系统工程的未来：数智系统工程

纵观人类科技发展，知识产生的来源主要有理论科学和经验科学两种途径，如图1所示。理论科学主要通过演绎推理进行理论假设和逻辑推导，比如欧几里得《原本》就是理论科学的产物；经验科学主要通过工程实践和具体实验进行方法总结和规律提炼，西方著名哲学家洛克的“白板论”就是一种典型思想，他认为人一出生来就像一张白纸，是所有的经验在这张白纸上留下了印迹，儒家的“格物致知”，也是一种通过观察外部世界来获得知识的经验科学典型方式。基本上所有科学的产生都是基于这两种方式，系统科学更是如此。

图1 知识产生的途径

本文将沿着系统科学体系发展的历史脉络，从古代整体论与经验系统工程、近代还原论与机械系统工程、现代系统论与复杂系统工程、未来系统论与数智系统工程四个方面对系统科学体系的形成与发展进行分析，并从中重点研判系统工程的未来发展趋势。

一、诞生：古代整体论与经验系统工程

古代人类很早就在认识自然、利用自然、从事社会实践的过程中

形成了朴素系统观，这在多个代表性的古代人类文明中都有体现。

在中国古代思想中，如图2所示，《易经》把世界看作由阴阳关系构成的多层次系统，并利用系统推演事物的发展变化，提出“无极生太极，太极生两仪，两仪生四象，四象生八卦，八卦生万物”，以人们在自然界中能够感觉到的人和自然物，作为世界的万物之源，利用阴阳、八卦、五行观念来探究宇宙、自然、社会和人事[1]。老子将易经的思想精华融入《道德经》中，在经卦阴阳相抱三爻成卦的组合方式的基础上，提出“道生一，一生二、二生三、三生万物”的万物起源图式，揭示了事物内部所包含的种种势力的对立统一[2]，创造了一个以辩证思维为核心的哲学体系。著名军事著作《孙子兵法》从天时、地利、将帅、法制和政论等各方面对战争进行了整体的分析，提出“故经之以五事，校之以计而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五曰法”，将战争作为一个系统，通过统筹系统元素来进行作战决策。《黄帝内经》以阴阳五行作为理论基础，“木骨，金筋，土肌，水血，火气”，将人体看成是气、形、神的统一体，其中医思想通过“虚则补其母，实则泻其子”的方式维系人体系统相生相克、相反相成的平衡有序状态，强调整体观，不孤立地看待某一生理或病理现象。

图2 古代整体论思想

在西方，古希腊人的朴素系统观思想尤为充分，泰勒斯认为宇宙处于循环变化中，赫拉克利认为“世界是包括一切的整体”，德漠克利特把宇宙当作一个系统来看。亚里士多德作为古希腊哲学的集大成者，把朴素系统的思想推向高峰，认为世界是包括一切的整体，提出“四因论”来解释事物变化的原因，以“整体大于它的各部分的总和”来强调系统的整体性。

古代，不仅自发地运用系统概念考察自然现象，而且还用这种观点来指导实践和对自然的改造，在许多工程中采用了系统方法，创造了许多著名的系统工程[3]。比如战国时代秦国李冰主持的都江堰（见图3）就是其中典型的一个防洪灌溉系统工程。都江堰是世界上年代最久、仍在使用、以无坝引水为特征的水利工程，都江堰统筹考虑了枯水期和丰水期的水流变化，巧妙的设计了宝瓶口、飞沙堰、金刚堤等相互融合的结构，实现了防洪、灌溉、冲沙、航运等多重功能，使得川西平原成为“水旱从人，不知饥馑，时无荒年”的天府之国，是系统思想运用的典型代表。

图3 都江堰水利工程示意图

可见，在系统科学的诞生阶段，那时的人类对系统的认识比较模糊，其整体思想主要来源于对自然界的观察与思考，人类的系统工程实践活动大多依赖经验的总结积累，缺乏系统完整的理论指导，所以系统工程的方法主要掌握在少数实践者手里，并不能广泛有效地让大众了解和学习。

