随着新一轮信息技术革命的到来，在航空、航天、汽车等行业，消费者与企业对工业产品易用性、舒适性、安全性等方面的要求越来越高，当前工业产品电气化、智能化程度显著提升，产品复杂度的量级也在不断提高，对工业生产制造提出了挑战。
系统工程是一个跨多学科领域的工程学和工程管理，通常专注于如何设计、开发和管理在其生命周期内的复杂系统。传统的系统工程基于文本的系统设计方式存在天然局限，导致其越来越难以应对当前的复杂产品设计挑战，比如：基于自然语言描述的设计文档一致性差，沟通效率低且容易出现歧义；自然语言容易引入形容词等模糊描述，很难保证准确性等。而MBSE技术的出现为应对这些问题提供了有效的应对手段。
MBSE全称是Model-Based Systems Engineering，翻译为基于模型的系统工程。最早提出MBSE概念的INCOSE（国际系统工程协会）给出了如下定义：“基于模型的系统工程是通过形式化的建模手段，从概念设计阶段开始就能够支持系统需求、设计、分析、验证和确认等活动，并持续贯穿整个开发过程和后续的生命周期阶段”。
传统的系统工程都是基于文档的，很容易产生理解的不一致性，在产品设计过程中经常出现反复迭代修改等情况。虽然近年来，已从过去的纸质形式转换为电子形式，但并未从根本上改变这一状况。
基于模型的系统工程（MBSE）则通过模型贯穿产品总体设计始终，它从需求阶段开始即通过模型（而非文档）的不断演化、迭代递增而实现产品的系统设计，通过模型的结构化定义可以清晰地表达产品设计初期结构、功能与行为等各方面的需求，在设计初期就能通过仿真来发现大量不合理的设计方案。同时，由于模型的唯一性，还为各方提供了一个统一的、无二义性的设计信息交流工具。MBSE已成为近几年来系统工程界研究和应用的热点。
简单来说，基于模型的系统工程（MBSE）=用数字化建模代替写文档进行系统方案设计，把设计文档中描述系统结构、功能、性能、规格需求的名词、动词、形容词、参数全部转化为数字化模型表达。
下面举两个例子帮助理解如何从文档转换到数字化模型：
1）动词（描述系统行为）
基本文本的设计：
“系统的启动过程为：首先启动发动机，然后依次检查控制系统、生命保障系统、通信系统状态，如一切正常，则进入工作状态；如发现异常，则由操作人员进行故障排查。“
MBSE中的数字化模型表达：
2）参数（对系统规格、系统性能等的定量描述）
基本文本的系统设计：
“需求A：系统总重量不能超过100kg。”
MBSE中的数字化模型表达：
需要指出的是，MBSE并不是要颠覆现有的系统工程体系，而是在原有的基于文档的基础上，通过统一建模语言对文件中隐含的设计要素进行显性化的关联建模，通过模型的不断迭代、演化，最终形成一个具有和实物产品完全一致且经过虚拟试验仿真验证的整个数字样机，避免因后期总装和测试试验不满足而导致设计更改的问题，确保研制的“一次成功”。
MBSE带来的价值
基于文本的系统设计方式存在天然局限，导致其越来越难以应对当前的复杂产品设计挑战，比如：
（1）基于自然语言描述的设计文档一致性差，沟通效率低且容易出现歧义；
（2）自然语言容易引入形容词等模糊描述，很难保证准确性；
（3）文本描述的设计元素之间无法实现追溯分析，当出现设计变更时很难对变更影响进行准确评估；
（4）基于文本的设计方案无法进行前期仿真验证；
（5）设计方案无法与详细设计阶段的数字化模型（如CAD）关联。
而MBSE技术的出现为应对这些问题提供了有效的应对手段。
一项新技术最终的价值体现，一般有：
（1）节省成本，省钱；
（2）提高效率，省时间；
（3）保证产品质量，提高产品竞争力；
（4）产品质量提升→产品问题减少→研发周期&运维成本降低→省钱&省时间产品竞争力提高→销量提升→企业利润提高
基于上述几个角度，可以从几个系统设计活动—需求分析&验证、系统设计、系统验证，来具体分析MBSE到底可以为企业带来哪些价值（红色代表文本无法实现而MBSE能够实现的功能，蓝色代表MBSE相对文本的优势功能）。
MBSE面临的挑战
MBSE在现代工业和技术领域中被广泛应用，尤其是在航空、航天、汽车等行业。然而，尽管MBSE带来了显著的效率提升和系统复杂性管理的优势，但其实施过程中仍面临诸多挑战：
（1）模型的复杂性管理：MBSE依赖于复杂的系统模型，这些模型需要精确地反映系统的各个方面。管理这些复杂模型的挑战在于如何确保模型的准确性和一致性，同时保持模型的可维护性和可扩展性。
（2）跨学科协同的文化变革：MBSE的实施涉及多个专业领域，如机械工程、电子工程和软件工程等。这些领域之间的协同工作需要文化上的适应和变革，以克服传统工作方式中的壁垒和偏见。
（3）技能和能力的需求：采用MBSE要求系统工程师具备新的技能和能力，这包括对MBSE工具的熟练使用、系统建模能力以及跨学科团队合作的能力。这对于组织来说是一个培训和发展的挑战。
（4）工具和平台的集成：MBSE的实施需要与现有的工程工具和流程进行集成。这不仅涉及技术层面的兼容性问题，还包括数据管理和信息共享的问题。
（5）经济成本和资源投入：尽管MBSE可以提高效率，但其初期投资较大，包括购买软件工具、培训员工以及调整工作流程等。此外，MBSE方法可能会增加项目的时间线，因为需要更多的时间来构建和验证模型。
