在智能制造領(lǐng)域，工業(yè)仿真為數(shù)字孿生與智慧工廠建設(shè)提供核心支撐；在綠色可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域，仿真技術(shù)助力優(yōu)化能源配置與碳排放減排方案；在人工智能與虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域，仿真則為算法訓(xùn)練、沉浸式體驗(yàn)搭建安全可靠的虛擬環(huán)境。通過(guò)仿真技術(shù)，產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)運(yùn)維等環(huán)節(jié)的試錯(cuò)成本大幅降低，科研創(chuàng)新與產(chǎn)品迭代速度顯著加快。

亞洲仿真聯(lián)盟理事長(zhǎng)張霖指出，建模仿真技術(shù)與人工智能的深度融合是行業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)，完善的數(shù)據(jù)治理體系是建模仿真技術(shù)健康發(fā)展的根本保障，而國(guó)際合作則是應(yīng)對(duì)全球共性挑戰(zhàn)的重要途徑。

智能化為MBSE（基于模型的系統(tǒng)工程）注入新動(dòng)能

在工業(yè)仿真領(lǐng)域，航空器、航天器、艦艇、空天系統(tǒng)等復(fù)雜工程，以及交通、能源領(lǐng)域重大裝備的研發(fā)設(shè)計(jì)與應(yīng)用維護(hù)，始終是行業(yè)關(guān)注的核心。以MBSE方法論為核心，借助計(jì)算機(jī)模型與仿真技術(shù)指導(dǎo)并優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)，已成為復(fù)雜工程研發(fā)的首選方案。如今，人工智能正為MBSE的跨越式發(fā)展注入新動(dòng)能。

針對(duì)復(fù)雜工程需求，將可靠性、安全性、測(cè)試性、維修性、保障性及環(huán)境適應(yīng)性等與裝備故障缺陷防控相關(guān)的使能技術(shù)深度耦合集成，形成系統(tǒng)化解決方案，即為可靠性系統(tǒng)工程——這一體系將可靠性緊密融入裝備研發(fā)全流程，本質(zhì)上可視為MBSE的重要實(shí)踐形態(tài)。

王自力進(jìn)一步指出，可靠性系統(tǒng)工程技術(shù)體系正朝著模型化、仿真化、智能化方向演進(jìn)。從工具平臺(tái)發(fā)展脈絡(luò)來(lái)看，MBSE已歷經(jīng)工具化、綜合化、一體化階段，當(dāng)前處于第四代模型化平臺(tái)時(shí)期，未來(lái)將邁向以人工智能與數(shù)字孿生為核心驅(qū)動(dòng)的第五代智能化平臺(tái)。

例如，在MBSE體系中引入大模型底座與智能體，以敏捷智能生成式設(shè)計(jì)為目標(biāo)，以方案智能生成與數(shù)字驗(yàn)證互動(dòng)為技術(shù)主線，可實(shí)現(xiàn)三大集成：基于智能協(xié)同的需求集成、基于智能生成的研制集成、基于具身智能的運(yùn)維集成——這將為復(fù)雜系統(tǒng)健康管理帶來(lái)深遠(yuǎn)影響。

“數(shù)字化、智能化為MBSE跨越式發(fā)展提供了前所未有的機(jī)遇，助力可靠性系統(tǒng)工程實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量、更可持續(xù)的發(fā)展。”王自力強(qiáng)調(diào)，與此同時(shí)，數(shù)智時(shí)代下復(fù)雜工程的體系化、無(wú)人化、智能化特征，對(duì)安全可靠性提出了新挑戰(zhàn)，也拓展了應(yīng)用場(chǎng)景邊界，這些均是MBSE未來(lái)需攻克的關(guān)鍵課題。

人工智能推動(dòng)高速列車全專業(yè)仿真融合

軌道交通裝備是典型的復(fù)雜系統(tǒng)，仿真試驗(yàn)、模型試驗(yàn)、實(shí)車試驗(yàn)是其研制與運(yùn)維不可或缺的技術(shù)手段，其中氣動(dòng)技術(shù)、人工智能技術(shù)等共性技術(shù)的應(yīng)用尤為關(guān)鍵。

當(dāng)前，時(shí)速450公里高速動(dòng)車組、時(shí)速600公里磁懸浮列車、新能源動(dòng)車已進(jìn)入研發(fā)關(guān)鍵階段，未來(lái)時(shí)速800公里、1000公里的高速交通工具研發(fā)也已提上日程。速度提升對(duì)氣動(dòng)設(shè)計(jì)、仿真優(yōu)化平臺(tái)驗(yàn)證，以及標(biāo)準(zhǔn)體系、規(guī)范指標(biāo)的制定均帶來(lái)多重挑戰(zhàn)。

除速度突破外，智能化列車將成為未來(lái)軌道交通的里程碑式產(chǎn)品——其涵蓋具備自感知、自識(shí)別、自決策、自學(xué)習(xí)能力的無(wú)人駕駛系統(tǒng)，以及無(wú)人駕駛網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)行模式。這一趨勢(shì)將推動(dòng)以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)，在列車設(shè)計(jì)、監(jiān)控運(yùn)維、運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)體系化應(yīng)用。

人工智能不僅與仿真過(guò)程深度融合，更在重塑仿真工具形態(tài)。在大工業(yè)領(lǐng)域，以數(shù)據(jù)資產(chǎn)構(gòu)建新質(zhì)生產(chǎn)力、以人工智能賦能仿真技術(shù)，正形成“智能仿真”新模式，驅(qū)動(dòng)工業(yè)軟件迭代升級(jí)；同時(shí)，工業(yè)裝備的創(chuàng)新研制需求，也對(duì)軟件提出“精益仿真、卓越效能、敏捷設(shè)計(jì)”的迫切要求。

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審核編輯 黃宇