【導讀】系統工程源于NASA運載火箭的復雜系統集成需求，以結構化拆解與跨系統協同管理，成為航空航天產業的核心支撐。但隨著飛行器、航天器集成度提升及復雜電子與軟件系統的引入，其自身復雜度加劇，跨域集成不足、數字鴻溝等問題凸顯，即便MBSE也未能根治。在此背景下，系統工程需從“局部優化”轉向“整體協同”，而SysML v2、AI與綜合數字孿生三大技術，從協同語言、效率提升、數字底座維度提供了新路徑，為中國航空航天產業突破瓶頸、搶占低空經濟新賽道創造了機遇。
挑戰：復雜性加劇與數字鴻溝
系統工程通過對復雜系統進行結構化拆解和跨系統協同管理，確保火箭各子系統能夠高度一致地協同工作。然而，系統工程在降低產品復雜度的同時，其自身也逐漸變得復雜。在現實中，不同工程領域之間的集成程度往往低于企業的主觀認知，許多問題只有在跨域接口發生故障時才被暴露出來，即便從傳統的文檔驅動方法演進到模型驅動系統工程（MBSE），這一問題依然存在。
這種集成上的不足往往導致設計錯誤、項目延期以及系統風險的指數級放大。隨著新一代飛行器和航天器持續引入更復雜的電子系統與軟件系統，整體復雜度也隨之增加。
在此背景下，系統工程亟需從“局部優化”邁向“整體協同”，實現跨工程域的高度互操作與協同設計。這一轉型離不開系統性的數字化轉型投入，而這一需求在中國尤為迫切。
SysML v2：彌合工程鴻溝的關鍵工具
要實現系統工程的整體化，首先需要支撐新型協同流程的工具體系。SysML v2 正是在這一背景下展現出關鍵價值。
相較于注重模型的嚴謹性但互操作性有限的 SysML v1，SysML v2 是一種更直觀的建模方法。它使企業能夠靈活運用多種不同的建模方法論，從而極大地方便了數據的交換。
通過建立標準的框架，SysML v2 能使企業在不同工程域之間開放地共享信息，確保了數據的一致性，并促進了集成化系統架構的開發。
這使其能夠作為跨工程域的統一語言，在系統、軟件、電子與機械工程之間建立一致的數據與語義基礎。更重要的是，SysML v2 降低了系統工程的使用門檻。通過兼容多種建模思維，它使更多工程師能夠快速參與系統級設計，從而推動系統工程真正“下沉”到一線研發團隊，而非局限于少數專家。
人工智能（AI）：探索創新的新路徑
另一項能夠變革系統工程的關鍵技術是 AI。隨著 SysML v2 實現流程和工作流的標準化，航空航天企業將更有能力將 AI 引入其工程戰略。
AI 技術的復雜程度將不斷提高。企業可以從相對簡單的任務入手，如數據傳輸和模型轉換，逐步過渡到更復雜的任務，如模型生成和驗證。SysML v2 可以提供標準的框架和工作流作為 AI 模型的基底，從而提高 AI 的準確性和可靠性。
通過將這些重復性、繁瑣的任務交給 AI，工程師可以將更多時間投入到需要創新的任務上，從而加速產品上市時間，成倍地放大新系統工程戰略的影響力。
綜合數字孿生：數字化轉型的底座能力
任何成功的數字化轉型，都離不開全面數字孿生和開放生態系統的支持，它們是連接所有工具的基礎。
全面數字孿生并非單一模型，而是貫穿產品全生命周期、覆蓋多工程域的虛擬系統映射。它通過端到端的數據可追溯性，將需求、設計、制造、驗證、運行乃至運維階段有機連接起來。
此外，全面數字孿生可以輕松融入開放的數據環境和生態系統，與其他工具集成并協同工作。通過構建這樣的生態系統，企業可以將 SysML v2 和 AI 等工具與數字孿生鏈接起來，充分發揮它們各自的優勢，實現能力疊加和相互促進。
以數字化系統工程，支撐航空航天新增長極
構建真正整體化的系統工程體系并非一蹴而就，但路徑已經清晰。SysML v2 能夠提供跨域協同的語言基礎，全面數字孿生構建了全生命周期的數字底座，AI 則為工程效率與創新能力帶來大幅提升。當這些能力通過開放的數字生態有機連接，其價值將被成倍放大。對于正處在高速成長與深度變革中的中國航空航天產業，尤其是以 eVTOL 為代表的低空經濟新賽道而言，這不僅僅是技術升級，更是構建長期競爭力的關鍵路徑。
面對系統復雜度與跨域集成挑戰，SysML v2、AI與綜合數字孿生三大技術各展所長，經開放生態融合實現能力倍增，為系統工程向“整體協同”轉型提供支撐。對處于變革期的中國航空航天產業而言，以三者為核心推進數字化系統工程，是破解難題、搶占低空經濟新賽道、構建長期競爭力的關鍵。未來，數字化系統工程將成為產業新增長極的核心引擎。
