问题——复杂系统研发周期长、成本高，质量与安全压力促使方法更新； 桥梁、交通、制造等工程与设计领域，系统规模不断扩大、耦合关系更复杂、风险边界更难判断，传统“试制—试验—改进”的路径往往投入大、周期长，对极端工况的覆盖也有限。一旦在后期暴露结构性问题，返工成本会大幅上升。如何在更早阶段识别风险、优化方案、缩短迭代周期，成为行业共同关注的焦点。 原因——以“从因到果”为特征的正向建模提供可验证、可推演的技术路径。 不同于从既有产品反推机理的逆向工程，正向建模以基本规律、约束条件和明确目标为起点，将物理、化学或逻辑规则转化为可计算的数学表达，构建数字化原型，并在虚拟环境中推演系统行为。其核心在于把“经验试错”前移为“机理推演+计算验证”，让设计与验证更早发生、结果更可量化。 业内人士指出，正向建模并非取代现有工程方法，而是与测试、仿真、试验形成互补：先用模型定位可能的最优解与风险点，再用数据与试验进行校核与修正，形成闭环。 影响——推动研发从“事后修补”转向“事前预防”，降低试验消耗与安全风险。 以桥梁设计为例，通过建立包含材料属性、结构参数与荷载工况的正向模型，可预测风荷载、车流变化等条件下的应力分布与形变趋势，在开工前就对薄弱环节进行加固或调整。 类似思路也可用于城市交通系统评估：在明确边界条件与目标后，通过机理分析建立流量、速度、拥堵传播等关系模型，评估新增道路或交通组织优化对整体通行效率的影响。 更重要的是，正向建模的价值不只在“算得快”，也在“算得清楚”。通过把关键机理显式化、参数化，研发人员能够更直接地定位结果的敏感因素，为优化设计、成本控制与风险评估提供依据。在航空航天、汽车制造等高投入行业，虚拟试验可在一定程度上减少昂贵的实物试验次数，提高方案筛选效率，降低研发不确定性。 对策——建立“定义—机理—求解—验证—迭代”的标准流程，夯实数据与人才支撑。 业内普遍认为，推动正向建模落地，首先要把问题定义做细：明确模型要解决的核心问题、精度目标、适用边界与验收指标，避免“什么都想算”导致模型失真或成本失控。其次是机理分析与本构关系建立，坚持可解释、可验证的导向，把守恒定律、材料关系、动力学机制等关键约束转化为数学描述。第三是模型构建与计算求解，需要结合场景选择合适的离散方法、网格策略与算法体系，在精度与效率之间取得平衡。 同时，验证与确认是模型走向工程应用的关键环节：一上检验模型是否准确实现既定方程与算法，另一方面以实验数据、监测数据或权威观测对输出结果进行对比校核；必要时回溯假设、修正参数，形成持续迭代机制。 此外，正向建模的推广离不开数据治理与复合型人才。既要推动基础数据标准化、可追溯、可共享，也要培养既懂工程机理又懂计算方法的团队，使模型资产沉淀为可复用的工程能力。 前景——随着算力提升与工具成熟，正向建模有望成为数字化转型的重要基础。 当前，工程系统正加速向数字化、网络化、智能化升级，正向建模为复杂系统提供可推演的“数字实验室”。未来，随着高性能计算、传感监测与仿真软件持续演进，模型有望与现场数据更紧密耦合，形成覆盖设计、施工到运维的全生命周期支撑体系。业内预计，正向建模在基础设施安全评估、重大工程论证、制造业产品开发等领域的应用将深入扩展，并推动形成更标准、更可复用的工业软件与方法体系，为提升产业核心竞争力提供支撑。
正向建模的快速发展，折射出中国制造业向知识密集型转型的趋势。在上海建设国际数字之都的背景下，这项融合基础科学与工程实践的技术进步，不仅重塑产品研发的路径，也在更深层次推动产学研协同创新生态的演进。其未来价值或将超越工具本身，成为培育新质生产力的重要方法论。