二、萌芽：近代还原论与机械系统工程

17世纪开始，培根、伽利略、牛顿、笛卡尔等为代表的杰出科学家，推动了数学、物理等自然学科的快速发展,见图4。英国哲学家、政治家培根提出的分解-归纳思想成为了实验室科学的基础，法国哲学家、自然科学家笛卡尔创立了平面直角坐标系（解析几何学），提出了世界是由精神和物质组成的二元论，笛卡尔在其著作《方法论》中明确指出：“把我所考察的每一个难题，都尽可能地分成细小的部分，指导可以而且适于加以圆满解决的程度为止”，在其思想的影响下，伽利略所提出的落体定律和牛顿提出的力学定律掀起了科学界的巨大浪潮,牛顿的天体力学、培根的物理学方法、笛卡尔的数学方法使得科学家能够用数学和力表示任何事物，还原论（Reductionism）成为自然科学的主要哲学思潮，以还原论为代表的形而上学的近代系统思想主导了17世纪的自然科学发展。

图4 还原论思想的代表性学者

还原论把所研究的对象分解为构成要素或结构单元，其本质是形而上学的机械观，即整体等于部分之和，部分之和等于整体。数学的微积分、物质的微观粒子构成、化学的元素周期表是还原论的典型应用。在还原论的影响下，人们认为只要能够弄清楚一个事物各个组分的性质以及相互之间的作用，那么就可以理解这个事物的基本性质，如果宇宙中每一个粒子的命运都是注定的，那么，每一个宏观物体的命运也就是注定的, 即著名的“拉普拉斯决定论”：宇宙像时钟那样运行，某一时刻宇宙的完整信息能够决定它在未来和过去任意时刻的状态，见图5。

图5 还原论思想举例

拉普拉斯决定论在很长一段时间内都占据了物理学的主流思潮，人们相信只要精确地知道一个系统演化的方程和初值，就可以精确预言它任何时刻的运动。而真正对这一思想产生怀疑始于20世纪初，法国著名数学家庞加莱在研究三体牛顿方程时发现方程组的解是不确定的，即牛顿方程本身就包含了不确定性与随机性，混沌现象的发排除了拉普拉斯决定论的可预见性的思想。并且，还原论无法解释细胞分化这类复杂生命现象，胚胎细胞早期复杂分裂是对称的，但很快被非对称的分化生长所代替，最终分化并生长成结构、功能、形态各异的组织器官。如果将生命体看作机器，并将其分解为性质相同的基本单位（胚胎细胞），则无法解释上述分化现象。

近代科学的鲜明特征是还原论，还原论作为一种方法在各学科中的应用取得了不菲的成就，但其中不足也是显而易见，表现为否定整体观、不承认演化、看不到层次性、把物质和运动分割开来等，这种还原论随着科学的发展越来越显露出其局限性和不足，并且没有形成专门的关于系统工程的理论架构，进入19世纪，自然科学的迅速发展冲破了当时占统治地位的形而上学思维方式，相对论、量子论和复杂科学的核心思想和结论分别从宇观、微观和宏观尺度下证实了还原论的局限性。由于还原论的影响，当时的人们并不太看重系统的整体研究，而更多追求系统的局部研究，系统工程的方法也基本上就是整体分解然后局部组合的模式。

三、成形：现代系统论与复杂系统工程。

现代系统系统科学的发展主要经历了三个阶段：20世纪40-60年代的系统科学研究主要以线性系统为研究对象，产生了一般系统论、控制论和信息论（老三论，见图6）；20世纪40-60年代产生的耗散结构论、突变论、协同学（新三论，见图7）主要研究非线性系统的自组织演化；20世纪80年代以来，系统科学进入以“复杂性研究”为代表的新阶段。

