纵观近几年来，美军新提出的几个重要作战概念，跨域战、马赛克战与分布式杀伤作战等，其描述的作战对象都是由多个分散的独立个体平台组成的，交互协同的工程体系，都希望通过增加战场的不确定性与复杂性来让敌方不能洞悉其作战意图，特别是人工智能技术、无人自主平台以及模拟生物群落自组织机制的蜂群算法的加入，扩展了更为广阔的战场空间，带来了更大的不确定性与复杂性。而不确定性、复杂性以及生物群落的自组织机制正是当前复杂性科学的研究内容，复杂性科学是系统科学发展的当前阶段。现在作战体系是复杂工程发展的典型代表，同时也是复杂系统科学应用的典型对象，集中体现了系统科学与系统工程的融合发展。
从系统工程与系统科学的发展历程来看，在相当长的时间内二者是各自独立发展的。系统科学主要集中在物理、化学与生物等自然系统研究领域，是对系统组成、关系与演化规律的研究，而系统工程则主要针对人造工程系统，是对大型工程建造过程中管理实践的总结。但随着人造工程系统越来越复杂，其构建与运行管理需要引入复杂系统科学的理论指导，而复杂性科学研究也越来越借助于工程手段的支持，二者出现了融合发展的趋势。本文要探讨的便是系统科学与系统工程从独立发展到融合发展的历程，以及在融合发展情形下，我们要如何应对复杂工程体系中的不确定性与复杂性问题。
科学、工程与技术的关系辨析
辨析科学、工程与技术的区别与联系对于理解系统科学与系统工程的融合发展趋势非常关键。工程（Engineering）是人类有目的、有计划、有组织地运用知识和各种工具与设备，有效地配置各类资源，通过优化选择和动态的、有效的集成，构建并运行一个“人工实在”的物质性实践过程。根据科学、工程与技术三元论观点，三者之间既是相互依存，又相互独立的，科学重在探索和发现，技术重在创新与发明，而工程则重在集成与构建。栾恩杰院士将科学、技术与工程这种相互依存又相互促进的关系，称为“无首尾”逻辑。钱学森在辨析了基础科学理论、技术理论指导和工程技术三者的关系的基础上，提出了具有层级关系的科学技术体系。指出每一门科学都包括工程技术层级、技术科学层级与基础科学层级三个基本层级，并以马克思主义哲学为最高指导，在基础科学层次与马克思主义哲学之间还有一个桥梁，是对该门科学内容的哲学概括。在钱老的科学技术体系里，科学、技术与工程之间具有指导与被指导的清晰的层级关系。因此，理想情况下，系统科学应该成为系统工程的理论指导，而系统工程也将为促进系统科学的发展提供助力。
系统科学的发展历程
系统科学发展大致分为四个阶段，分别是准备阶段、一般系统理论阶段、自组织理论阶段与复杂性系统理论阶段。
准备阶段：我们把贝塔朗菲的一般系统论提出之前的一些科学发展称之为准备阶段。量子力学、统计物理学的出现颠覆了由牛顿力学三定律、笛卡尔的“动物是机器”的论断,以及拉普拉斯为代表的机械决定论和还原论统治的科学的殿堂。量子力学与爱因斯坦的相对论也分别在微观与宇观层面对牛顿力学三定律发出了挑战。总之，在这个阶段，人们对世界认识的因果观、时空观、动力学都发生了巨变，人们能够更真实地认识我们所生存的世界。
一般系统理论阶段：这个阶段中贝塔朗菲的一般系统论提出了系统的整体论视角、提倡从一般意义上去研究系统的结构和演化规律；维纳的控制论描述了系统达到内部稳定、实现自动化的通信和控制原理；而香农的信息论则为系统间交互所需传输的信息的度量与控制提供了理论依据。三者构成了一般意义上的系统适应外部环境，维持自身稳定的一整套理论依据，它们合在一起被称作一般系统理论。
自组织理论阶段：这个阶段中普利高津的耗散结构理论明确了系统存在着远离平衡态的耗散结构，并且指出开放、非线性、远离平衡态是达到耗散结构的条件；哈肯的协同学则研究了系统如何达到耗散结构，即通过系统内部的竞争与协同；托姆突变论则从数学的角度描述了系统状态变化的一般规律，为系统科学的研究提供了数学工具。而艾根的超循环结构理论则从分子生物学的角度，探寻了生命系统从无机变有机的质变与持续进化的机制。上述四个理论为我们理解系统的自组织演化过程提供了理论指导。
复杂性系统理论阶段：该阶段中分形与混沌分别从几何和代数的角度对非线性系统的演化特征进行了描述。而圣塔菲研究所的科学家们致力于研究“科学中涌现的综合”以及“高度复杂和相互作用的系统”，在此过程中，霍兰提出的复杂适应系统理论以及遗传算法，复杂适应系统理论揭示了复杂系统适应外部变化，不断进化的内部机制，而遗传算法则从生物进化的规律中类比而来，揭示了复杂系统代系进化的过程机制。
