体系生命力－一种新的工程哲学

工程以建造人造设施、服务人类为目标，工程需要技术的参与和支持，但工程除了受到技术水平的约束外，还受工期、经费、管理以及外部环境的约束，因此工程是一种独立于技术之外的对象。既然技术都有自己的哲学思考，称作技术哲学，那么工程也应该有自己对应的工程哲学。

工程哲学是一门探讨工程“是什么”和“怎么做”的学科，是对工程经验的一般性总结与提炼。随着先进技术的迅猛发展以及人们建造的工程对象越来越复杂，人造工程系统领域出现了一些新的特征。一方面出现了一些所谓的超级系统，它们由能够独立运行且自主管理的系统组合而成，甚至地理位置也不相同，彼此间通过网络连接，进行信息的交换来实现协同，共同完成单个系统无法完成的目标，这类超级系统，称之为体系（System of System）。另一方面，人们对工程系统在应对外部干扰时适应性要求也发生着变化，从开始的以可靠性理论为代表的故障后维修，发展到以健康管理理论为代表的故障的预测与预防，再到以工程弹性系统（ERS）理论为代表的主动适应与自我恢复，体现出化被动为主动，并借鉴生命有机特性的趋势。而随着无人系统以及物联网、大数据与人工智能等新技术的加入，人造工程体系的形态、工作方式和管理模式都将发生剧烈的变化，自感知、自决策、自恢复、自学习与自优化等有机生命体才具有的属性将在人造工程体系中得到实现，人造工程体系将成为一种主动适应外部变化的自适应主体（Self-Adaptive Agent）。

技术的发展也为人造工程系统实现生命有机性提供了支持。种类齐全的各类传感器扩展了系统对外界环境和自身状态的感知能力，物联网技术与互联网技术实现了系统各部分的互联，实现了系统的自感知能力。系统中逐渐壮大的信息空间最终促使信息物理系统（Cyber Physical System ）概念的出现，在信息空间中的建立与物理系统映射的虚拟系统，实现对物理系统的仿真模拟，并通过大数据分析与人工智能算法，实现对系统中隐性的运行规律（隐秩序hidden order）的识别和提炼，形成知识，指导物理系统实现自决策、自适应、自学习与自优化。当年，控制论连接了电气元件与机械元件，实现了系统控制的自动化，促进了第三次工业革命；而今，信息物理系统理论连接了信息空间与物理空间，使得系统中的隐秩序变得可测量和可利用，促成了第四次工业革命的到来。

信息空间虚拟体系的构建内容也将给传统的系统工程过程模型带来变化，形成体系构建过程模型新范式。因此，无论是工程系统形态上还是工程系统的构建过程上，体系生命力理论都将带来新的特征，形成一种新的工程哲学来指导工程系统的发展。

一 工程系统适应性要求演变

1）故障的被动维修。最开始，人们对人造工程系统的适应性要求是一种被动式的，围绕系统的故障，及时发现故障、维修故障，恢复系统的可用状态，并以此来评估系统的可靠性与维修性指标，发展出了可靠性、维修性和保障性理论。在可靠性理论中也采取了在系统设计阶段事前分析、事前应对的策略，如故障模式影响分析技术与故障树分析技术。故障模式影响分析技术通过假设系统内部件发生某些可能的故障，分析这些故障对系统的影响以及导致该故障发生的原因，提前给出应对措施，从而达到避免该故障发生或减弱该故障造成影响的目的。

2）故障的实时监测与预防性维修。随着传感器技术的推广应用，可实时获取系统的部分状态信息，并依此综合判断系统的故障状态，而随着数据分析技术的运用，可建立故障发生的趋势模型，从而对系统故障进行预测，于是健康管理技术（Prognostics and Health Management, PHM）诞生了。健康管理技术注重故障的实时监视与预兆性预报，并能根据历史数据预测系统的故障发生时间，提前布置预防性维修活动，而不是等故障发生后的被动式维修，因此健康管理技术在提高工程系统的适应性方面前进了一步。

