学科前沿 | 系统工程：面向未来发展的关键科学问题
学科前沿 | 系统工程：面向未来发展的关键科学问题
近年来，随着物联网、云计算、人工智能等新兴行业的发展，计算能力得到了质的飞跃，信息科学与技术领域网络化、智能化和信息物理融合（简称“两化一融合”）的发展趋势十分明显，对系统工程学科发展提出了新的重大需求。聚焦“两化一融合”正在成为系统工程学科发展的战略重点，与计算科学、网络科学、数据科学、人工智能等新兴行业交叉正在成为系统工程的战略方向，这也使得系统工程在新时代焕发出新的生机。
目前，系统工程与各个领域深度融合，在推动各个领域发展的基础上，也逐渐在孕育新的学科方向。新的时代背景下，新工业革命、新技术革命、新能源革命的形势下，包括电子、通信、计算机、能源、环境、经济、生命等各个领域的发展方向都与系统工程交叉，其中多个领域的前沿方向甚至强依赖于系统工程学科的发展。因此，作为一个面向实际应用领域、跨学科特征明显的学科，系统工程的学科发展与各领域的研究息息相关。本书结合系统工程共性基础理论，选取网络信息、制造、航空航天航海、能源与资源、交通物流、经济社会与服务、生命健康与医疗信息、军事8个具体应用领域，分析系统工程学科在具体领域的科学意义与战略价值、研究特点和发展规律、关键科学问题及未来发展建议。
系统工程共性基础理论
在计算机技术、人工智能理论与方法、大数据分析等强相关研究领域迅猛发展的时代背景下，系统工程共性基础理论中出现了一些亟待解决的共性基础问题，这些问题与系统工程重要的研究方向与未来资助的发展方向相对应。
（1）信息物理融合复杂系统模型及演化规律。“两化一融合”已成为能源、制造、交通及各种服务行业中多种实际系统发展的趋势和重要特征。为更好地理解系统演化机理、对系统进行调度及控制，亟须建立复杂网络化系统演化模型，并基于此对信息物理深度融合下的系统动态特性进行分析。
（2）复杂时空约束的随机优化理论与方法。复杂时空系统的控制与优化往往是一个多阶段过程，决策时必须考虑多种随机因素的影响。复杂系统多阶段随机优化的有效模型和算法是一个非常重要的研究方向。
（3）机理与数据驱动融合及分布式优化理论与方法。近年来，在各种复杂系统的控制与优化中不断涌现出一些缺乏完整机理模型甚至没有任何机理模型的优化问题。对此类系统进行优化时，数据驱动或机理与数据驱动融合的优化理论与方法备受关注。另外，随着多智能体系统、边缘计算等技术的发展以及对个体信息保密的要求，分布式控制与优化在复杂系统中的应用日益广泛，可作为发展与资助方向。
（4）系统智能性设计理论与方法。未来的工程系统皆有智能，系统智能性设计研究包括智能化描述、机器智能与人的智能的融合、智能体之间的沟通与理解，系统智能性设计也可以作为发展与资助的方向之一。
网络信息系统工程
网络科学与网络信息系统工程兴起于世纪之交。一方面，人们收集到越来越多的各种不同的实际网络数据，借助强大的计算设备处理大规模数据；另一方面，学科之间的相互交叉使研究人员可以比较不同类型的网络数据，从而揭示不同复杂网络的共性特征。伴随着网络科学的发展及其与复杂系统科学和工程日益深入的结合，对复杂网络进行分析处理的技术以及从复杂网络思想出发解决现实的复杂工程问题的网络系统工程同步得到发展，科学发展与工程技术进步相互促进。
网络信息系统工程包括复杂网络系统工程、工控网络信息系统工程、交通网络系统工程、社交网络系统工程、能源互联网系统工程等。
制造系统工程
制造系统工程主要包括流程型制造系统工程、离散型制造系统工程、现代新兴制造系统工程等方面。流程型制造系统工程主要包括钢铁制造系统工程、有色金属制造系统工程、石化制造系统工程等。其关键科学问题主要包括：面向产业链的钢铁全流程库存控制、钢铁过程操作优化、面向多学科集成的钢铁智能材料科学；有色金属加工流程大数据获取、建模、存储、检索、分析理论与方法，大数据驱动的有色金属加工全流程工艺参数深度优化理论和方法；基于分子管理的石油化工过程优化，石化信息-物理融合系统的数据感知技术，石化工业生产过程的数据解析技术，石化工业的过程监测、最优控制和实时优化一体化，基于数据的石化企业全流程生产与物流计划一体化优化等。发展方向包括：钢铁多级库存优化控制、钢铁智能材料科学、融合机理和数据的操作优化、人工智能驱动的有色金属工业系统工程、新一代信息技术驱动的有色金属工业系统工程、面向有色金属工业的新一代人-信息-物理系统工程、石化信息物理融合系统的推广与升级、基于人工智能技术的石化智能工厂建设、石油化工分子水平精细化管理的推行等。
航空航天航海系统工程
