仿真技术，作为连接虚拟世界与真实工业场景的关键桥梁，已成为理解复杂系统、推动工程实践的驱动核心。它不仅是基础科学深入探索的有力工具，更是孕育并壮大新型高效生产力的关键所在。此刻，仿真技术正以前所未有的深度和广度，重塑着科技创新的格局，成为全球工业提质升级不可或缺的引擎。

 不久前，一场聚焦“智能仿真与数据治理”的国际盛会——2025国际仿真大会，在浙江杭州成功举办。此次大会汇聚了来自世界各地的知名科学家和行业翘楚，围绕智能仿真与数据治理、仿真技术与人工智能的深度融合、多领域（如汽车、航空航天、智能制造、低空交通、生命科学等）的仿真技术应用、以及工业领域大型语言模型（LLM）与具身智能等前沿议题，展开了热烈而富有建设性的讨论。与会者们深入探讨了仿真技术如何与人工智能、大数据等先進技术实现深度融合，以及这些融合在不同行业中的落地应用与发展前景。

 在蓬勃发展的智能制造领域，工业仿真技术为其数字化和智慧化工厂建设提供了坚实的技术骨干。在追求绿色低碳发展的浪潮中，仿真技术则成为优化能源分配方案、设计减排策略的得力助手。而在人工智能和虚拟现实（VR）领域，仿真技术为高效的算法训练和逼真的沉浸式体验，构建了一个低风险、可控的虚拟试验场。通过仿真，产品从设计到量产，以及后期的运营维护等各个环节的潜在风险和试错成本被大幅降低，极大地加速了科研突破与产品迭代的速度。

 一位在亚洲仿真领域具有广泛影响力的组织（如“亚洲仿真联盟”）的领导者指出，将建模仿真技术与人工智能进行深度融合，是当前行业发展的必然方向。同时，建立一个完善的数据管理体系，对于保障建模仿真技术的健康、可靠发展至关重要。此外，面对全球性的共性挑战，国际间的紧密合作更是应对之道。

智能赋能，驱动系统工程迈向新高度

 在精密复杂的工程领域，如航空器、航天器、舰艇、以及复杂的空天系统，还有交通和能源领域的关键装备，其从研发设计到实际运营维护的整个生命周期，一直是行业关注的焦点。以“基于模型的系统工程”（MBSE）方法论为核心，利用计算机模型和仿真技术来指导和优化系统设计，已经成为处理这些复杂工程问题的首选策略。如今，人工智能技术的引入，正为MBSE的迅猛发展注入前所未有的强大动力。

 一位知名工程技术领域的权威学者（例如“中国工程院院士”、“中国仿真学会理事长”）强调，针对复杂工程项目，将一系列关键的使能技术——如确保产品的可靠性、安全性、易于测试、便于维修、高效保障以及适应各种环境的能力——进行深度耦合集成，形成一套系统化的解决方案，这便是“可靠性系统工程”。这种方法论将可靠性理念贯穿于装备研发的每一个环节，本质上是MBSE理念的一种重要实践形式。

 该学者进一步指出，可靠性系统工程的技术体系正逐步朝着模型化、仿真化、智能化方向演进。从工具平台的发展历程来看，MBSE已经从早期的“工具化”和“综合化”阶段，发展到“一体化”阶段，目前正处于第四代“模型化平台”时期。而未来，将迈向以人工智能和数字孪生为核心驱动的第五代“智能化平台”。

 例如，通过在MBSE体系中引入大型人工智能模型（LLM）作为“底座”并集成各类“智能体”，以实现“敏捷智能生成式设计”为目标。以“方案智能生成与数字验证的良性互动”为主线，可以实现三大层面的集成：基于智能协同的需求集成、基于智能生成的研究与开发集成、以及基于具身智能的生产与运维集成。这些集成将对复杂系统的健康管理产生深远而积极的影响。

 “数字化和智能化为MBSE提供了前所未有的发展机遇，有力地支撑了可靠性系统工程实现更高质量、更具可持续性的发展。”该学者强调。同时，在数字化与智能化时代背景下，复杂工程日益呈现出的体系化、无人化、智能化特征，也对安全可靠性提出了新的更高要求，并拓宽了相关的应用边界。这些，都将是MBSE在未来需要重点攻克和深化的关键课题。