在智能制造領域，工業(yè)仿真為數(shù)字孿生與智慧工廠建設提供核心支撐；在綠色可持續(xù)發(fā)展領域，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(huán)境。通過仿真技術(shù)，產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)運維等環(huán)節(jié)的試錯成本大幅降低，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，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，而國際合作則是應對全球共性挑戰(zhàn)的重要途徑。

智能化為MBSE（基于模型的系統(tǒng)工程）注入新動能

在工業(yè)仿真領域，航空器、航天器、艦艇、空天系統(tǒng)等復雜工程，以及交通、能源領域重大裝備的研發(fā)設計與應用維護，始終是行業(yè)關(guān)注的核心。以MBSE方法論為核心，借助計算機模型與仿真技術(shù)指導并優(yōu)化系統(tǒng)設計，已成為復雜工程研發(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(huán)境適應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的重要實踐形態(tài)。

王自力進一步指出，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。從工具平臺發(fā)展脈絡來看，MBSE已歷經(jīng)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(shù)字孿生為核心驅(qū)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(shù)字驗證互動為技術(shù)主線，可實現(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、基于具身智能的運維集成——這將為復雜系統(tǒng)健康管理帶來深遠影響。

“數(shù)字化、智能化為MBSE跨越式發(fā)展提供了前所未有的機遇，助力可靠性系統(tǒng)工程實現(xiàn)更高質(zhì)量、更可持續(xù)的發(fā)展。”王自力強調(diào)，與此同時，數(shù)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(zhàn)，也拓展了應用場景邊界，這些均是MBSE未來需攻克的關(guān)鍵課題。

人工智能推動高速列車全專業(yè)仿真融合

軌道交通裝備是典型的復雜系統(tǒng)，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(shù)手段，其中氣動技術(shù)、人工智能技術(shù)等共性技術(shù)的應用尤為關(guān)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(fā)關(guān)鍵階段，未來時速800公里、1000公里的高速交通工具研發(fā)也已提上日程。速度提升對氣動設計、仿真優(yōu)化平臺驗證，以及標準體系、規(guī)范指標的制定均帶來多重挑戰(zhàn)。

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(chǎn)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(tǒng)，以及無人駕駛網(wǎng)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(shù)，在列車設計、監(jiān)控運維、運營場景等領域?qū)崿F(xiàn)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(tài)。在大工業(yè)領域，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)動工業(yè)軟件迭代升級；同時，工業(yè)裝備的創(chuàng)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