智能规划又叫自动规划，主要研究在复杂环境下，如何通过自动化的方式生成可行的行动序列，以实现从初始状态到达目标状态。大语言模型是指使用大量文本数据训练的深度学习生成式模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。当前围绕如何让大语言模型在强大的常识性知识基础上获得生成式智能规划能力已然成为当下研究的热潮。本文从大语言模型的视角入手，首先对智能规划的定义和发展进行概述、简要介绍了传统智能规划的方法；其次基于大语言智能体与智能规划的紧密关系，介绍了大语言模型的架构和典型的大模型智能体；再次重点围绕大模型的智能规划，梳理了规划语言学习、思维链推理、反馈优化和流程自动化共4类规划方法；最后结合当前的挑战与困难，介绍大模型进行智能规划的前沿研究展望。