可见，传统的系统科学的发展除了控制论与信息论本身属于一种工程理论外，其他理论发展与人造工程系统本身没有太大的联系。
系统科学发展群英谱
系统工程的发展历程
系统工程概念的第一次正式提出是在1940年的美国贝尔试验室，工程师们将研制工作分为规划、研究、开发、应用和通用工程等五个阶段，这是系统工程阶段划分的雏形，之后又提出了排队论原理，并应用到电话通信网络系统中。因此，系统工程初衷便是如何更好地对工程过程进行组织和管理。在二战中，从军事领域中诞生了运筹学。一些科学家以大规模军事行动为对象，提出了解决战争问题的一些决策和对策的方法和工程手段，取得了良好效果。1947年成立的兰德公司在多年积累的研究经验的基础上创立了系统分析方法。自此，系统工程的概念与方法基础均已具备。
人类大型的工程实践推进了系统工程的发展，其中包括著名的“曼哈顿计划”和“阿波罗计划”。其中,阿波罗计划从1961年启动到1972年完成第6次登月成功，共历时11年。在工程高峰时期，参加工程的有2万家企业、200多所大学和80多个科研机构，总人数超过30万人。为保证这样一个复杂的、工程质量要求高的工程能够顺利实施，NASA大力发展了系统工程方法，这也是阿波罗计划成功的关键。1962年，霍尔出版了《系统工程方法论》一书，并于1969年提出著名的霍尔系统工程三维结构，为解决大型复杂系统的规划、组织、管理问题提供了一种统一的思想方法，因而在世界各国得到了广泛应用。霍尔三维结构的出现，标志着系统工程方法论的成型，为工程过程提供了更为规范化的指导。1990年非营利性的系统工程国际委员会（INCOSE）成立，出版了《INCOSE系统工程手册》，与NASA的《NASA系统工程手册》一起并称为系统工程领域的圣经宝典。INCOSE不断推动系统工程走向成熟。从系统工程的发展历程看，它主要是从人造工程系统的组织管理经验中发展起来的，对于作为研究对象人造工程系统的自身规律研究不足，也没有引入系统科学作为理论指导。
复杂系统科学以工程技术为研究助力
情况在系统科学发展到以研究复杂性为主的阶段的时候发生了变化，系统科学的研究越来越依赖于工程技术提供的助力。复杂性科学研究的重点是如何通过简单的运作规则产生出复杂的集体行为，并通过学习和进化产生适应性，以及这种复杂性规律在人类社会现有的复杂系统中的应用。借助的理论包括人工生命理论、元胞自动机与遗传算法等。
美国的朗顿提出，人工生命就是“研究那些具有自然生命现象的人造系统”。这些生命的基本生命特征一般包括：自我繁衍（self-reproduction）、进化（evolution）以及自组织（self-organization）等。冯诺伊曼建立了既能反映自我繁衍的本质又能简洁到可以作数学分析的元胞自动机（Cell Automation）模型，将计算机建模作为研究手段，用于研究复杂系统中的秩序、非对称、混沌、分形等系统特性。自适应的典型技术是遗传算法，遗传算法是模拟自然界生物进化过程与机制求解优化问题的一类自组织、自适应的随机搜索算法。自组织是指具有相互作用的诸多子单元所形成的系统涌现出单个子单元所没有的大范围性质，无人机蜂群作战正是利用了自然界蜂群系统中蜜蜂之间的自组织规则来控制无人机系统。
以上这些研究需要大量借助于计算机建模与人工智能等工程技术，因此系统工程及相关工程技术为当前系统科学的发展提供了很大助力。
系统工程中的科学理论指导
在系统构建过程中，存在着两个系统，一个是构建的系统对象本身，一个是由人、技术、工具和资源构成的组织管理系统。传统的系统工程更加关注的是组织管理系统，所以钱学森等把系统工程称作是一门组织管理的技术。但随着系统的复杂度不断提升，系统的不确定性问题逐渐得到人们的重视，这往往会导致系统出现非预期的故障。因此，对于系统不确定性的研究集中体现在对于系统故障的处理上，这属于系统工程中的专业工程技术。系统对故障的处理方式经历了以下变化，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，逐步提升系统的自适应能力的趋势。
故障的被动维修：系统故障发生后，及时定位故障、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。
故障的实时监测与预防性维修：通过获取系统实时的状态信息，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，发展出了健康预测与管理技术。
