在德國某個高度自動化的灌裝車間里，一條克朗斯生產線正以令人驚嘆的精度處理著形態各異的回收瓶。令人驚奇的是，這條生產線能自主感知每個瓶子的細微差異，并實時調整工藝參數——這背后不是傳統的控制邏輯，而是通過強化學習訓練出的AI算法在發揮作用。與此同時，在中國新疆的廣袤風場上，金風科技的風機正將模型驅動的控制策略轉化為實實在在的發電效率。從主控到場控，基于模型的設計方法讓這些龐然大物在復雜氣候條件下始終保持最優運行。

這樣的生產場景，正在推動著工業的快速變革：我們正從“機械定義功能”的時代，邁向“軟件與智能定義系統”的新紀元。

近期，MathWorks全球行業經理Philipp Wallner接受了記者的采訪，詳細分享了公司在工業自動化與電力設備領域的洞察與實踐。而文章開篇的這種工業生產制造場景，則是MathWorks合作伙伴的生動案例。作為科學與工程計算領域的領軍企業，MathWorks憑借其MATLAB?與Simulink?兩大核心平臺，正以“基于模型的設計”（MBD，Model-based design）為核心方法論，深度融合人工智能技術，助力全球工業企業構建面向未來的數字化工程能力。

數字工程三大支柱：模塊化、敏捷與系統思維

隨著全球工業領域加速向智能化、綠色化、高附加值方向轉型，企業面臨的競爭壓力與日俱增。產品復雜度不斷提升，軟件在設備中的比重持續加大，而優秀工程師的短缺成為制約創新的關鍵瓶頸。在這一背景下，如何構建高效、可復用、敏捷的研發體系，成為每一個制造企業必須回答的命題。

采訪開始，Philipp Wallner就著重強調：數字化轉型不是選擇題，而是生存題。他指出，面對市場對創新速度與產品質量的雙重壓力，企業必須從傳統的“文檔驅動”開發模式，轉向“模型驅動”的數字化工程平臺。

實際上，西門子能源的工程師們對此就深有體會。隨著新能源大規模接入電網，傳統的電力設備設計方法已難以應對。Philipp Wallner表示，如果每個客戶項目都需要定制化解決方案，而每次都是從零開始，研發效率將無法滿足市場需求。

實際上，這種困境在工業領域已經頗具普遍性。產品的軟件比重持續攀升，多領域耦合日益緊密，而資深工程師的資源卻日益稀缺。傳統的串行開發模式——先機械、再電氣、最后軟件——在軟件定義系統的時代已顯得力不從心。

面對這一挑戰，MathWorks提出了一種根本性的解決思路：將工程師的專業知識沉淀為可復用的模型，通過基于模型的設計構建持續創新的數字基座。

Philipp Wallner告訴我們，模塊化不僅僅是技術的重組，更是企業知識的系統化封裝。通過將產品拆分為可復用的模塊，企業能夠在不同項目中快速組合與迭代，顯著縮短研發周期。他以西門子能源為案例，進行了詳細介紹。面對電網中新能源接入、電動車充電等不確定性因素帶來的復雜性，該公司構建了統一的模塊化設計平臺，將原本分散在各項目團隊中的工作流整合為基于模型的統一環境，實現了設計資產的高效共享與“碰撞式創新”。

除了模塊化之外，MathWorks認為敏捷開發已經成為軟件定義時代的必然選擇。Philipp Wallner認為，隨著工業設備中軟件比重的顯著提升，傳統的“機電先行、軟件后補”模式已無法滿足快速迭代的需求。而工業嵌入式軟件同樣需要借鑒IT領域的敏捷實踐。通過將軟件設計與機電開發同步進行，企業能夠在虛擬環境中提前驗證系統行為，實現“軟硬協同”，顯著降低后期修改的成本與風險。

