随着工业4.0和智能制造浪潮的推进，工程机械行业正经历着深刻的智能化转型。智能化不仅提升了工程机械的作业效率、安全性与可靠性，也重塑了产品的价值链条与商业模式。在工程机械智能化的技术选择与研发过程中，需系统性地考量技术路径、核心要素及实施策略。

一、工程机械智能化的核心技术选择

1. 感知与物联技术：这是智能化的基础。通过加装高精度GNSS（全球导航卫星系统）、IMU（惯性测量单元）、激光雷达、视觉传感器、压力传感器等，实现机械自身状态（如位置、姿态、油压、温度）与作业环境（如地形、障碍物、物料）的实时感知。物联网（IoT）技术则将分散的传感器数据汇集至云端或边缘设备，实现数据互联。

1. 智能控制与决策技术：基于感知数据，通过嵌入式系统、可编程逻辑控制器（PLC）及先进算法，实现设备的自适应控制。例如，装载机的自动铲装、挖掘机的坡度控制、压路机的智能压实等。更高级的决策则依赖于人工智能，如机器学习与深度学习模型，用于预测性维护、作业路径优化和异常工况识别。

1. 数字孪生与仿真技术：在虚拟空间中构建与物理机械完全对应的数字模型，通过实时数据驱动，实现状态监控、性能预测、故障诊断及操作模拟。该技术能大幅缩短研发周期，优化产品设计，并为远程运维和操作培训提供支撑。

1. 无人驾驶与远程操控技术：在封闭或高危场景（如矿山、隧道、抢险）中，无人驾驶技术通过融合感知、高精地图与路径规划算法，实现机械的自主作业。远程操控技术则允许操作员在控制中心对千里之外的设备进行安全、精准的控制，改善了工作环境。

1. 平台与大数据技术：构建企业级的智能云平台，汇聚海量设备数据，进行存储、分析与挖掘。大数据分析能够揭示设备群的整体运行规律，优化机队调度，并为客户提供增值服务（如油耗管理、效率报告）。

二、工程机械智能化技术研发的关键路径

1. 需求导向与场景聚焦：研发之初必须明确智能化要解决的具体工程问题（如降低能耗、提升精度、保障安全）及其应用场景（土方、起重、路面）。避免技术堆砌，确保功能实用、可靠且经济。

1. 模块化与渐进式开发：智能化系统宜采用模块化设计，感知、控制、通信等模块可相对独立开发与升级。研发路径应采取渐进策略，从单机智能化（如状态监控）起步，逐步向机群协同智能和施工全流程智能演进。

1. 软硬件协同与生态构建：智能化是硬件（传感器、执行器）与软件（算法、平台）的深度融合。企业需加强软件研发能力，同时与芯片厂商、算法公司、通信运营商及高校研究所合作，构建开放共赢的产业生态。

1. 数据驱动与迭代优化：智能化的核心燃料是数据。需建立从数据采集、治理到分析应用的全流程能力。利用实际作业数据持续训练和优化AI模型，使系统越用越“聪明”，形成“研发-部署-反馈-优化”的闭环。

1. 安全与可靠性优先：工程机械作业环境恶劣，对系统的抗干扰性、鲁棒性和网络安全提出极高要求。研发中必须将功能安全、信息安全与机械本体安全同等重视，进行充分的测试验证，确保万无一失。

三、挑战与展望

当前，工程机械智能化仍面临成本压力、技术标准不统一、复合型人才短缺、老旧设备改造难等挑战。随着5G/5G-A、边缘计算、AI大模型等技术的成熟与成本下降，工程机械将向更高阶的“自适应智能”和“群体智能”发展。智能化不再仅仅是产品的附加功能，而将成为定义新一代工程机械的核心竞争力。技术研发必须坚持开放创新、深度融合、价值落地的原则，方能推动行业迈向高质量、可持续发展的新阶段。