圭 圭1. 会议背景与核心价值
2026年第二届AI+MBSE与数智工程研讨会选择在杭州这座数字经济先行城市举办，背后有着深层次的产业考量。作为国内MBSE（基于模型的系统工程）领域规格最高的行业峰会之一，本次会议以"智联模型·预见未来"为主题，直指当前复杂装备研制行业的两大痛点：一是传统系统工程方法难以应对日益增长的产品复杂度，二是AI技术在工业场景落地缺乏有效方法论。
我曾参与过某航天器研发项目，亲眼见证过MBSE如何将原本需要3个月的接口协调工作压缩到2周完成。而随着大语言模型和知识图谱技术的发展，AI+MBSE的融合正在催生新一代工程范式——通过本体模型构建、需求自动生成、仿真结果智能分析等技术，实现从"人工建模"到"智能协同"的跨越。这正是本次研讨会最值得关注的产业变革信号。
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2. 核心议题深度解析
2.1 MBSE与数字化转型的融合实践
在航空发动机研发领域，MBSE已展现出惊人的价值。某型号发动机的研发过程中，通过SysML模型实现了：
- 需求追溯完整度从68%提升至99%
- 接口错误率下降82%
- 变更影响分析时间缩短90%
研讨会将重点分享这类行业最佳实践，特别是国产工业软件如何突破国外工具链的垄断。例如索为系统的SYSWARE平台已实现：
- 支持GB/T 19000标准的需求管理
- 兼容国产操作系统的基础环境
- 自主知识产权的模型转换引擎
2.2 大语言模型与工程本体的创新结合
最新研究表明，LLM（大语言模型）在以下MBSE环节具有突破性潜力：
- 需求工程：自动生成符合INCOSE标准的可验证需求
- 架构设计：基于历史数据推荐最优架构方案
- 验证确认：自动生成测试用例并评估覆盖度
某船舶设计院的案例显示，采用AI辅助的MBSE流程后：
- 需求文档编写效率提升300%
- 架构方案评审通过率提高40%
- 仿真迭代次数减少50%
3. 关键技术突破方向
3.1 多模态工程知识库构建
当前最前沿的技术路线是构建包含以下要素的企业级知识中枢：
- 结构化知识：需求库、故障模式库、标准件库
- 非结构化知识：技术报告、会议纪要、经验案例
- 动态知识：仿真数据、试验数据、运维数据
某军工集团通过知识图谱技术，实现了：
- 知识检索准确率92%（传统方法仅65%）
- 新员工培训周期缩短60%
- 典型问题解决速度提升75%
3.2 数字线程的智能闭环
数字线程（Digital Thread）的智能化是本次会议的另一大亮点。先进的实现方案包含：
- 基于OPC UA的实时数据采集
- 采用Apache Kafka的消息中间件
- 集成TensorFlow的异常检测模块
某智能工厂的实际应用表明，这种架构可以实现：
- 产品全生命周期数据贯通
- 质量问题追溯时间从周级降到小时级
- 预测性维护准确率达85%以上
4. 行业应用全景展望
4.1 航空航天领域的典型实践
在某型无人机研发中，AI+MBSE方案实现了：
- 需求变更影响分析自动化（原需5人日现仅需2小时）
- 基于历史数据的架构优化建议生成
- 自动检查模型符合DO-178C标准
4.2 智能装备制造的创新模式
某工程机械龙头企业通过引入：
- 基于MBSE的模块化设计平台
- AI驱动的参数化优化系统
- 数字孪生验证环境
使得新产品研发周期从18个月压缩到10个月，关键部件寿命预测误差小于5%。
5. 参会价值与准备建议
对于计划参会的专业人士，建议提前准备：
- 技术层面：
- 梳理本企业MBSE应用现状图
- 准备3-5个具体的技术痛点问题
- 了解国产工业软件生态现状
- 商务层面：
- 整理潜在合作伙伴清单
- 准备企业能力简介（1页PPT）
- 预约目标客户的交流时段
- 学习资料推荐：
- 《系统工程手册》（INCOSE版）
- 《AI+MBSE白皮书》（中国系统工程学会）
- 《SysML精粹》（中文第2版）
我曾参加首届会议时最大的收获不是技术本身，而是建立了跨行业的专家网络。通过会后的持续交流，我们团队成功将航天领域的MBSE经验移植到智能汽车开发中，节省了至少6个月的方法论探索时间。这种跨界融合的价值，正是此类高端技术会议最独特的魅力所在。