航空航天航海系统工程作为当代高技术群体中重要的组成部分，一直是世界主要国家探索、开发、应用及争夺的焦点和国家高精尖科技的集中体现。相关技术的发展已由单一的满足政治和军事目的为主转变为满足政治、经济、军事、科技、社会等各方面的综合需求。航空航天航海系统工程学科对未来的影响和作用主要体现在引领技术发展、带动产业升级、促进国民经济发展、辐射经济社会、提升国家军事水平等方面，带动并促进现代科技领域中最前沿的计算、设计、试验、加工、测试技术和最先进的管理思想等，从而推动整个人类社会的发展和进步。未来的发展方向主要包括飞行器智能感知、决策与控制、智慧火箭控制技术、高速飞行器智能协同控制技术、仿生水下航行器技术等。
能源与资源系统工程
能源与资源系统工程是面向各类资源和能源的预测、规划与管理的工程技术。系统工程理论与方法为信息技术与能源电力系统高度融合形成的智慧能源系统、智能电网、能源互联网的优化设计与运行奠定了基础，也是能源与资源进行开发和利用的基础。能源与资源系统工程面向国民经济主战场和国家重大需求，主要以运筹学、信息论、控制论等理论和方法技术为指导，研究煤炭、可燃气、水资源、有色金属等资源的开采利用，以及火电、水电、核能、新能源等多种能源介质的转化、传输、利用等问题，提出资源开发、综合利用、环境恢复、清洁发电、新能源消纳、能源综合高效利用等技术与方法，以解决煤炭生产高效性与安全性、可燃气开采运输、能源-水耦合机理与协同、有色金属生产过程建模及优化、节能降耗、高比例新能源消纳、综合能源系统规划运行等关键问题，应用于资源开采与利用、清洁高效发电、综合能源利用等领域。未来的主要发展方向和思路是把控与合理评价资源开采风险及安全性，降低人员和设备导致安全事故的风险，确保环境的可持续利用，实施多能协调互补，优化节能降耗，提升清洁能源占比，构建以新能源为主体的新型能源电力系统。
交通物流系统工程
交通物流系统工程是一门旨在对交通物流系统的物理和/或组织行为进行功能设计的学科，其涉及多式联运系统的规划、设计和管理。交通系统和物流系统都是典型的网络化复杂大系统，其发展经历了从完成单一功能的系统到多功能集成的系统，再到跨技术、跨对象的综合系统的过程，目前已进入信息化、自动化、集成化和智能化的发展阶段。交通物流系统工程面向国民经济主战场和国家重大需求，主要以运筹学、信息论、控制论等理论和方法技术为指导，通过研究交通系统工程学科的理论体系与方法、物流系统工程优化理论等问题，在交通系统结构、规划与设计、建模与分析、优化决策以及物流系统高效优化管理和运营组织等方面形成了较为完善的体系化理论与方法，解决了复杂系统结构和功能的涌现和演化机制，复杂群体系统的行为建模、模拟与调控，交通集成系统的体系结构与优化管理和调度决策等关键问题，新一代交通系统、现代物流系统等领域得到了应用。
交通物流系统工程未来的主要发展方向和思路是重点突破多模式交通运输网络承载能力分析、多模式交通供需平衡与动态协同、综合交通运输网络集成分析与资源配置优化等理论和技术方法，实现交通环境的协同感知，完成城市群智慧客运系统建设、高效货物运输与智能物流系统开发等主要任务。
经济社会与服务系统工程
统理论、运筹学、心理学、经济学、社会学等多个领域，研究方向非常广泛。当前比较重要的研究发展方向，从研究理论和方法来讲，可以包括复杂经济系统建模与仿真模拟、计算实验金融方法、金融网络建模与分析方法、金融系统性风险的建模与分析方法，人类合作和冲突的博弈分析方法，以及全球供应链的建模、分析、优化及安全性保障方法等。从应用领域来讲，可以典型地包括城市生态环境管理和农业系统工程等。未来的主要发展方向包括金融网络的系统性风险建模与控制、基于数据驱动的人类合作和冲突行为研究、数字经济对经济社会发展的影响、复杂全球态势下供应链系统博弈与优化等。
生命健康与医疗信息系统工程
生命健康与医疗信息系统工程与我国医疗健康和智能信息技术的发展息息相关，以健康、生物为具体的研究对象，通过交叉融合，可以实现从检测、分析到控制的全过程、系统性研究。目前，医学模式正在从以往的单一生物医学模式向生物-环境-心理-社会的会聚医学模式转变，因此这就需要获取生命体多模态、多维度的信息，从而预测未来的发展状况以达到早期干预的目的。目前比较重要的研究方向包括健康信息检测与采集系统工程、健康智能决策与干预系统工程、中医药系统工程。未来的发展方向主要包括生物医学信息多维多尺度智能感知与处理、细胞功能图谱与细胞数字孪生、人工生物分子机器与智能靶向药物设计等。
军事系统工程
军事系统工程按照研究对象可分为作战系统工程、指控系统工程、信息（数据）系统工程、军事交通系统工程、战备工程系统工程、武器装备系统工程、军事行政系统工程等。受信息技术高速发展、国际环境及作战指导思想的影响，战争设计、指控、信息、物流及装备系统成为当前的热点研究领域，复杂军事系统数据化、网络化、智能化和体系化技术研究成为当前重点难点研究方向。未来的发展方向主要包括智能化兵棋推演的理论方法与技术、指挥信息系统的体系结构理论与方法、智慧军事物流理论与方法、基于模型的武器装备系统工程理论与方法等。
本文摘编自《中国学科发展战略·系统工程》，由国家自然科学基金委员会和中国科学院组织研究编写，项目组组长为中国科学院院士管晓宏，标题和内容有调整。