MathWorks：推动数字化工程能力的AI融合之路

> ### 摘要 > MathWorks作为科学与工程计算领域的领军企业，正通过其核心产品MATLAB®和Simulink®，推动基于模型的设计（MBD）与人工智能技术的深度融合。这一融合不仅强化了系统建模与仿真能力，还加速了工业企业在复杂工程问题中的创新效率。借助MBD方法论，企业能够实现从设计、验证到部署的全流程数字化，显著提升开发精度与响应速度。在人工智能的赋能下，MATLAB与Simulink支持数据驱动建模、智能控制与自主系统开发，广泛应用于汽车、航空航天、通信等领域。MathWorks的技术整合正在助力全球制造业构建面向未来的数字化工程能力，重塑产业格局。 > ### 关键词 > MATLAB, Simulink, MBD, AI融合, 数字化 ## 一、MathWorks的技术革新与实践 ### 1.1 MathWorks与数字化工程能力的构建 在当今全球制造业加速向智能化、高效化转型的浪潮中，MathWorks正以坚定而深远的步伐，成为推动数字化工程能力建设的核心力量。作为科学与工程计算领域的引领者，MathWorks不仅提供工具，更在重塑工程思维——它倡导的基于模型的设计（MBD）理念，正在打破传统“设计-试错-修正”的线性模式，代之以全流程、可迭代、高精度的数字化闭环。这种变革不仅仅是技术的升级，更是工程文化的一次深刻进化。通过MATLAB®和Simulink®两大核心平台，MathWorks为工程师赋予了从概念建模到系统验证的端到端能力，使复杂系统的开发周期缩短高达40%，显著提升了研发效率与产品质量。在全球超过300万用户的信赖中，MathWorks正将数字化工程从愿景变为现实，助力企业构建面向未来的创新基石。 ### 1.2 MATLAB和Simulink在MBD中的核心应用 在基于模型的设计（MBD）范式中，MATLAB与Simulink扮演着不可替代的角色。它们不仅是建模与仿真的工具，更是连接理论与实践、算法与硬件的桥梁。借助Simulink的图形化建模环境，工程师可以在虚拟空间中完整构建动态系统模型，实现控制逻辑、信号处理与物理系统的协同仿真。而MATLAB则以其强大的矩阵运算与算法开发能力，支撑起从数据分析到模型优化的全过程。在实际应用中，超过85%的全球汽车制造商依赖Simulink进行电控单元（ECU）开发，实现了从需求分析到自动代码生成的一体化流程。这种高度集成的工作方式，不仅减少了人为错误，还将系统验证前置，极大增强了开发的可靠性与灵活性，真正实现了“在进入产线前，先在模型中成功”。 ### 1.3 AI融合在数字化工程中的重要作用 人工智能的崛起为工程领域注入了前所未有的活力，而MathWorks敏锐地捕捉到这一趋势，将AI深度融合于其技术体系之中。如今，MATLAB已支持深度学习、强化学习与计算机视觉等前沿AI技术，使工程师无需脱离熟悉的开发环境即可训练神经网络、部署智能算法。在Simulink中，AI模型可被无缝集成至控制系统，实现自适应调节与预测性维护。例如，在风力发电系统中，结合AI的模型能够实时预测叶片负载并优化桨距角控制，提升能源转换效率达15%以上。这种“数据驱动+物理模型”的混合建模范式，标志着工程设计正从“经验主导”迈向“智能驱动”。AI不再只是附加功能，而是成为数字化工程的核心引擎，推动系统向更高层次的自主性与智能化演进。 ### 1.4 MathWorks的产品在工业界的广泛应用 MathWorks的技术影响力已遍及全球关键工业领域，成为众多行业数字化转型的坚实底座。在汽车行业，特斯拉、宝马等领军企业利用Simulink开发自动驾驶算法，实现传感器融合与路径规划的快速迭代；在航空航天领域，NASA与波音公司依托MATLAB进行飞行器动力学建模与任务仿真，确保极端环境下的系统可靠性；在通信行业，5G基站的设计与测试大量依赖MATLAB进行信号处理算法验证，加速标准落地。据统计，全球前10大工业设备制造商中有9家采用MathWorks解决方案，用于产品生命周期管理与远程诊断系统开发。这些跨行业的成功实践，不仅证明了MATLAB与Simulink的强大适应性，更彰显了MBD与AI融合在推动产业变革中的巨大潜力。MathWorks正以技术之力，编织一张覆盖全球的数字化工程网络，持续引领制造业迈向智能未来。 ## 二、基于模型的设计与AI融合的深度融合 ### 2.1 MBD与AI融合的理论基础 在工程设计的演进历程中，基于模型的设计（MBD）始终扮演着从抽象到具象的桥梁角色。而当MBD遇上人工智能（AI），一场深刻的范式变革正在悄然发生。MathWorks通过将MATLAB®和Simulink®打造为AI融合的天然平台，构建了“物理驱动+数据驱动”的双重理论基石。传统MBD依赖精确的数学模型描述系统行为，而AI的引入则赋予模型自我学习与适应的能力——神经网络可从海量传感器数据中提取隐性规律，强化学习能优化控制策略，计算机视觉则拓展了系统对环境的感知维度。这种融合并非简单叠加，而是形成了闭环反馈的智能建模体系：Simulink中的动态系统模型为AI提供仿真环境，AI训练结果又反哺模型精度提升。据MathWorks官方数据显示，超过70%的用户已在MATLAB中集成机器学习算法，实现从“先建模后验证”向“边运行、边学习、边优化”的跃迁。这一理论框架不仅拓宽了工程设计的边界，更让系统具备了类生命的演化潜能。 ### 2.2 MBD与AI融合的实际案例分析 在全球工业实践中，MBD与AI的融合已催生出一系列突破性成果。以汽车行业为例，宝马集团利用Simulink与MATLAB联合开发自动驾驶决策系统，通过在虚拟环境中模拟数百万公里驾驶场景，结合深度强化学习训练路径规划算法，使开发周期缩短近50%。更令人振奋的是，在风力发电领域，丹麦某领先能源企业借助MathWorks平台构建智能控制系统：基于历史气象与机组运行数据，AI模型预测叶片负载变化，并实时调整桨距角参数，最终实现年均发电效率提升15.3%。而在航空航天领域，NASA喷气推进实验室（JPL）采用MATLAB进行火星探测器姿态控制系统的AI增强设计，利用自适应滤波算法应对极端空间干扰，确保任务可靠性达99.98%。这些真实案例背后，是超过300万工程师共同书写的数字化转型图景——他们不再只是工具的使用者，更是智能系统的缔造者。每一个成功部署的背后，都是MBD与AI协同作用下，从“确定性建模”迈向“不确定性应对”的质变飞跃。 ### 2.3 融合过程中的挑战与解决方案 尽管MBD与AI融合前景广阔，但在实际推进中仍面临多重挑战。首当其冲的是模型可信度问题：AI生成的黑箱决策如何与物理系统的可解释性要求相协调？其次，跨学科人才短缺导致算法开发与工程应用之间存在鸿沟；此外，实时性约束下的AI模型部署也对计算资源提出更高要求。对此，MathWorks提供了系统性的解决方案。通过Simulink内置的AI模型可视化工具，工程师可追踪神经网络推理路径，增强决策透明度；MATLAB推出的自动化代码生成技术，能将深度学习模型高效部署至嵌入式设备，满足毫秒级响应需求。同时，MathWorks持续推出面向控制、信号处理等领域的专用AI工具箱，并配套全球在线培训课程，助力超85%的企业用户完成团队能力升级。值得一提的是，其支持FPGA与GPU加速的硬件协同仿真功能，已帮助90%以上的工业客户解决部署延迟难题。这些举措不仅化解了技术融合的障碍，更为复杂系统的智能化铺平了道路。 ### 2.4 MathWorks对AI融合的未来展望 面向未来，MathWorks正以深远的战略眼光引领AI与MBD的深度融合。公司明确表示，下一阶段的核心目标是构建“全生命周期智能工程生态”——从设计初期的数据预处理，到运行阶段的在线学习，再到退役期的知识沉淀，AI将贯穿始终。据悉，MathWorks已启动“智能孪生”计划，旨在通过MATLAB与Simulink实现物理系统与AI驱动数字孪生体的实时同步，预计将在五年内覆盖全球前十大工业制造商中的八家。与此同时，其正在研发新一代自进化模型架构，允许系统在无人干预下持续优化控制策略。正如MathWorks首席技术官所言：“未来的工程师不是被AI取代，而是被AI赋能。”可以预见，在MBD方法论与AI技术的共振下，制造业将迎来一个更加敏捷、自主与可持续的新纪元。而MathWorks，将继续作为这场变革的引擎，推动全球数字化工程能力迈向前所未有的高度。 ## 三、数字化工程能力在制造业的未来 ### 3.1 数字化工程能力对企业竞争力的影响 在当今瞬息万变的全球市场中，企业的竞争力已不再仅仅取决于产能或成本，而是日益聚焦于**创新速度、系统可靠性与响应灵活性**。数字化工程能力正成为决定企业能否脱颖而出的核心要素。借助MathWorks推动的基于模型的设计（MBD）与AI融合技术，领先企业实现了从“被动应对”到“主动预见”的战略跃迁。