3）故障的自主修复。自然界的“自组织”系统，如生态系统，在外界干扰后部分破坏后会自我修复，人们把这样的过程也称作“弹性”。弹性观点起源于20世纪60、70年代的生态学。1973年，Holling发表了题为《生态系统的弹性和稳定性》（Resilience and Stability of Ecological Systems）的开创性论文，为生态弹性以及各种其他领域的弹性理论研究提供了基础。Holling将弹性定义为在维持系统结构、功能和反馈等不变的前提下，通过调整系统状态变量和驱动变量等参数，系统能吸收的扰动。在工程技术领域，美国国防部提出了工程弹性系统理论（Engineering Resilience System ），并提出了工程弹性系统的四个关键特性，包括：（1）击退/抵御/吸收；（2）恢复能力；（3）适应能力；（4）广泛的效用。工程弹性系统理论强调对外部干扰的主动适应与对自身故障的主动恢复，这将大大提升工程系统的适应能力，而且是对生命有机特性的一种借鉴。

我们从工程系统在应对外界干扰时要求的演变可以看出，从被动维修到主动预测，再到自主修复，其实质是类比了生命有机体的能力，感知、适应与自恢复。而自学习与自优化能力是生命有机体更高层面的能力，如果通过工程技术手段在工程系统中实现自学习与自优化的能力，将进一步提升工程系统的适应能力，从而使工程系统成为一种具有生命有机特性的自适应主体。

二 相关理论与技术发展支持

1）控制论与活系统模型

控制论是连接电器元件与机械元件，实现工程系统稳定控制的基础理论，它同样也是实现工程系统生命有机性的基础理论。维纳在提出控制论时，借鉴了神经生理学方面的经验，他把工程上的火炮控制过程类比为人的神经对肢体的控制过程，例如要去捡一支铅笔，我们动员身上的一组肌肉来实现这一动作，而为了完成这一动作，必须不断将我们与铅笔之间的差距随时报告大脑，来指导后续对肌肉的控制，这个过程就是典型的反馈过程。作为自适应主体的工程系统需要运用反馈机制，不断感知外部环境与自身状态来选择适当的策略调整自身，以适应外部的变化。同时，学习也是一种“延迟”的反馈，它不是实时的影响后续的动作，但学习的知识会影响工程系统后续的优化控制。控制论曾被用于指导企业的管理中，致力于应对企业内外部的变化而持续保持企业的活力，这就是活系统模型理论。这与我们将工程系统看作是生命有机体，持续保持工程系统的活力的目标是一致的，可起到借鉴作用。

活系统模型是由英国的管理大师Stafford Beer在20世纪60-70年代创立的，它将对组织的管理过程类比为人的大脑对身体的控制过程，运用控制论的法则来维持组织的稳定，以及使组织能够应对外部环境的变化而保持活力。活系统模型由环境、执行系统和管理系统三部分组成，而执行系统与管理系统又细分为6个分系统，分别是负责操作的系统S1,负责协调的系统S2，负责内部总体优化控制的系统S3，负责监视审计的系统S3*，负责外部信息与未来环境状况情报获取和开发的系统S4和负责顶层政策的系统S5。S1-S3*构成了组织的自主管理机构，以保证系统内部能够稳定运行。S4分析环境，预测未来可能到来的挑战，来保证组织能够在变化的环境中继续保持活力，并将结果传给S3以便采取对策。S5则根据S4的分析，制定相应的政策和战略规划，活系统模型如图1所示。活系统模型体现了对当前系统的优化和对未来变化的适应，以时刻保持组织的活力，与我们对工程系统的要求是一致的，它构建的理论框架可以作为我们实现工程系统生命有机性的参考。

图1：活系统模型图

2）信息空间与信息物理系统理论

系统的信息空间是指系统中存在有数字信息的对象的集合，一般包括计算机系统、嵌入式单片机与网络系统等。随着计算机与物联网在工程系统中的应用，特别是云计算技术的发展，提供了便捷而又廉价的计算与存储资源，使得工程系统的信息空间逐渐壮大，以至于催生了信息物理系统理论（Cyber Physical System，CPS）。

