导读
本文从研发数字化转型的以下三个话题展开叙述：
话题一：仿真是核心！
仿真行业二十年来的发展，呈现了一个马鞍形。近两年，不少研发专家提出：“仿真是核心！”；同时，更多从业者在谈及“仿真是核心”时，纷纷表示赞同。仿真技术似乎迎来了又一个“春天”！
深入解析下，“仿真是核心”应该包含三个因素：
（一）当前所有与正向研发相关的活动，仿真都是核心。
因为正向研发所面临的风险是逆向设计的百倍以上。而当前对研发的要求，从需求、成本、时间上，都不能继续采用传统的以试验为核心的方式。虚拟设计、虚拟验证，在正向研发的背景下已成为必须。仿真之所以成为正向研发的核心，就在于将研发的风险，放在虚拟环境中暴露，并反向驱动虚拟的设计改进；仿真能大幅节省研发成本和时间，还允许研发人员更大胆地尝试不同设计方案。
（二）未来所有正向研发的数字化能力建设，仿真都是核心；尤其是数学仿真和大数据仿真。
数字工程，数字化交付，数字样机，数字孪生，系统工程数字化等等，仿真都是核心。这个观点，已被越来越多的研发人员认同。因为它们的本质都是数字化的模型和环境，二者的相互作用，就是作仿真计算；用仿真来替代实体的运作。仿真计算的精度和速度，则决定了上述数字化能力建设的价值和成败。
然而，国内的仿真技术从应用到开发，仍然明显落后于国外；需要数年、甚至数十年去追赶。我们在前后处理、静力学、动力学、计算流体力学、显式动力学、机构运动学、电磁学等方向上，近些年并没有获得快速的进步。唯独，数学仿真，或者称系统仿真、0-1维仿真、控制仿真、液压仿真、数值计算、功能模型仿真，近两年成为了热点。并且，数学仿真的精度已被证明不亚于其它学科；数学仿真的速度也相对快，对计算资源的依赖也相对低。
人工智能、机器学习、大数据技术当前已在各领域被广泛地成功应用。大数据仿真也成了仿真技术的另一个热点。仿真模型的降阶技术，基于大量试验、运维数据反推的代理模型，突然间成了从业者们的突破焦点。大数据仿真几乎成了中国在仿真技术上实现“弯道超车”的理想路径。
（三）谈仿真，必谈验证。
通过多年的尝试，仿真从业者已经纷纷意识到，没有验证的仿真是没有工程价值的。然而，仿真验证的技术门槛比仿真本身要高出许多。懂验证、会验证的从业者比例并不高。
有幸，国内以核能行业作为先驱，不少专家在仿真验证技术上已研究积累了二、三十年。但这些技术对使用者的要求相当高，推广难度也很大。技术的推广，需要有成熟的方法、工具和成功的实践。国家层面也对仿真验证技术的推广给予了积极的支持。近日，北京安怀信公司的多款通用仿真验证工具软件开发项目，已通过了国家相关部门的验收评审，并被要求大力推广，让更多人可以通过软件工具低门槛地应用成熟的仿真验证技术。
话题二：正向研发数字化的方法论，应该是MBSE还是系统工程数字化？
近十年，MBSE概念受到了很多人士的追捧。因为这个代表了“最先进”的正向研发的方法论，又符合“数字化”的特征。然而，近两年MBSE的热度突然降低了。原因之一，就是不少人在MBSE上投入多年、消耗了大量的资源之后，并没有得到实际回报；继续投入已难以获得支持；如何让此前的投入转化为价值，也看不到成功案例和可行方案。
理性思考下，MBSE的本质，仍然是系统工程；只是为了保证协同的一致性和效率，引入了全新、而又陌生的“模型”概念。而这些外来的“模型”概念，多少都存在地水土不服。学习成本、建模成本、应用成本大大超过了早先的预期。
