從產品的全生命周期出發，研究“數字化轉型”的時候，人們總結出一套普適的規律、要素和模式，并特別強調數據的核心價值和驅動力角色。即使把生命周期的各個環節打開來看，這些規律也同樣適用，但研發環節似乎是個例外。

的確，研發是產品全生命周期中最不一樣的環節,大多數數字化轉型的理念、邏輯、模式和工具，都不再適用于研發。而且，工業研發對今天的中國又有特別重要的意義。仿制輕松安逸，原創千難萬險，中國工業自主研發的道路充滿艱辛。所以，工業研發的數字化轉型，必然是中國企業數字化轉型的“上甘嶺”。

數字化轉型本質是技術驅動的業務變革。數字化轉型的核心并不在“數化字”，而在于“業務”，是業務要轉型，數字化只是新業務的新載體，所以不能“為數字化而數字化”。真正有價值的數字化轉型，都是借助數字化手段，實現業務的升級甚至變革，研發的數字化轉型也是如此。

從理想模型到數字化藍圖

我們認為，所有復雜產品的研發體系都存在一個理想模型，研發數字化轉型的藍圖應該基于該模型來設計，從而形成數字化轉型的路徑和方案。數字化轉型的過程，就是研發體系向理想體系進化的過程。

根據現代產品研發特征，我們提出企業完整研發體系的理想模型，如圖1所示。該模型是由協同、管理、開發、知識和共享五個層次構成的多V模型。

圖1.研發體系理想模型

本模型包含了完整的研發要素及業務構件，其中的每一個矩形或菱形就是一個業務構件。任何一家研發型企業的業務模型都是本理想模型的子集或某個成熟度級別。越是復雜產品的研發，或企業成熟度越高，其業務模式就與本模型越一致。對于簡單產品的研發企業，其業務現狀是這個模型的子集。對于研發成熟度不高的企業，其業務現狀是這個模型的較低成熟度狀態。

研發體系理想模型是研發型企業發展的對標模型，可以指導我們進行業務模式規劃、能力規劃、知識（資源）規劃以及數字化規劃。與此對標，本企業所欠缺的或不完善的業務構件，就是我們未來應該建設的內容。根據企業發展戰略規劃，可以形成研發體系未來建設和完善的計劃和步驟，這樣將形成體系的長遠規劃。

理想模型的提出，有助于解決中國企業普遍存在的一道難題：數字化部門難以從業務角度出發規劃、建設和推進企業數字化轉型，導致數字化和業務兩張皮。理論上講，理想業務模型中每個業務構件可以轉移到一個數字化系統中。因此，我們可以一一對應地提出每個業務構件的數字化系統，填入圖2的右邊框架中，就形成了研發數字化藍圖，甚至我們可以針對某企業或行業提出每個系統的參考系統。

圖2.從理想模式到數字化藍圖

通過與理想業務模型對標，獲得企業研發體系的發展規劃，進而獲得數字化轉型規劃。通過研發體系的進化節奏，可推導出數字化轉型節奏。

在研發理想模型中，根據業務的相似性和關聯性對模型中所涉及的業務進行歸類。以此為依據，對研發數字化藍圖的子系統做相應歸類，形成最終的數字化研發平臺的應用架構，如圖3所示。。

圖3.數字化研發平臺

數字化研發平臺既是數字化研發體系的組成部分，又是研發體系數字化轉型的載體。理論上講，所有的研發業務構件都數字化之后，研發人員不需要離開本平臺，就可以完成產品的研發和設計。需要說明的是，數字化研發平臺并非是一套軟件，而是一系列數字化系統構成的集成化平臺。根據企業的數字化研發目標，基于云計算架構，利用面向服務的柔性集成框架，將企業所有與研發有關的數字化系統協同整合，形成數字化研發平臺。這些系統除數字化研發體系咨詢和建設方所提供的系統外，還包括第三方系統、企業已有系統和未來引入的系統。

研發數字化轉型“三級跳”

企業的研發數字化轉型無法一蹴而就。不同企業的發展階段、企業使命及研發戰略的差異，使得其數字化研發所處的狀態不同，其所選擇的研發數字化轉型的方案需要與其狀態匹配。對研發數字化轉型進行規劃時，需要確定：依據目前技術水平，在可預期的有限時間內，體系建設所能達到的藍圖，并制定合理的建設路線。

通常來說，研發數字化轉型需要經過“三級跳”，每次跳躍的模式不同，分別是：1.精益轉型；2.正向變革；3.智慧革命，如圖4所示。

圖4.研發數字化轉型“三級跳”

在數字化研發的不同階段，達到不同的進化級別，分別是精益級、正向級和智慧級。不同階段的主驅動力有所差異：

精益轉型的主驅動力是數字化流程；

正向變革的主驅動力是數字化模型;

