十四五规划中，国家从数字化研发、数字化生产、数字化管理方面，对国有企业、科研院所的转型，提出了新的要求。安怀信基于对企业数字化研发超过十五年的实现，以及对数字化企业规划的深刻解读，从“决策智能科学”和“研制协同高效”两个方面阐述了现状并提出了安怀信的相应解决方案：

决策智能科学

当下国内企业的研发决策现状，仍然是以物理样机和试验验证为基础。设计方案与性能参数，试验工况与结果数据均为单次或小批量数据样本。与正向研发以虚拟设计、虚拟验证为核心的目标差距巨大。同时，基于大数据样本，结合机器学习、人工智能等技术的智能决策的实现，也面临着获得大量样本数据的成本过高的困境。

安怀信积累了多年与客户的合作经验，基于自主研发的SimV&Ver 仿真验证及性能虚拟样机管理工具包，提出了通过建立企业性能虚拟样机库的解决方案。

立足于V&V的方法和规范，从解决“仿真不真、仿真速度慢”两个核心问题着手，帮助企业将仿真验证提升到研发过程核心的地位。

▪ 数字化研发对仿真的要求有了质的提升

▪ 构建企业性能虚拟样机是实现虚拟验证的基础

随着产品的性能层级金字塔的建立，以及大量仿真模型的V&V验证的完成，企业能够快速、低成本地获得大量的精确仿真结果，从而构建决策智能科学所需的大量性能数据样本。

▪ SimV&Ver大数据工具包：秒级精确仿真成为可能

安怀信的SimV&Ver工具包内置大量的数学算法，支持客户通过试验数据反推得出仿真代理模型，从而将几小时甚至几个月的仿真过程压缩到分钟级别。进而快速构建虚拟的、完整的性能样本大数据，最终让用户在输入设计参数后，数秒内即可获得的性能预测数据输出。最终基于大样本性能数据的科学、智能决策将成为现实。

研制协同高效

过去十多年，随着产品复杂性日增，过程中包含的总体设计知识以及过程的管控变得越来越重要，但却缺乏一个合适的管控平台。同时大家也都意识到，即使研制各阶段模型的数字化问题解决之后，数据的传递、共享、迭代仍然被不同厂商的软件所构建的孤岛阻碍着。随着数字化研发的提出，研制协同高效的要求也更加迫切。

经过长达7年深入企业客户研制过程的数据研究，多个行业标杆项目的成功实施，安怀信提出了基于SPIDER平台构建总体设计验证管控平台的解决方案。

▪ SPIDER定义及定位

--定义

•SPIDER (System Parameter basedIntegrated DesignER) 是一个基于系统参数模型的、贯穿方案设计过程的系统工程设计验证协同平台，实现对需求、指标、总体方案、验证等模型的关联管理和技术状态的全面管控。

--定位

SPIDER面向系统总体和分系统总体设计人员，聚焦总体设计过程中以下问题：

•总体设计过程无数字化模型表达;

•方案设计过程无协同化环境，数据不透明难以实现全面管控;

•方案设计和验证工具分散且不统一，无法自动化实现。

▪ 基于系统参数模型的研发数据中心建立

通过构建数据中心的方案，将原来分散在不同软件、工具中的核心数据统一关联并管控起来，且可随着研发进程实时更新。从而解决了包括过程数据在内的核心数据被迫分散存储，且无法有效管控的问题。

▪ 研发全过程流程、数据、模型、知识协同管控

同时，通过数据中心与各个工具软件之间的接口，来实现总体参数与各个子系统、部件之间的数据协同与迭代，研制各阶段的数据版本统一与集中调用。

安怀信的Spider平台是完全自主的国产工业软件，同时安怀信也拥有国家保密资质，将平台的实施过程下沉到传统研发管理平台所管控不到的过程数据中，帮助企业梳理核心数据，并做到规范化，透明化，实时化。真正做到了节省研发工程师数据获取、解读、传递的时间消耗，真正帮助企业提升了研制效率。

SimV&Ver与Spider系统，是安怀信的两大核心产品线，历经十年的开发，以及数十家企业的持续验证，已经被证明，可有效帮助企业实现决策智能科学与研制协同高效的建设目标。

2020年后，安怀信获得了更多的行业及资本关注，更多的资金投入与客户关注，也将激励安怀信以更加成熟的产品与技术，更加深度的项目实施，有效地助力企业实现数字化升级。