程决策的实际需要。
案例7：决策预训练（DPT）模型应用
斯坦福大学与微软联合研发的决策预训练DPT模型（Decision-PretrainedTransformer），通过监督学习预训练实现上下文强化学习能力，在动态工程优化中展现出独特优势。例如在川藏铁路二郎山隧道施工中，DPT模型整合地质雷达图像、施工进度数据和设备状态参数，通过时序特征提取和不确定性量化分析，实现围岩稳定性预测误差降低至12%，较传统BP神经网络提升40%。该模型通过贝叶斯后验抽样机制，在应对降雨导致的地质参数突变时，仍能保持89%的预测置信度。
在标准体系建设方面，应研究制定“重大工程人工智能决策技术规范”等工程咨询评估标准，明确数据采集标准（如传感器采样频率≥100Hz）、算法验证流程（比如需要通过3个以上类似工程测试），以及决策问责机制（AI建议需要保留的可解释性日志等）。在欧盟“数字孪生城市”项目中，已经建立涵盖数据质量、模型精度、伦理审查的三维评估框架，可借鉴国际经验结合中国工程实际进行标准规范体系的研发应用。
在人才培养方面，高校和职业院校应加快调整专业设置和课程体系，加强工程专业与人工智能专业的交叉融合，培养复合型人才。工程咨询机构要加大内部培训力度，通过举办卓越工程师学院、博士后科研工作站、职工在职培训、联合培养研究生实践锻炼等方式提升工程咨询从业人员的智能化素养。在组织体系优化方面，要推动构建跨部门多方参与的协同决策平台，打破数据壁垒，建立统一高效的数据标准和决策流程，以便有效利用人工智能技术实现信息实时共享和协同决策。
五、结语
从港珠澳大桥的智能沉管安装到白鹤滩水电站的低热水泥浇筑，人工智能正重新定义重大工程的决策边界。通过算法创新、技术融合与场景渗透，AI不仅提升了重大工程决策效率和科学化水平，更推动了重大工程可持续发展目标的实现。未来，随着工程大模型、联邦学习、数字孪生等技术的深度应用，人工智能将成为支撑重大工程决策的核心引擎，为人类应对复杂挑战提供全新范式。我们要以算法为剑、数据为盾，在破解“工程复杂性-算法适应性”的矛盾中，开辟中国特色重大工程决策的智能化道路，为中国式现代化建设筑牢智能化科学决策的基石！