以下文章來源於踏雪當歌 ，作者田鋒
導讀
在《研發數位化轉型三級跳》一文中，我們將「智慧革命」定義為研發數位化轉型的第三跳。這一跳的目標是實現智慧研發，而智慧研發的主驅動力是知識，智慧研發階段主要採用的是知識工程手段。
文章信息
本文作者：田鋒，《踏雪論壇》創始人、安世亞太高級副總裁、北京市綜合仿真實驗室主任、工業軟體中心主任、數字孿生體實驗室主任。
擁有二十多年研發、技術、管理與諮詢經歷，為近百家企業提供研發體系規劃、建設和研發信息化諮詢，是中國航空三大主機所、船舶工業某研究院、中國中車等企業的精益研發、知識工程、仿真體系建設項目總設計師，著有工業與智能製造熱門圖書《精益研發2.0》、《知識工程2.0》、《製造業知識工程》和《苦旅尋真》。
智慧研發本質
研發數位化轉型經過第一跳和第二跳，企業的研發模式已經優化，創新能力已經建立，其主要矛盾是缺乏高可持續發展能力和隨需應變的柔韌特性，亟需通過對知識靈活、充分和智能化的應用，讓企業降低對組織穩定性的依賴，以適應個體崛起時代的新特徵，讓人員和知識協同工作，並隨著價值的變化而靈活聚散。
智慧革命的核心手段是知識工程，將研發過程所有活動需要的所有類別的知識進行梳理，利用各類知識加工方式對其進行增值加工，形成數位化形態的智能知識插件，通過AI智能匹配的方式融入到與之高度匹配的研發活動中，使得研發活動完成過程由數位化、且能自動工作的知識所支撐。
其實，知識不僅是智慧研發基礎，也是精益研發和正向設計的基礎，也就是說，知識是所有數位化轉型層級的基礎。但數位化程度越高，知識的存在感越低。當然不是知識變少了，而是獲取、加工和使用知識的方式更智能和智慧了，是手中有劍、心中有劍還是無劍勝有劍的差別。
智慧革命的本質其實是研發知識利用方式的第三次轉型——智化，力圖發揮知識全集的作用，把確定性知識加工成APP形成智能，把不確定性知識利用AI技術提取智慧。
從研發角度來看，知識是研發的智慧源泉。從知識角度來看，研發是知識的終極歸宿。智慧研發提出了企業研發體系框架和理想藍圖，知識工程是智慧研發藍圖的實現方略。智慧研發是突變式的轉型升級，知識工程是基於微創新的漸進式的持續進步。我們將智慧研發稱之為仰望星空，知識工程稱之為腳踩大地。智慧研發實際上是知識工程工作從量變到質變的過程。
智慧研發模型
研發理想模型是複雜產品研發體系的終極藍圖，也是研發數位化轉型的頂層指導。在智慧變革階段，我們需要將數位化知識和智能科技（如雲計算、大數據及AI、物聯網、XR圖形技術等）融入《研發數位化轉型三級跳》一文中的「研發理想模型」，提升體系的智慧程度，最終將研發理想模型進行智慧化升級為如圖1所示的智慧研發理想模型。
將研發知識進行增值加工，形成數位化知識，即智能知識插件，通過AI技術讓知識插件融入到所有與之高度匹配的研發工作包中，從而融入到研發全體系和全過程，讓研發體系智慧化。隨著融入到研發活動中的智能知識插件從少量逐漸變得海量與泛在，研發體系將逐漸變得智慧。研發知識工程的目的就是建立研發過程智能知識插件庫，並將插件與研發過程（活動）智能關聯起來，實現知識的泛在化。
智慧研發平台
根據智慧研發理想模型，我們將《研發數位化轉型三級跳》一文中的「數位化集成研發平台參考框架」做了實例化，形成智慧研發平台，如圖2所示。
相比參考框架，智慧研發平台具有以下改變：
1) 研發駕駛艙升級為基於產業鏈雲和大數據分析的智慧駕駛艙，使得智慧研發平台具有研發過程的智慧感知能力；