智慧革命的主驅動力是數字化知識。

不同進化級別所采用的技術手段不同，因此具有不同的轉型特征：

精益轉型階段主要采用的是流程工程手段；

正向變革階段主要采用的是模型工程手段；

智慧革命階段主要采用的是知識工程手段。

不同級別獲得的轉型效益不同：

精益轉型階段獲得的效益是效率提升;

正向變革階段獲得的效益是創新能力;

智慧革命階段獲得的效益是反脆弱性。

一級跳：精益轉型

在精益轉型階段，研發流程數字化是關鍵特征。本階段需要把研發流程顯性化，并在研發管理軟件中建立數字化形態的流程，然后將已經確定性的研發任務、研發工具、顯性知識和質量要求，與研發活動緊密綁定，使其深入融合在研發流程中，消除兩張皮現象，讓工具、知識和質量真正發揮實效。本階段，研發體系獲得最大效益是效率的提升。

中國某船舶工業研究院基于精益轉型思想，完成了研發模式轉型并取得實效。

第一，通過精益研發框架的構建，規范了研發流程、協同研發數據，實現產品研發的流程化和標準化，使研發工作按照流程開展，使研發過程可視、可控、協同和協調；

第二，完成了研發數字化工具的體系化建設，讓每個研發活動都具有數字化工具支撐；

第三，通過對產品研發知識的梳理，構建了數字化形態的專業知識庫，實現了數字化知識和數字化流程的伴隨；

第四，完成了產品研發全生命周期中所有質量資源的數字化，讓質量管控策略落實到數字化流程的每個關鍵工作包。

二級跳：正向變革

在正向變革階段，產品模型數字化是關鍵特征。本階段，沿著系統工程V模型，從涉眾需求開始，經過需求定義、功能分解、系統綜合、物理設計、工藝設計、產品試制、部件驗證、系統集成、系統驗證、系統確認、產品驗收全過程，完全用數字化模型表達產品的所有信息，在消除二義性、減少質量隱患、高效協同和積累成果方面都有無與倫比的優勢。本階段，研發體系獲得最大效益是創新能力的提升。

在美國，從NASA到先進工業企業，基于系統工程和正向設計方法進行產品和系統的研發和制造，已經至少有60年的時間。2018年美國國防部正式對外發布國防部數字工程戰略。借助此工程，美國國防部使現有采辦流程和工程活動提升為基于模型驅動的集成化實踐，極大提升生命周期各階段分析能力和決策水平，支持武器系統的快速規劃、敏捷設計、高效制造與精準保障，使美軍超越快速變化的威脅和技術進步，更快地向作戰部隊交付先進能力，同時更具經濟可承受性和持續保障性。

三級跳：智慧革命

在智慧革命階段，研發知識數字化是關鍵特征。本階段，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，形成數字化形態的智能知識插件，通過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字化、自動化的知識所支撐。另外，通過建立與物理產品實時互動的數字孿生體，利用數字孿生體持續進化的生命體特征，持續提升物理產品的智能化特征。本階段，研發體系和智能產品獲得最大效益是反脆弱性的提升。

歐盟在利用知識工程建立復雜產品的研制體系方面卓有成效。近年來，歐盟通過企業間合作開展覆蓋產品整個研制過程的虛擬企業跨域協同研制體系建設，以空客公司為主組織的某項目是典型代表。這是歐盟委員會共同資助的數字化項目，是歐洲航空工業協會（AECMA）航空遠景框架內容的一部分。本研制體系強調知識工程的重要作用，建立了完善的知識體系和知識應用方法，除了將資深專家的經驗整理形成情景相關的、自動搜索和推送的、經過增值加工的自動化知識外，還將各種最佳實踐與研制過程的各個子體系緊密連接,最終提供了一個基于知識工程和系統工程的協同工作環境，包含了分布式并行工程方法及知識管理方法的虛擬產品設計和驗證平臺，支持數字孿生飛行器和數字孿生發動機的研發。

研發數字化轉型路線圖

總結來講，在精益轉型階段，企業的主要矛盾是資源松散、模式落后，需要通過流程聚合資源，提升效率；進入正向變革階段，即研發模式精益轉型之后，企業的主要矛盾是創新模式和技術能力的缺乏，本階段亟需創立正向模式，補強創新能力；在智慧革命階段，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，人員和知識協同工作，并隨著價值的變化而靈活聚散。

圖5.研發數字化轉型路線圖

基于以上的理解，我們最終繪制出工業企業研發數字化轉型框架圖，如圖5所示。通過流程工程、模型工程和知識工程等核心工程的開展，可實現企業精益模式轉型，建立正向設計能力，同時規劃未來智慧發展路線，最終建立面向智能制造時代的現代工業研發體系。全圖呈現出“信息化在左，數字化在右；知識在前方，智慧在遠方”的理念。