數字工程

數字工程是一種面向產品或系統在設計、製造、運維等階段的需求，從物理世界出發，通過充分運用新一代信息技術、數位技術、人工智慧技術等，開發並利用“數力”和“智力”，逐步構建和完善數字世界，進而實現並提升體系化解決問題和滿足需求“能力”的工程範式。

基本介紹

• 中文名：數字工程
• 外文名：Digital Engineering 

數字工程成熟度

為更好的理解數字工程、發展數字工程、發揮數字工程效用，通過對現有數智化實踐和未來發展趨勢進行分析，從物理空間出發，提出了基於“信息空間”提速增效、基於“數字空間”仿真分析、基於“數實空間”虛實互動、基於“數智空間”智慧型決策、基於“數智生態”體系最佳化的數字工程五級成熟度模型。

數字工程成熟度模型

數字工程1.0：基於信息空間提速增效

計算機的誕生標誌著信息空間的出現，能夠將原先必須在物理世界中依賴紙質化作業方式完成的任務的部分信息錄入計算機，進而依靠計算機算力和存儲能力，實現數據的高效計算處理和各類信息的快速安全存儲，減輕相關人員的工作壓力。隨著計算機基本套用功能的實現和信息化技術的套用，寫文檔、制表格、算數據、畫圖紙、錄信息、歸檔案等工程活動開始從物理空間大規模轉移至信息空間，使工程技術不僅能夠在物理域中發揮作用，還能利用信息域中的計算、存儲、分析等信息化優勢，為相關人員提供便利，並大幅提高工程建設，特別是設計與驗證階段的效率。

數字工程2.0：基於數字空間仿真分析

隨著計算機硬體性能的提升，以及各類建模仿真軟體的出現，深化和拓展了數字工程在信息域和過程域的作用範圍。①二維建模軟體的誕生，使產品或系統生命周期部分階段內的過程和單一學科領域的局部特性能夠基於降維解耦的思想進行數位化描述，標誌著產品或系統部分要素及過程開始向數字空間進行投影和映射。②三維建模軟體和多領域建模軟體的誕生，不僅實現了模型升維，豐富了模型所蘊含的信息，提高了研究、設計、驗證等過程的可視化水平，提升了模型可信度和保真度，還為產品、系統及其組件多領域統一建模、多物理耦合仿真和數位化交付奠定了基礎。③仿真技術及相關分析軟體的出現，使產品或系統具備了基於數模聯動在過程域中回溯分析和推演預測的能力，幫助人類深入認知和分析複雜產品及系統的局部特性，進而大幅提高產品及系統研究、組織和管理的質量。

數字工程3.0：基於數實空間虛實互動

感測、通信、物聯網等技術的出現及套用為數字工程發展帶來了新的契機。數據的高效採集、傳輸和管理，打通了模型更新和要素管控的數據通道，有效提升了模型和數據的時效性。在此基礎上，結合虛擬現實和增強現實等互動技術，擴展了系統要素間互聯的方式及規模，使產品或系統的遠程線上管控和高效協同作業成為可能，同時也促進了數字工程物理域、信息域、過程域的三域融合。隨著信息物理系統和數字孿生理論的發展，產品或系統的物理部分、虛擬模型、數據和功能服務等多維度通過連線互動進行整合統一，加速了信息物理融合進程，使產品或系統在研製、運維、最佳化等過程中相關決策和功能的整體性、全局性、時效性躍升，並大幅提升相關人員在產品或系統的研發、製造、測試、使用等過程中的參與體驗。