2) 研發管理系統升級為基於雲平台的產業鏈協同研發管理系統，使得智慧研發平台可以進行跨企業的研發管控，特別是以往的產品研發流程需要擴展到產業鏈流程，同時建立跨企業的大項目管理體系；
3) 在保留用於知識增值加工的知識工程平台的同時，將知識創新系統像精益研發平台那樣獨立出來，升級為基於大數據的知識創新平台，將大數據和AI技術和方法運用到隱性知識的智慧提取和智慧推送中來；
4) 質量管理系統像精益研發平台那樣獨立出來，升級為基於大數據的質量防控平台，基於大數據可以對全產業鏈和全生命周期的質量數據進行聚集和分析，對研發質量問題進行提前防控；
5) 正向設計環境升級為智能產品和數字孿生體協同開發環境。這裡有兩個含義：第一個是利用物聯網和大數據技術開發智能產品。第二個是充分利用數字孿生體相關技術，開發與物理產品伴隨與互動的數字孿生體；
6) 將研發資源雲平台擴展為工業雲智能化基礎平台，將商業IaaS和PaaS工業化，加入大數據與AI服務、工業物聯網服務和超現實（XR）圖形服務，支持集團化研發、產業鏈協同研發、智能產品和數字孿生體研發。
總結來講，智慧研發體系的核心使命有兩個：一個是在企業內部通過知識工程實現企業內研發體系的智慧化；另一個是從產業鏈視角提升研發體系與外部資源的協同，在總體上提升企業和產業鏈的研發能力。
知識是智慧研發的根基
一家企業的強大之處，往往不在於引進了多少先進技術，而在於真實積累了多少現有成果。知識是產品設計的成果，也是設計過程的關鍵支撐要素，但當前多數企業知識依附於個人，知識的傳承與共享沒有途徑和平台，知識便無法在產品研發過程中有效應用，也不利於研發人才培養。多數研發資源缺少共享平台，限制了資源的有效利用，使得產品研發主要靠個人能力而非集體力量。雖然中國也有不少企業開展過知識管理工作，但知識沒有融入研發過程，也沒有融入到設計過程和工具中，沒有對研發活動起到支撐作用，存在知識與研發兩張皮現象。
過去，開展過知識工程工作的企業，知識也沒有融入研發過程，沒有對研發活動起到支撐作用，存在知識與研發兩張皮現象。為此，我們提出一個新的解決方案，那就是知識與研發流程伴隨，如圖3所示。
這是一個三層結構。三層結構中的中間層是傳統的知識管理體系，將已有知識按照業務需要進行分門別類管理，支撐業務人員的查詢和搜索。知識管理向上，梳理研製流程，將知識與研製流程的工作包伴隨，將知識融入流程。知識管理向下，深挖設計過程中的知識。根據知識的類別，選擇合適工具進行增值加工。通過軟體的知識建模工具生成數位化和工具化的知識，並直接與相關研製工具建立關聯，使這些知識天然具有與業務工作環境互動的特點，直接啟動應用，使知識與設計活動緊密融合，直接支持設計工作。另外，這種方式也提供了隨用隨積累、隨用隨創新的知識積累與應用模式。
研發理想模型中的每個矩形或菱形就是一個業務構件，每個構件是由較多任務構成，而業務流程就是由這些任務組成的，如圖4所示。研發過程是利用現有知識創造新知識的過程，智慧研發需要將研發過程的海量知識經過增值加工，形成大量的智能知識插件（或稱為APP），嵌回的研發過程中。此類知識天然具有與業務工作環境互動的特點，可直接與相關研發工具建立關聯，使知識與設計活動緊密融合，直接參與研發和設計工作。研發過程中，這類智能插件越多，智慧化程度越高。因此，智慧研發中知識工程的核心就是對知識進行增值加工，形成智能知識插件。