以下文章来源于踏雪当歌 ，作者田锋

导读

在《 研发数字化转型三级跳 》一文中，我们将“智慧革命”定义为研发数字化转型的第三跳。这一跳的目标是实现智慧研发，而智慧研发的主驱动力是知识，智慧研发阶段主要采用的是 知识工程 手段。

(资料图)

文章信息

本文作者：田锋，《踏雪论坛》创始人、安世亚太高级副总裁、北京市综合仿真实验室主任、工业软件中心主任、数字孪生体实验室主任。

拥有二十多年研发、技术、管理与咨询经历，为近百家企业提供研发体系规划、建设和研发信息化咨询，是中国航空三大主机所、船舶工业某研究院、中国中车等企业的精益研发、知识工程、仿真体系建设项目总设计师，著有工业与智能制造热门图书《精益研发2.0》、《知识工程2.0》、《制造业知识工程》和《苦旅寻真》。

智慧研发本质

研发数字化转型经过第一跳和第二跳，企业的研发模式已经优化，创新能力已经建立， 其主要矛盾是缺乏高可持续发展能力和随需应变的柔韧特性 ，亟需通过对知识灵活、充分和智能化的应用，让企业降低对组织稳定性的依赖，以适应个体崛起时代的新特征，让人员和知识协同工作，并随着价值的变化而灵活聚散。

智慧革命的核心手段是知识工程，将研发过程所有活动需要的所有类别的知识进行梳理，利用各类知识加工方式对其进行增值加工， 形成数字化形态的智能知识插件，通过AI智能匹配的方式融入到与之高度匹配的研发活动中，使得研发活动完成过程由数字化、且能自动工作的知识所支撑。

其实，知识不仅是智慧研发基础，也是精益研发和正向设计的基础，也就是说， 知识是所有数字化转型层级的基础 。但数字化程度越高，知识的存在感越低。当然不是知识变少了，而是获取、加工和使用知识的方式更智能和智慧了，是手中有剑、心中有剑还是无剑胜有剑的差别。

智慧革命的本质其实是研发知识利用方式的第三次转型—— 智化 ，力图发挥知识全集的作用，把确定性知识加工成APP形成智能，把不确定性知识利用AI技术提取智慧。

从研发角度来看，知识是研发的智慧源泉。从知识角度来看，研发是知识的终极归宿。 智慧研发提出了企业研发体系框架和理想蓝图，知识工程是智慧研发蓝图的实现方略。智慧研发是突变式的转型升级，知识工程是基于微创新的渐进式的持续进步。 我们将智慧研发称之为仰望星空，知识工程称之为脚踩大地。智慧研发实际上是知识工程工作从量变到质变的过程。

智慧研发模型

研发理想模型是复杂产品研发体系的终极蓝图，也是研发数字化转型的顶层指导。 在智慧变革阶段，我们需要将数字化知识和智能科技（如云计算、大数据及AI、物联网、XR图形技术等）融入《 研发数字化转型三级跳 》一文中的“ 研发理想模型 ”，提升体系的智慧程度，最终将研发理想模型进行智慧化升级为如图1所示的智慧研发理想模型。

图1. 智慧研发理想模型

将研发知识进行增值加工，形成数字化知识，即智能知识插件，通过AI技术让知识插件融入到所有与之高度匹配的研发工作包中，从而融入到研发全体系和全过程，让研发体系智慧化。随着融入到研发活动中的智能知识插件从少量逐渐变得海量与泛在，研发体系将逐渐变得智慧。 研发知识工程的目的就是建立研发过程智能知识插件库，并将插件与研发过程（活动）智能关联起来，实现知识的泛在化。

