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很多人在刚开始接触过程系统工程时，并没有觉得它很难。你知道有建模，你知道有模拟，你知道有优化控制。你在本科上过一门“过程模拟”，动手用Aspen Plus调过流程图；你也可能在研究生期间接触过模型预测控制（MPC），学会了写优化器目标函数；又或者你正在实际岗位上从事过程控制系统的维护工作。在每个具体情境中，你都清楚自己“在做什么”：模拟流程行为，拟合参数，设计控制策略。但真正的问题不在于你是否懂“模拟”“拟合”“优化”，而在于你是否意识到，这些行为之间有什么内在关系？它们构成了一个什么样的成套方法体系？你有没有一套统一的思维方式能在不同情境之间快速转译、判断、调用相关知识和方法？其实，这种“知识点很丰富，但系统感很稀薄”的状态并不是你的问题，而是你所接触的语言体系与时代背景之间出现了一个隐形错位。 我们都知道过程系统工程这门学科从上世纪40年代计算机诞生后就开始孕育了，而学科正式成立是在1980年左右。过去几十年的过程系统工程教材，大多诞生在以流程自动化为核心的工业3.0时代。那时的重点是建立数学模型、进行流程模拟、设计优化控制器——这些术语完全来自系统工程与控制工程的传统语境。于是我们习惯把“从数据中提取模型参数”叫做“拟合”，把“根据模型运行结果生成状态”叫做“模拟”，把“求最优操作点或路径”叫做“优化”。这些术语没有错，但它们无法反映移动互联网时代里长大的年轻一代学生今天所处的环境：现在的年轻学生每天刷视频、看推荐、用导航、调节家中智能温控系统，其实都早已在经历另一种语言下的同一套系统逻辑。比如说，对于移动互联网时代长大的00后和10后们，就算没有受过什么教育的人也多少能感知到，平日里经常使用的短视频平台似乎在悄悄“学习”他们每天的行为偏好，以此来“预测”他们可能感兴趣点击的视频，再以此来智能地“决策”哪些内容更值得给他们推送。而“学习”，“预测”，“决策”这些词，其实和传统工业3.0时代语境下的过程系统工程学科所讲的“拟合”，“模拟”和“优化”是完全对应的。因此我觉得，在移动互联网和工业4.0时代成长的年轻学生在学习过程系统工程时，在学习思维上也必须把“拟合”，“模拟”，优化“这些传统核心概念回归到它们背后最本质的目标来理解：从系统已做出的行为中学习，因此来预测系统未来可能的行为，再以此来做出最明智的决策来获得最大回报。 学习一门学科的顶层思维方法永远都应该是一种极为简洁抽象但直击学科知识背后的本质逻辑的思维方法。而工业4.0新时代的过程系统工程学科的学习思维，应该与这个新时代里所有其他行业里数字化解决问题的新范式能够进行无缝衔接才是正确合理的。如果你看懂了我上面所讲的，就应该很自然地意识到这些不同行业解决各自问题时的多运用的方法体系，都可以清一色地抽象简化化为三大类问题层面：学习，预测和决策。 学习类问题，是指系统尚未确定，或者模型尚有未知成分时，我们依赖已有数据反推出参数、结构、因果关系。哪怕你是在最基础地用最小二乘法拟合一个反应速率常数，实际上你也在“学习”；更进一步，当你通过深度神经网络、符号回归、贝叶斯推断等方法来构造或改进模型时，你依然是在“学习”。 预测类问题，则是在模型已经建立、输入变量明确的前提下，用系统方程推演未来状态的过程。无论是稳态模拟、动态仿真，还是不确定性传播、概率分布预测，本质上都是在问：“如果系统的操作条件或边界条件是这样定的，那它的行为会变成什么样？”——这就是“预测”。从数学上讲，预测类问题的自由度是零，也就是方程等式约束数目和未知变量数目相等。 决策类问题，则是我们主动赋予系统某些自由度（比如可控输入、设计变量、操作策略）之后，利用优化手段从众多可能性中选出“最好的一种”。