在智能制造領域，工業仿真為數字孿生與智慧工廠建設提供核心支撐；在綠色可持續發展領域，仿真技術助力優化能源配置與碳排放減排方案；在人工智能與虛擬現實領域，仿真則為算法訓練、沉浸式體驗搭建安全可靠的虛擬環境。通過仿真技術，產品研發、生產運維等環節的試錯成本大幅降低，科研創新與產品迭代速度顯著加快。

亞洲仿真聯盟理事長張霖指出，建模仿真技術與人工智能的深度融合是行業發展的必然趨勢，完善的數據治理體系是建模仿真技術健康發展的根本保障，而國際合作則是應對全球共性挑戰的重要途徑。

智能化為MBSE（基于模型的系統工程）注入新動能

在工業仿真領域，航空器、航天器、艦艇、空天系統等復雜工程，以及交通、能源領域重大裝備的研發設計與應用維護，始終是行業關注的核心。以MBSE方法論為核心，借助計算機模型與仿真技術指導并優化系統設計，已成為復雜工程研發的首選方案。如今，人工智能正為MBSE的跨越式發展注入新動能。

針對復雜工程需求，將可靠性、安全性、測試性、維修性、保障性及環境適應性等與裝備故障缺陷防控相關的使能技術深度耦合集成，形成系統化解決方案，即為可靠性系統工程——這一體系將可靠性緊密融入裝備研發全流程，本質上可視為MBSE的重要實踐形態。

王自力進一步指出，可靠性系統工程技術體系正朝著模型化、仿真化、智能化方向演進。從工具平臺發展脈絡來看，MBSE已歷經工具化、綜合化、一體化階段，當前處于第四代模型化平臺時期，未來將邁向以人工智能與數字孿生為核心驅動的第五代智能化平臺。

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計為目標，以方案智能生成與數字驗證互動為技術主線，可實現三大集成：基于智能協同的需求集成、基于智能生成的研制集成、基于具身智能的運維集成——這將為復雜系統健康管理帶來深遠影響。

“數字化、智能化為MBSE跨越式發展提供了前所未有的機遇，助力可靠性系統工程實現更高質量、更可持續的發展?！蓖踝粤娬{，與此同時，數智時代下復雜工程的體系化、無人化、智能化特征，對安全可靠性提出了新挑戰，也拓展了應用場景邊界，這些均是MBSE未來需攻克的關鍵課題。

人工智能推動高速列車全專業仿真融合

軌道交通裝備是典型的復雜系統，仿真試驗、模型試驗、實車試驗是其研制與運維不可或缺的技術手段，其中氣動技術、人工智能技術等共性技術的應用尤為關鍵。

當前，時速450公里高速動車組、時速600公里磁懸浮列車、新能源動車已進入研發關鍵階段，未來時速800公里、1000公里的高速交通工具研發也已提上日程。速度提升對氣動設計、仿真優化平臺驗證，以及標準體系、規范指標的制定均帶來多重挑戰。

除速度突破外，智能化列車將成為未來軌道交通的里程碑式產品——其涵蓋具備自感知、自識別、自決策、自學習能力的無人駕駛系統，以及無人駕駛網絡化運行模式。這一趨勢將推動以深度學習為代表的人工智能技術，在列車設計、監控運維、運營場景等領域實現體系化應用。

人工智能不僅與仿真過程深度融合，更在重塑仿真工具形態。在大工業領域，以數據資產構建新質生產力、以人工智能賦能仿真技術，正形成“智能仿真”新模式，驅動工業軟件迭代升級；同時，工業裝備的創新研制需求，也對軟件提出“精益仿真、卓越效能、敏捷設計”的迫切要求。

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審核編輯 黃宇