數字工程4.0：基於數智空間智慧型決策

大數據、知識工程、人工智慧等智慧型化技術的迅速發展，ChatGPT的橫空出世，以及硬體算力的飛速提升，為數據處理、知識挖掘、智慧型決策等增值服務奠定了基礎。通過從一致性時效數據中挖掘、表示和積累相關知識，固化歷史經驗，拓展數字工程知識域，逐步在系統某發展階段內形成具有感知、認知、預知、決策和最佳化能力的數智空間，使產品或系統能夠面向動態環境和頻繁多變的業務需求，實現智慧型決策或決策輔助，並藉助可配置、可重構、可擴展的功能組件實現產品或系統的自適應、自組織和自最佳化，從而提升複雜產品或系統的適應性、靈活性、自主性和智慧型性。知識域的開拓為產品或系統啟智，數字工程的意義從此不再局限於為相關人員提供便利、提高效率、最佳化體驗和保證工作效果，而是為機智輔人、人機共智和智慧型自治開闢了道路。

數字工程5.0：基於數智生態體系最佳化

數字孿生、人工智慧、元宇宙等數智化技術的成熟，數字工程知識域的進一步完善，以及全生命周期各階段的一體化融合，使數字工程可面向不同套用需求和物理對象，建立功能豐富、性能優良、運維智慧型、回響快速的複雜巨系統，進而形成數字經濟、數字政府、數字城市乃至數字地球、數字宇宙等不同規模和功能的數智生態。

體系架構

數字工程體系架構由“物理執行緒、模型執行緒、數據執行緒、服務執行緒”四個執行緒和“智慧型中樞”組成，詳見數字工程體系架構圖——“數智眼”。

“數智眼”——數字工程體系架構圖

（1）物理執行緒（Physical thread）指物理產品或系統的全生命周期，包括需求分析、設計驗證、生產製造、測試交付、部署配置和運維管控等階段和環節。在這一系列物理過程中，總體套用需求被逐步分解降維，以此為依據，基於分散式合作模式並行開展各類產品或系統組件從無到有的研製過程。同時，對相關人員、環境、在用產品、在用系統等現有複雜產品或系統組件進行適應性改造和調整。根據系統建設方案依次部署和配置上述系統組件，實現其耦合關聯和體系協同，並通過在全生命周期尺度下有效管控各組件性能，以及實現各組件的智慧型運維，使系統內各組件充分發揮各自功能的固有性能，進而使複雜產品或系統持續提供符合預期、滿足套用需求的功能服務。

（2）模型執行緒（Model thread）指物理產品或系統全生命周期中的各類相關模型，包括需求模型、設計模型、實作模型、產品或系統模型、性能模型、控制模型、演化模型等。模型的形式包括但不限於三維可視化模型、數學公式、網路關係模型、流程圖模型、多元組模型。這些模型隨著物理產品或系統全生命周期進程的推進，面向當前階段的具體任務和細分需求，基於現有模型資源進行重構配置、遷移復用或利用相應的建模軟體從零構建獲得，並根據模型的使用與驗證過程，以及物理產品或系統的運行過程，不斷更新最佳化並拓展新的內容，為當前階段的物理過程提供分析輔助和指導，為下一階段的各類模型提供基礎。從整體來看，模型執行緒與物理世界中的產品或系統形成虛實鏡像關係，但從時域微觀尺度來看，物理執行緒與模型執行緒呈現為互為補充和交錯遞進關係，一部分模型基於現有物理部分進行數位化描述，進而用於可視化、分析、試驗和最佳化，而另一部分則先於物理部分實現，用於探索實踐並指導物理執行緒推進，進而確保所得物理產品或系統能夠滿足套用需求。

（3）數據執行緒（Data thread）指物理產品或系統全生命周期中的各種虛實數據，包括需求數據、設計數據、驗證數據、工藝數據、生產數據、性能數據、測試數據、管控數據、配置數據、運維數據等，以及由上述數據挖掘得到的數據特徵與相關知識。數據的形式包括但不限於數值、文本、圖像、視頻、音頻。數據執行緒貫通數字工程的物理世界與數字世界，貫穿產品或系統的全生命周期，承載著從需求的提出到滿足整個過程中的全部信息，其數據隨著產品或系統全生命周期進程的推進不斷積累和豐富。物理世界中產生的數據主要用於模型的構建、校驗和運行，以及對物理產品或系統的管理和控制；數字世界中產生的數據主要用於方案和過程的分析、決策和最佳化。此外，數據執行緒還是物理產品或系統、模型和服務互動的橋樑，以及產品或系統智慧型化的基礎，對於實現虛實一致性、功能智慧型性和服務時效性有重要意義。

