作者：姜富华，中国国际工程咨询有限公司研究中心主任
李欣珏，中国国际工程咨询有限公司研究中心副处长
党的二十届四中全会明确要求，分领域推进生产性服务业向专业化和价值链高端延伸，推进服务业数智化。加快推动工程咨询业与“人工智能+”深度融合，是响应国家战略、适应行业变革的必然选择，对推动行业高质量发展、发展新质生产力具有重要意义。
工程咨询业是实施“人工智能+”行动的重要实践领域
一是赋能工程咨询知识资产化与智能复用。传统知识生产与管理模式下，工程咨询的专业知识和实践经验以非结构化的形态分散于不同项目经理和领域专家个体及各类报告文档，知识难以整合、复用与传递，形成隐蔽性资源浪费。人工智能技术的迅猛发展深刻重构知识发现的路径与逻辑，加快实现从知识识别、获取、存储到应用的全流程赋能，引发咨询范式变革。二是助力解决工程咨询中的跨学科复杂问题。生成式AI与低代码平台等技术能够降低跨学科学习与应用门槛，协助从业者整合经济、技术、管理等多领域知识，提升处理综合性问题的创新能力，促进人类和机器共同进步。三是重构项目全生命周期咨询服务能力。从前期决策阶段的智能预测与优化，到实施阶段的实时监控和质量安全管理，再到运维阶段的预测性维护，人工智能与BIM、数字孪生等技术在实践中融合，推动工程咨询向数据驱动、全程可溯、智能决策的新模式转型升级。
实施“人工智能+”行动将深刻重塑工程咨询业人才结构与行业生态
一是深刻改变咨询从业者职业技能构成和竞争逻辑。人工智能改变了知识生产与决策方式，通过人机交互实现超越个体经验的涌现性创新。数据采集与整理、报告初稿生成等基础性任务技能由于易被技术工具替代而面临贬值，咨询从业者的技能构成从单一专业领域向人机协同的复合型转变，人才评价标准进一步强调创新思维、专业判断与伦理素养等“软技能”，加剧人才竞争力的分层。二是推动重塑工程咨询机构的竞争模式和竞争格局。算力、数据与算法成为关键生产要素，重新定义行业价值创造方式。人工智能技术降低并打破了既有专业能力构建门槛，使小型机构能以“超级员工”模式快速、低成本切入市场，冲击传统竞争格局。同时，互联网科技企业凭借技术与数据优势跨界进入，提供一体化行业解决方案，推动服务模式创新与供给结构多元化。此外，人工智能正促进行业从独立分工转向协同融合，整合设计、施工、造价等上下游和其他领域资源，平台化生态逐渐兴起，推动整个行业向开放、协同、智能化的生态体系演进。
当前，工程咨询业与“人工智能+”融合发展面临多维度挑战
一是面临多维度投入成本压力。推动“人工智能+”的投入涵盖基础设施、技术服务、组织管理等多类支出，并在流程重组与资源重配中可能面临超出预期的投入和机会成本。二是数据管理基础薄弱。目前仍存在数据孤岛与标准不统一问题，敏感信息的安全与合规风险制约共享利用，数据治理能力不足限制数据价值的有效释放。三是复合型人才培养滞后。兼具专业领域知识与数字技能的跨学科人才供给周期长、供需失衡，现有培养体系难以跟上人工智能技术快速迭代带来的人才需求。四是应用生态尚未成形。目前细分领域的标准规范与操作指引仍然缺乏，技术与复杂场景的适配性不足，专用工具与平台支撑有限，知识产权归属等问题也增加了应用的复杂性与不确定性。
建议通过策略引导、数据筑基、人才支撑与生态构建，系统推进“人工智能+”与工程咨询业融合发展
2025年，全球人工智能应用进入加速落地阶段。中国科学院院士鄂维南表示，人工智能与科学研究的深度融合，正在孕育一场前所未有的科技革命。国务院国资委有关负责同志表示，要进一步落地战略性高价值应用，强化顶层设计、深度融合实体经济，挖掘建设战略性高价值场景。工程咨询业必须主动把握这一历史性机遇，积极融入“人工智能+”发展浪潮，通过推动技术赋能、流程重构与能力升级，牢牢掌握新一轮产业变革的主动权，以实现行业的高质量可持续发展。
一是制定切实可行的“人工智能+”融合策略。在行业层面，统筹推动普惠高效的智算基础设施建设，降低单一机构投入的成本，并推动机构间协同创新、资源共享。工程咨询机构层面，应结合实际，以价值创造为导向合理制定实施路线图，优先聚焦业务痛点突出、数据基础良好的场景进行探索验证；理性选择引进成熟方案或自主研发核心工具，并建立动态评估调整机制，探索特色化发展路径。
二是构建AI融合的数据支撑体系。从标准建设、共享机制、安全保障三方面协同发力，形成高质量数据底座。建立行业统一的数据标准与治理框架，制定覆盖全业务流程的数据规范，推动跨项目、跨企业数据格式统一。探索在保障隐私与安全的前提下，依托行业协会等组织构建行业级数据共享平台，有序形成行业知识库。强化数据安全与合规管理，根据相关法律法规要求建立分类分级管理制度，防范数据应用风险。
三是健全复合型人才培养机制。高等教育方面，深化工程类学科与人工智能、数据科学等领域的交叉融合，通过增设前沿课程、校企共建等方式，从源头加强人才培养。工程咨询机构应根据人才评价标准和应用需求，分类开展人工智能技能提升培训，引入外部专家指导实践，提高职工基本素养和应用能力。咨询从业者个人应树立终身学习理念，主动适应技术变革，加快成为“人工智能+工程咨询”的价值创造者。
四是构建协同创新应用生态。技术层面，鼓励工程咨询机构与AI技术厂商、高校等组建创新联合体，针对智能方案比选、风险预测等应用场景开展联合攻关，并推动人工智能与BIM、数字孪生等现有工具的深度融合。政策层面，加快制定相关标准规范，完善伦理与知识产权规则，为人工智能在工程咨询领域的合规应用提供指引。市场培育方面，通过打造示范项目形成可复制模式，利用行业协会等平台开展交流培训，提升全行业认知与应用能力，引导咨询机构建立“投入—提升—转化—再投入”的良性循环，推动“人工智能+工程咨询”应用生态的闭环构建。
