数字化引擎驱动航空航天新纪元：2026产业前瞻
西门子数字化工业软件行业副总裁 Dale Tutt在近期行业研讨会上指出，人类航空航天发展史中，阿波罗计划不仅实现了登月壮举，更在无形中推动了多项现代技术的发展，包括无线耳机、集成电路、电子邮件和无绳工具等。这些创新早已深深嵌入我们的日常生活。
更为深远的是，阿波罗计划催生了系统工程（Systems Engineering）这一跨学科工程方法。NASA 在当时首次将复杂而高度集成的系统应用于火箭建造中，传统工程手段难以满足这种复杂度，促使系统工程成为解决多系统协同问题的关键方法。随后，该方法迅速扩展至整个航空航天领域，持续推动新一代飞行器和航天器的创新。
挑战：复杂性加剧与数字鸿沟
系统工程通过结构化分解和跨系统协同管理，确保各子系统高效协同。然而，随着系统复杂度的提升，系统工程本身也面临前所未有的挑战。实际工程中，各领域之间的集成程度往往低于预期，许多问题直至跨域接口失效才被发现。
即便在模型驱动系统工程（MBSE）逐渐取代传统文档驱动方法的背景下，跨域协同仍存瓶颈。这种集成不足不仅增加设计误差和项目延误的风险，也使系统潜在问题呈指数级放大。面对新一代飞行器与航天器对电子与软件系统日益复杂的需求，系统工程亟需从“局部优化”迈向“整体协同”。
实现这一转型离不开系统性数字化投资，尤其是在中国，随着航空航天产业的高速发展，对整体化、协同化工程方法的需求愈发迫切。
SysML v2：跨工程域协同的新标准
要实现系统工程的全面协同，首先需要具备支撑跨域流程的工具体系。SysML v2 正在成为这一转型的重要推动力。
相较于强调模型严谨性但互操作性受限的 SysML v1，SysML v2 引入了更直观、灵活的建模方法，支持多种建模方法论的融合，从而大幅提升数据交换的效率和灵活性。
通过标准化框架，SysML v2 有助于建立跨工程域的信息共享机制，保障数据一致性，并支持多领域系统架构的集成开发。它正逐步成为系统、软件、电子和机械工程之间的统一语言，为跨学科协同提供语义一致的数据基础。
此外，SysML v2 还有效降低了系统工程的使用门槛。多种建模方法的兼容性，使得更多一线工程师能够参与系统设计流程，推动系统工程从专家专属向团队协作转变。
人工智能：系统工程的新动力
AI 正在成为系统工程领域另一项变革性技术。SysML v2 提供的标准化流程和工作流，为 AI 在航空航天工程中的应用奠定了基础。
企业可以从 AI 在数据处理、模型转换等基础任务中的应用起步，逐步扩展至模型生成与验证等高阶任务。SysML v2 作为统一数据框架，有助于提升 AI 模型的准确性与稳定性。
通过将 AI 应用于重复性、低附加值的工程任务，工程师能够将更多精力投入到创新性工作中，从而加快产品开发周期，显著提升系统工程战略的整体价值。
数字孪生：构建数字化转型的核心基础
在数字化转型的背景下，全面数字孪生与开放生态系统已成为连接各类工具和流程的重要桥梁。
不同于单一模型，全面数字孪生涵盖产品全生命周期，融合多个工程域，实现从需求、设计、制造到运行与运维的全链条数据追溯。这种端到端的数字化映射为多系统协同提供了坚实支撑。
更重要的是，数字孪生可以无缝嵌入开放数据环境，与其他工具形成协同效应。通过将 SysML v2 与 AI 技术集成到数字孪生系统中，企业可以充分发挥各项技术的协同优势，实现能力叠加与效率提升。
系统工程数字化，开启航空航天新增长
系统工程的全面整合并非一朝一夕之事，但其路径已经明确。SysML v2 为跨工程域协作提供了语言基础，数字孪生构建了贯穿全生命周期的数字底座，而 AI 则显著提升了工程效率与创新能力。
当这些技术通过开放的数字生态实现有机连接，其价值将被指数级放大。在中国航空航天产业高速发展的当下，特别是在 eVTOL 为代表的低空经济新兴领域，系统工程的数字化转型不仅是技术进步的体现，更是构建长期核心竞争力的关键路径。