工程科技是改变世界的重要力量，工程前沿代表工程科技未来创新发展的重要方向。中国工程院每年研判并发布全球近百项工程研究前沿和工程开发前沿，积极引导工程科技和产业创新发展，2024年度全球工程前沿报告目前已发布。
研究以数据分析为基础，以专家研判为核心，遵从定量分析与定性研究相结合、数据挖掘与专家论证相佐证、工程研究前沿与工程开发前沿并重的原则，凝练获得 92个工程研究前沿和 92个工程开发前沿，研判重点工程前沿未来 5~10 年的发展方向和趋势。
土木、水利与建筑工程领域
01工程研究前沿
1.1 Top 10 工程研究前沿发展态势
土木、水利与建筑工程领域 Top 10 工程研究前沿汇总见表 6.1，涉及水利工程、建筑学、交通工程、工程力学、测绘工程、土木建筑材料、岩土与地下工程、市政工程、结构工程、城乡规划与风景园林等学科方向。其中，“新能源交通系统数智化运维与安全保障”“智能化测绘的混合计算范式与方法”“极端环境长大隧道动力灾变机制与调控”“绿色低碳工程结构智能设计理论”和“城市社区建成环境的健康影响机理与优化”为专家提名前沿或基于数据挖掘前沿凝练而成的前沿，其他为数据挖掘前沿。各前沿所涉及的核心论文自2018年至2023年的逐年发表情况见表6.2。
(1)变化环境下流域极端洪旱致灾机理与风险调控
变化环境下流域极端洪旱灾害是指由于气候变化、人类活动及生态系统变化等因素共同作用，导致流域内产生超常规洪水或干旱现象,将造成严重的社会、经济和生态损失。此类灾害的发生和演变受降水模式土地利用、城市化等多重因素影响，表现出极强的不确定性和复杂性。近年来，以中国郑州“7·20”特大暴雨灾害、2022年长江全流域干旱为代表的流域极端洪旱灾害严重威胁区域公共安全，研究流域极端洪旱致灾机理与风险调控具有重大意义。其主要研究方向包括：① 基于“空-天-地”一体化的多源洪旱灾害监测与数据同化；② 变化环境下流域极端洪早事件识别与演变机制；③ 流域极端洪早致灾阈值及拐(爆)点预测；④ 流域山洪、骤旱及旱涝急转等突发性灾害致灾风险评价与调控技术；⑤大中城市洪涝灾害风险评价与调控体系。未来的主要发展趋势在于明晰变化环境与流域洪早灾害的非线性驱动-响应机制，研发机理与数据耦合驱动的洪早灾害风险大模型，并在此基础上融合多源信息实现对多类型流域洪旱灾害态势的预测和防控，同时加快建设基于城市-河道-湖库-水网的“点线面体”综合化流域调控体系。从 2018年至 2023年，核心论文数为151，被引频次为7236，篇均被引频次为47.92。
(2)大模型赋能的城市规划与建筑设计方法
人工智能与城市规划和建筑设计领域的交叉在过去数年中已成为业内新兴热点，并先后在效能评价与设计生成等方面取得了针对性突破，但既有进展多局限在某一特定场景。大模型所具有的多模态信息增强知识牵引与数据驱动的内在特点，能够更好地融合建筑类学科特有的图文混合知识，建构全息知识图景。同时，通过大模型调优技术，可以在现状研判、设计生成、效能评价等多个规划与建筑设计关键环节提供全链路全智化的转型支持。其主要研究方向包括：① 学科全息知识图谱构建；② 智能化现状研判；③ 生成式规划与设计；④数智化设计效能评价。因此，加强大模型赋能城市规划和建筑设计方法的开发与应用对促进规划与建筑学科从经验主导迈向设计科学的新范式具有积极而深远的意义。从2018年至2023年核心论文数为169，被引频次为8670，篇均被引频次为51.30。
(3)新能源交通系统数智化运维与安全保障
新能源交通系统是指在交通运输领域应用可再生能源和先进技术，降低对传统化石燃料的依赖，实现低碳、环保和可持续发展目标。当前，以“车能路云”高度融合为特征的新能源交通系统迅速崛起，致力于构建智能、低碳、安全、高效的交通运行与保障体系，对提升全产业链自主可控能力和绿色发展水平，推动交通基础设施与运输服务网、能源网、信息网的深度融合具有重要意义。其主要研究方向包括：① 异质交通需求与多类清洁能源供给预测；② 绿色智慧出行系统多目标调度；③ 响应交通需求的能源“源网-储”耦合技术；④ 新能源基础设施运维及交通系统应急安全保障。未来发展趋势集中在通过智能化和数字化手段，赋能人、车、路、源、网、荷、储、桩、碳等各端，实现交通出行与供给、能源发电与用电道路建设与运维之间的高效调节与精准匹配，显著提升新能源交通系统的数智化运维与安全保障能力。从2018年至 2023年，核心论文篇数为335，被引频次为21779，篇均被引频次为 65.01。
(4)物理信息神经网络的工程力学问题求解及应用
物理信息神经网络(physics-informed neural network，PINN)是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，通过结合物理方程和神经网络，将物理方程嵌人神经网络的损失函数中，使其符合由一般非线性偏微分方程描述的任何给定的物理信息。因此，物理信息神经网络可拥有更优的模型泛化能力，在数据较少或噪声较多的条件下有更强的适用性，并显示出在工程结构和流体分析的高维微分方程求解、多物理场耦合问题求解方面的潜力。物理信息神经网络主要包括基于偏微分方程的方法和基于能量的方法两种，在流体力学问题求解中已有较多应用，而在固体力学中主要涉及弹塑性力学、疲劳断裂问题、热力学分析及结构动力响应分析等。然而，现阶段物理信息神经网络在高阶自动微分数值求解的精度和速度方面仍处于劣势，在对复杂边界条件的处理方面也面临挑战。未来仍需进一步提高物理信息神经网络的泛化能力，同时需处理更复杂的物理现象，以开发更高效的计算工具用于复杂工程力学问题分析。从2018年至2023年核心论文数为204，被引频次为13055，篇均被引频次为64.00。