最后，基于模型的系統工程也成為破解復雜性的利器。“當系統復雜度超越人類直覺管理的范圍時，基于模型的系統工程成為關鍵方法。通過層次化、多領域的系統建模，工程師能夠將復雜問題分解為可管理的子問題，并在模型層面進行早期驗證與優化。”Philipp表示，這已經成為工業界應對系統復雜性逐步提升的核心實踐。

Shift-Left與Stretch-Right：打造模型全生命周期的價值閉環

在本次采訪過程中，Philipp Wallner還著重介紹了MathWorks提出的Shift-Left與Stretch-Right，也就是驗證左移和向右延伸。

據介紹，傳統開發流程中，60%的設計缺陷源于需求與架構階段，但其中僅有8%能在此階段被發現。通過基于模型的仿真與驗證，企業能夠將測試環節“左移”，在概念設計階段就動態集成系統模型，顯著降低后期返工的概率與成本。

Philipp Wallner強調，這就像在建筑設計階段就發現結構問題，而不是等到大樓封頂時才意識到承重不足。因此，我們希望在問題萌芽階段就將其扼殺，而不是到了最后才發現。

而“右延”策略則讓模型的價值超越研發階段，延伸至產品運營的全過程。Philipp Wallner表示，數字孿生技術的成熟，讓模型的價值從研發端延伸至運營端。通過將設計階段的模型與實時數據結合，企業能夠構建高保真的數字孿生體，用于預測性維護、運營優化甚至新功能開發。

據Philipp Wallner介紹，三一重工將工程模型用于預測性維護，根據設備實際運行工況生成定制化的保養方案。這種模式不僅提升了服務效率，更創造了新的收入來源——從銷售產品轉向提供增值服務。

而以上這些，則是對MathWorks方法論的完美詮釋，即模型的價值不僅限于研發階段，更貫穿于產品的整個生命周期。

AI的三重賦能：設備、建模與工程師同步演進

本次采訪活動，除了基于模型的設計之外，關于AI在工業領域的賦能也是我們關注的焦點。而在MathWorks的視野中，AI正在設備、建模和工程師三個層面同步演進。

在設備層面，AI讓產品獲得前所未有的適應能力。Philipp Wallner通過可口可樂的創新進行了詳細介紹。可口可樂通過AI算法替代物理壓力傳感器，在保證精度的同時顯著降低了硬件成本。這種“虛擬傳感器”技術正在成為智能設備的新標配。

在建模層面，模型降階技術讓工程師能夠基于實驗數據快速構建系統模型，大幅降低了數字孿生的構建門檻。Philipp Wallner認為，AI應用于建模型很好地解決了工業領域長期存在的建模效率問題，這也使得他們正從一切都需從頭建模轉向智能輔助建模的新范式。”

最引人注目的變革發生在工程師的工作方式上。生成式AI正在成為工程師的智能助手。通過MATLAB Copilot，工程師可以用自然語言與工具交互，快速理解遺留代碼、自動生成符合規范的模型、智能檢查設計一致性。

Philipp Wallner同時也強調，生成式AI的價值不在于替代工程師，而在于放大他們的創造力。這讓他們能夠專注于真正的創新，而不是陷入重復性工作的泥潭。

寫在最后：模型與AI共塑工業智能新生態

在工業數字化的深水區，競爭的本質正在發生變化。未來的工業領導者，必將是那些善于將知識封裝于模型、并善于利用AI放大人類智慧的企業。

正如風電巨頭金風科技的實踐所展示的，當中國的制造智慧與全球領先的工程方法相遇，完全有可能實現從追隨者到引領者的跨越。在這個過程中，MathWorks扮演的不僅是工具提供者，更是方法論共創者的角色。

工業智能化的征程剛剛開始。在這個軟件定義、AI驅動的制造新時代，那些率先掌握“模型思維”的企業，正在悄然構筑面向未來的核心競爭力。它們不僅在生產產品，更在生產“生產產品的方式”——這或許，就是工業數字化轉型中最深刻的變革。