CPS理论是信息技术发展和信息空间扩张的必然产物。2006年，美国国家科学基金会（NSF）举办了第一届CPS研讨会，将CPS定义为通过计算核心（嵌入式系统）实现感知、控制、集成的物理、生物和工程系统。因此，它是一种信息空间与物理空间相互融合，实现对物理空间优化控制的理论。随着数字化双胞胎系统概念的提出，进一步明确了CPS的目标图像。美国IMS中心的Jay Lee教授将系统的健康管理与CPS结合起来，提出了CPS是以多源数据建模为基础，以智能连接（Connection）、智能分析（Conversion）、智能网络（Cyber）、智能认知（Cognition）和智能配置与执行（Configuration）的5C体系为构架，建立虚拟与实体系统关系性、因果性和风险性的对称管理，持续优化决策系统的可追踪性、预测性、准确性和强弹性（Resilience），实现对实体系统活动的全局协同优化，最终实现无忧（worry free）系统的目标。

中国CPS白皮书中指出，信息物理系统的本质就是构建一套信息空间与物理空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系，解决生产制造、应用服务过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源优化。并通过学习提升，不断总结系统的运行规律，将系统中的显性数据与隐性数据转化为优化知识，实现系统的螺旋上升。信息物理系统物理实体与信息虚体之间的交互与协作的技术框架为实现系统的自学习和自优化提供了理论支持，如图2所示。Cyber空间仿真系统通过获取物理空间真实系统的系统状态和任务进程数据，来实现状态感知、实时分析和科学决策，并将决策控制参数反馈至物理空间真实系统，由物理系统精准执行决策参数。

图2：CPS技术框架

3）新技术发展的支持

种类繁多的传感器技术以及物联网技术的发展，为工程系统感知外界环境与监控自身状态提供了技术支持，无线通讯技术的发展突破了工程系统部署的地域限制，使得工程系统向体系化发展提供了技术支持，如美军的NIFC-CA体系，其核心便是它的CEC核心网络系统。大数据分析技术为信息空间中系统运行规律的提炼提供了方法指导。人工智能技术为系统知识的学习与应用、系统的自主决策提供了方法指导。而云计算技术则为大数据分析与人工智能算法的运行提供了便捷而又廉价的计算资源。上述新技术的发展为实现工程系统的生命有机性提供了技术支持。

三 生命力-一种工程体系新的工程哲学

工程哲学关注于工程系统“是什么”与“怎么构建”的一般性问题。关于“是什么”的问题，通过上面的分析，我们可以得到以下结论：（1）工程系统将以体系的形式出现，即工程体系；（2）工程体系将成为一种具有生命有机特性的自适应主体，具有自感知、自决策、自恢复、自学习、自优化的能力，如果把时间尺度放大到系统的代系更替（或指系统的版本升级）的范围，工程体系将具有一定的进化能力。综合上述两点，我们提出了一种新的体系理论，称作体系生命力理论，并提出了实现体系生命有机特性的技术框架。关于“怎么构建”的问题，传统的系统工程将被考虑体系新增特征的体系工程所替代，同时信息空间虚拟映射体系的构建也将成为体系工程的重要内容，从而成为一种新的过程模型范式。这将形成一种新的工程哲学，我们称作体系生命力哲学。

1）体系生命力理论概述

自然界生命有机体系能够感知外界环境与自身状态，对外界刺激做出恰当的反应以维持自身的平衡与稳定，遭破坏后能够自我恢复到另一稳定的状态，能够积累经验指导后续行为优化，长期的代系更替能够实现体系的进化。类比自然界生命有机体系的有机特性，通过使用一定的控制机制、技术框架与技术手段，使得工程体系导向涌现（directed emergency）出生命有机特性来，从而形成一种有机的工程体系。这就是体系生命力理论的研究内容。生命力体系的有机特性具有如下技术特点。

a）体系生存性：通过成员系统的可靠性、维修性与保障性设计，提高体系在设定条件下的生存能力。

b）体系感知性：通过传感器技术与物联网技术，采集外界环境信息、输入信息、内部状态信息和输出信息。实现对外界环境的感知、输入输出的感知和自身运行状态的感知。

c）体系自省性。体系的自省性是感知性的更高层次的应用。通过建立的状态模型和健康预测模型，将感知到的原始数据转化成为评估的状态量与预测结论。使体系时刻掌握自身状态。

d）体系自恢复性。自恢复性是在感知与自省的基础上，体系对外部输入异常变化或内部故障做出恰当的应对，通过对体系的功能或结构的动态调整，来持续维持体系完成设定任务的能力。