(5)智能化测绘的混合计算范式与方法
智能化测绘是将新一代人工智能与测绘自然智能深度融合，形成智能化的测绘理论方法与技术体系以提升测绘时空感知、认知、表达及服务等的智能化水平，提高生产效率和服务能力，降低成本，实现高水平服务。为了实现人工智能与测绘自然智能有机融合，要抓住时空特征这一关键因素，研究测绘自然智能与机器智能的优势互补方式和耦合机制，厘清知识(K)、数据(D)、算法(A)、服务(S)四因素的作用与相互关系，研发以知识为引导、数据为驱动、算法为基础、服务为支撑的时空型混合计算理论与方法，形成顾及时空特征的智能计算模式 KDAS。其主要研究方向包括：①时空型混合计算范式的构建；② 时空数据的实景化感知计算；③ 时空场景的多维度认知计算；④ 时空地图的情境化表达计算；⑤ 时空智能的自主式服务计算。通过对智能化测绘混合智能计算的研究，将形成时空型混合智能计算的基本范式发展时空数据实景化感知、时空场景多维度认知、时空地图情境化表达、时空智能自主式服务等混合智能计算成套方法，创建智能化测绘的混合智能计算理论与方法体系，并为地球科学、工程科学研究等提供新方法和新手段。从 2018年至2023年，核心论文数为111，被引频次为4819，篇均被引频次为43.41。
(6)超高性能混凝土材料低碳化及性能调控
超高性能混凝土是一种具有高强度、高韧性和高耐久性的先进工程材料，在桥梁、铁道、海洋工程及结构加固工程等领域展现了巨大应用潜力。然而，传统超高性能混凝土在制备过程中大量使用水泥、微硅粉等高能耗材料，导致其环境效益和经济成本较低。随着超高性能混凝土强度的不断提升和优化，其韧性也随之降低，难以满足多重复杂环境下工程结构的使用需求。因此，研究如何实现超高性能混凝土全寿命周期低碳化及设计兼具超高强度和超高韧性的混凝土材料具有重大意义。其主要研究方向包括：① 基于建筑及工业固体废物资源的超高性能混凝土设计方法；②低能耗超高性能混凝土制备技术；③ 超高性能混凝土强度与韧性协同提升机制；④ 多重复杂环境下超高性能混凝土性能调控技术。未来发展趋势主要聚焦于解决超高性能混凝土全寿命周期碳排放高及其强度和韧性无法兼顾等问题，更多研究将考虑如何从原材料生产、配合比设计和工程结构运维等方面实现超高性能混凝土低碳化，在此基础上通过多尺度研究方法，实现复杂环境下超高性能混凝土强度、韧性和耐久性协同提升，加快推进低碳高性能混凝土材料的应用，助力建筑行业的绿色转型。从2018年至2023年，核心论文数为24，被引频次为986.篇均被引频次为 41.08。
(7)极端环境长大隧道动力灾变机制与调控
长大隧道极端环境是指长大隧道建设运营过程中面临的强烈构造区、高地应力、高地温、高烈度等环境特征，这些极端环境孕育强震、活动断裂错动、岩爆等一系列危害隧道建设和运营安全的动力灾害。而且这些动力灾害的产生具有不确定性、多灾害耦合等特征，成灾致灾机制复杂。近年来，尤其以川滇地区交通工程基础设施为代表的高地应力强烈构造区长大隧道工程建设面临着严重的安全风险问题。因此，研究极端环境长大隧道动力灾变机制与调控具有重大意义。其主要研究方向包括：①构造应力场-强动力作用场-围岩渗流场多场耦合机制与工程荷载演化表征；② 复杂构造应力与强震-位错耦合作用下隧道结构灾变机制；③ 复杂地质条件下深部岩爆诱发机制与控制对策研究；④极端环境长大隧道风险评估与韧性提升体系。未来主要发展趋势在于极端环境下工程场地孕灾机制明晰与工程荷载表征，并在此基础上揭示工程结构灾变过程与破坏模式，研发极端环境下长大隧道结构防灾减灾控制技术，构建长大隧道极端环境多灾害风险评估与安全调控决策体系。从2018年至2023年，核心论文数为48，被引频次为1812，篇均被引频次为 37.75。
(8)高级氧化/还原去除水中有机污染物技术
水环境中农药、内分泌干扰物、消毒副产物等高风险污染物的种类多、危害大、去除难，给人类健康及生态系统安全带来重大挑战。高级氧化/还原过程能够产生高浓度、强活性的中间态成分(如自由基、高价金属和水合电子等)，通过电子转移或夺氢加氧等机制实现高风险有机污染物的脱毒与矿化，已发展成为深度处理工艺的核心单元，对保障水质安全和提升人类健康福祉具有深远的战略意义。其主要研究方向包括：①高级氧化/还原体系中活性组分生成规律与调控机理；②高效、绿色、稳定的新型催化剂的设计与构筑；③ 复杂水质下选择性高级氧化/还原工艺的开发与应用；④面向新兴高毒有机污染物的新型高级氧化/还原工艺研究与优化；⑤新能源结构(光、热、电)耦合下的高级氧化/还原工艺拓展与应用。未来主要发展趋势在于：明晰极端水质条件下高级氧化/还原过程中高风险污染物降解行为及脱毒转化机理，研发与生化、吸附、膜滤、渗透蒸发等多工艺单元耦合的创新技术，以强化去除高稳定性有机物和挥发性有机物、脱盐等。同时，在人工智能的辅助下，构建面向未知风险新污染物的动态防控技术体系，实现适用型高级氧化/还原技术的智慧推荐与多功能催化剂的智慧优选，推动可持续性水处理技术的体系化建立与推广应用。从2018年至2023年，核心论文数为473，被引频次为43325，篇均被引频次为 91.60。
(9)绿色低碳工程结构智能设计理论