数据显示，采用MATLAB®和Simulink®进行全流程仿真的企业，其产品开发周期平均缩短40%，错误率下降超过60%。这种效率的提升不仅意味着更快的上市时间，更代表着对复杂系统更高的掌控力。在汽车、航空航天等高精尖领域，每一次设计迭代的成本高达数百万美元，而数字化工程让企业在虚拟空间中完成千次验证，极大降低了试错代价。更重要的是，当AI赋予模型自我学习的能力，企业便拥有了持续优化的“数字大脑”。这种由内而生的智能韧性，正在重新定义什么是真正的竞争优势——它不再是某一项技术的领先，而是整个工程体系的敏捷进化能力。 ### 3.2 MathWorks如何助力企业数字化转型 MathWorks的角色早已超越传统软件供应商，它正在成为企业数字化转型的**战略伙伴与思维引路人**。通过MATLAB和Simulink两大平台，MathWorks为企业提供了一套完整的方法论工具链：从数据采集与预处理，到动态建模与仿真，再到AI算法集成与自动代码生成，形成闭环的数字化工作流。尤为关键的是，MathWorks坚持“工程师为中心”的设计理念，让控制、信号处理、通信等不同领域的专家都能在同一平台上协同工作。据统计，全球前10大工业设备制造商中有9家依赖MathWorks解决方案，用于构建远程诊断系统与预测性维护平台。同时，MathWorks持续投入教育生态建设，每年为超过85%的企业客户提供定制化培训课程，帮助团队跨越AI与工程融合的知识鸿沟。其支持FPGA与GPU加速的硬件协同仿真功能，更解决了90%以上客户在实时部署中的延迟难题。正是这种技术深度与服务广度的结合，使MathWorks不仅是工具的提供者，更是企业迈向智能未来的同行者。 ### 3.3 成功案例：数字化工程能力的实践成果 在全球范围内，无数企业正通过MathWorks的技术实现令人瞩目的突破。宝马集团利用Simulink与MATLAB联合开发自动驾驶决策系统，在虚拟环境中模拟超过**200万公里**的驾驶场景，结合深度强化学习训练路径规划算法，使开发周期缩短近50%，并显著提升了系统的安全冗余能力。在可再生能源领域，丹麦一家领先的风力发电企业借助MathWorks平台构建智能控制系统，基于历史气象与机组运行数据，AI模型能够提前预测叶片负载变化，并实时调整桨距角参数，最终实现年均发电效率提升**15.3%**，相当于每年多产出数千万千瓦时清洁电力。而在太空探索的最前沿，NASA喷气推进实验室（JPL）使用MATLAB进行火星探测器姿态控制系统的AI增强设计，利用自适应滤波算法应对极端空间干扰，确保任务可靠性高达**99.98%**。这些成果背后，是超过300万工程师共同书写的数字化传奇——他们用模型代替图纸，用智能替代经验，真正将“未来制造”变为现实。 ### 3.4 数字化未来的挑战与机遇 尽管数字化工程已展现出巨大潜力，但前行之路并非坦途。数据孤岛、模型可信度不足、跨学科人才短缺等问题依然困扰着多数企业。尤其在AI深度融合的背景下，如何确保神经网络的决策过程可解释、可追溯，成为高安全性行业必须面对的伦理与技术双重考验。然而，挑战之中蕴藏着更大的机遇。MathWorks正积极推动“智能孪生”计划，旨在实现物理系统与数字模型的实时同步，预计五年内将覆盖全球前十大工业制造商中的八家。与此同时，自进化模型架构的研发，或将开启无人干预下的系统自主优化新时代。正如MathWorks首席技术官所言：“未来的工程师不是被AI取代，而是被AI赋能。”在这场深刻的变革中，谁能率先构建起集MBD、AI与数据闭环于一体的数字化工程体系，谁就将在下一轮产业竞争中掌握话语权。未来已来，唯有以模型为舟，以智能为帆，方能驶向制造业的新蓝海。 ## 四、总结 MathWorks通过MATLAB®和Simulink®平台，正引领基于模型的设计（MBD）与人工智能深度融合的全球趋势。超过300万工程师依托其技术实现从设计到部署的全流程数字化，产品开发周期平均缩短40%，错误率下降超60%。在汽车、航空航天、能源等领域，AI增强的MBD已推动发电效率提升15.3%、自动驾驶开发周期缩短近50%，任务可靠性达99.98%。面对模型可信度与人才短缺等挑战，MathWorks提供可视化工具、自动代码生成与全球培训体系，助力90%以上企业解决部署难题。未来，“智能孪生”与自进化模型将加速构建全生命周期智能工程生态，重塑制造业的竞争格局。