AI与MBSE融合实践：从需求到架构的工程智能化路径解析

建模效率提升30%以上，航空、航天、汽车等领域的头部企业已经率先落地应用。本文深入剖析AI与MBSE融合的实战路径，聚焦具体解决方案与工程难题的突破。

在复杂系统研发、跨领域协同以及任务关键型产品的开发中，基于模型的系统工程（MBSE）已成为核心设计方法。它致力于打通从需求分析、系统设计、仿真验证到运营维护的全生命周期，确保数据的可追溯性与逻辑严谨性。然而，随着系统复杂度指数级增长，工程文档体量庞大，传统依赖人工梳理与对接的方式效率低下，瓶颈日益突出。

另一方面，单纯依赖大语言模型（LLM）的方案，虽然能流畅处理自然语言指令，但其固有的“黑盒”特性——包括难以避免的幻觉问题、缺乏可解释性、无法保证工程级的确定性输出——恰恰是严谨的工程流程所不能接受的风险。

那么，MBSE与人工智能结合的正确路径究竟在哪里？如何实现AI驱动的MBSE？

达索系统与安托智造的实践给出了明确答案：通过自然语言处理（NLP）、本体模型与生成式AI三者协同，实现优势互补：

自然语言处理（NLP）扮演“信息挖掘者”的角色，负责从海量的非结构化历史文档、需求文本中提取关键信息，完成初步的语言理解与结构化解析。

本体模型（Ontologies）则如同“工程规则检察官”，将NLP提取的信息映射到严谨的工程逻辑与领域知识框架中，强制执行行业规范与监管约束，确保所有输出结果符合标准、可追溯且可解释。

在前两者构建的清晰、规范、结构化的语境基础上，生成式AI（GenAI）才能可靠地发挥其“智能助理”的作用，进行有效的模式识别、架构方案自动生成和上下文辅助推理。

这套技术组合的坚实底座，是达索系统3DEXPERIENCE平台，通过其NETVIBES数据科学体验方案与CATIA Magic方案，实现文档智能解析与需求自动化提取，最终输出结构化的SysML模型元素。整个过程保留了关键的人机回环（HITL）监督机制和单一权威数据源（ASoT），从而将大模型从一个通用的对话工具，真正转化为可靠的、面向工程的智能辅助引擎。

自2025年起，安托智造将“AI+MBSE”作为核心战略，把生成式AI与智能体技术深度融入系统建模全流程，服务于航空、航天、核电、汽车、船舶等高端装备制造领域的领军企业。实践表明，该方法已实现系统建模效率提升超过30%的显著效益。

一场聚焦实战的北京闭门研讨会：分享干货，破解难题

掌握前沿方法论很重要，但来自真实项目的落地经验更具参考价值。

5月28日，达索系统与安托智造将于北京联合举办一场MBSE专题路演暨研讨会，核心主题便是“AI+MBSE”的工程实践。届时，来自航天、汽车等一线领域的专家将现场分享，深度解析他们在实际复杂系统项目中的探索、具体实施步骤与成果——全程摒弃概念炒作，聚焦实际做了什么，解决了哪些棘手的工程问题。

会议安排

时间：2026年5月28日 09:30-17:15

地点：北京万达文华酒店（北京市朝阳区建国路93号万达广场C座）

议程亮点

演讲嘉宾

本次会议讲师团包括达索系统MBSE技术专家、安托智造资深行业顾问，以及来自航天、汽车等重点领域的一线用户代表。分享内容涵盖MBSE方法论演进、工具链集成、建模与仿真实践等多个维度，所有案例均源自真实的项目积累与技术挑战。

参会福利

现场将签赠《制造业数字化转型：业务引领的架构设计方法与实践》书刊，数量有限，先到先得。

展望未来：工程智能化的核心驱动力

MBSE与系统建模的未来，必将由NLP（自然语言理解与信息结构化）、生成式AI（智能生成与辅助推理）、本体模型（工程逻辑与规范约束）以及数据科学（数据智能与知识管理）共同驱动。工程团队的核心工作模式，正在从“以文档为中心”转向“以模型和知识为中心”，其直接价值在于大幅减少低效、重复的人工工作量，并显著提升需求定义、系统架构设计与仿真验证的质量与效率。

如果您正在面对复杂系统的需求捕获、架构生成或仿真验证等挑战，寻求更高效的破局之道与落地路径，那么这场专注于实战的闭门研讨会，将为您带来全新的思路与可行的解决方案。