绿色低碳工程结构智能设计深度融合了可持续发展理念、绿色建材革新与前沿智能化设计技术，开创了全新的设计理论范式。该范式聚焦于选用可持续、环保材料，创制涵盖碳排放、经济效益等多维度指标的可占持续性设计评价体系，借助人工智能(AI)，特别是生成式 AI,探索创新、高效、快捷的工程结构设计，在实现节能减排与降低成本。为响应国家“双碳”目标及《城乡建设领域碳达峰实施方案》中推广绿色建材与装配式钢结构及木结构等低碳建造技术的号召，同时紧抓“新基建”推动土木工程智能化转型的契机，深入探索绿色建材与 AI技术在结构设计中的协同创新具有重大意义。其主要研究方向包括：① 基于生成式 AI的装配式(钢/木)结构布局设计；②基于生成式 AI、图神经网络及拓扑算法的结构形式优化设计；③ 物理规则引导或物理-数据双驱动的结构深化设计；④ 基于多智能体强化学习的构件优化设计；⑤ 考虑碳排放控制与多目标韧性的结构综合设计；⑥考量全寿命碳排放、经济、社会等多维度表现的可持续性结构设计与评价。未来发展趋势将聚焦于明晰生成式 AI在绿色低碳结构中的生成机理，增强 AI算法的物理可解释性，并建立科学的设计量化评价体系。通过融合强化学习与优化算法，进一步细化结构局部设计并实现碳足迹的最小化最终构建绿色低碳工程结构自主智能设计系统，为建筑行业的绿色化、智能化转型提供技术支撑与理论指导。从 2018年至 2023年，核心论文数为200，被引频次为7300，篇均被引频次为36.50。
(10)城市社区建成环境的健康影响机理与优化
城市社区建成环境的健康影响是指社区尺度的多元空间要素对人不同生命周期的短期和累积健康效应。联合国和世界卫生组织均强调城市规划“治未病”的作用，“健康中国”国家战略也以健康城市为重要抓手。如何基于城市规划促进身心健康是当前国际学界的前沿科学问题。城市社区是人群日常生活的主要空间场所，研究城市社区建成环境的健康影响机理与优化，具有从规划设计源头和环境控制末端创新方法，以提升人群身心健康的重大意义。其主要研究方向包括：① 城市社区空间健康干预理论模型，明确易调控且效应强的规划指标及阈值；② 城市社区空间健康性能精准诊断关键技术，建立评估指标体系并开发评估工具；③ 城市社区空间健康性能提升高效优化方法，预测并推演优化调控效果以支撑规划方案比选。未来主要发展趋势在于全路径的健康中介机理明晰，并在此基础上研发从宏观到微观的跨尺度健康诊评技术，以及多场景多要素协同的优化调控方法，从而全面掌握规划的前端健康干预作用，为促进健康的城市社区规划循证实践提供科学依据。从2018年至2023年，核心论文数为195，被引频次为9517，篇均被引频次为 48.81。
1.2 Top 3 工程研究前沿重点解读
1.2.1 变化环境下流域极端洪旱致灾机理与风险调控
在全球气候变化与人类活动共同影响下，流域洪旱灾害呈现剧烈化和高频化的新发展态势。全球变暖和大尺度雨带迁移正影响着人类社会的发展。日益频发的极端天气事件导致流域洪旱灾害具有极强的不确定性和难预测性，给全球水安全、粮食安全和生态安全带来了巨大的挑战。同时，社会经济的加速发展进一步加剧了洪旱灾害风险。因此，研究变化环境下流域极端洪旱致灾机理与风险调控对保障人类社会稳定发展具有重要意义。主要研究方向包括：
1)基于“空-天-地”一体化的多源洪旱灾害监测与数据同化：单一观测技术与模型在洪旱灾害监测模拟和预测上存在较大的不确定性。联合“空-天-地”多源数据构建水文气象要素立体观测方法体系获取多尺度水文气象融合数据;发展适配多模态水文气象数据的数据同化方法，通过同化水文或陆面模型实现洪旱灾害高精度模拟和预测。
2)变化环境下流域极端洪早事件的识别与演变机制：针对变化环境下降雨特征迁移与下垫面要素更迭的新形势，面向流域极端洪早事件研发耦合机理模型和机器学习模型的智能识别算法;定量化、精细化多维化地揭示流域极端洪旱事件的发生机制、发展过程和分布特征。
3)流域极端洪旱致灾阈值及拐(爆)点预测：整合水文气象、生态过程和人类发展的复杂互馈机制研究流域洪旱灾害孕灾机理，确定其致灾对象和致灾阈值;预估变化环境下不同时空尺度流域洪灾害的发展趋势和突变可能，预测未来洪旱灾害频率、强度及拐(爆)点。
4)流域山洪、骤旱及旱涝急转等突发性灾害致灾风险评价与调控技术：针对突发性洪旱灾害难定义难定性、难定量的问题，揭示其群发机理和致灾效应，研究高频动态风险辨识和评估技术;围绕致灾对象和致灾过程，探究流域极端短历时洪旱灾害防控规划和应急调控方法。
5)大中城市洪涝灾害风险评价与调控体系：针对城市化发达地区，开展台风、强对流等极端事件引发的暴雨洪涝灾害风险评价研究,研发多平台、多模式集合预报预警方法;提出城市洪涝“拦-蓄-疏-排”协同防御方法，构建从灾前预警到灾后恢复的城市洪涝全链条调控体系。
未来十年，该前沿重点发展方向在于变化环境与流域洪旱灾害的非线性驱动-响应机制明晰，基于人工智能与机理模型耦合的预报预测技术研发，以及针对流域极端洪旱灾害的风险识别和体系化调控。同时在发展趋势上，该前沿将逐渐向多维化、精细化、系统化和智能化发展。随着变化环境下流域极端洪旱灾害愈加频繁，人类社会对极端洪旱灾害风险的暴露度和脆弱性也随之增加，该前沿研究成果将广泛应用于水安全和公共安全保障，具有巨大的发展潜力(图6.3)。
1.2.2 大模型赋能的城市规划与建筑设计方法
大模型赋能的城市规划与建筑设计方法的核心在于：① 通过多模态知识增强实现规划和建筑设计方法学理的数字建构，形成学科全息知识图谱，实现复杂理论机制的解析和识别；② 通过大模型为方案设计提供研判、生成与评价三个设计关键步骤全流程支持。通过前述两大维度的探索训练“可解析、能计算、懂推理可演化”的设计大模型，转变个人主观经验主导的设计范式，实现规划和建筑设计全流程智能化。前沿研究方向主要体现在以下几个方面:
