本文是一篇职称论文，本文①结合产品研制使用与系统建设运行等全生命周期组织管控过程的信息化、数字化、网络化、智能化、体系化发展趋势，依据数字工程在物理域、信息域、过程域、知识域四域中的作用范围，四域开发利用与融合程度，以及数字工程能够赋予产品或系统不同程度的各种能力，提出了数字工程五级成熟度模型；
1 数字工程：从1.0到5.0
1.1 数字工程：五级成熟度模型
通过总结分析当前各产业领域数字化转型相关研究与应用实践，结合信息化、数字化、网络化、智能化、体系化发展趋势[3]，依据数字工程在物理域、信息域、过程域、知识域四域中的作用范围，四域开发利用与融合程度，以及数字工程能够赋予产品或系统不同程度的各种能力，提出数字工程五级成熟度模型：基于信息空间提速增效（数字工程1.0），基于数字空间仿真分析（数字工程2.0），基于数实空间虚实交互（数字工程3.0），基于数智空间智能决策（数字工程4.0），基于数智生态体系优化（数字工程5.0），如图1所示。
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1.2 数字工程1.0：基于信息空间提速增效
计算机的诞生标志着信息空间的出现，能够将原先必须在物理世界中依赖纸质化作业方式完成的任务的部分信息录入计算机，进而依靠计算机算力和存储能力，实现海量数据的高效计算处理和各类信息的快速安全存储，减轻相关人员的工作压力。随着计算机基本应用功能的实现和信息化技术的应用，写文档、制表格、算数据、画图纸、录信息、归档案等工程活动开始从物理空间大规模转移至信息空间，使工程技术不仅能够在物理域中发挥作用，还能利用信息域中的计算、存储、分析等信息化优势，为相关人员提供便利，并大幅提高工程建设，特别是设计与验证阶段的效率。
以飞机研制过程为例，信息空间的产生对于提升飞机设计阶段的工程实践效率具有重要意义。研发人员基于历史经验知识分解飞机的研发需求，设计飞机的整体结构和功能。在此过程中，可以利用计算机辅助计算飞机的结构、性能、使用寿命、可靠性等的重要参数，并信息化存储相应的设计文档数据，有效提升飞机的设计效率，缩短飞机研制周期。
然而，由于早期高性能计算、存储、软件等相关技术的不成熟，信息化的文档、数据、图纸等仅能在一定程度上为人类的工程建设过程提供便利性支持，数字工程1.0并不能在信息空间中复刻物理世界中的要素特征、要素功能和相关过程，因此无法从本质上帮助人类分析复杂产品或系统的局部特性与基于复杂耦合关系的全局特征，进而赋能工程实践过程，实现产品或系统增值增质和体系优化。
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1.3 数字工程2.0：基于数字空间仿真分析
随着计算机硬件性能的提升，以及各类建模仿真软件的出现，深化和拓展了数字工程在信息域和过程域的作用范围。①二维建模软件的诞生，使产品或系统生命周期部分阶段内的过程和单一学科领域的局部特性能够基于降维解耦的思想进行数字化描述，标志着产品或系统部分要素及过程开始向数字空间进行投影和映射[4]。②三维建模软件和多领域建模软件的诞生，不仅实现了模型升维，丰富了模型所蕴含的信息，提高了研究、设计、验证等过程的可视化水平，提升了模型可信度和保真度，还为产品、系统及其组件多领域统一建模、多物理耦合仿真和数字化交付奠定了基础[5]。③仿真技术及相关分析软件的出现，使产品或系统具备了基于数模联动在过程域中回溯分析和推演预测的能力，帮助人类深入认知和分析复杂产品及系统的局部特性，进而大幅提高产品及系统研究、组织和管理的质量。
仍以飞机复杂产品为例，利用AutoCAD、3dMAX、Simulink、ANSYS、EDA等建模仿真软件构建飞机的数字空间，并在其中对飞机的几何结构、材料强度、电磁热力多场和控制等多方面进行建模仿真分析，再利用NASTRAN、CATIA、Advanced Aircraft Analysis等飞机设计与分析专用软件进行优化管理，利用Matlab、SQL等软件进行辅助支持，为高性能、高可靠的飞机研制过程提供多场耦合分析、多模态仿真、性能预测、问题追溯等多种数字化手段[6]，开创软硬一体化、设计验证一体化、多学科协同化、细节过程可视化的设计验证新模式，相较数字工程1.0，进一步提高设计验证的效率和质量，提升相关人员的工作体验，并为更基础、更细节、更复杂、更隐蔽的系统性问题分析和优化过程提供支持。