e）体系自学习性与自优化性。体系的自优化过程包含了自学习过程。通过大数据分析与人工智能算法，获取体系运行参数之间的相关性规律，将数据转化为领域知识，实现自学习过程，并将其用于调整控制参数，优化后续运行。

f）体系的选择进化性。体系通过赛博空间虚拟体系的仿真运行，揭示体系的效能瓶颈，为物理空间体系的演进选择改进方向。

在当前的技术条件下，将工程体系完整改造成为生命有机体系的过程应该是一个循序渐进的过程，我们按照先易后难的策略，将体系生命力分为4个层次，分别是生存力、恢复力、学习力与进化力，每个层次都有对应的有机特性属性，生命力层次模型图如图3所示，该模型也为组织改造工程体系提供了不断提升的路线图。

图3：体系生命力层次模型图

体系生存力是指体系的成员系统通过传统的可靠性、维修性和保障性设计来提高自身的可靠性和保障性水平，从而提高体系在设定条件下的生存能力。体系恢复力是指体系在受到外界干扰或内部部分故障时，通过自感和自省能力，实时获取体系内外部状态，包括故障状态，并执行设计的动态调整策略来应对不利因素，恢复体系完成使命任务的能力，表现出自恢复性。学习力是指信息空间虚拟体系在大数据分析与人工智能技术的支持下，提炼体系运行规律，形成知识，用于后续体系的优化控制。进化力是指通过虚拟空间模型的仿真运行，揭示体系的效能瓶颈，为体系的进化提供选择的方向。

2）体系生命力技术框架

为使工程技术体系导向涌现出有机特性，成为具有生命力的有机体系，我们提出了一种技术框架，该框架可总结为一个架构、两种机制和五大关键技术。如图4所示。

一个架构是指由体系的物理实体和信息虚体构成的交互与协作的架构，即CPS技术架构。通过实时采集物理体系的输入输出与状态参数，经过虚拟空间体系的实时分析并将优化后的控制参数输出给物理实体，用于指导物理实体的优化运行。

两种机制是指控制理论中的反馈机制和学习机制。参照图2可知，整个CPS框架便是一个大的反馈过程，将物理体系的输出评估后用于体系后续运行的控制。学习机制是一种“延时”的反馈机制，这种反馈不是短期内的实时反馈，而是经过一段时间的累积后，用提炼的经验或知识来指导后续的运行。

五大技术包括物联网技术、互联网技术、云计算技术、大数据技术和人工智能技术。物联网技术实现了数据的采集和局部传输，互联网技术实现了数据的体系内传输，云计算技术提供了便捷而丰富的计算资源，使得大数据分析和人工智能算法的运算成为可能。大数据技术与人工智能技术实现了数据相关性规律的发现、数据模型的构建、数据向知识的转化以及控制参数的优化。

图4：体系生命力技术框架图

3）体系工程过程新范式

传统的系统工程或体系工程过程是将设计者的逻辑设计转化为物理实体体系的过程。而随着CPS技术框架的引入，信息空间中的虚拟体系的构建也将成为体系构建的重要内容，从而形成物理实体体系与信息空间虚拟体系之间的映射关系，并持续推动物理体系的演化管理。这是一种体系工程过程新范式，需要新的体系工程过程模型来满足新范式的要求，如图5所示。

图5：体系工程过程新范式

本文在分析总结了工程系统体系化发展趋势，工程系统在适应外界干扰上的要求演变，以及新技术的发展支持的基础上，提出了一种新的工程哲学，即体系生命力哲学。工程体系在形态上将从无机体系向生命有机体系发展，成为一种自适应主体，具有自感知、自恢复、自优化、自学习和自进化的有机特性，工程系统的构建过程也因虚拟体系的加入而形成新的过程范式。本文提出了体系生命力理论，介绍了该理论的基本内容、层次模型与技术框架，为体系工程发展成为生命有机体系提供了技术途径。

本文提出的生命力理论技术框架以CPS技术架构为核心，研究团队正致力于开发用于构建与物理真实系统映射的Cyber空间仿真系统的技术和方法，从而让本文提出的生命力工程哲学在工程上可以实现。

作者：张宏军 黄百乔 鞠鸿彬 韦正现 张鹏