数字工程（4）：需求与挑战

目录

数字工程（1）：从何而来

数字工程（2）：1.0到5.0

数字工程（3）：思考与理解

数字工程（4）：需求与挑战

数字工程（5）：概念内涵

数字工程（6）：体系架构

数字工程（7）：技术体系

数字工程（8）：核电厂数字工程

数字工程（9）：航空发动机数字工程

数字工程（10）：卫星互联网数字工程

数字工程（11）：海洋系统与海洋装备数字工程

数字工程（12）：风洞数字工程

数字工程（13）：未来战场数字工程

数字工程（14）：城市数字工程

数字工程（15）：高档数控机床数字工程

数字工程（16）：能源数字工程

数字工程（17）：车辆数字工程

         

产品或系统在规划、研究、设计、验证、制造、试验、使用、维护、报废全生命周期各环节都需要各类数据的直接参与，产品或系统本身也在全生命周期中持续产生新的数据，这些数据中蕴涵着产品或系统的组成成分、结构特征、时变特征、功能、性能、当前状态、历史过程、服务对象、结果反馈等诸多有效信息，对于产品或系统设计、制造、运维等的智能化尤为重要。

因此，需攻克①海量多源数据实时汇聚与存储、②海量异构数据高效处理与深度融合、③基于融合数据的知识高质量挖掘、表示、存储和利用等挑战，实现产品或系统的全信息汇聚融合，为数字工程“数力”和“智力”的形成提供数据、信息和知识基础。

在数字空间中实现对物理对象深入分析、智能决策和能力提升的前提，是利用模型、数据等表现形式精准刻画产品或系统相关要素、过程、功能和业务。因此，需攻克①全要素模型精准构建、②全过程模型精准构建、③全功能模型精准构建、④全业务模型精准构建四个挑战，保证数字空间中的数字产品或系统完备可靠，并结合产品或系统全信息，为数字工程提供强大“数力”。

产品或系统的全生命周期包括设计、验证、制造、试验、使用、维护等多个环节，每个环节又涉及诸多串行和并行过程。为实现系统全过程多方高效交互与协作，亟需借力传感、通信、网络等先进技术，攻克①研制阶段的多学科领域、多方多人协同规划、研究、设计与验证，以及②使用阶段的全要素实时交互与高效协同两大挑战。

复杂产品或系统通常具有多种功能，且需要根据运行环境和业务需求的变化而进行适应性调度和配置以发挥出满足应用需求的性能，但由于产品或系统在实际运行过程中，其性能与全要素之间呈现出高度非线性关系，且动态环境下需考虑和决策的问题繁多、复杂，由人来完成产品或系统配置及相关决策，难以兼顾全局并及时响应。

因此，数字工程需有效组织算力，利用人工智能技术和相关先进算法，开发并运用“智力”，攻克①态势感知与认知、②动态智能决策、③决策方案分解与分布式协同控制等挑战，实现产品或系统的动态调度和智能决策，面向动态环境和需求变化力求寻得全局时效最优。

产品或系统功能的开发通常面向业务需求，而业务需求则会随外界环境、服务对象、业务发展阶段等的变化而变化，这就导致需要不断调整产品或系统的部分功能，甚至是不断开发新的功能来满足随时变化的业务需求，而这种需求变化的频率在信息爆炸、竞争激烈、全球化特征明显的信息时代被大幅放大，激化了开发周期、运营成本和性能等之间的矛盾。

因此，数字工程亟需通过攻克①产品或系统功能与硬件资源虚拟化、标准化、语义化、服务化封装，②服务动态重构与灵活配置，③软件功能跨平台、跨阶段、跨语言集成等挑战，实现全业务软件定义，解决业务需求变化响应速度慢、能力集成难的问题。

物理世界中的产品或系统在时域中不可逆，但在进行产品或系统的故障分析、问题回溯、迭代优化设计时，又迫切需要产品或系统再现历史状态；同时，物理产品或系统也无法以独立的时间流速快进，但在其进行设计验证、运行维护、调度控制时，却期望运行结果能够被预先知晓。为实现产品或系统全生命周期范围内的精准推演和回溯，助力产品或系统的研发、制造、运维等环节，亟需攻克①系统状态自由配置、②数据和模型的一致性联动仿真、③系统全生命周期各阶段融合贯通三个挑战。