近年来，一个深刻的议题始终萦绕在仿真技术从业者心头：仿真是否能成为人类认识世界的 “第三种手段”？在它之前，理论推导与科学实验早已被公认为探索未知的两大基石。计算机诞生之前，理论推导依赖于纸面上的精密演算 —— 正如陈景润证明 “1+2” 时，那重达 20 多斤的草稿纸，字字句句都是逻辑推演的结晶；而实验则以具象验证真理，譬如为证实地球是圆形，人们在远海发射激光，当距离足够遥远时，激光因地表弧度而无法抵达目标，用直观现象打破了 “天圆地方” 的认知。
这两种手段的价值毋庸置疑，但 “第三种手段” 的归属却众说纷纭。在数学家与计算机学家眼中，“计算” 或许更配得上这一称号。海量的高精度运算，与传统理论推导的逻辑串联、物理化学实验的实体操作截然不同，已然成为驱动科技进步的核心动力。这一观点不无道理：如今全球顶尖的人工智能企业英伟达，其核心竞争力正是高性价比的高性能计算能力。正是这种强大的算力支撑，让人工智能技术得以飞速发展，从概念走向规模化应用 —— 若无这般算力，人工智能便如同无源之水、无本之木。
那么，仿真与计算究竟是什么关系？在我看来，仿真（涵盖仿生、仿人、仿事等多元形态）是建立在计算科学之上的技术核心。当高端计算机芯片提供了坚实的算力基础，当仿生、仿人等先进思路赋予了技术方向，复杂工程仿真、社会现象模拟、人工智能中的人脑仿真、无线通信与计算机网络的通信仿真、游戏引擎背后的物理仿真、新材料研发中的化学仿真等各类高端应用才得以落地。可以说，计算是仿真的基石，而仿真则是计算能力的高阶转化与价值释放。
进一步探究便会发现，仿真的本质是建模，而建模恰恰是仿真技术中最具挑战性的环节。行业仿真的核心逻辑，正是围绕特定领域的模型展开 —— 从模型的构建、校验到持续优化，每一步都需要对行业本质的深刻洞察。以机械动力学模型为例，其难点在于对力学原理与空间几何机械结构的精准把握；而交通模型的核心，则离不开路网拓扑设计、信号灯控制逻辑、车辆动力学特性及驾驶员行为规律等多重要素的融合。不同行业的模型千差万别，但支撑这些模型的底层逻辑却有着共通之处 —— 数学的严谨推演、物理的基本定律、心理学的行为分析、机械与电子的技术支撑，这些学科的理论成果共同构成了仿真建模的基础。
由此引申出另一个值得思考的问题：仿真是否是一门相对独立的学科？答案或许是 “可是亦可不是”，关键在于观察的视角。从行业应用来看，仿真模型的专业性高度依赖具体领域知识，似乎难以成为独立学科；但从技术本质来看，不同行业的仿真实践中，存在着 “1+1>2” 的涌现性问题 —— 即多个要素相互作用产生的新特性，而这正是系统工程学科的核心研究方向。因此，更准确的定位或许是：仿真是一门高度综合性的交叉学科，它与系统工程、计算机科学、数学、机械工程、电子技术等多个领域深度交织、密不可分。
目前来看，仿真尚未形成一套完全独立的专属理论体系。那些支撑仿真运行的核心算法，往往散布在各个学科之中：控制领域的龙格库塔数值仿真方法、工程领域的机械动力学理论、交通领域的车辆动力学模型与驾驶员行为分析等，都是仿真技术的重要组成部分。这些来自不同学科的理论与方法，如同涓涓细流，共同汇聚成仿真技术的浩瀚江海。
“万物皆可仿真，仿真赋能万物”。计算机、数学、机械、电子、通信等各个学科，都为仿真技术提供了丰富的养分；而仿真技术则以模型推演为核心，通过精准模拟、迭代优化，为万事万物的发展提供支持 —— 从工程装备的研发升级到社会治理的科学决策，从新材料的创新突破到人工智能的持续进化，仿真正以其独特的综合性与赋能性，成为推动科技进步与社会发展的重要力量，开启一场跨越学科边界的认知革命。
宋晓教授
北京航空航天大学网络空间安全学院教授
中国仿真学会常务理事、国际交流工作委员会主任
亚洲仿真联盟副秘书长