（4）服務執行緒（Service thread）指物理產品或系統全生命周期中依託各類軟體和程式代碼、外掛程式等實現的各種功能和服務，包括感知通信服務、數化服務、仿真分析服務、智慧型決策服務、最佳化服務、安全管控服務等。服務的形式包括但不限於平台、軟體、API、工具包、外掛程式、功能塊、功能函式和具有一定服務能力的物理與虛擬對象。感知通信服務指基於各種硬體資源實現的狀態感知、信息獲取、數據錄入、數據傳輸等功能服務，用於支持物理產品或系統與環境、人、模型等之間的數據互動過程；數化服務指基於物理世界構建數字世界的相關服務，包括產品、系統、過程、業務、功能、環境等全要素模型的構建與校驗；仿真分析服務包括回溯分析、預測分析、多場耦合分析等服務，基於數模聯動，在數字世界中實現對物理產品或系統的結構、功能、運行過程以及相關現象和問題的深入分析；智慧型決策與最佳化服務包括知識挖掘、自主學習、實時決策、自適應、自最佳化等服務，為產品或系統的智慧型自治和持續最佳化進化提供基礎；安全管控服務包括物理產品或系統的安全生產、安全部署、安全使用和安全控制等服務，用於實現產品或系統研製、交付、部署、使用和維護等物理過程，使產品或系統的能力和價值得到充分發揮和利用。

（5）智慧型中樞（Intelligence center）由算力、算法、存儲、網路等要素組成，是開發人工智慧、賦能產品或系統智慧型升級、促進四大執行緒互動融合，以及實現人機互動與體系協同的重要支撐。其中，算力是實現大規模數據處理和高性能計算的關鍵要素，可以有效支持人工智慧的實現，使得數字工程能夠更好地解決數據密集型套用問題。以人工智慧為代表的各種算法用於指導算力對大數據進行高效處理和特徵精準提取，同時也是基於大數據挖掘知識和提升產品或系統智慧型的基礎。算力和算法為智慧型中樞提供數據處理能力，而存儲則是為智慧型中樞提供大量數據、信息和知識的歸類存儲與快速吞吐能力，用於實現數據存儲、信息匯聚和知識積累。網路是數字工程實現要素耦合關聯、虛實互動融合、人機互動協同、遠程精準管控和時效智慧型服務的重要支撐，網路能夠通過連線物理產品、系統、模型、軟體等的數據接口，保障數據、信息、知識、智慧的獲取、傳遞與共享，並利用集中的智慧分散式管控各要素，解決其在各階段過程中的相關問題。網路、存儲、算力、算法相輔相成，共同支撐人工智慧的實現與套用，共同構成數字工程的智慧型中樞，為數字工程提供強大“智力”。

關鍵技術

數字工程的實現需要綜合運用多種先進技術，主要包括：①感控協同技術、②數據融合技術、③建模仿真技術、④通信互動技術、⑤軟體服務技術、⑥系統工程技術、⑦人工智慧技術、⑧基礎支撐技術。詳見數字工程技術體系圖。

數字工程技術體系圖

套用展望

數字工程能夠為解決航空發動機、風洞、數控工具機、汽車、衛星、輪船等海陸空天複雜產品研製全過程中的相關難題提供有力支撐，為滿足城市、醫療、能源、戰場、海洋等複雜系統工程建設需求提供有效途徑，是促進產業數位化轉型和智慧型化升級的重要理論方法。同時，數字工程能夠為複雜產品和系統全生命周期科學組織、智慧型管控和體系最佳化，以及為數字中國建設與數字經濟發展提供參考，具有廣泛套用於各行業領域的潛力。