系统|不做终结者，终将被终结( 三 ) 智能|机器学习|人工智能技术

现在我们常常感慨，说路线总体专业最可怜。因为这专业只要符合规范要求，就没有绝对的对与错，只有更好没有最好，这就导致不管内行外行不管搞什么专业的都能对路线总体说上几句！有时候一句简单的“再优化优化”就可以累死几个路线专业人员，而且这种优化往往永无止境。在智能设计时代，这些都不是问题，只要你提出要求，哪怕是一些理念性的要求，系统都可以分分钟搞定，当场让你看效果。
事实上，智能设计系统对于路基排水防护、桥隧工程设计也一样不在话下。只要有地形地质等基础数据，系统可以快速拟订防护方案、桥梁结构选型及孔跨布设。这些能力和“经验”实际上都来自系统对既有工程实践的学习和总结，也就是工程类比法。在设计中系统也可以根据“人工很贵，尽量减少砌体工程量”等要求给出不同的设计方案。
想象一下，在智能设计条件下，某次项目审查会上的情景：
审查专家：“K***段曲线半径稍微减小应该可以明显缩短桥梁长度，请设计单位会后再进一步优化。”
设计人员：“这位专家，请稍等1分钟。”
设计人员轻点鼠标，然后对系统说：“小智，请按专家意见优化并显示结果。”
系统：“好的，请稍候。”
几分钟后，屏幕上出现了优化后的道路三维视图，系统声音响起：“各位专家，**曲线半径由原来的977米调整为833米之后，桥梁的确可以缩短2孔，但是K**-K**段路堑边坡高度将由30米左右增加至70米以上。小智认为，该方案工程规模略省，但是不符合绿色环保理念，请问需要采用该方案吗？”
专家：“……那还是维持原方案吧。”
“…………………”
事实上，智能设计时代，每一家设计院可能都会有一个自己的智能系统（如果大家都能同步进入智能时代而不被淘汰的话），这个系统集成了无数专家的设计经验，可以同时处理多个项目的设计任务。那时候，智能设计系统才是真正设计院水平的代表！

五、公路设计行业进入智能设计时代的条件和障碍

要进行智能设计，首先需要一个经过培训的智能设计系统，相当于一个没有生命的超级专家，而对系统的培训是通过机器学习来实现的。现代机器学习是一个始于大量数据的统计学过程，其原理是通过数据分析推导出规则或者流程，用于解释数据或者预测未来数据。机器经过无数次学习-输出-反馈-改进之后，深化对某类问题的认识，不断总结规律，最终趋向于人类习惯，符合人类预期。机器学习的优势在于，可以在无法或者难以制定显式规则的情况下采用，最终解决问题。
很显然，除了机器学习或者叫做系统培训以外，智能设计还需要强大的计算和存储能力、数据传输能力等等，也可以大体归结为强大的硬件、云计算技术、大数据技术、5G技术、物联网技术等。总的来说公路设计并不是特别复杂的任务，与模拟核试验、天气预报等任务相比，对智能设计相关软硬件和技术的要求是比较低的，目前计算机科学已经完全具备这些能力。
笔者认为，公路设计行业至今还未进入智能设计时代，甚至还没有起步，原因是多方面的。对行业内人员来说，长期以来都是按照一种套路来搞设计，其效率和效益都还可以接受，设计人员不但产生了路径依赖，也缺乏创新的动力和压力；而行业内很多搞科研的人员往往对现代技术发展可能对生产组织模式的改变缺乏敏感性，始终关注的是结构计算、特殊限制条件下的解决方案等具体和局部问题，科研立项和投资缺乏前瞻性。实际上生产组织模式的变化比单一某项技术进步对行业的影响要深远得多。对行业外的社会资本来说，可能对公路设计行业现状缺乏深入了解，更可能的原因是目前还有投入产出效益更好的应用领域。