故障的自主修复：模仿自然界的有机系统在外界干扰导致部分破坏后具有自我修复能力的特性，人们在工程技术领域，提出了工程弹性系统理论，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。
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特性，通过提升系统的自适应能力来应对复杂系统中的不确定性。
工程体系复杂性应对策略
随着工程系统的规模与应用场景的变化，由多个独立系统组成的复杂工程体系成为工程系统的常态，工程体系自身的不确定性与涌现性等复杂性规律更为突出。如何应对工程系统复杂性，我们可以从自然界中借鉴经验。自然界中的生态系统都具有一定的适应环境变化与受破坏后自恢复的能力。而作为地球上最高等智慧生物的人类，每天也面对着复杂的外部环境的变化（如气象变化、病毒入侵等）和工作、生活中诸多繁琐的事务需要处理。人类有温度保持系统来保证身体的恒温，有免疫系统来应对外来病菌的入侵，有反馈、记忆和学习机制来不断增强自身技能，提升应对外部事物的能力。这些案例里的核心思路便是生命有机系统的适应性机制。正如霍兰在其《隐秩序》一书的封面上写的那样，适应性造就了复杂性。但与此同时，适应性也是解决复杂性的良方。
我们通过在工程系统与体系中引入这种生命有机系统特有的适应性机制来提升系统与体系应对复杂性的能力，这是我们提出体系生命力理论的初衷。该理论也是系统科学与系统工程融合的产物。
体系生命力理论
生命力概念初始来源于舰艇设计领域，指的是舰船及舰载系统在实现所指定任务的能力未遭到损害的情况下，避免和承受武器效应环境的能力。而在我们提出的工程体系的生命力理论里，生命力是指赋予工程体系的生命有机特性，包括：
体系生存性：通过成员系统的可靠性和保障性设计，提高体系在设定条件下的生存能力。
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。
体系自恢复性：对于工程技术体系来说，适应性是对设定条件内的外部改变做出恰当的应对，恢复性是对设定条件外的外部改变或内部故障做出恰当的应对，以维持体系的平衡与稳定，因此重点在自恢复性。体系的自恢复性是通过对体系的功能或结构的动态调整来实现的。
体系自学习性/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，自动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。
体系选择进化性：体系通过赛博附能结构中的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进化改进的方向。
体系工程V++模型
体系生命力理论是一种指导体系设计的理论方法，为了从工程上实现生命有机特性，还需要一种体系工程生命周期模型与之对应，用于指导工程工作。体系的生命周期可以分为两个阶段，一是体系构建阶段，包括从体系的能力需求分解开始，到最终完成体系的初始构建。二是体系的演化管理阶段，即体系投入使用后的演化管理。我们在前期介绍过的体系工程V+模型的基础上，提出了一种考虑体系构建过程与体系演化管理过程的全生命周期模型。该模型主要包含“体系构建+”与“体系演化+”两个大的部分，因此该模型也称为体系工程V++模型。
体系构建+：该过程采用前期介绍的V+模型，包含体系构建的核心过程DE-CAMPS模型，通过面向能力、基于架构、模型支持、流程贯穿、生命力保障、环境协同与数据驱动7个核心过程完成体系的构建。
体系演化+：是指基于CPS技术架构，构建信息空间的智能数字化虚拟映射体系，通过体系的自主学习和不断迭代演化，将物理体系中的不可见规律变为可见，解决不可知不可见问题，促进体系的不断进化，实现体系的进化生命力。
V++体系设计模型
总结
本文分析了系统科学与系统工程从初始的独立发展到当前的融合发展的历程，指出应对当前复杂工程体系中的不确定性的主要策略便是提升体系的自适应能力，并在此基础上提出了体系生命力理论以及与之相对应的体系工程V++模型。可以说，体系生命力理论与体系工程V++模型就是顺应系统科学与系统工程融合发展的产物。（张宏军 黄百乔）
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