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2 数字工程：思考与理解
为持续、健康、快速的发展数字工程，提升数字工程成熟度等级，最终达到理想的数字工程5.0，基于中国近20年数字化探索实践，针对各产业数字化转型现状，结合数字工程未来数字化、网络化、智能化、体系化发展趋势，从能力、性能、技术和发展过程等角度，提出对数字工程的思考与理解，以期为数字工程的高质量可持续发展提供参考。
（1）数字工程不是简单的物理对象数字化，而是全要素、全过程、全功能、全业务数字化，进而不断形成“数力”。对物理实体进行数字化建模是在数字空间中实现对其研究和分析的基础，数字样机、建模仿真、基于模型的系统工程[17]等相关研究普遍聚焦于物理对象的数字化模型构建与使用，期望借助数字化模型实现对物理对象的仿真和可视化。然而，物理对象仅仅是事物运行的主体，与其紧密关联的业务需求、功能性能、方法流程、运行过程、发展规律、经验知识、外界环境等对于提升能力和实现目标也同样重要。
（2）数字工程不仅关注数字空间，还关注实际物理空间，更关注数实空间交互融合。在数字空间中对物理实体进行建模仿真并将其运行过程可视化呈现，能够在一定程度上帮助研究者更好的认识和理解事物发展的规律，帮助工程师以更低的成本、更短的周期、更安全的过程得到更好的实践效果，但仅关注数字空间还远远不够。数字工程强调从物理世界的实际需求和问题出发，到数字世界中深入分析、开发功能、寻求突破，最终返回物理世界赋能物理对象。在此过程中，为保证模型、数据和功能服务的时效性，需要物理空间和数字空间进行实时交互与深度融合[9]。
（3）数字工程不仅需要“数力”和虚实融合，更需“智力”。尽管基于“数力”和物理空间与数字空间的交互与融合能够产生巨大的增值效应，例如实现硬件在环测试、远程管控、可视化运维、时效决策等重要功能，但这些都只是对模型和数据的直接应用，并未发掘出其全部价值。数字工程需要利用计算机技术、大数据技术、人工智能技术等迅速发展所带来的强大算力和先进算法，基于模型、数据和人的经验，挖掘知识、表示知识、存储知识和利用知识[18]，进而赋予物理产品或系统以智慧，实现物理产品或系统的自适应、自学习、自优化和自进化[19]。
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3 数字工程：需求与挑战
为实现 “数力”与“智力”的开发和利用，进而实现并提升“控全局、破孤岛、聚能力、跨时空、强智能、深协同”数字工程六大能力，数字工程面临以下需求和挑战。
（1）全信息汇聚融合。产品或系统在规划、研究、设计、验证、制造、试验、使用、维护、报废全生命周期各环节都需要各类数据的直接参与，产品或系统本身也在全生命周期中持续产生新的数据，这些数据中蕴涵着产品或系统的组成成分、结构特征、时变特征、功能、性能、当前状态、历史过程、服务对象、结果反馈等诸多有效信息，对于产品或系统设计、制造、运维等的智能化尤为重要。以飞机为例，其飞行过程产生的数据蕴含的引擎功率变化、机械磨损程度、燃油利用率等信息，对于飞机发动机优化设计和维护智能决策等具有重要参考意义。因此，需攻克①海量多源数据实时汇聚与存储、②海量异构数据高效处理与深度融合、③基于融合数据的知识高质量挖掘、表示、存储和利用等挑战，实现产品或系统的全信息汇聚融合，为数字工程“数力”和“智力”的形成提供数据、信息和知识基础。
（2）全要素、全过程、全功能、全业务精准刻画。在数字空间中实现对物理对象深入分析、智能决策和能力提升的前提，是利用模型、数据等表现形式精准刻画产品或系统相关要素、过程、功能和业务[24]。以飞机飞行决策为例，为实现对飞机飞行过程的智能决策，需根据精准的机体模型、飞机能力模型、飞行任务模型、燃油损耗模型等，以及精准的飞行速度、飞行高度、空气压强、燃油剩余量等数据，进行仿真分析和决策优化。因此，需攻克①全要素模型精准构建、②全过程模型精准构建、③全功能模型精准构建、④全业务模型精准构建四个挑战，保证数字空间中的数字产品或系统完备可靠，并结合产品或系统全信息，为数字工程提供强大“数力”。
（3）全过程交互协作。产品或系统的全生命周期包括设计、验证、制造、试验、使用、维护等多个环节，每个环节又涉及诸多串行和并行过程。以飞机为例，其在研制阶段通常会涉及整体功能设计、细分功能模块设计、多学科交叉设计、零部件试制、整机试制、整机调试、试飞取证等一系列相互耦合的过程，每个过程都由不同数量的工作人员、不同类型和数量的生产装备以及不同形式的软件和平台共同完成。为实现系统全过程多方高效交互与协作，亟需借力传感、通信、网络等先进技术，攻克①研制阶段的多学科领域、多方多人协同规划、研究、设计与验证，以及②使用阶段的全要素实时交互与高效协同两大挑战[25-26]。