1)学科全息知识图谱构建：基于个人经验和文本知识图谱建构的传统学科认知体系碎片化、片面化特征明显，规划与建筑学科理论机制建构依然欠缺;同时图、文、时序信息作为城市规划和建筑设计理论知识的重要内容，传统方法也难以实现复杂多模态信息和理论机制的解析与识别。研究运用大模型所具备图文多模态数据融合技术整合不同来源和格式的数据，建构兼具全口径知识纳入的学科全息知识图谱，形成对以往“众说纷纭”的城市规划与建筑设计理论的全面分析和理解，能够有力助推目前学科碎片化多模态知识的数字化描摹与知识融合。
2)智能化现状研判：传统对城市和建筑的现状研判存在“特征不清”“研判困难”的问题。基于知识牵引与数据驱动的大模型训练，不仅能高效融合空间形态、功能构成、建筑肌理等各类物质实体要素和非物质经济社会效应，实现可解析的现状特征识别:还能提炼契合场地需求的评价维度，建立跨越大(城市规划)、中(城市设计)、小(建筑设计)尺度的评价研判体系，对包括城市形态特征、街区活力、建筑风貌等多尺度现状要素进行可计算的现状量化评价，在海量数据支持下实现类专家、多维度的智能化研判。最终推动现状研判从定性经验讨论到定量智能研判的转变。
3)生成式规划与设计：在文本生成层面，大模型可以快速分析政策文本，提供政策背景解读，帮助规划师理解国家、省、市层面的战略意图。同时能结合区域数据，分析城市群、都市圈和省内的竞争力与地位，为区域定位提供科学依据，生成多个方案供选择，辅助规划师制定更合理的规划策略。此外，多态大语言模型具有强大的自然语言处理和文本生成能力，可以帮助规划师更高效地进行文本撰写工作，提高规划师的工作效率和质量，推动规划工作智能化的进步和发展。在形态生成层面，大模型能通过全球优秀城市案例库中城市用地格局、路网组织、空间形态的智能化学习，支持兼顾绿色低碳、宜居便利、活力品质等多维度和多目标的用地综合迭代调优，进而探索生成式人工智能技术支持下的城市、街区及建筑多尺度形态可控生成路径，实现能通过设计师“图灵测试”，且能高效响应不同空间尺度与品质需求的可控设计生成，实现规划与设计从“经验较优”到“计算最优”的技术转型。
4)数智化设计效能评价：大模型能够基于建筑类学科专业背景，针对规划与设计“研判困难”的难点。建构城市、街区、建筑多尺度效能测度模型与精准诊断方法。在多模态知识图谱引导下开展知识嵌人，在专属数据集支持下实现预训练大模型调优，通过知识与数据的双驱动训练专门化的设计效能研判大模型解决传统的方案评估耗时长、信度低的问题，在实现复杂信息快速处理的同时转变经验主导的评估范式提升方案评估结果的科学性。
“大模型赋能的城市规划与建筑设计方法”工程研究前沿未来10年的重点发展方向见图 6.6，主要包含：
1)学科全息知识图谱构建：建筑设计与城市规划领域存在大量学科交叉融合知识亟待整合，而大模型的出现使得知识图谱构建提效增质。收集学科相关政策、论文、书籍、数据、视频等多模态资源，采用大模型的方法赋能多模态知识图谱融合，通过专家对话开展调优，从而构建领域内可增补、跨学科、多模态的全息知识图谱。
2)智能化现状研判：在现状研判阶段，借助大模型开展智能数据捕捉，快速读取人口、空间、文化等多方面特征，生成精细化多维画像，实现从单一维度到多维度的智能化研判。运用大模型进一步提炼总结阶段性结论和研究成果，为智能平台开发与项目示范进行专业赋能。
3)生成式规划与设计：大模型生成图像建筑设计与城市规划方案的问题往往在于其空间尺度把握不足。为了应对这一问题，研究在大模型生成图像的基础上，按照不同尺度、团块、功能构建策略推荐模型，探究其生成式设计方法。基于知识图谱外链以及智能化现状研判结果，推动生成式设计落地，以应用到示范性项目中。此外，大模型因其文本生成效率高，经微调与人工指令后能高效率生成专业文本，从而打通文本生成、图像生成全链路，服务于生成式规划与设计。
4)数智化设计效能评价：智能化规划设计方案评价能够克服以往受限于时间、人力等而难以处理庞大数据的问题，以及专家经验容易受到主观偏好或固有思维限制的问题。基于多模态知识图谱的综合感知，对当前城市规划设计方案作出更加准确、恰当的判断和反应，形成从单一效能到综合效能的评价范式，引导城市设计精细化、科学化发展。
1.2.3 新能源交通系统数智化运维与安全保障
新能源交通系统高效运维技术与安全保障体系是交通与能源融合发展的关键。现有研究缺乏对多类能源交通方式的系统性需求建模与预测，难以准确应对异质交通需求与清洁能源供给的动态变化，出行服务运营多以效率最优为目标，未考虑多种交通模式下的能耗、效率、碳排等多目标问题，存在基础设施应急保障智慧化水平低等问题，导致在应对复杂交通-能源耦合场景时灵活性与高效性不足。如何深度挖掘新型交通基础设施源、网、荷、储多重属性，开发数字化与智能化手段，实现新能源交通系统从低效到高效能源供给从高碳向低碳的转变具有重要意义。主要研究内容包括：
1)异质交通需求与多类清洁能源供给预测：构建面向新能源交通活动与能源使用特征的多维参数感知体系，提出融合交通活动轨迹、用能行为、时空环境等特征的高精度模型结构，实现对交通活动与用能的精准时空参数提取。进一步构建适用于异质交通用能场景的长短时需求预测方法体系，结合不同交通方式、能源类型、地理特征与用能行为，预测交通活动的能源需求特性。建立响应地理、气象条件和能源网运行的太阳能、风能、地热等多类清洁能源供给预测模型，全面提升新能源交通系统的供需匹配效率与灵活性。
2)绿色智慧出行系统多目标调度：构建含新能源公交、共享汽车、网约车等多模式智慧出行系统中车辆动态调度与控制模型，综合考量电网负荷、风光等新能源出力的波动性，以及出行需求的异质性与随机性，以出行效率、运营成本、能耗、碳排放、电网负荷波动最优为目标，开发基于人工智能的大规模网络人-车-路-桩匹配与规划算法，实现车队规模、车型、车速、车辆排班、车辆路径、充放电等组合优化及车辆实时调度，