20世纪初，由于自然科学、工程技术、社会科学和思维科学的相互渗透与交融汇流，产生了具有高度抽象性和广泛综合性的系统论、控制论和信息论[4]。1937年，美国理论生物学家贝塔朗菲提出“一般系统论”，标志着科学家首次明确将系统作为研究对象。贝塔朗菲将生命有机体看作开放系统，研究其有关秩序、组织、整体性、目的论等机械还原论刻意回避的问题，创立了一般系统论，他提出系统是“相互联系相互作用的诸元素的综合体”，一般系统论为人们认识各种系统的组成、结构、性能、行为和发展规律提供了一般方法论的指导。紧接着1948年香农提出了信息论，信息论是一门以揭示信息的本质特征和规律为基础，应用概率论、随机过程、数理统计等方法研究信息获取、加工、传输等一般规律的科学。1949年维纳在第二次世界大战期间组织跨学科研究的基础上提出了经典控制论，控制论以反馈为基础，通过关于系统以往运行情况的信息，来控制系统的未来行为，可以看作是研究各类系统中共同的控制规律的一门科学。信息论和控制论的提出分别为了解和掌握系统的各种信息的流动与交换、有效地控制和管理系统提供了一般方法论的指导。与此同时，管理科学也发生了新的突破，建立和发展了系统工程和运筹学，由此开始了20世纪50年代和60年代的系统运动[5]，这一时期是系统科学发展的第一阶段。

图6 老三论：一般系统论、控制论、信息论

正当一般系统论、信息论和控制论等关于系统的理论取得广泛的传播和普及的时候，20世纪60年代末普利高津提出了非平衡态热力学和耗散结构理论，发现了开放系统从无序到有序的规律，耗散结构是指系统在开放的远离平衡条件下，通过能量耗散和内部非线性动力学机制可以形成稳定的宏观有序结构。20世纪70年代初哈肯提出了协同学以及艾根的超循环理论，揭示了开放系统从无序到有序的内在动力机制，即一个由许多子系统构成的系统，如果在子系统之间互相配合产生协同作用和合作效应，系统便处于自组织状态。20世纪70年代初托姆提出了突变论，除了用经典微分方程解释连续、渐变、平滑自然现象，还存在大量突变和飞跃过程，如水突然沸腾、火山爆发、经济危机等，突变论用数学模型来描述和预测该质变过程。突变论与耗散结构论、协同论一起，在有序与无序的转化机制上，把系统的形成、结构和发展联系起来，成为推动系统科学发展的重要学科之一[6]。这些理论揭示出复杂系统在一定条件下，特别在远离平衡态和输入负熵的条件下，通过非线性相互作用、分岔与突变，系统元素之间能自动、自发协同演化为新的有序结构或高层次组织[5]。形成了以系统自组织理论为代表的系统科学。

图7 新三论：耗散结构理论、协同学、突变论

这揭示了人们对于客观世界的复杂性、组织性和整体性的认识又发展到了一个新的阶段。如果说一般系统论、控制论和信息论还主要是建立在平衡系统的概念和理论基础之上，以既成系统为研究对象；那么，耗散结构理论等一系列关于系统的理论则将人们对于系统的认识推进到以非平衡系统理论作为基础，以非线性系统的自组织演化为自己的研究对象[7]。这是现代系统科学发展的第二阶段。

20世纪80年代以来，随着人们对复杂适应系统的研究和人工生命的研究，尤其是计算机模拟技术上的突破，系统科学进入以“非线性科学、复杂性研究”为代表的新阶段，见图8。“钉子缺，蹄铁卸；蹄铁卸，战马蹶；战马蹶，骑士绝；骑士绝，战事折；战事折，国家灭。”，1485年英国国王理查三世由于缺失一枚马掌钉而输掉了波斯战役，一枚马掌钉导致的“蝴蝶效应”展示了微观主体的相互作用生成宏观的复杂性现象。人们每时每刻都处在并能看到许许多多的复杂系统, 如生态、胚胎、人体免疫系统和全球经济系统等，霍兰把这类复杂系统称为复杂适应系统。法国思想家莫兰提出“复杂性的思想范式”应该将复杂系统看作带“回归因果环路”的“有组织的动态运转过程”，这些论述在一定程度上克服了自组织系统科学的一些缺点，我们可以将它看作是系统科学发展的第三阶段[5]，混沌理论、符号动力学、复杂适应系统理论、复杂性网络是该时期的代表性理论。