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4 数字工程：内涵与技术体系
4.1 数字工程：概念内涵
数字工程是一种面向产品或系统在设计、制造、运维等阶段的需求，从物理世界出发，通过利用新一代信息技术、数字技术、人工智能技术等开发利用“数力”和“智力”，逐步构建和完善数字世界，进而实现并提升体系化解决问题和满足需求“能力”的工程范式，如图2所示。
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数字工程的目标是通过充分利用“控全局、破孤岛、聚能力、跨时空、强智能、深协同”六大“能力”，从全生命周期、体系、智能、时效等角度，综合考虑与满足需求相关的全要素、全过程、全功能和全业务，科学组织和管理各种可支配资源，统筹产品或系统全生命周期，实现所需产品研制和所需系统建设，并在其全生命周期内有效管控产品或系统的性能，使其在运行使用时能够发挥预期性能，从而满足应用需求。
由于实现上述目标过程的时间跨度大且各阶段所需功能不同，涉及要素种类多且协作关系和耦合关系复杂，不同要素间存在时空距离，不同时段、不同要素、不同业务所产生的数据和信息具有局限性，且应用需求和运行环境具有动态性和不确定性，仅凭物理手段难以实现上述目标。因此，数字工程需基于模型、数据等构建“数力”，基于算力、算法、网络、存储等开发“智力”，充分利用“数力”和“智力”，实现并提升体系化解决问题和满足需求的六大“能力”，从而赋能复杂产品或复杂巨系统，使其能够面向动态多变环境与需求及时提供所需优质服务。具体的，①通过信息录入、数据采集等手段，从无到有的创建数字工程的信息空间，提升数据处理和信息共享的效率；通过构建与解决问题相关的模型，如产品几何模型、学科理论模型、系统架构模型、工艺流程模型等，拓展数字工程的数字空间，并在其中实现对产品或模型的仿真分析、优化设计和预测回溯等；基于传感器、网络等技术，进一步实现数字世界中模型与物理世界中实体的实时交互和状态映射，将物理空间和数字空间融合升级为数实空间。在不断拓展和完善信息空间、数字空间和数实空间的过程中，“数力”逐渐形成并持续加强。②通过持续从海量数据中挖掘知识，表示并固化人类经验，为实现基于知识和规则的智能奠定基础，在此基础上，通过运用人工智能技术和相关算法，并结合数模联动与虚实映射机制，进一步实现由感知、认知、决策、执行、评估、优化等一系列智能功能构成的智能自治能力，形成单个产品或系统的数智空间；通过集成与待解决难题和待满足需求相关的所有数智空间，融合形成完整、自律的数智生态。在拓展融合数智空间最终形成数智生态的过程中，由算力、算法性能、网络性能、存储能力四部分构成的“智力”随着相关技术的突破持续提升，为各种智能功能的实现与性能的提升提供支撑。
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5 数字工程：应用展望
5.1核电厂数字工程
核电作为大规模可持续供应的主要能源之一，具有发电成本低、干净无污染的显著优点，是能源结构的重要组成部分。积极推进核电建设并持续发展核电技术，是应对能源短缺和环境污染的有效手段。由于核电厂结构复杂、安全要求高、建设周期长，且一旦核能外泄将对自然环境和人类生活产生巨大危害，因此核电厂的设计建造及运维管理需充分考虑安全性能和环境影响。核电厂数字工程为核电厂的全生命周期高效建设与安全管理提供了虚实融合的工程模式，对于实现核电厂有序建设、安全运行和智能管理具有重要意义。
