导读：推动基于模型的系统工程（MBSE）发展的根本动力是成本驱动和发展驱动，促进MBSE实现的两个重要的实践方向是基于系统模型的新研发模式、智能知识管理与应用技术。
作者：司马珂，阮文华等
来源：科技导报
系统工程是从航空、航天等系统的开发过程中总结出来、用于指导复杂工程项目开展的方法论，是协调庞大团队完成复杂任务的技术和管理要素的综合，最新的国际标准将系统工程定义为“管控整个技术和管理活动的跨学科的方法，这些活动将一组客户的需求、期望和约束转化为一个解决方案，并在全寿命周期中对该方案进行支持”。在当前的系统工程方法中，系统工程活动的产出是一系列基于自然语言的文档，例如用户的需求、设计方案等，可称之为“基于文档的系统工程”（document-basedsystemengineering,DBSE）。随着系统变得日益庞大和复杂、使命任务日益艰巨、研制节奏日益加快，同时伴随信息技术的发展，“基于模型的系统工程”（model-basedsystemengineering，MBSE）方法逐渐发展起来，并被认为是一种新的发展趋势。但随着MBSE的实践不断深入，越来越多的问题也暴露了出来，这些问题包括：概念抽象难以理解、实施的投资回报比存疑、存量信息转换困难、缺少成熟方法和工具、缺少有经验的实施人员等。越来越多的实践证明，作为一门实践科学和方法论，MBSE要真正发挥作用，就必须能够找到具体的途径落地并指导实践。
本研究从分析MBSE的关键概念入手，力图寻找到转向“模型”的根本动力，并推导出实现MBSE转型的可行方向和途径。
“模型”的深入理解
系统的设计和开发的本质是将人们头脑中的构想转变为现实存在的过程，而在其转化为现实之前，必须依靠某种媒介作为思维和现实沟通的桥梁，将思维表达出来，并作为付诸行动的依据记录和保存下来，无论是文档、图表、算式、图纸或是形式，其角色都是这样一种媒介。“DBSE”与“MBSE”之间最显而易见的区别就是它们采用了不同的媒介：DBSE以文档为媒介，而MBSE使用模型作为媒介。因此，要理解和实践MBSE，首先必须对“模型”的概念进行深入的分析。
最常用的模型是数学模型，例如“鸡兔同笼”问题可表述为
如此，就利用二元一次方程组这种数学语言建立了这个问题的数学模型，其优势是显而易见的，这个模型以其简洁的形式、高度的准确性和抽象性为这个问题的理解和解决创造了先决条件。
根据数学模型在解决实际问题中扮演的角色，“模型”的概念可定义为：模型是出于特定目的，从特定视角对研究对象的抽象描述。
从这个概念定义中，可以得出模型的3个特性，凡是具有这3个特性的描述形式都可以称之为“模型”。
1）目的性。由于研究对象是复杂的，同时认识活动是有目的的，因此模型一定是从某个特定视角出发，为了达到特定目的而对问题某一方面（或部分）的描述。只有这样，才能将复杂问题简单化，实现认知降维，再通过多个视角模型的结合，才有可能对复杂问题给出清晰、全面的描述。这就像给立体的现实问题拍平面照，每张照片上只反映拍摄者关心的那个视角。
2）抽象性。模型是对研究对象的抽象描述。通过抽象，一方面可以忽略不重要的细节从而揭示问题的本质；另一方面，抽象将特殊的问题一般化，从而可以使用通用的方法解决同一类的问题，实现“举一反三”。这个特性就像给物体画速写，只刻画出最关键的画面线条。
3）直观性。模型的直观性是指它能够将问题以更容易观察和理解的形式表述出来的特性。无论是照片还是速写，人们一看到它就能想到它所描述的是什么，能够迅速获得形状、尺寸、颜色等信息，这就是直观性。
对于模型的理解，哲学家AlfredKorzybski的名言巧妙地反映了模型和研究对象之间的关系：“地图并非地域”（Themapisnottheterritory）。地图作为某个地域的模型，是以特定目的绘制的，对该地理区域抽象的、直观的表述形式，以上3个特性在这个例子中得到充分印证。
对复杂系统的认知升级
实际上，在现实生活中，人们无时无刻不在利用模型来解决遇到的现实问题。可以说，模型是思维世界和现实世界沟通的桥梁：我们总是通过建立模型理解现实问题的，也是通过模型把我们的想法变成现实的。我们可以将模型视为现实问题在认知空间中的一个“孪生兄弟”，当我们面对的问题是复杂的系统时，不可能依靠直觉完成系统的描述、认知和设计，而必须依靠模型完成对系统的认知。这个“孪生兄弟”是从以下2个方面帮我们认识复杂系统的。
1）模型为研究复杂系统提供了科学的认知方法。首先通过建立模型，对问题进行定义，抓住问题的根本和关键；其次，利用研究问题得到的新信息和新认识不断维护和更新模型，使其不断逼近问题的真实存在；最后，在面对类似问题或新问题时，通过模型的重用和链接，可以重构出新的模型。
2）模型为研究复杂系统拓展了新的认知维度。模型不仅描述问题本身，同时描述了问题的边界、环境和内在联系。如果将观察问题的每一个视角理解为认知的一个“维度”，那么模型就为我们拓展了一个新的认知维度——“联系维度”。这个维度让不同侧面的画面能够联系起来，才构成了整个问题的全貌。
因此，认识和解决复杂系统问题的过程实际上是一个降维-升维的过程，先把复杂的问题通过分解、简化和抽象形成“低维模型”，逐个解决后，再根据低维模型间的相互联系将这些低维模型重构成更贴近现实问题的“高维模型”。完成了这个过程，就对系统有了更深刻的认识，就完成了一次认知升级。在这个过程中，模型就是认知系统的工具和载体，而模型的质量（定义是否准确、简化是否合理、逻辑是否自洽、关键信息是否完备以及是否直观可理解）对这个认知升级过程的效果和效率有着直接的、决定性的影响。
所以，从DBSE转向MBSE，本质上是从以自然语言为载体的认知方式转向以模型为载体的认知方式。这里所说的模型，泛指符合前述3个特征的任意形式的模型，这些模型通常可以分为2大类：一类是从不同领域角度对具体存在物及其行为的描述，可称之为“专业模型”，例如结构设计领域的三维模型、自动控制领域的系统框图和Simulink模型、力学分析的有限元模型等；另一类则更