图8 系统科学研究新阶段

20世纪40年代以来，全球联系加强，在系统论、控制论以及信息论的推动下，人类的生产工具转变为由工作机、动力机和电脑控制装置所构成的复杂系统。生产工具的系统化和高效化带来了生产和管理的系统化和复杂化。许多复杂的技术工程相继涌现，形成了前所未有的高度系统化、社会化的现代生产系统[8]，与此同时，如何组织管理协同完成复杂工程成为难题，系统工程应运而生，见图9。

图9 系统工程的发展

以曼哈顿工程、阿波罗计划、载人航天等复杂工程为代表的系统工程是从系统观念出发，以最优化方法求得系统整体的最优的综合化的组织、管理、技术和方法的总称。曼哈顿工程是第一个全面应用系统工程项目管理理念和技术的大型项目。美国陆军部为先于德国制造出原子弹，于1942年6月开始实施利用核裂变反应来研制原子弹的计划，具有组织管理复杂、人员多类型杂、技术涉及面广的复杂特点，在组织架构上，由战略决策层（总统和国会）、总体指挥层（格罗夫斯准将，军方高层；S-1委员会）、专业指挥层（科学顾问、军方高级参谋、子项目总监）、综合执行层（各实验室、各部门、各分支机构负责人）构成。参与人员包括决策指挥、科学家、军事人员、科研人员、技术人员、工人、后勤保障人员等，巅峰时涉及50余万人。其技术涉及面广，包括核裂变理论、可控链式核裂变技术、核原料分离技术、浓缩技术、高能炸药技术、枪式引爆技术、组织管理技术等，见图10。

图10 曼哈顿工程涉及的若干技术

从曼哈顿、阿波罗计划、载人航天等大工程中总结出了一系列的系统工程技术。图11展示了系统工程的核心技术手段，首先通过ISM 解析结构模型、离散仿真等方法进行建模仿真，以曼哈顿计划为例，通过仿真建模复现核链式反应过程；利用情景分析、SWOT、PEST等方法进行系统分析，比如解算核反应的能量与威力；采用层次分析法AHP、模糊评价、DEA等手段进行系统评价，如核爆炸威力评估；采用时间序列、回归分析、马尔科夫预测等算法进行系统预测，如核爆对敌杀伤效果的预测；基于线性规划、非凸优化、多目标优化等方法进行系统优化，如铀浓缩、核弹引爆等方案优化；最后通过网络计划图、PERT、甘特图等方法进行决策实施，比如进行制造方案确定、投弹地点选择等决策。系统工程的步骤和方法因处理对象不同而异，运用系统工程除需要某些共性知识外，还需要使用各科专业知识，如工程、医药、和社会科学等。