核电厂数字工程利用核电厂从设计建造到运行维护全过程涉及的模型、数据、知识和算法，开发各类数智化应用服务以实现核电厂“人-机-料-环”高效安全管控，从而促进核电产业的数字化转型与高质量发展。以核电厂的安全可靠运维为例，如图5所示，在核电厂运行过程中，通过部署在核电厂内部和周边环境的传感器不断获取实时物理数据，实现核电厂全要素、全过程的实时状态监测。在此基础上，面向核电厂实时、高效、精准的运维管控需求，核电厂数字工程提供“五定”服务：①定故障位置，针对核电厂实时监控过程中获取的异常信号，结合设备运行机理模型、历史运行数据和智能算法对故障来源进行多维度综合分析，通过自顶向下的方式精准确定故障点至单元级；②定故障原因，结合历史运行信息和故障知识库，分析并诊断异常信号产生原因，实现故障自动、智能、精准诊断；③定故障等级，根据相关标准对故障风险进行自动评估，并依据故障严重程度、负面影响时长等对其进行分级示警；④定运维方案：对实时数据、历史数据、设备特征参数等数据进行数据处理与融合，并借助智能算法预测分析核电厂的安全性能，并以此为依据制定相应的预测性维护方案；⑤定运维成本，根据核电厂运维需求建立数字化运维管理系统，基于实时工时数据、耗材费用、人员信息等测算运维成本，并结合作业需求对人员、材料、设备进行及时优化调整，以实现核电厂“人-机-料-环”的数智化管控。
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5.2 航空发动机数字工程
航空发动机是飞机的“心脏”，被誉为“工业皇冠上的明珠”，其技术水平反映着国家的综合实力，因此亟需快速提升航空发动机综合研制水平。航空发动机是涉及多环节、多学科、多主体的复杂系统，当前航空发动机研制模式仍存在一体化、系统化、集成化不足等问题。依据所提出数字工程体系架构，本节进一步提出航空发动机数字工程，航空发动机数字工程通过整合设计、测试、制造各阶段数据与模型，提升数字空间与物理空间交互程度，从而提供个性化设计、精准评估、质量保障等高质量服务。①设计阶段：针对航空发动机设计需求，基于数字工程所提供的类型一致数据、格式兼容模型以及平台集成服务，可使航空发动机设计过程实现“深协同”，包含航空发动机涉及的空气动力学、工程热物理、机械电子、材料等多学科设计的协同，整机制造商、一级制造商、二级制造商、三级制造商等多主体间的设计协同，考虑实际制造装配能力的零部件、分系统、整机设计与制造过程协同，以及航空发动机与压气机、燃烧室、涡轮、进气道、尾喷管等组成部分间局部整体的协同，通过上述“四协同”，促进航空发动机设计过程中的多方协同、提高设计效率、减少设计误差，如图6所示；②测试阶段：在数字空间构建高保真的航空发动机模型与测试环境模型，通过注入测试条件以在一定程度上反映所设计航空发动机产品性能，通过物理发动机的物理测试与数字发动机的虚拟测试闭环互补，进一步提升测试结果的全面性、准确性与可靠性，缩短航空发动机物理测试次数，大幅度降低测试成本；③制造阶段：
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6 结束语
通过开发利用“数力”和“智力”，提升系统性解决问题和满足应用需求的“能力”，实现从主要依赖物理手段的传统工程方式到数字工程的范式升级，是助力各产业领域数字化转型与智能化升级，推动数字中国高质量建设与数字经济可持续发展，构筑国际竞争新优势的有效途径，对于满足日益提升的生产生活需求具有重要意义。数字工程发展应用的同时，也将进一步促进各学科领域的交叉融合，以及加快科学技术转化为现实生产力的速度，实现强科技带动强产业、发展强经济、建设强国家，贯彻落实创新驱动发展。
本文①结合产品研制使用与系统建设运行等全生命周期组织管控过程的信息化、数字化、网络化、智能化、体系化发展趋势，依据数字工程在物理域、信息域、过程域、知识域四域中的作用范围，四域开发利用与融合程度，以及数字工程能够赋予产品或系统不同程度的各种能力，提出了数字工程五级成熟度模型；②基于中国近20年数字化探索实践，从能力、目标、支撑技术和发展过程等角度，阐述了对数字工程的深入思考与理解，通过定义数字工程 “数力”、“智力”、“能力”三力，并阐明其组成要素和三力之间的关联关系，明确了数字工程的概念与内涵；③为实现控全局、破孤岛、聚能力、跨时空、强智能、深协同数字工程六大能力，详细分析了数字工程将面临的六大需求和挑战，研究提出了以“智能中枢”为核心，以“物理线程、模型线程、数据线程、服务线程”四大线程为主线的数字工程体系架构，提出了由八类关键技术组成的数字工程技术体系；④在此基础上，面向海陆空天复杂产品与装备研制使用，以及城市、医疗、能源等复杂巨系统的建设运行等重大需求，对核电厂数字工程、航空发动机数字工程、卫星互联网数字工程、海洋数字工程、风洞数字工程、未来战场数字工程、城市数字工程、医疗数字工程、能源数字工程、车辆数字工程等重大领域进行应用展望，给出了数字工程范式在不同领域的实例化应用参考。
参考文献（略）