你在调控制器参数时是在做决策；你在设计工艺流程时也是；甚至你在安排下一次实验时该在哪个条件下采样，这种“信息选择”也属于决策。 现实中的工程问题几乎从不孤立属于三类中的某一类，它们总是彼此交织、相互依赖。一套生产系统可能既需要通过历史数据拟合出合适的模型参数，也要实时预测系统响应，同时又要在多个可调节变量之间寻找最优操作点。这时，学习、预测、决策三者共同组成了一个统一的系统目标。 比如模型预测控制（MPC）就几乎是“预测+决策”的标准范式。它依赖一个已经校正过的模型去滚动预测未来一段时间的系统行为，然后根据预测结果求解一个最优控制策略。再比如顺序实验设计（Sequential Design of Experiment），它则是“学习+决策”的代表形式——我们希望通过合理选择下一组实验条件，最大化我们从数据中能够识别出未知参数的能力。这其实不是为控制服务，而是为“理解”服务。而像数字孪生系统、强化学习控制、自适应优化等复杂架构，就需要“学习+预测+决策”三者融合，构成一个完整的闭环系统，这样才能在不确定环境下稳健运行。 看到这里你可能已经发现，过去我们常常在过程系统工程领域介绍算法的经典教材里将各种算法按照“线性”，“非线性”，“混合整数”或“代数”，“常微分”，“偏微分”来分类，但当你换上我上面所说的这套三分视角之后，学习思路应该反而更清晰了吧？这是因为用以前那种按算法来分类的思维来看，拟合、模拟和优化其实本质上都算是优化类问题，都是要用优化算法来解决的：参数拟合本质上是把最大似然估计目标函数最小化；模拟虽然是解零自由度的方程组，但也是通过求梯度来实现每个方程约束的残余误差最小化。所以传统的这种用算法原理来分类的思维方式自然无法清晰看到各类问题背后的具体目的。 而用学习、预测和决策三大类思维层面来重新看拟合模型参数这类问题时，你不再纠结于它是线性还是非线性，而是意识到：这是一个“学习”问题；而在看数值求解ODE、PDE模型来预测系统动态行为或空间分布行为时，你知道你是在“预测”；设置实时动态优化，模型预测控制，系统优化设计时，你知道你在明智地“做决策”。过程系统工程学科里眼花缭乱的各类算法都只是达成目标的路径，而运行这些不同算法背后的目标本身到底是什么，才是工程思维的起点。 当然，这三类问题所覆盖的知识范畴并不是封闭的，也远不是静态的。它们在每个真实系统中都会不断地彼此融合、生发、滚动演化：比如，“学习”不仅包括参数估计，还包括模型结构识别。这是因为有时我们可能连最合适的模型结构应该是什么都不知道，需要通过符号回归、组合优化、演化方法来从数据中识别出模型形式；又比如，“预测”并非只输出一个数值，有时我们关心的是系统在不确定条件下的多种可能演化，这需要用概率方法来生成分布式预测，为风险管理和稳健设计提供支持；再比如，“决策”也不总是对流量、温度等可控变量下手，有时候我们要决定的是：要观测哪个变量、在哪采样、加什么传感器——这些属于“信息获取的策略性决策”，本质上依然是工程意义上的选择。理解了这三类问题的意义与组合方式，你会发现：我们原本以为支离破碎、方法各异的过程系统工程知识，居然可以被简洁而准确地统一起来。 这时，一个新的问题自然出现了：为什么我们要如此执着于建立这三类划分？为什么要用它去重塑理解方式、重新安排知识结构？理由其实很简单——因为任何能够持续学习、及时预测、合理决策的系统，本质上就是一个“智能体”，英文语境里管这个概念叫“agent”。 对于智能体这个工业4.0时代才有的词汇，你可以这样理解：一个反应器，它能够根据测量数据实时拟合并更新调整反应速率常数，它会预测五分钟后的温度走势，并计算最优的进料策略来避免偏离目标区间——它就不仅仅是一个受控单元操作，而是一个带有自主学习、精准预测、实时决策能力的智能体。 