3)响应交通需求的能源“源-网-储”耦合技术：合理布局并优化新能源交通系统的能源基础设施网络，建立覆盖能源采集、输配、储存与使用的全链条管理控制架构，构建考虑交通与供能环境时空变异特征的长短时交通与能源系统交互机制和模型。以此为基础，实现能源“源-网-荷-储”系统的高效动态协同，通过自适应调节，提升新能源交通系统在多变环境下的能源利用效率，实现新能源供给与交通需求的实时耦合配置。
4)新能源基础设施运维及交通系统应急安全保障技术：新能源基础设施(充电设施、加氢站、存储设备、新能源车辆等)具有存量高、增量大、风险高、运维困难等特点。开展新能源交通基础设施性态演化与预警、设施性能保持与提升装备等关键技术研发，并面向交通运行重大事件的设施抢修、复杂救援快速处置场景，突破抢修资源调度、救援装备智能化等技术瓶颈，形成事前防范、事中处置、事后恢复的抢修救援与快速恢复技术体系,提升新能源交通系统安全保障和韧性恢复能力,实现自主监测、分析、预警响应一体化运营需求。
未来10年，该前沿重点发展方向在于:新能源交通系统智能需求预测与调度优化算法、能源全链条管理优化与决策系统、考虑重大事件的能源基础设施安全保障装备开发。具体而言，在智能算法方面，包含多模态交通需求预测、跨能源类型的交通能耗预测，大规模网络车辆与能源实时调度;在系统开发方面以交通-能源自适应调控为目标，实现交通多场景能源供给优化;在装备研发方面，面向新能源交通基础设施自主监测、分析、预警、响应的需求，开发应急保障装备，实现抢修救援与快速恢复(图 6.9)。
02工程开发前沿
2.1 Top 10 工程开发前沿发展态势
土木、水利与建筑工程领域的 Top 10 工程开发前沿及统计数据见表6.15，涉及水利工程、市政工程、测绘工程、交通工程、城乡规划与风景园林、土木建筑材料、结构工程等学科方向。其中“城市排水系统智能模拟与韧性提升技术”“大规模实景三维建模与动态更新”“低空-地面交通体系智能协同与安全保障”“既有城区基础设施更新的规划减碳技术”“极端气候环境基础设施智能建造与维护技术”为专家提名前沿或者是基于数据控掘前沿凝练而成的前沿，其他为数据控掘前沿。各前沿所涉及的专利自 2018年至2023年的逐年公开量见表6.16。
(1)流域水-风-光-储互补智慧调度技术与装备
流域水-风-光-储互补基地依托我国大型水电基地，充分发挥梯级水电和储能设施的灵活性调节能力，配套开发风电、光伏发电项目，实现可再生能源一体化资源配置、调度运行和集中消纳。水-风-光储互补智慧调度技术与装备旨在综合运用人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术，对多能互补系统资源预测、互补调度、实时运行、市场交易等环节进行智能分析决策，并通过智能化装备对清洁能源基地调度运行过程进行精准控制和高效管理,以提高流域清洁能源基地的综合发电效益,控制系统安全运行风险提升管理智慧化水平。在新能源爆发式发展的背景下，多能互补系统面临电力电量平衡困难、新能源弃电严重、安全运行风险加剧等一系列全新挑战，传统调度运行技术和核心装备已无法满足多能互补系统的全新要求。该领域的主要技术方向包括：①水-风-光资源高精度模拟与预测技术；2)水-风-光-储互补多尺度智慧调度技术；③ 水-风-光-储互补实时运行控制技术；④水-风-光-储运行控制全国产智能化装备；⑤ 市场环境下水-风-光-储一体化竞报价决策技术；⑥水-风-光-储一体化运行管理新模式和技术标准。未来，随着多能互补基地建设规模不断扩大、数量不断增加、范围不断拓展，系统调度运行将由当前人工经验驱动的计划调度向数据驱动的智慧调度转变，形成全新的水-风-光-储互补调度管理模式和技术标准，全面提升多能互补系统的预测、决策、控制、管理能力和智能化水平，推动流域可再生能源一体化发展进程。从 2018年至2023年，专利公开量为64，引用量为1778，平均被引数为 27.78。
(2)城市排水系统智能模拟与韧性提升技术
城市排水系统是处理和排除城市雨(污)水的工程设施系统，包含雨(污)水的收集、输送、处理、再用等单元。城市排水系统是城市生命线的重要组成部分，构建韧性安全的城市排水系统对保障社会稳定和人居健康意义重大。借助新一代人工智能、大数据、大模型等手段，发展智能模拟与韧性提升技术，可以对城市排水系统全生命周期进行状态模拟，对运行过程、风险故障、环境影响等进行仿真和优化，并通过控制设备实时于预排水设施和污水处理厂的运行过程，提高在线监测、缺损诊断、过程控制、污染防控能力，提升应对极端天气、洪涝灾害、突发事件等风险冲击的能力。城市排水系统智能模拟与韧性提升技术的重点发展方向包括：关键节点及过程风险的智能监测、湖源与动态预警；城市排水系统安全运行的过程智能模拟、仿真优化、决策支持与智能控制(平台)；溢流污染防控与自适应调度；韧性基础设施数字规划、建设与评估等。技术发展趋势是建立适应极端气候条件和城市排水系统运行复杂性的设计规划与运营模式，建立适于排水管网、泵站、调蓄设施等关键节点及全过程的智能监测传输网络与自适应调控方法,建立集成管控技术体系与决策支持系统，提升应对风险的预防性维护能力和快速恢复能力。未来的重点发展方向为智能监测、智能诊断、智能调度、设施建设和一体化管控。从 2018年至 2023年，专利公开量为229，被引数为1176，平均被引数为5.14。
(3)大规模实景三维建模与动态更新