智慧研发平台

根据智慧研发理想模型，我们将《 研发数字化转型三级跳 》一文中的“数字化集成研发平台参考框架”做了实例化，形成智慧研发平台，如图2所示。

图2. 智慧研发平台

相比参考框架，智慧研发平台具有以下改变：

1) 研发驾驶舱升级为基于产业链云和大数据分析的智慧驾驶舱， 使得智慧研发平台具有研发过程的智慧感知能力；

2) 研发管理系统升级为基于云平台的产业链协同研发管理系统，使得 智慧研发平台可以进行跨企业的研发管控 ，特别是以往的产品研发流程需要扩展到产业链流程， 同时建立跨企业的大项目管理体系；

3) 在保留用于知识增值加工的知识工程平台的同时，将知识创新系统像精益研发平台那样独立出来，升级为基于大数据的知识创新平台， 将大数据和AI技术和方法运用到隐性知识的智慧提取和智慧推送中来；

4) 质量管理系统像精益研发平台那样独立出来，升级为基于大数据的质量防控平台，基于大数据可以 对全产业链和全生命周期的质量数据进行聚集和分析，对研发质量问题进行提前防控；

5) 正向设计环境升级为智能产品和数字孪生体协同开发环境。这里有两个含义：第一个是利用物联网和大数据技术开发 智能产品 。第二个是充分利用数字孪生体相关技术，开发与物理产品伴随与互动的 数字孪生体 ；

6) 将研发资源云平台扩展为工业云智能化基础平台，将商业IaaS和PaaS工业化，加入大数据与AI服务、工业物联网服务和超现实（XR）图形服务， 支持集团化研发、产业链协同研发、智能产品和数字孪生体研发。

总结来讲，智慧研发体系的核心使命有两个： 一个是在企业内部通过知识工程实现企业内研发体系的智慧化；另一个是从产业链视角提升研发体系与外部资源的协同，在总体上提升企业和产业链的研发能力。

知识是智慧研发的根基

一家企业的强大之处，往往不在于引进了多少先进技术，而在于真实积累了多少现有成果。 知识是产品设计的成果，也是设计过程的关键支撑要素，但当前多数企业知识依附于个人，知识的传承与共享没有途径和平台，知识便无法在产品研发过程中有效应用，也不利于研发人才培养。 多数研发资源缺少共享平台，限制了资源的有效利用，使得产品研发主要靠个人能力而非集体力量。 虽然中国也有不少企业开展过知识管理工作，但知识没有融入研发过程，也没有融入到设计过程和工具中，没有对研发活动起到支撑作用，存在知识与研发两张皮现象。

过去，开展过知识工程工作的企业，知识也没有融入研发过程，没有对研发活动起到支撑作用，存在知识与研发两张皮现象。为此，我们提出一个新的解决方案，那就是 知识与研发流程伴随 ，如图3所示。

图3. 知识工程体系的三层结构

这是一个三层结构。三层结构中的 中间层是传统的知识管理体系，将已有知识按照业务需要进行分门别类管理，支撑业务人员的查询和搜索。 知识管理向上，梳理研制流程，将知识与研制流程的工作包伴随，将知识融入流程。知识管理向下，深挖设计过程中的知识。根据知识的类别，选择合适工具进行增值加工。通过软件的知识建模工具生成数字化和工具化的知识，并直接与相关研制工具建立关联，使这些知识天然具有与业务工作环境互动的特点，直接启动应用，使知识与设计活动紧密融合，直接支持设计工作。另外，这种方式也提供了随用随积累、随用随创新的知识积累与应用模式。

图4. 理想模型中业务构建的展开

研发理想模型中的每个矩形或菱形就是一个业务构件，每个构件是由较多任务构成，而业务流程就是由这些任务组成的，如图4所示。研发过程是利用现有知识创造新知识的过程，智慧研发需要将研发过程的海量知识经过增值加工，形成大量的智能知识插件（或称为APP），嵌回的研发过程中。此类知识天然具有与业务工作环境互动的特点，可直接与相关研发工具建立关联，使知识与设计活动紧密融合，直接参与研发和设计工作。研发过程中，这类智能插件越多，智慧化程度越高。因此， 智慧研发中知识工程的核心就是对知识进行增值加工，形成智能知识插件。