图11 系统工程关键技术之间的关系

系统科学和系统工程在我国的研究发展，开始于早期运筹学的推广应用。钱学森、许国志等学者于1955年将运筹学引入我国，并于1956年成立了我国第一个运筹学研究组。华罗庚从20世纪60年代初期起在我国大力推广“统筹法”，取得显著成就[9]。同时，随着国防尖端技术科研工作的发展，我国在工程系统的总体设计组织方面也取得了丰富的实践经验。1978年9月，钱学森、许国志、王寿云发表了《组织管理的技术—系统工程》[10]，提出利用系统思想把运筹学和管理科学统一起来的见解，标志着系统工程在我国的推广应用出现了新的局面。1979年10月，北京举行了系统工程学术讨论会，这次会上我国21位知名科学家联合向中国科协倡议成立中国系统工程学会。钱学森在这次会上作了“大力发展系统工程，尽早建立系统科学的体系”的重要报告，这个报告提出了我国发展系统科学和系统工程的基本途径。1980年11月在北京召开了中国系统工程学会成立大会，表明中国在系统工程的研究和应用进人了一个新的阶段[11]。此后，每两年召开一次全国性学术年会，每次年会都成了全国系统科学和系统工程学者交流经验、总结成果的盛会。中国系统工程学会先后组建了17个下属专业委员会，这些专业委员会的活动，反映在众多学科和领域开展了系统科学与工程的研究和应用。

钱学森认为，系统论属于哲学层次，是连接系统科学与马克思主义哲学的桥梁。系统学是系统科学的基础理论，是科学中的科学，基础中的基础。在工程技术层面，系统科学是直接改造世界的工具，如机械设计、武器制造等；在技术科学层面，系统科学是工程技术共用的各种理论，如力学、电学等；在基础科学层面，系统科学是认识客观世界的基本理论，如数学、物理、化学；在哲学层面，系统科学是人类认识客观世界的最高概况[12]。

随着系统工程科学理论的完善，系统工程技术也不断拓展到各个领域，例如国防系统工程、两弹一星、载入航天、北斗导航、工业系统工程、三峡大坝、港珠澳大桥、天眼系统等。系统工程已在经济、社会、人口、军事、行政、法制、科学、教育、人才、情报和未来研究等社会科学领域得到越来越广泛的运用，充分显示了它无限广阔的发展前景。

这一时期，人类不断在逐步建构系统科学理论，并适应大工业大协作的社会需求，面向工程组织管理这个领域，发明了以运筹学为基础的一系列技术和方法，使得系统工程得到快速发展和广泛应用[13]，见图12。

图12 系统工程技术的应用

四、进化：未来系统论与数智系统工程

21世纪以来，互联网技术的发展使得系统复杂程度越来越高，系统之间相互作用越来越紧密，20世纪四十年代第一台计算机 “ENIAC”采用了17000个电子管，而如今的手机处理器便涉及100亿个晶体管，系统本身组成要素呈现出指数增长的趋势，并且系统的发展趋向于信息-物理融合，导致系统的复杂度和智慧化程度更高，人机融合在系统中体现的愈发明显。同时，系统及系统之间的耦合联系、相互影响，使得过去“确定性的解析”理论方法无法解决“不确定、混沌”的系统工程问题，比如，过去可以使用数学解析的兰彻斯特方程描述作战的博弈对抗，即采用微分方程组描述交战过程中双方兵力变化关系，但在当前多域精确作战的背景下，随着作战元素的爆炸式增长、作战空间的多域融合、对抗性的不断增强，显然已无法通过兰彻斯特方程来描述当代以及未来的战争，见图13。

图13 兰彻斯特方程与多域战

可见，在信息化、网络化、智能化的时代背景下，系统工程面临巨大变革需求。首先，系统工程的研究对象不断拓展，过去主要研究由自然系统、物理系统和社会系统，现在更多的是研究信息系统，即数据、模型和算法构成的系统；其次，系统工程的应用方法不断拓展，过去主要采用数学、物理模型等方式进行计算，现在新增了人工智能、深度学习、数据挖掘、数字孪生等大量新的技术手段；再次，系统工程的功能作用不断拓展，过去主要是解决组织管理问题，今天更多的是要解决复杂认知和体系构建问题。这一切的变化的原因就在于人类正在走向数字化和智能化，它促使系统工程正在跳出传统的框架去建构一个新的范式。