再想象多个这样的设备之间互相传递信息：一个热交换器预先告诉反应器它的换热能力即将下降，一个蒸馏塔自动发出负荷预警请求上游提前降低流量，一个调度系统根据原料价格预测结果调整全线生产排程。它们不再只是“接收命令”的模块，而是在主动沟通、动态协调，进行博弈或协作。顺便提一下：不同化工流程模拟软件描述此类场景使用的词各不相同，比如Emerson的Aspen软件用“自优化工厂”（self-optimizing plant），Honeywell的UniSim软件用“互联工业”（connected industry），Siemens的gPROMS软件用“数字流程孪生”（digital process twin），但背后的意思都是殊途同归的。 这就是多智能体系统（multi-agent system）的雏形，也是未来工业4.0时代里过程工程系统中不可回避的趋势。你会看到，不只是化工厂的各个单元之间在做信息与资源协调，电网与交通系统之间、生产与供应链之间、建筑群与能源市场之间，也都在演化出复杂的“学习–预测–决策”协作网络。 它听起来很复杂，但你其实早就见过。比如我以前打过《魔兽争霸》这样的游戏（咳咳，暴露年龄了），每一个英雄角色都是一个小型智能体，它会根据地图变化做出攻击、防御、绕行、布阵等动作。而玩家之间则在不断博弈、猜测、试探、适应，在复杂战局中寻找最优行动序列。强化学习就是让机器像你打游戏一样，在一次次试错、一次次冲突与协调中总结出更优的策略。 而目前过程系统工程学术界里最火的研究方向之一，也就是多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）就是研究这一类问题：当多个智能体彼此之间既有竞争又有协作时，如何在这个动态环境中演化出稳定且优异的行为模式。 这些博弈与协作在数字化智能化的未来人类社会当中的影子无处不在： 在生产系统中，不同装置单元间共享原料和能源，一个装置多开一点产能，可能意味着另一个装置的瓶颈提前到来，它们需要就“最优协作负荷”达成共识； 在交通系统中，不同路段的信号灯智能体需要根据邻近路口的拥堵情况自适应延时，既不自私，也不盲目服从； 在建筑系统中，多个建筑间可以协同调节冷热负荷，实现园区级的能源最优分配； 在电网系统中，分布式能源、储能装置、电动汽车、电价预测系统等各类“电力角色”间不断进行电能调度和价格博弈； 在供应链系统中，不同供应商和分销节点之间需要根据预测的市场需求和生产波动调整备货节奏与响应策略； 在销售系统中，线上平台的推荐算法、用户行为模拟、广告定价模型共同参与对“用户转化”这一目标的多智能体驱动与干预。 这些系统看似各自为政，其实底层都是多个“学习–预测–决策”的智能体彼此在动态博弈环境中各自试图做出的最理性行为。 从这个角度看，过程系统工程不仅是一门建模与优化的技术科学，更是一门“如何构建与组织多智能体系统”的基础学科。它的角色，已经从“怎么建模型”和“怎么调控变量”，进化到了“怎么赋予系统自主智能”与“怎么设计系统间的博弈与共生结构”。 而这，也许正是过程系统工程在未来最有价值、最具生命力的地方。 当能源系统、交通系统、制造系统、城市运行系统，最终都成为千万个“学习–预测–决策”单元之间互联互通、动态协调的智能生态体时，我们将不再仅仅是流程的建模者、控制者，而是新一代工程智能体的架构师。 到那时，我们将不仅仅是在理解一个系统，而是在设计整个系统如何理解彼此。 这，就是过程系统工程的未来模样。
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