为什么需要做仿真体系建设这件事情？因为我们面临的世界越来越复杂，我们的行业面临着越来越巨大的挑战，航空、航天、国防，这几个国家的支柱产业，不光是我们自己需要进步，国际上也有各种各样的声音使得我们不得不往前发展。
除此之外，我们这个时代的技术也在不停地进步，而这些技术是可以应用于各行各业的，像电气化、自动驾驶、增材制造、5G、以及各种数字化相关的技术，它们将会影响到所有的行业，而不仅仅是它们本身所处的行业，例如会影响到传统的航空、航天、国防等等，将会对这些行业产生巨大的影响，因为这些技术都是整个人类科技涌现的普遍性技术。
以电气化为例，现在航空业也在往电气化方向发展，正越来越多地谈到多电飞机、全电飞机，船舶行业也会谈到多电船舶、全电船舶。我们看到汽车行业也正发生这样一个颠覆性的变化：传统的车企，不得不去做新能源汽车，这不光是国家政策的一个要求，而是技术发展的一个要求。回头看看过去这几年汽车行业的一个案例就会发现，现在新能源车做的特别好的是像特斯拉这些新兴的企业，而传统的车企正在向他们学习。那么，我们其他的行业会不会受到同样的发展挑战呢？我相信很有可能。因为有这样一个调查，是国外的一个调查机构做的，在研究多电飞机这样的新兴技术的公司，会发现46%的是初创企业，他们会更有驱动力、更有变革的敏捷性来做这件事情。而这个调查让我们中国人更感到担忧的就是，中国属于那个只占7%的others地区，而93%都来自于西欧和北美。那我们会不会需要把行业和这些先进的技术发展方向连接起来呢？毋庸置疑这是很有必要的。那我们该怎么去做呢？用传统的方式是不是足以适应这样的变化呢？这是我们值得来考量的。
我们再看看航天行业，这个行业正面临着新一轮的航天竞赛，美国发布了新的登月计划，登陆火星也是各个航天大国都在往前努力的一个方向，在航天行业中也很多新兴的企业，他们用一些新的技术去解决我们传统的很多企业里面遇到的、关心的问题，比如说设计周期，比如说我们制造产品体积。中间那个例子来自Optisis，他们在做的就是把之前很多的部件，比如天线、连接器等，用增材制造技术去尽量地精简，实现了部件数量的减少，产品体积的减小，产品成本的节省，交货时间的提前，这些都是他们获得的众多好处。最后那个民用航天技术公司Firefly，他们也是把仿真的各种各样的数字化技术运用到极致，使他们产品的性能得到大幅度的提升。
这就是我们现在面临的现状，不光是我们自己要往前去变，外部世界也推着我们在改变，因此必须做出相应的变革，而在这变革的背后，我觉得很重要的一点，就是该考虑怎么样把这些数字化的技术用到最好，而在所有数字化技术里面，我觉得最难用的好的，应该就是仿真了。仿真不像有些工具类的软件，它们上手难度不大， 只要你学会怎么操作就可以。但仿真不一样，仿真是跟我们的工程，跟我们的技术紧密结合在一起的，它需要不光对软件操作非常熟悉，还需要对我们自己的业务、工程有非常深入的理解。最难的是，仿真不是孤立的，它是需要跟很多人去做交互、去做连接，跟上下游之间去做互动才能做得更好，它是一个整体的事情，它不是一个人就能做的好的。假设我是一个某方面的仿真专家，但我不代表我一定能为我的企业的仿真能力建设带来多大的价值。
有另外一项调查：对于仿真，如果一个企业能全面地、平台化、体系化地考虑这件事情，就达到上面这些效果，那就是新产品发布更快了、开发时间缩短了、拥有成本降低了，这些都是基于对大量企业的调查统计数据。其实我们可以从这些维度来衡量一下，我们企业已经在仿真上做了大量的投资，这些投入对我们企业的效益究竟有没有达到这样的效果？也就是在业务层面带来了正向的影响，我想这才是各大企业真正想要的。