实景三维是真实、立体、时序化反映与表达人类生产、生活和生态空间的时空信息，是不可替代的国家重要新型基础设施。近年来，在持续开展实景三维中国建设工作的背景下，大规模实景三维建模与动态更新技术已成为该领域的开发前沿。其主要技术方向包括：①大规模实景三维建模，包括地理场景获取与融合技术、面向实景三维的物联感知数据接入与融合技术、地理实体语义化建模技术等；② 实景三维建库管理与动态更新，包括基础地理实体及地理场景适配技术、实景三维数据尺度关联与联动维护技术、基础地理实体成果质量检査与验收技术等；③应用服务，包括实景三维数据接口及服务发布技术、实景三维数据轻量化处理技术、实景三维安全服务处理技术等。未来的发展趋势包括：①大规模实景三维建模自动化；②实景三维动态更新智能化；③ 实景三维应用服务智慧化。从2018年至2023年，专利公开量为87，被引数为468，平均被引数为5.38。
(4)低空-地面交通体系智能协同与安全保障
低空-地面交通体系指在低空空域、地面路网范围内，有人机、无人机、地面车辆混合运行的空-地交通系统。与中、高空域相比，低空空域资源有限、业务场景多样、运行密度高、异智混合性强、电/磁/风环境复杂、与地面交通系统耦合性强,导致低空-地面交通体系运行的复杂性高、安全态势严峻。研究低空-地面交通体系智能协同，对保障交通系统运行安全、推动低空经济发展意义重大。其主要研究方向包括：① 空-天-地融合的空-地交通系统运行态势智能感知与多目标协同监测；② 空-地交通系统数字孪生体超实时仿真与风险推演；③ 有人机、无人机、地面车辆混合条件下的主动避撞与协同运行；④ 基于数字孪生体的空-地交通系统管理智能决策与风险控制。未来主要发展趋势在于实现对低空-地面交通体系多目标协同运行态势的精确感知和风险推演，基于数字孪生技术优化系统安全防控策略。在此基础上，融合空-天-地多源信息完成对空-地交通系统运行风险的动态预测和主动防控，同时推动空域管理的智能化与自动化，加快应急响应体系的建设，构建智能化、协同化的空-地交通系统安全管理体系。从 2018年至 2023年，专利公开量为204，被引数为4611，平均被引数为22.60。
(5)既有城区基础设施更新的规划减碳技术
基础设施的规划减碳技术是指通过合理的空间布局、积极的政策引导以及精细的管理手段，实现基础设施从规划建设到运营维护全生命周期的碳减排目标。不同于工程技术方法，规划减碳技术更多从战略与全局性视角考虑碳排放的减少，更关注于基础设施的全生命周期碳排放，实施方法偏向于各类设施空间布局调整以及各类政策和指标制定。基础设施作为城市运转的骨架，对维持城市功能发挥着至关重要的作用。近年来，基础设施在系统运行以及规划建设过程中存在大量能源消耗和碳排放问题，在“双碳”目标和可持续发展背景下，研究既有基础设施更新的规划减碳技术具有重要意义。该领域目前的主要技术方向包括：① 基础设施的全生命周期碳足迹评估；② 分布式综合能源调峰设施的空间布局与调节管控优化；③ 太阳能风力发电、地源热泵等可再生能源的规模、利用形式和空间布局研究；④固体废弃物的循环系统以及管理系统优化；⑤水供应与水处理环节中绿色基础设施的应用与空间预留；⑥ 基础设施全生命周期碳排放智慧管治支撑系统搭建等。目前，既有城区基础设施更新的规划减碳技术的研究和实践主要集中在碳足迹评估、设施空间布局优化和智慧管治系统搭建三个核心领域。未来的发展趋势将进一步明晰基础设施全生命周期的碳足迹，推动设施与城市空间的深度融合，并致力于打造集多系统于一体的综合性基础设施。同时，将强化通过智慧技术进行精确的碳排放预测和能源的时空调节，以及制定更为有效的政策与标准，实现城市基础设施的绿色、低碳和可持续更新。从 2018年至2023年，专利公开量为108，被引数为2360，平均被引数为 21.85。
(6)复杂环境下有机复合材料结构-功能一体化技术
复杂环境下有机复合材料结构-功能一体化技术是一种结合材料结构和功能的前沿技术，旨在满足复杂环境下对土木工程材料的多功能性、耐久性和适应性的要求。该技术将有机复合材料的力学性能与多种功能(如自修复、防腐蚀、导电性和隔热等)进行有机融合，实现材料在不同复杂环境(如海洋极端温度、高湿度和强腐蚀性环境)中的长期使用和稳定性。主要技术方向包括以下四个方面：① 自修复技术，通过引入微胶囊或自修复机制，使材料在受到外力损伤时能够自主修复裂纹和微损伤；② 界面增强与多功能表面改性技术，通过在有机复合材料的基体中引入纳米增强材料(如碳纳米管、石墨烯等)和应用多功能表面涂层(如防腐蚀、耐磨、抗紫外线涂层)，提升材料的界面结合力和表面功能；③ 导电与感应复合材料技术，嵌入导电纤维或导电聚合物，使其具备传感和监测功能；④阻燃与隔热技术通过引人阻燃剂或相变材料，使有机复合材料在高温或火灾条件下保持良好的隔热和防火性能。在未来的发展中，有机复合材料结构-功能一体化技术将更多依赖于高性能材料和先进工艺的集成。例如，3D打印、仿生设计、纳米技术和智能制造等技术手段将进一步推动材料的多功能化。该技术将在海洋工程航空航天、基础设施建设等领域产生深远的影响。从2018年至2023年，专利公开量为116，被引数为319，平均被引数为 2.75。
(7)极端气候环境基础设施智能建造与维护技术
极端气候环境基础设施智能建造与维护是指在极端气温、强降水、暴雪、台风等极端条件下，采用智能感知、AI算法、数字孪生等新一代信息技术，对多源实时数据进行融合与分析，建立基础设施在极端气候环境中的力学响应、状态演变、韧性恢复的全流程推演和调控模型，从而实现基础设施在极端气候环境下的整体安全性、可靠性、功能性与韧性。主要研究方向包括：① 基于复杂多传感器网络的基础设施状态多维度多模式在线感知与融合辨识技术；② 面向极端气候环境的基础设施智能建造基础理论；③ 数据知识-物理耦合的复杂基础设施系统数字孪生建模方法；④ 典型极端气候环境下基础设施链式成灾机理与时空演化规律；⑤在线感知与事件驱动的基础设施维护策略实时评估、智能优化与在线决策方法。未来的发展趋势主要集中在明晰大规模分布的基础设施在极端气候环境下的灾害发展机理，通过融合与分布式感知方法实现风险辨识和预警，研究以韧性、可恢复、可持续发展和灾害影响可控为导向的设计、建造与运维新模式。从 2018年至 2023年，专利公开量为134，被引数为515，平均被引数为3.84。
