数字赋能苍穹：2026航空航天产业演进之路
作为西门子数字化工业软件行业副总裁，Dale Tutt指出，在航空航天发展的长河中，阿波罗计划无疑是一座具有划时代意义的里程碑。这一计划不仅实现了人类首次登月，还孕育出诸如无线耳机、集成电路、电子邮件以及无绳工具等深刻影响现代生活的技术。
值得注意的是，阿波罗计划还催生了一个在航空航天领域持续产生深远影响的工程范式——系统工程。NASA 在开发登月火箭的过程中，首次大规模整合了高度复杂且相互依赖的系统，传统工程方法难以满足此类协同需求，系统工程应运而生，并迅速成为航空航天工程的核心方法论。
复杂性上升与数字化断层的挑战
系统工程通过结构化分解与跨系统协同管理，确保了如运载火箭等复杂系统的各子系统能够高效协同。然而，随着系统复杂度的增加，系统工程本身也面临更高的集成挑战。现实中，各工程领域间的协同往往不如预期紧密，许多问题直到跨域接口出现故障时才被识别。即便模型驱动系统工程（MBSE）逐步取代传统文档驱动方法，此类问题仍未完全消除。
这种集成不足易引发设计缺陷、项目延期，以及系统级风险的显著上升。随着新一代飞行器与航天器持续引入更先进的电子与软件系统，系统复杂度持续攀升，对系统工程方法提出了更高要求。
当前，系统工程正面临从“局部优化”向“全局协同”的关键转型。实现跨工程域的高效协同与互操作，需依赖系统性数字化投入。在中国，这一转型尤为紧迫。
SysML v2：跨域协同的工程语言
在推进系统工程全面协同的过程中，工具体系的构建至关重要。SysML v2 在这一背景下展现出显著的潜力。
相较于 SysML v1 强调模型严谨性但互操作性有限，SysML v2 提供了一种更加直观、灵活的建模方式。它允许企业采用多样化的建模方法，从而大幅简化数据交换流程。
借助统一的建模框架，SysML v2 使不同工程领域间的信息共享更加开放、一致，支持系统级架构的集成开发。它作为跨工程域的通用语言，在系统、软件、电子及机械工程之间建立数据与语义的一致性。
更为重要的是，SysML v2 降低了系统工程的实践门槛，支持多种建模思维模式的融合，使更多一线工程师能够参与系统级设计，推动系统工程能力“下沉”至研发基层。
人工智能：系统工程新范式的催化剂
在系统工程的变革过程中，人工智能（AI）正扮演日益关键的角色。随着 SysML v2 实现流程与工作流的标准化，航空航天企业具备了更强的条件，将 AI 融入其工程战略。
AI 技术的演进仍在持续。企业可从数据传输和模型转换等相对简单的任务起步，逐步拓展至模型生成与验证等复杂任务。SysML v2 提供了标准化的框架，为 AI 模型构建提供了可靠的基础，提升了其预测能力与可靠性。
将 AI 应用于重复性工程任务，可显著提升工程师的创造力与效率，加快产品开发周期，从而放大系统工程转型的整体价值。
全生命周期数字孪生：数字化转型的基石
成功的数字化转型离不开全生命周期数字孪生与开放生态系统的支撑，二者构成了连接各类工具的核心架构。
全生命周期数字孪生并非单一模型，而是覆盖产品从需求到运维的整个生命周期，并贯穿多个工程域的虚拟映射系统。其通过端到端的数据可追溯性，实现了设计、制造、验证、运行与运维阶段的无缝衔接。
此外，数字孪生具备良好的可集成性，可与开放数据环境及生态系统无缝对接。企业可通过构建此类生态系统，将 SysML v2、AI 与数字孪生平台深度融合，实现技术能力的协同增强与价值叠加。
数字化系统工程：驱动航空航天新发展格局
构建高度集成的系统工程体系虽非易事，但其路径已逐步清晰。SysML v2 作为跨域协同的语言基础，全生命周期数字孪生作为数字化底座，AI 作为效率与创新的加速器，三者结合并通过开放生态系统实现协同运作，其价值将成倍放大。
对于正处于高速发展阶段并经历深刻变革的中国航空航天产业，特别是在 eVTOL 等低空经济新兴领域，这不仅是一次技术升级，更是构建未来长期竞争力的关键路径。数字化系统工程，正成为支撑航空航天新增长极的重要引擎。