（6）网络安全挑战：随着MBSE在数字化项目中的应用越来越广泛，网络安全成为一个不可忽视的问题。保护模型数据免受黑客攻击，确保数据的完整性和机密性，是实施MBSE时必须考虑的安全问题。
随着航天技术的快速发展，航天器系统复杂度显著提升，各专业耦合性越来越强，传统的基于文档的系统工程越来越难以满足后续复杂航天任务的研制需求，采用基于模型的系统工程理论和方法在国外已经用于复杂工程系统开发，典型的有猎户座任务、木卫二轨道器任务、火灾星、毅力号等。
2021年10月，NASA发布了《Future Model-Based Systems Engineering Vision and Strategy Bridge for NASA》一文，明确提出了NASA 2029年基于模型的系统工程(MBSE) 的未来愿景以及通往该未来愿景的战略。该文从战略思维和变革的角度总结和分析了相关报告和演示文稿中全球有关系统和数字工程的发展趋势以及相关专家的远见卓识，其中涉及MBSE背景、推进历程、利益相关方、战略挑战、战略优势、驱动力和机遇。在此基础上，该文给出了NASA利用数字工程环境执行快速、非凡和前所未有任务时的MBSE愿景展望。
NASA围绕MBSE 2029年的未来愿景主要涉及三个方面的内容：
(1) NASA系统工程师的工作方式；
(2)数字机器的作用；
(3)任务层面的NASA系统工程师和数字机器如何协同工作，以及这对NASA意味着什么？
NASA系统工程师的工作方式
基于对2029年的MBSE设想，NASA 系统工程师会在虚拟和协作环境中与全球项目团队合作设计系统，使用数字技术将成为常规的工作方式。
根据2029年的愿景，NASA又将其与当下系统工程师的工作现状进行了对比，并阐明了变革的原因。
NASA的MBSE 2029愿景传达了系统工程变革思维，明晰了变革后的NASA系统工程师所处的工作环境和工作方式。此外，MBSE愿景也让系统工程师了解到为什么要变革、变革的意义所在。
数字机器的作用
数字机器提供数据驱动和自动化的任务设计，是项目管理、系统工程以及产品生命周期管理的支柱，还是一个知识共享的基础设施。
数字机器提供数据驱动、自动化任务设计。它们的计算能力驱动仿真系统并用以优化设计。数字机器考虑相关标准和规范的要求并对其加以落实。
数字机器构成了程序和项目管理、系统工程以及产品生命周期管理活动的支柱。数字机器存储并提供系统及其生命周期管理活动的基于物理的、人类的、社会的和经济方面的信息。
数字机器是一种知识共享基础设施，据此可以在恰当的时间向NASA 系统工程师提供所需的信息，同时收集、保留并向 NASA 工作人员提供信息和前人的智慧。
根据2029年的愿景，NASA又将其与当下数字机器的现状进行了对比，并阐明了变革的原因。
NASA系统工程师和数字机器如何协同工作
NASA 系统工程师和系统工程团队使用数字机器来开发贯穿整个生命周期的数字孪生应用，开发持久且适应性强的系统，并规划和执行快速的探索任务。形成一个能够持久、灵活响应的覆盖整个企业及其型号产品生命周期的管理框架。
NASA 系统工程师和团队使用数字机器来规划和执行地球内外的机器人和人类探索任务。
NASA 系统工程师和团队构建贯穿整个生命周期的数字孪生应用模式。通过使用包括人在内且采用模型、信息和输入数据的集成仿真系统来反映和预测其相应实物数字孪生体整个生命周期内的活动和性能，并通过数字线程的计算和通信框架在不同学科和组织之间共享信息。
NASA 系统工程师和团队开发的系统能够承受并适应复杂多变的条件。他们使用经过验证和确认的解决方案快速响应。
NASA 系统工程师和团队使用工程企业和生命周期管理框架，该框架也可以持久、灵活响应。
根据2029年的愿景，NASA又将其与当下现状进行了对比，并阐明了变革的原因。
未来数字机器与系统工程师协同工作实景
上图描述了未来MBSE远景。战略小组预计四种力量（任务、人员、技术和地域）将相互作用。人类创造力与数字机器能力相结合，工程师使用聚焦整个系统、以人为中心的技术来设计大胆的新任务。
上图的左下方面板描绘了与人类和数字机器的实时协作如何让团队成员查看同一系统的不同视图并同时进行讨论。每个人都会看到感兴趣的系统方面。此示例显示两名工程师查看车辆，一名查看尺寸，另一名查看应力计算。这种协作模式能够以分布式、无缝的方式进行快速交互，并使工程师能够更深入地了解任务设计要求和约束。
上图的顶部中心面板描绘了身临其境的仿真环境如何让工程师观察系统在其预期环境中的运行情况。该示例显示工程师“查看”车辆设计的内部。另一个例子是观察小型运载火箭如何从另一个行星（例如火星）的表面发射。身临其境的工作环境让各个工程师可以在他们想要的工作模式(在森林里或在海滩上)去开展工作。
上图的右下图描绘了一名工程师在数据海洋中冲浪以进行数据驱动的工作。数据海洋和波浪中的 1 和 0 可用于模型库、人-人工智能协作、数据驱动制造和动态测试等。
近年来，MBSE在汽车行业也得到深入的应用，尤其是当前大力发展电动车的时代，各主流车企都在积极应用MBSE方法提高研发创新的效率。电动汽车集机电软于一体，多学科交叉为新车型研发带来挑战，许多车企通过MBSE方法助力研发创新，产品性能、系统可靠性以及电池效率的提升得以良好支撑。此外，在电子、医疗等行业也逐渐有MBSE应用。基于模型的系统工程（MBSE）已经成为未来工业研发数字化的重要发展方向之一。