问题：智能化、自动化快速演进的工程系统中——技术能力提升的同时——系统运行的不确定性与风险形态也在变化；航空、能源、交通、制造等高复杂度场景中，决策链条更长、信息密度更高、协同主体更多，一旦发生误判或失配，容易出现“技术看似更先进、系统却更脆弱”的悖论。与会学者普遍指出，智能系统并非只是算法或设备的叠加，其安全与效能最终仍取决于人的认知、行为与组织流程，工程心理学的重要性因此更加突出。 原因：一上，高度自动化改变了人的角色——从直接操作者转向监控者、决策者与异常处置者，注意力分配、情境理解、接管时机等问题随之集中显现；另一方面，智能系统的决策过程更为复杂，如果界面呈现、信息解释与反馈节奏无法匹配人的心理负荷，容易造成过度信任或不信任，进而引发操作偏差与风险感知失真。会议报告从多个维度给出观察：有学者结合工程心理学与边缘智能的交叉研究，讨论复杂工程场景下人的认知行为与决策机制，强调智能系统对人因因素的适配应前置到设计阶段；也有专家围绕高复杂度环境中的决策偏差与风险感知，分享航空及大型工业系统的人因研究经验与方法；还有研究从人机协作与界面设计切入，展示心理负荷评估与认知工程工具如何智能系统设计中应用；另有观点从工程心理学与治理框架的交叉角度，分析自动化加深后人的责任边界、系统安全与问责机制如何重新界定。 影响：与会人士认为，将工程心理学纳入智能工程系统的全生命周期，有助于把“人—机—环境”作为整体优化对象，从而提升系统安全性、可靠性与可解释性。具体而言，在高风险行业，工程心理学方法能够帮助识别关键任务中的认知瓶颈，降低误操作与迟滞接管的概率；在复杂组织运行中，可通过流程与界面重构缓解信息过载与决策疲劳；在系统评估层面，可为安全审查、风险预警与事故复盘提供更可量化的依据。更重要的是，随着智能系统走向规模化部署，人因问题往往具有隐蔽性和累积性，早期忽视可能在后期引发高成本整改，甚至带来事故外溢风险，因此需要把工程心理学视角更早、更深地嵌入技术创新与工程治理。 对策：研讨会形成的共识可概括为三个方向。第一，坚持以人为中心的系统设计，把人的能力边界、认知规律与工作负荷作为关键约束，推进“可用、可控、可理解”的人机交互与告警策略；第二，强化跨学科协作与标准化工具应用，将心理负荷评估、情境感知建模、决策偏差识别等方法与工程验证、系统安全评估结合，形成可复用、可对比的评价体系；第三，面向高度自动化的治理需求，建立更清晰的角色分工与责任框架，在系统设计阶段同步考虑培训、接管机制、应急流程与可追溯性要求，减少“责任空白”和“权责错位”。多位专家强调，国际交流平台有助于不同研究传统与方法充分对话，通过共享案例与数据、互认评估方法，推动研究从学术讨论走向工程应用。 前景：与会专家判断，未来智能工程系统的发展将更强调安全韧性与可持续运行能力，工程心理学将在三上迎来更大应用空间：其一，随着边缘侧部署与现场自治能力提升，人机协同将更贴近一线场景，对实时认知支持与界面自适应提出更高要求；其二，面对多主体协作与跨域联动，工程心理学将从个体层面扩展到团队与组织层面，为复杂系统的协同效率与风险管控提供方法支撑；其三，随着安全监管与社会关注提升，围绕可解释、可审计、可追责的系统建设需求将持续增长，人因研究将成为完善技术治理体系的重要组成部分。会议认为，持续的国际合作与学术交流将为有关领域提供稳定的知识供给与实践经验，推动工程心理学在新一代智能工程系统中发挥更基础、更系统的支撑作用。
当机器的计算力以指数级增长时，人类的直觉判断与伦理意识正成为更难替代的优势；这场横跨三大洲的学术对话表明：技术进化的目标不是取代人类，而是建立更符合认知规律的协同方式。正如会议主席所言：“最好的智能系统不在于它能做多少事，而在于它能让使用者发挥多少潜能。”这或许正是数字化转型进程中值得坚持的人本立场。