在智能制造领域，工业仿真为数字孪生与智慧工厂建设提供核心支撑；在绿色可持续发展领域，仿真技术助力优化能源配置与碳排放减排方案；在人工智能与虚拟现实领域，仿真则为算法训练、沉浸式体验搭建安全可靠的虚拟环境。通过仿真技术，产品研发、生产运维等环节的试错成本大幅降低，科研创新与产品迭代速度显著加快。

亚洲仿真联盟理事长张霖指出，建模仿真技术与人工智能的深度融合是行业发展的必然趋势，完善的数据治理体系是建模仿真技术健康发展的根本保障，而国际合作则是应对全球共性挑战的重要途径。

智能化为MBSE（基于模型的系统工程）注入新动能

在工业仿真领域，航空器、航天器、舰艇、空天系统等复杂工程，以及交通、能源领域重大装备的研发设计与应用维护，始终是行业关注的核心。以MBSE方法论为核心，借助计算机模型与仿真技术指导并优化系统设计，已成为复杂工程研发的首选方案。如今，人工智能正为MBSE的跨越式发展注入新动能。

针对复杂工程需求，将可靠性、安全性、测试性、维修性、保障性及环境适应性等与装备故障缺陷防控相关的使能技术深度耦合集成，形成系统化解决方案，即为可靠性系统工程——这一体系将可靠性紧密融入装备研发全流程，本质上可视为MBSE的重要实践形态。

王自力进一步指出，可靠性系统工程技术体系正朝着模型化、仿真化、智能化方向演进。从工具平台发展脉络来看，MBSE已历经工具化、综合化、一体化阶段，当前处于第四代模型化平台时期，未来将迈向以人工智能与数字孪生为核心驱动的第五代智能化平台。

例如，在MBSE体系中引入大模型底座与智能体，以敏捷智能生成式设计为目标，以方案智能生成与数字验证互动为技术主线，可实现三大集成：基于智能协同的需求集成、基于智能生成的研制集成、基于具身智能的运维集成——这将为复杂系统健康管理带来深远影响。

“数字化、智能化为MBSE跨越式发展提供了前所未有的机遇，助力可靠性系统工程实现更高质量、更可持续的发展。”王自力强调，与此同时，数智时代下复杂工程的体系化、无人化、智能化特征，对安全可靠性提出了新挑战，也拓展了应用场景边界，这些均是MBSE未来需攻克的关键课题。

人工智能推动高速列车全专业仿真融合

轨道交通装备是典型的复杂系统，仿真试验、模型试验、实车试验是其研制与运维不可或缺的技术手段，其中气动技术、人工智能技术等共性技术的应用尤为关键。

当前，时速450公里高速动车组、时速600公里磁悬浮列车、新能源动车已进入研发关键阶段，未来时速800公里、1000公里的高速交通工具研发也已提上日程。速度提升对气动设计、仿真优化平台验证，以及标准体系、规范指标的制定均带来多重挑战。

除速度突破外，智能化列车将成为未来轨道交通的里程碑式产品——其涵盖具备自感知、自识别、自决策、自学习能力的无人驾驶系统，以及无人驾驶网络化运行模式。这一趋势将推动以深度学习为代表的人工智能技术，在列车设计、监控运维、运营场景等领域实现体系化应用。

人工智能不仅与仿真过程深度融合，更在重塑仿真工具形态。在大工业领域，以数据资产构建新质生产力、以人工智能赋能仿真技术，正形成“智能仿真”新模式，驱动工业软件迭代升级；同时，工业装备的创新研制需求，也对软件提出“精益仿真、卓越效能、敏捷设计”的迫切要求。

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