(8)低成本光伏建筑一体化系统与实施技术
低成本光伏建筑一体化系统与实施技术是将光伏发电系统与建筑物的设计、建造紧密结合，通过将太阳能电池集成于屋顶、幕墙和窗户等建筑围护结构，实现建筑物功能性与美观性的高度融合，同时降低系统成本。与传统光伏系统相比，光伏建筑一体化(building-integrated photovoltaic，BIPV)技术不仅提供能源，还兼具隔热、隔音、防水等建筑材料的功能。BIPV技术使建筑围护结构在满足基本使用功能的同时具备发电能力，从而实现建筑能源自给自足，助力建筑领域碳中和目标的实现。主要技术方向包括：① 高效、低成本的新型光伏技术；②适用于曲面或不规则外墙与屋顶的轻量化、柔性光伏组件技术；③ 集成化BIPV 组件设计与模块化高效施工技术；④光伏/光热一体化综合利用技术；⑤ 面向建筑群柔性用能的智能化能源管理系统。技术重点是进一步提高系统的能源转换与利用效率，大幅降低生产和建造成本，在实现能源高效生产与智能调配的同时，推动该技术的广泛应用和快速普及。从2018年至2023年，专利公开量为48，被引数为32，平均被引数为0.67。
(9)模块化建筑结构体系及其智能建造
模块化建筑结构体系及其智能建造技术是将建筑拆分为模块化单元，在现代化工厂的智能生产线上高效完成模块的结构、装修、水电、设备管线、卫浴设施等施工工序,在现场采用智能装备等将各个模块快速可靠地组合拼装成建筑整体。这种技术把建筑从工地搬进智能工厂，大幅缩短了工期，减少了施工难度实现了“像造汽车一样造房子”，是目前建筑工业化程度最高的绿色、智能建造方式。智能模块化建筑实现了建造的标准化设计、智能化生产、绿色化施工、一体化装修和数字化管理，从根本上克服了传统建造方式的不足，有效消除了传统建筑的通病，打通了设计、加工、装修、施工等全建造流程，实现了建筑产业链上下游的高度专业化协同，从建造的各个环节推动建筑业向精细化、低碳化和智能化转型升级。该领域的主要技术方向包括：①模块化建筑高性能受力结构体系与韧性防灾；② 模块化建筑全过程协同设计建造技术；③ 模块化建筑高效连接技术；④ 模块化建筑智能加工与施工技术。技术重点是充分利用大数据人工智能、建筑信息模型(buildinginformation model,BIM)、建筑机器人等信息化技术,研发设计、加工装修和施工等关键环节涉及的新连接技术、新结构体系、新装备和新算法等，实现模块化建筑结构的韧性低碳和智能化建造。从 2018年至2023年，专利公开量为45，被引数为119，平均被引数为 2.64。
(10)自主无人系统定位与地图构建技术
如何在动态变化的未知环境中准确构建地图并定位是无人机、无人车、无人艇等自主无人系统面临的个主要挑战。自主无人系统定位与地图构建技术通过使用机载传感器迭代构建表达其周边环境空间特征信息的地图，并估计地图内无人系统相对于附近兴趣点/障碍物的位置信息。其主要技术方向包括：① 基于相机的视觉即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping，SLAM)，其传感器类型主要为单目相机、双目相机和 RGB-D相机；② 基于激光雷达的激光 SLAM,相比于视觉 SLAM，其对光照条件更具鲁棒性；③ 多传感器融合 SLAM,典型的传感器融合技术包括粒子滤波器、卡尔曼滤波器以及通过非线性最小二乘优化器优化的因子图。未来的发展趋势包括：① 语义 SLAM技术，基于深度学习的方法提取环境语义信息，提升 SLAM 技术的复杂场景感知与理解能力；② 多机器人 SLAM 技术。从 2018年至2023年，专利公开量为23，被引数为66，平均被引数为2.87。
2.2 Top 3 工程开发前沿重点解读
2.2.1 流域水-风-光-储互补智慧调度技术与装备
流域水-风-光-储互补是我国为世界能源转型贡献的中国智慧和创新模式，也代表未来我国水电发展和能源系统低碳转型的重要方向。当前雅砻江、金沙江、沧江等大型水电基地均已提出一体化规划方案并开始先期试点建设，建成后预计总规模将达到现有水电规划装机容量的2~10倍不等，形成多座千万千瓦级,甚至亿千瓦级的水-风-光-储互补清洁能源基地。这些基地是由百余座不同类型、不同规模不同外送方式电站共同组成的千万千瓦级多源多网混合发电系统，风、光、水、储各类电站通过复杂的水力和电力拓扑结构紧密耦联，具有全新的梯级水力循环联系和多能源互馈转化特征，系统结构、互馈关系和运行规律均发生了显著变化。如何科学确定各类电源的调度方式，高效管理和调控多类型机组和设备这在我国乃至全球尚无先例可循，是未来推进可再生能源一体化发展、助力“双碳”目标实现的关键。目前流域水-风-光-储互补智慧调度技术与装备的前沿研发方向包括：
1)水-风-光资源高精度模拟与预测技术：包括“天空地”协同的水-风-光资源智能感知技术,适用于西南和西北复杂地形条件下的水-风-光资源高精度、高分辨率一体化模拟技术,基于AI的水-风-光一体化功率预测与误差校正技术等。
2)水-风-光-储互补多时空尺度智慧调度技术：包括多能互补系统水-能耦合机制和互馈转化关系高比例新能源条件下水电灵活性量化与提升技术、面向电力-电量平衡的多能互补多尺度智慧调度技术多能互补系统调度风险传导机制及优化调控技术、面向水-风-光-储互补调度的高维非线性优化高效求解技术。
