闭门拆解：当AI遇上MBSE，从需求捕获到架构生成——5月28日北京

基于模型的系统工程（MBSE）是设计复杂的、跨域及任务关键型系统的基石。可实现从需求工程到运维保障全阶段的可追溯性与严谨性。但随着相关系统复杂度攀升，工程文档体量激增，传统人工处理方式已无法高效应对。

而传统的纯大语言模型（LLM-only）方案本质上属于黑盒，容易产生幻觉，并不符合工程流程对确定性、可解释性与可审计的要求。

所以，MBSE+AI 的解决方案，需要满足三种能力：

• 自然语言处理（NLP），从非结构化的存量文档中提取信息，完成语言层面的结构化解析；

• 本体模型（Ontologies），将提取结果映射到工程逻辑框架，强制执行领域规范与监管约束，确保输出符合标准、结果可解释；

• 生成式AI（GenAI），在前两者建立的结构化语境中，完成模式识别、架构方案推荐与上下文推理。

NLP处理语言，本体模型进行逻辑约束，生成式AI给出推理和建议，三者分工明确。达索系统 3DEXPERIENCE 平台通过 NETVIBES 数据科学体验方案与 CATIA Magic 方案，能实现文档智能解析、需求自动化提取，输出结构化的SysML元素。人机回圈机制（HITL）保留，权威真相源（ASoT）也一并构建。

将大模型从通用工具转变为工程引擎的关键路径，不是空谈。2025年以来，安托以"AI+MBSE"为战略主线，将生成式AI、智能体技术融入建模全流程，服务航空、航天、核电、汽车、船舶等国家重点领域头部客户，建模效率提升30%以上。

方法论之外，值得参考的是落地经验。

5月28日北京，达索系统与安托智造在北京联合举办MBSE路演暨研讨会，主题聚焦“AI+MBSE”，来自航天、汽车领域的专家将分享AI+MBSE在真实项目中的实践路径，不谈概念，只谈做了什么、解决了什么。

会议时间：2026年5月28日 09:30-17:15

会议地点：北京万达文华酒店（北京市朝阳区建国路93号万达广场C座）

会务联系人：肖女士 13810101066

本次会议将围绕以下议题展开：

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二维码提前预留

MBSE 的未来将由 NLP（语言理解与结构化提取）、生成式 AI（上下文推理与自动化）、本体模型（工程逻辑规范）与数据科学（数据智能与知识延续）共同驱动，推动工程团队从以文档为中心转向以知识为中心，减少人工工作量、提升需求质量。安托提供专业解决方案，助力企业应对系统复杂度挑战，聚焦核心设计工作。

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