2025年5月14—15日，以“开新篇、拓新局、创新绩”为主题的第二十二届工程机械发展高层论坛在山西太原召开。

　　15日上午，在以“守正创新绿色智能——工程机械行业科技发展”为主题的平行论坛（一）上，14家企业领导围绕论坛主题，结合当前工程机械行业绿色转型与智能化升级的迫切需求，深入探讨了行业在科技创新与可持续发展方面的新路径和新机遇。与会嘉宾一致认为，在“双碳”目标的引领下，工程机械行业必须坚守质量与安全的底线，以创新为驱动，加速绿色技术的研发与应用，推动智能化产品的迭代升级。通过加强产学研用的深度合作，构建绿色智能产业生态，提升行业整体的科技水平和核心竞争力，为工程机械行业的高质量发展注入强劲动力，助力行业向高端化、智能化、绿色化发展。

　　平行论坛（一）第一场

　　对话嘉宾：

　　北京田一科技有限公司总经理毛轶

　　西安主函数智能科技有限公司董事长牟均发

　　郑州奥特科技有限公司董事长赵民章

　　青岛泰凯英专用轮胎股份有限公司副总经理徐芳

　　凡己科技（苏州）有限公司董事长孟凡己

　　山西太重工程机械有限公司副总经理、太重（上海）装备技术有限公司总经理尹满义

　　燕山大学教授、起重机械关键技术全国重点实验室副主任艾超

　　平行论坛（一）第一场对话现场

　　论坛开场主持人：中国工程机械工业协会副秘书长王金星

　　论坛对话主持人：中国工程机械工业协会工业互联网及数据分会副秘书长李国军

　　以下为对话实录：

　　李国军：请简要介绍自己及所在企业的情况。

　　燕山大学教授、起重机械关键技术全国重点实验室副主任艾超

　　艾超：2022年底，燕山大学获批建设起重机械关键技术全国重点实验室，现有试验设备资产2亿元，科研人员160人，设立材料制备成形、构件轻量设计、先进制造理论、智能驱动传动、智慧健康运维5大研发中心，研究方向覆盖轻量化设计与制造、智能驱动与传动、高性能智能感知与控制、全生命周期检测与运维。

　　李国军：人工智能如何更好地为工程机械行业的绿色化、智能化发展服务？

　　艾超：人工智能与工程机械行业的深度融合，正在重塑行业的技术生态与产业格局。从绿色智能发展的视角，人工智能的应用已从单一效率提升转向全产业链协同优化，价值体现在资源效率、环境友好、智能决策等3个核心维度。我从技术路径、应用场景及未来趋势3方面对此分析。

　　第一，技术路径。AI驱动的绿色智能技术体系构建，数字孪生与动态仿真，通过多物理场建模与实时数据映射，构建工程机械全生命周期数字孪生体。例如，卡特彼勒利用AI仿真平台对液压系统进行能耗动态模拟，使挖掘机燃油效率提升的同时，降低关键部件应力峰值，这种虚实交互的技术路径，缩短了产品迭代周期。多模态感知与边缘智能，采用激光雷达—视觉—惯导融合的感知系统，结合轻量化神经网络部署于边缘设备，实现施工质量实时检测与自主路径规划，减少返工能耗。强化学习驱动的能效优化，建立马尔可夫决策过程模型，通过深度Q网络优化动力系统控制策略，提高能量回收利用率。

　　第二，应用场景突破。从单机智能到生态协同，智能制造端，焊接缺陷检测：基于迁移学习等技术手段提高缺陷识别精度。绿色施工端，集群协同调度：混凝土泵车群通过联邦学习实现动态调度，降低燃油成本。循环经济端，再制造决策系统：基于设备运行大数据的剩余寿命预测，提升核心部件再制造率。

　　第三，未来发展方向与关键挑战。脑机接口与远程操控：实现高危场景下的人机协同作业。产业生态重构，构建行业知识图谱：整合超200万条设备故障数据形成行业智能底座，开发面向工程机械的专用AI芯片，开发面向边缘设备的低功耗神经网络架构。

　　第四，实施建议：建立“数据—算法—平台”三位一体创新体系，重点突破多源异构数据融合技术，推动智能物联网标准体系建设，实现跨品牌设备互联互通，培育“AI+机械+能源”复合型人才，开设智能建造交叉学科，构建开放创新生态。当前，工程机械行业绿色化转型正处于关键窗口期。人工智能不是简单的工具叠加，而是通过数据价值的深度挖掘和系统能力的质变重构，推动行业向“自感知、自决策、自进化”的智能体演进。这需要行业建立新的价值认知体系，即从“设备制造商”向“智能服务商”转型，从“产品生命周期”向“数据价值周期”跨越。期待与业界同仁共同探索这条充满挑战的革新之路。

　　李国军：请分享团队现阶段在工程机械方面做的一些工作，特别是在守正创新、绿色智能方面如何推进？

　　艾超：借助燕山大学起重机械关键技术全国重点实验室、河北省重型机械流体动力传输与控制实验室、校企联合研发中心等平台，我们团队主要从元件—系统—整机等3方面进行工程机械绿色智能方向的创新工作。

　　第一，液压元件方面。液压元件如变量泵、多路阀的绿色智能是工程机械绿色智能的基础，我们针对传统多路阀频响低、感知弱、压损大、低流量分配精度与增加系统能量损失等问题，提出高频响数字液压多路阀新构型原理设计与控制策略，为数字化电液系统的多源状态感知与智能节能控制奠定基础。

　　第二，电液系统方面。电液系统作为工程机械的骨骼与肌肉，驱动移动装备运转。对此，我们一方面开发了数字化电液系统，实现对液压缸与液压马达等执行机构高精度运动控制的同时，大大降低系统的能耗；另一方面，基于深度学习建立电液系统大数据模型，基于强化学习实现对控制策略的优化迭代，实现了在云平台上实时进行工程机械控制策略的优化。

　　第三，整机方面。我们一方面开发了基于整机的数字孪生平台，快速实现问题复现与问题点改善方案验证，大大提高解决问题周期；另一方面，聚焦工程机械智能辅助，开发高精度工程机械执行机构末端轨迹控制，实现一键辅助作业。如旋挖钻机，实现自动对孔与智能钻进；挖掘机，实现一键平地、修坡、高精度电子围栏、动态称重等。

　　李国军：谢谢大家。我们热爱工程机械行业并对其未来发展充满信心，相信通过数字化、智能化和人工智能等技术与行业的深度融合，能够推动行业科技创新与应用创新，助力其在节能降耗、绿色发展场景中发挥更大作用。

　　来源：宣传工作部根据现场对话实录整理
　　初审：董萌
　　复审：尹晓荔
　　终审：吴培国
　　编辑：赵利祥