随着科技发展的日新月异，各行各业几乎所有领域都渗透了大量的智能应用和自动化技术手段，以此来提高相关的生产效率和相关的性能指标等，特别是人工智能（AI）技术的发展，其在提升生产力的同时解放了大量的劳动力，给人们工作和生活等各方面都带来了越来越多的高效，舒适和便捷，而且其速度和规模更以惊人的速度不断超越着人类的极限，故此许多研究人员不禁会思考我们人类的研究和探索将何去何从，如何在未来工程研究的科研探索工作中，找到自己的一席之地呢。

从大量的调研分析来看，在当前人工智能领域波涛涌动地发展中，科研人员在工程学的研究中主要是采取以下策略来应对：

1. 提供强大的计算和处理能力：人工智能可以通过高效算法和强大的算力，帮助科学家分析和处理大量的数据。例如，在科学研究中，人工智能可以帮助进行复杂的模拟预测，如天气变化和极端气候事件的预测，为人们提供准确的天气预报。

2. 辅助科学家进行创新发现：人工智能通过学习和推理可以从大量的数据和信息中提取有价值的知识，辅助科学家发现新的规律和模式，在药物研发领域中，人工智能可以通过分析已有的药物数据库和文献，辅助科学家用于新药的设计和发现。

3. 提升数据处理和分析的效率：人工智能在科学研究和工程建设中的应用，需要大量的数据作为基础，因此提升数据处理和数据分析的效率是关键。人工智能可以通过学习大量的数据，提高数据处理和分析效率，从而加速科学和工程研究的进程。

4. 持续学习和更新：人工智能是一个快速迭代的领域，新技术和应用不断出现，因此持续学习和更新是应对人工智能发展的重要策略。

5. 关注伦理和隐私：在利用人工智能的过程中，需要关注伦理和隐私的问题，避免人工智能技术的滥用和误用。

伴随着以上主要研究手段的全面发展，当前科研人员在工程学研究中对智能性探索的方向主要包括以下几个方面：

1. 行业智能化发展趋势

人工智能在行业的发展趋势主要有以下几个模式："减少人"、"超越人"、"辅助人"、"理解人"和"不如人"。其中：

● "减少人"模式：主要应用于站点现场作业、财经票据识别、客户服务等场景，其极大地提升了作业的效率和质量，做到完全无人化。
● "超越人"模式：该模式系统复杂，有明确的整体优化方向，有大量的数据和高效的仿真模拟器。其主要用于电力能源调度，港口物流调度和石油管道入侵检测等场景。
● "辅助人"模式：数据样本量小但人工智能起到关键辅助作用。其主要涉及财经风险识别，风控内审和长途驾驶等行业应用。
● "理解人"模式：理解人的数据样本量大但验收标准不明确，需要解决"即能理解人，也不侵犯隐私"这一挑战。其适用于推荐搜索，智能助手，情感对话等场景。
● "不如人"模式：该模式是 AI 难以介入的领域，例如：无边界开放域对话，创意类，美学，股票预测，黑天鹅事件等。

2. 人工智能工程实践探索

人工智能工程实践探索的主要方向有：

● 人工智能工具链：围绕数据处理、模型构建、部署运营和数据安全监测等全生命周期的工具链条要不断完善。大幅提升数据处理效率，增强模型开发、部署和运营监管能力。
● 人工智能基础设施：人工智能基础设施能力建设要跟上。一方面要建设强大计算集群，另一方面要保证数据的及时高效流动。
● 大模型轻量化后端部署：随着大模型的小型化和场景化需求增强，推理从云端向端侧扩展，用户可以更加安全、可靠、经济地使用 AI 服务。
● 降低大模型训练成本：其是推动 AI 技术发展和应用的重要手段，使得 AI 技术在更多领域得以应用，带来更大成果。

3. 土木工程领域的智能化应用

土木工程是应用最广泛且最复杂的领域，传统土木工程设计的过程多为人工完成，设计方案与分析的结果具有很大的随机性、不确性与主观性，这使得传统土木技术的设计面临巨大挑战，而智能化的发展为土木工程带来了机遇。

4. 人体工程学中的技术应用

人体工程学是一种研究人与机器交互的学科，它研究人和机的关系，通过科学技术来设计、评估、改善产品、工具和环境以及工作方式。在现代科技中，人体工程学扮演着越来越发挥重要的角色。

以上就是当前在工程学研究中智能性探索的几个主要方向，本书则在以上方向的研究中，收集了一些具有较强工程应用价值的典型文献作品，以供相关行业研究人员进行深入学习交流，期望这些研究工作能为广大工程研究人员带来一些启迪和帮助。