以系统工程的核心支撑理论——运筹学为例，它作为过去系统工程的核心基础，随着系统规模的显著增大和复杂性的不断增加，在今天已难以支撑系统工程的需要，势必需要对传统运筹学进行改造升级。考虑未来复杂系统运筹的特征和需求，数字孪生和人工智能技术是解决该问题的重要手段，可通过建立复杂系统的数字孪生体，在赛博空间对运筹问题进行模拟推演，采用人工智能技术对运筹决策进行低成本试错实验和自主学习，从而形成具有复杂系统运筹优化能力的AI智能体，另一方面，从AI智能体的处理逻辑中可以总结提炼出具有一般规律的规则与原理，从而建构出新的系统工程支撑理论，这就可以建构出新一代运筹学理论：数智运筹学。

在“数字建构+智能赋能”的背景下，系统工程的一系列建构理论和方法需要重新构建，诸如回答怎么判别一个系统？系统的复杂度怎样界定？如何构建一个最优化系统？等等问题将迎来一种新的视角和新的思路。比如，今天我们似乎可以基于“数据”来描述复杂系统的外部特征，利用“模型”来刻画复杂系统的内部结构，借助“算法”模拟复杂系统的运行机理，进而采用数字孪生技术对复杂系统的组成、特征、结构和机理进行数字化定义和建模，在计算机虚拟空间建立与复杂系统完全等价的数字孪生体，集成多学科、多尺度的仿真过程，基于数字孪生体对复杂系统进行仿真分析和系统优化，见图14。

图14 数智系统工程的内涵

因此，我们判断，新一代的系统科学将是利用数字孪生和人机智慧研究复杂大系统特点规律的科学，数字化、智能化技术的深化运用将使得系统工程向数智系统工程转变，即基于数据、模型和算法实现人机智慧融合的系统工程。

图15 基于数据、模型和算法实现人机智慧融合的系统工程

在未来系统科学和数智系统工程中，数据将成为系统的“体”，模型将成为系统的“脉”，算法将成为系统的“势”，见图15。体、脉、势三者结合将在很大程度上能够对复杂系统的特征和规律进行描述，形成系统科学和系统工程的理论底座。同时，通过大数据、云计算、边缘计算、云边协同等技术对海量异构数据进行分析处理，为复杂系统的组织管理和数字孪生体的构建提供数据支撑；通过数据-模型驱动、信息-物理系统模型、基于深度神经网络的黑盒模型等先进模型方法的深度融合，为复杂系统的描述和数字孪生体的虚拟空间映射提供模型支撑；通过人工智能、机器学习、智能优化、人机融合等技术的应用，为复杂系统的管理与优化提供算法手段支撑。利用数智系统工程技术，通过可靠的数据、准确的模型、高效的算法，将有效实现信息化、智能化时代下复杂系统的规划、研究、设计、制造、试验和使用。

人类对于自然世界的探索思考以及工程社会的实践需求分别催生了系统科学以及系统工程，也间接地形成了系统科学体系，对自然世界认知的不断加深以及愈发复杂的实践问题推动了系统科学和系统工程的不断发展，21世纪见证了数字化、网络化、智能化时代的到来，工程、社会、经济、军事等领域呈现出前所未有的系统化和复杂化的特征，这意味着系统科学体系也即将发展到一个新的更高的形态，数智系统工程应运而生，可为研究和探索未来复杂系统的演化规律提供基本方法论和工具支撑，也为系统科学与系统工程的深度融合提供一个结合载体和结合路径。系统工程正在进入一个发展的大时代，或将成为21世纪最重要的新兴学科之一，让我们拭目以待。

参考文献

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[10] 钱学森, 许国志, 王寿云. 组织管理的技术——系统工程[J]. 文汇报, 1978.

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[12] 郭雷, 张纪峰, 杨晓光. 系统科学进展[M]. 北京: 科学出版社，2017.

[13] 王众托. 知识系统工程[M]. 北京: 科学出版社, 2004.

（作者：周刚、王锐、李凯文，国防科技大学系统工程学院。本文2022年12月30日首发于中国仿真学会订阅号）