企业投资了很多，那我们怎么样把它们的力量充分地应用起来，我们是否能实现新产品的快速导入？我们的运营成本是不是能降低？我们的产品是不是能做得更好？我们是不是能够做一些预测性的维护，能够提前预测产品的运行寿命情况了？还有另外一个就是企业的营收模式是不是会有改变？是不是还是从单纯产品销售里面获利？还是说我们已经能够基于服务、基于数据，从而让企业的业务盈利持续下去了。上面这些都是各个企业的领导者可能会考虑的一些问题，这些问题背后有一个很重要的价值点，就是我们企业如果能够把这些数字化的技术，尤其仿真技术，能用好的话，就能达到前面那些先进企业取得的效果。因为他们会更灵活、全面、有效地来做这些事情，如果我们自己也能做得到的话，相信也能达到同样的效果。这就是咱么今天来开这个研讨会的原因。
我们可以再简单地回顾一下仿真技术的发展。仿真最早是在设计层面做一些验证的事情，再从单一物理场扩展到多物理场，再然后做的比较好了，就能在整个设计周期里面把更多的东西都能够通过仿真技术来进行研究，这就叫数字样机，或者叫数字原型。但是这样的数字样机，它的寿命其实并不应该终止，应该继续使用。因为我们的样机如果构建的很好，能够进一步使用的话，它会带来更多的价值，可以去做更多的事情。如果我们在运行阶段，继续用上这样的数字原型，它就变成了Digital Twin。还有一类场景，就是我们在设计早期如果也能把数字化技术用进去，就可以做各种各样的数字化的探索。这时候，我们就发现数字化仿真已经嵌进了产品的整个生命周期，而不仅仅是设计研发周期。仿真模型跟我们产品一样，它是在一开始有一些初样，然后逐步的生长、发展、壮大，直到成年。成年之后，它需要考虑怎么样去跟物理世界做关联，甚至它也会老去。我们之前的数字化是做了一些仿真，但最大的一个特点就是它是不会变的。实际上我们物理的东西它是一直在变的，我们需要把这两个世界，进一步地关联起来，仿真模型会随着设备的磨损、老化，进一步地发生改变，它也会同样具有这样的寿命。设想一下，如果我们能够往这个方面去考虑的话，会发现很多很多的事情会有比较重大的价值上的变化，它的价值会变得更大。
我们该如何去发挥这些价值呢？其实这就是各企业应该要做的一些核心的事情。然而现实中的各个企业，尽管在仿真上做了很多的投资，却也存在着很多很多的问题，或者存在着值得改进的地方。比如说，各个单位里面都有很多用仿真的人，但他们的水平有高有低，对仿真的理解也不一样，方法和流程并没有进行统一。同样地，我们几个假设都是做电磁场仿真的，我的应用方式是这样的，他的应用方式是那样的，我们之间缺乏相应的交流。然后，部件跟系统、以及兄弟单位之间，上下游之前的关系，相信很少有能通过仿真来进行交互的，能做到这一点的，是非常非常少的。因为这里面面临着很多很多的挑战和困难。更不用说我们的仿真经验能有很好的积累了。如果现在一个单位有个工程师离职了，你能知道他电脑里的仿真模型是干什么的吗？它的仿真模型有没有归类存档，上交上去？这些仿真模型的背后，其实凝聚着很多他对这些项目的思考，还有很多试错的经验。这些东西如果能更好的留存下来，对我们企业而言，是非常巨大的一笔财富。所以我们若要把这些问题给克服了，一个重要的事情就是我们需要做一系列的事情，把前面的提到的这些问题给克服掉，从而达到更好的效果。
我们要全面地去梳理企业面临的业务问题，以及业务背后面临的仿真的问题，逐个去探寻最佳的解决方案，再把这个方案变成相应的规范、相应的流程固化下来，然后全面就提升仿真价值再做大量的积累，这些积累将对我们企业的数字化变革起到非常重要的推动作用。
对于仿真软件的需求而言，并没有想象的那么复杂，无非就是能够把企业需要的仿真场景给全部覆盖了，并把各种各样的好的成功经验借鉴过来，然后把多物理场、多学科之间能够结合起来，再把这些应用场景下的仿真给用好。再然后，搭建企业仿真平台，把仿真数据能够管理起来。上面这些就是一步一步该做的事情，也是我们今天讲的仿真体系建设。
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