3)水-风-光-储互补实时运行控制技术：包括流域水-风-光-储互补运行稳定性分析技术、新型电力系统下水-风-光互补自动发电控制核心算法、高比例新能源和电力电子设备下水-风-光-储多类型电源的频率、电压智能化控制技术等。
4)水-风-光-储运行控制全国产智能化装备：包括多能互补系统全国产智能管控平台、多能互补一体化智能发电控制核心装备与工控软件、水-风-光-储一体化运行管理智能决策系统等。
5)电力市场环境下水-风-光-储一体化竞报价决策技术：包括多能互补系统参与电力市场机制设计基于 AI大模型的电力市场供需预测技术、流域水-风-光-储联合参与多品种电力市场的量价申报技术考虑参与多品种电力市场的流域水-风-光-储互补调度决策技术等。
6)水-风-光-储一体化运行管理新模式和技术标准：包括网源协同的多能互补一体化运行管理新模式、水-风-光-储互补运行管理业务体系、水-风-光-储一体化运行管理技术标准等。
“流域水-风-光-储互补智慧调度技术与装备”工程开发前沿未来10年的重点发展方向为多能互补系统资源预测、调度方式、实时运行、控制装备、电力交易、管理模式和技术标准。随着流域多能互补基地建设规模和覆盖范围不断扩大，新能源消纳和电力系统安全稳定运行矛盾愈加突出，该成果可有效攻克多能互补系统电力电量失衡、风光弃电严重、机组调节延迟等难题，实现百余座不同类型电站、千余台不同型号机组的协同调度、运行决策和智慧管理，具有巨大发展潜力(图6.10)。
2.2.2 城市排水系统智能模拟与韧性提升技术
极端天气尤其是极端降雨事件，已成为当下乃至未来长时期内城市安全和城镇排水系统安全性、可靠性的最大威胁。然而，由于城市排水系统设计标准偏低、老龄化严重、自控程度不高，导致其运行过程韧性低、能耗高、碳排高等问题异常突出，严重限制了应对极端天气和洪涝灾害的能力。构建韧性安全的城市排水系统，亟须系统收集、梳理、分析跨时空尺度排水系统的基础数据(历史数据)，发展面向未来的气候适应型排水系统的设计建造与运营模式，以及应对城市排水系统运行复杂性的监测与控制方法，构建可持续的排水系统集成管控技术体系与运维方式，提升排水系统应对风险的预防性维护能力和快速恢复能力。
人工智能、大数据、大模型等新一代信息技术的快速发展,为城市排水系统的智慧管控带来了新思路重点发展方向包括：① 智能监测，主要包括水位、流量、流速、水质等结构化数据的集成传感器和物联网设备开发，地形、地貌、土地利用、遥感影像等非结构化数据获取装备，以及排水管网、城区易涝点、排放口等关键节点传感器的有效布置方式和数据动态采集与无线传输等技术；② 智能诊断与修复，主要包括雨污管网混接、缺损反演精准定位，缺损成因溯源预警分析，管网非开挖检测和修复等技术；③自适应调度，主要包括实时响应及反馈控制，城市排水系统的单体匹配性、设施匹配性和系统匹配性，局部响应控制、全局优化控制、流域联合调度等技术；④ 溢流污染防控，主要包括生物滞留、雨水收集、渗透、过滤等源头控制设施,调蓄隧道和调蓄池、人工湿地等合流制溢流调蓄和处理设施，“源头-过程-末端”溢流污染监测和预测控制，集约化或一体化快速净化设施等技术；⑤ 韧性基础设施建设，主要包括具有降雨径流削峰和径流污染控制作用的绿色基础设施、确保水质全生命周期安全的处理设施、具有蓄水-排水-自净功能一体的“源-网-厂-河”基础设施的数字规划、建设与评估；⑥一体化模拟管控平台，主要包括高精度的“源-网-厂-河”数值模拟模型开发,机理模型和概化模型融合的模型开发,高精度非线性化的城市排水系统智能模拟软件开发，集智能模拟、韧性提升、运维管理等功能于一体的综合管理平台等。
“城市排水系统智能模拟与韧性提升技术”工程开发前沿未来 10年的重点发展方向为智能监测、智能诊断、智能调度、设施建设和一体化管控(图6.12)。
2.2.3 大规模实景三维建模与动态更新
实景三维是真实、立体、时序化反映与表达人类生产、生活和生态空间的时空信息，是战略性数据资源和生产要素，也是不可替代的国家新型信息基础设施。其数据产品可分为三个层次:地形级实景三维城市级实景三维和部件级实景三维。近年来，在国家持续开展实景三维中国建设工作的背景下，大规模实景三维建模与动态更新已成为该领域的开发前沿，其主要技术方向包括：
1)大规模实景三维建模自动化：包括地理场景获取与融合技术、面向实景三维的物联感知数据接入与融合技术、地理实体语义化建模技术等。利用航天卫星摄影、航空摄影、地面激光扫描、物联网感知以及志愿者手机拍摄等手段构建天-空-地-人数据立体获取技术，通过多源数据融合与智能化处理实现大规模实景三维数据采集与建模。
2)实景三维建库管理与动态更新智能化：包括基础地理实体及地理场景适配技术、基础地理实体无级制图技术、实景三维时空分析技术、实景三维数据尺度关联与联动维护技术、基础地理实体成果质量检查与验收技术等。集成各类地理场景等多样化数据，建立海量异构数据资源分布存储、逻辑集中的分布式数据库及管理系统，实现实景三维数据涵盖的地理实体、地理场景等数据联动维护。
3)应用服务智慧化：包括实景三维数据接口及服务发布技术、实景三维数据轻量化处理技术、实景三维安全服务处理技术等。以云网融合、跨域互联的信息化基础设施为支撑，通过构建动态服务计算和开放技术生态，提供时空连接、时空计算、时空智能等服务能力。
“大规模实景三维建模与动态更新”工程开发前沿未来10年的重点发展方向为自动化大规模实景三维建模技术、智能化实景三维动态更新技术、智慧化实景三维应用服务(图6.14)。
来源：中国工程院院刊