智慧研发4.0：基于AI+知识工程的研发体系

主要观点总结

本文介绍了智慧研发4.0的系统性布局与实现，包括智慧研发体系框架、知识工程的重要性、研发流程的智能化生成及富流程化改造、技术层的精益APP改造、精英智能体的形成与嵌入研发体系，以及智慧研发平台的建设等。

关键观点总结

关键观点1: 智慧研发4.0的系统性布局与实现概述

智慧研发4.0需要从理论、方法、技术和平台视角综合布局，完成多项核心工作，包括审视顶层思维、生成研发富流程、构建全数字模型、开发智能体以及打造精智研发平台等。

关键观点2: 智慧研发体系框架

智慧研发体系框架包括知识层、研发流程层、工作包层等多个层次，需要基于AI+知识工程进行系统性设计，将智能化资源嵌入到研发流程中。

关键观点3: 知识工程的重要性

知识工程是智慧研发4.0的基础，通过对知识的智能化加工，可以形成“精智化”知识体系，为研发提供必要的知识资源。

关键观点4: 研发流程的智能化生成及富流程化改造

利用AI技术可以智能生成研发流程，形成富流程，其中包括智能生成任务树、工作流和模型链等，这些流程不再是传统的普通流程，而是富含智能化资源的流程。

关键观点5: 技术层的精益APP改造

对正向设计V模型的各个子过程所开发的产品对象建立数字化模型，利用AI技术对这些模型进行改造，形成可快速执行的“精益APP”，支持产品的数字化设计。

关键观点6: 精英智能体的形成与嵌入研发体系

智能体的开发是以工作流为前提的，通过智能生成的工作流和精益APP的嵌入，形成精英智能体，最终通过全量知识的智能化加工，将智能体嵌入到研发体系中。

关键观点7: 智慧研发平台的建设

基于精智知识工程平台及其提供的工具，可以开发智慧研发平台（精智研发平台），该平台可以为企业提供智慧设计、智慧研发、智慧生产、智慧运维、智慧管理等领域的业务智能体或智慧业务平台。