系统工程数字化，则是近两年出现、更接地气的概念。主张的是：在国内几十年系统工程成功实践的基础上，直接作数字化的转化；将传统的TSE完整闭环，搬到数字化环境下，逐步演进。而不是像MBSE那样，颠覆原来已有的闭环，引入外来的模型规范，打散之后的重构面临重重困难。
在中国特色的系统工程数字化实践中，北京安怀信公司通过近十年的摸索和尝试，已成功为多个领域的十多家头部企业搭建了数字化的正向设计环境，打通了虚拟设计和虚拟验证的大V字形。早期成功实施的项目，都没有采用外来的“模型”概念，而是利用企业已有的经验、数据、流程和算法，构建与企业业务自然适配的数字化模型；同时，将这些异构化的模型通过元模型技术、在自主的数据中台中完成关联和管理；成功实现了系统工程数字化核心技术的自主可控。为中国特色的正向研发数字化提供了成功的方法论。
方法论，是对成功实践的事后总结。过去的方法论，不一定能保证未来的成功；得不到成功的方法论，没有意义。往往成功的实践，依赖的是组织的能力和人的精神力。所以，方法论应该是不断演进的；引入方法论，不如提升能力和树立决心。
话题三：研发数字化转型从哪里起步？
每个企业对数字化转型都有不同的理解；从哪里起步，也没有标准的答案。同时，数字化转型失败的案例，却随处可见。权威机构对失败案例作了分析，共同的结论是：导致失败的原因，并不是数字化技术。所以，研发的数字化转型，起步就不应该是引入最“先进”的数字化技术；而以下几个非“技术”的因素，则应当首先考虑：
（一）意识与意志
数字化转型，是思维的跳跃。我们可以大胆的想象，数字化转型将会让研发在最高效、最低成本、最低风险下开展。特斯拉、SPACE X、新能源汽车、移动支付、滴滴打车、视频直播、视频会议，等等。这些成功既是数字化转型的成功实践，也是想象力的变现。
研发的瓶颈在哪里，从业人员其实都明白。数字化技术高速发展的今天，我们应当意识到，打破这些瓶颈存在可能性。然后，再评判数字化技术的可行性：是否能大幅减少或避免样机试制与试验，在虚拟的环境中大胆且快速地尝试高水平的方案设计，再在虚拟的环境中快速完成多个迭代方案的验证，跨部门、跨学科、跨地域的协同与沟通在瞬间即可完成，历史积累的经验和知识能够轻易地复用......其实，在上述方向上国内已经有了不少的成功实践案例，证明了数字化技术打破这些瓶颈的可行性。
数字化转型一旦起步，就必然会面临诸多难以预料的坎坷与挑战。是否有坚定的意志，克服困难、面对挑战、寻找路径，不轻言放弃，这决定了数字化转型的最终成败。
（二）业务的价值提升
业务是企业的价值发动机。研发类企业数字化转型的目的，首先是要支持业务的价值提升。快速、高质量、低成本的产品研制能力，在数字化转型过程中得以提升是“本”；新的数字化技术的成功实践是“末”；不能舍本逐末。
每个研发企业都有不少急待解决的业务问题。理论，设计，材料，工艺，装配，安全，操作，试验，经费，时间，等等。其实都有机会在数字化转型中找到答案。所以，数字化转型在起步时，应该首先明确要解决的业务问题是什么。
（三）用户体验
所有数字化转型成功的企业，都提供了优异的用户体验。研发类企业数字化转型服务的用户之一就是研发人员。让研发人员更便捷地获取知识和资源，更快速地完成研制任务，更少地机械性重复，更有自信地挑战高水平的设计，有更安全舒适的工作环境......这些就应当是数字化转型要为用户带来的体验。
数字化技术的成功应用，需要良好的用户体验作为推动力。北京安怀信公司成功实施的研发数字化建设项目，均获得了用户的良好反馈：降低了研发人员工作负荷，提高了研发人员成果回报；让研发回归创造，让人回归生活。
