MathWorks：以数字工程点燃创新引擎，重塑工业转型未来

原创于 2025-12-04 14:30:07 发布 · 597 阅读

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当全球工业驶入“软件定义”的新赛道，传统研发模式正遭遇前所未有的挑战。在这场转型浪潮中，MathWorks凭借MATLAB®与Simulink®两大核心工具，以数字工程为“金钥匙”，为工业自动化、电力设备、可再生能源等领域解锁了高效创新的密码。

近日，MathWorks全球行业经理Philipp Wallner为我们勾勒出数字工程如何从技术理念落地转变为产业变革的力量。

工业转型“燃眉之急”：三大痛点倒逼数字工程破局

当下，工业领域正处在“不进则退”的关键节点，三重压力交织形成转型紧迫性，而数字工程成为破局的核心路径。这并非偶然，而是产业发展到一定阶段的必然选择。

创新竞速：不进则退的全球竞争

全球创新格局正在重构，国际巨头纷纷加码数字研发。以电力设备领域为例，西门子能源、ABB等企业通过数字化平台，大幅缩短高压直流设备的研发周期；而国内企业若仍依赖传统试错式开发，不仅难以抢占新能源市场先机，更可能在技术标准制定中失去话语权。

人才缺口：“巧妇难为无米之炊” 的现实困境

经验丰富的工程师短缺已成为全球工业界的共性难题。中国机械工业联合会调研显示，2025年我国工业自动化领域人才缺口将达300万，而传统培养模式难以快速填补。MathWorks的应对策略颇具代表性：一方面通过教育领域合作，让高校学生提前掌握MATLAB、Simulink工具链，实现“毕业即上岗”；另一方面将行业知识沉淀到工具链中，比如在风电控制模块中内置成熟算法，降低工程师的上手门槛，变相“扩充”了人才储备。

软件复杂度：从“辅助工具”到“核心引擎”的角色转变

工业产品已进入“软件定义”时代。以风机为例，金风科技的新一代风机中，软件不仅实现转速控制、功率调节等基础功能，更通过AI算法优化风能捕获效率，实现单机发电量提升。但软件占比提升也带来新挑战：传统软件开发流程难以应对工业场景中的“多域耦合”——软件需同时适配机械结构、电气系统、环境变量等复杂因素，这就要求研发流程必须从“串行”转向“并行”，而数字工程正是实现这一转变的关键。

数字工程 “三板斧”：从模块化到全生命周期赋能

MathWorks提出的数字工程体系，并非单一技术，而是一套覆盖“架构设计-平台支撑-场景拓展”的完整方法论。这套体系以“模型”为核心载体，将分散的研发知识、流程、数据整合为可复用、可迭代的数字资产，彻底改变了工业研发的底层逻辑。

模块化架构：拆解复杂系统的“乐高思维”

模块化产品架构是应对系统复杂度的“第一道防线”。其核心逻辑类似乐高积木——将产品拆解为标准化模块，比如风机可分为“叶片控制模块”“变桨距模块”“电网接入模块”等，每个模块的接口、功能都已标准化。这种模式的优势显而易见：当需要开发新机型时，无需从零开始，只需组合现有模块并优化特定部分，从而带来研发周期的大幅压缩。

数字工程平台：让模型成为“单一可信数据源”

如果说模块化是“零件”，那么数字工程平台就是“组装线”。这个平台的核心价值，是让“模型”贯穿产品全生命周期，从需求定义、架构设计，到测试验证、运维优化，所有环节都以模型为基准，避免了传统研发中“图纸与实物脱节”“数据与流程割裂”的问题。

其中最具革命性的是“验证左移（Shift Left）”与“向右延伸（Stretch Right）”两大理念。

验证左移：将测试环节从“硬件到位后”提前到“需求设计阶段”。传统开发中，60%的设计问题源于需求或架构阶段，但这些问题往往要到测试阶段才被发现，导致返工成本极高。而通过Simulink的建模仿真，工程师在需求阶段就能搭建动态模型，模拟设备运行状态，提前发现设计漏洞，降低返工率。
向右延伸：打破“交付即终结”的传统认知。在软件定义的产品中，交付只是开始——通过OTA（空中下载技术），企业可持续推送软件更新，优化产品功能。通过这种模式，在交付后仍能更新故障诊断算法；同时，设备运行数据可回流至研发端，为下一代产品优化提供依据，形成“研发-运营-迭代”的闭环。

虚拟调试与数字孪生：让“虚拟”指导“现实”

虚拟调试（Virtual Commissioning）是数字工程落地的“关键场景”，尤其适用于汽车、机械等复杂装备领域。其原理并不复杂：在实时仿真机上运行机电系统模型，通过工业通信协议连接真实的PLC控制器，工程师无需等待硬件组装完成，就能在虚拟环境中测试控制软件的功能。这种模式不仅缩短了调试周期，更避免了硬件损坏风险。

数字孪生则是虚拟调试的“进阶形态”。MathWorks倡导的“混合孪生”模式，将机理模型（基于物理定律构建）与数据模型（基于现场数据训练）相结合，既保证了模型的准确性，又能适应实际运行中的不确定性。

AI+工业：三大应用场景，从“辅助工具”到“核心能力”

AI 并非数字工程的“附加项”，而是深度融合的“增强器”。MathWorks将AI在工业中的应用归纳为三大方向，每个方向都有成熟的实践案例支撑，避免了“为AI而AI”的空谈。

产品端AI：让设备“自己思考”

AI 最直观的价值，是提升工业产品的智能化水平，甚至替代部分物理部件。可口可乐的自助饮料机案例颇具代表性：传统设备依赖物理压力传感器控制原料配比，但传感器不仅成本高，还需定期维护。可口可乐团队借助MathWorks的产品和服务开发了“虚拟压力传感器”——通过 MATLAB分析电机电流、阀门开关时间等现有数据，训练AI模型预测压力值，最终实现了物理传感器的替代。

另一案例来自KRONES的回收PET瓶生产线。回收PET瓶的厚度、强度差异大，传统设备难以适配，导致产品合格率低。KRONES通过Simulink搭建强化学习模型，让设备实时观测瓶身成型过程，自动调整加热温度、吹塑压力等参数，最终有效提升了PET瓶的合格率。

建模端AI：给复杂系统“瘦身”

工业系统的复杂性往往超出物理建模的能力范围——比如电网中的新能源波动、风机叶片的气动非线性，都难以用精确的数学公式描述。这时，AI的降阶建模（ROM）能力就能发挥作用：通过设计实验采集数据，用深度学习模型近似复杂的物理过程，在保证精度的前提下，大幅提升仿真速度。

工程师端AI：解放创造力的“数字助手”

生成式AI的出现，正在改变工程师的工作方式。调研显示，工程师仅5%的时间用于代码编写，35%的时间用于理解现有代码，还有大量时间消耗在文档整理、合规检查等重复性工作上。MathWorks推出的MATLAB Copilot与Simulink Copilot，正是针对这些痛点，为代码理解、设计检查、辅助创建等提供帮助。