问题——复杂系统决策“看不清、算不准” 制造业生产线、城市交通与建筑群能耗、流域水环境演变等系统耦合度高，变量多且相互影响。仅靠经验判断或单点数据分析，往往难以解释“为什么会这样”，更难回答“如果改变某个条件会怎样”。在产业升级与治理精细化需求同步提升的情况下，如何以更低成本获得更可靠的预测与推演，成为工程技术与公共治理共同面对的问题。 原因——从“数据倒推”转向“机理驱动”的建模路径 闵行在多领域推广的正向建模，强调从基本规律和内在机制出发构建数学模型，用仿真还原现实过程并预测系统行为。相比依赖既有样本“倒推规律”的建模方式，正向建模更强调将材料特性、边界条件、运行规则等关键参数纳入同一框架，以更可解释、可推演的方式在虚拟环境中验证方案。此路径契合数字化转型从“信息展示”走向“机理分析、预测决策”的方向，也为多部门、多学科协同提供了更统一的表达方式。 影响——在产业、城市与生态三类场景中释放综合效益 在工业生产领域，正向建模用于生产流程仿真与工艺参数优化。通过对设备运行、工艺过程和产品特性进行数字化描述，工程人员可以先在虚拟环境中测试不同参数组合，减少现场试错和物料损耗，提升良品率与能源利用效率。以材料加工环节为例，对应的团队基于热传导等物理机理模型预测加工温度分布，并据此调整关键工艺条件，为稳定产品质量提供依据。 在城市规划与建设领域，正向建模与数字孪生结合，为空间布局与绿色低碳提供量化支撑。在整合地理信息、气象条件、建筑结构等数据后，可建立日照、通风、热环境等多物理场模型，推演建筑群对局部微气候、人流组织、交通承载和能源消耗的影响，使问题在方案比选阶段提前暴露并优化路径，减少建成后的改造成本。 在环境监测与保护领域，正向建模用于刻画水循环、大气扩散等自然过程，服务污染治理与风险预警。以水体保护为例，通过构建流域水文与水质演变模型，综合降雨、蒸发、渗流等因素，可在不同排放强度、工程措施或极端天气情景下模拟水质变化趋势，为治理措施的优先顺序、投入强度与实施节奏提供参考，提高生态保护的针对性与前瞻性。 对策——以目标牵引、数据校核与能力建设提升落地质量 业内人士认为，正向建模要在更大范围发挥作用，需要形成“目标清晰—模型适度—验证迭代—工程化应用”的闭环：一是明确建模面向的业务对象与决策问题，避免“为建模而建模”；二是控制模型复杂度，既覆盖关键机理参数，也确保可求解、可维护；三是用观测数据和工程运行结果持续校核，通过对比与修正提升可信度；四是将模型成果嵌入业务流程，从研究工具转为可复用的决策能力。 同时，落地过程中仍需系统应对几类挑战：其一，复杂系统中仍有难以量化或认识不足的因素，应加强跨学科协作，促进机理研究与工程经验融合；其二，模型精度高度依赖数据质量，需完善传感监测、数据治理与标准体系，提高数据的连续性、一致性和可追溯性；其三，仿真计算对算力与软件工具要求较高，可借助云计算与高性能计算平台、算法优化等方式提升效率，降低应用门槛。 前景——从单点应用走向区域级“可推演治理” 随着算力提升、数据采集体系完善以及行业标准逐步健全，正向建模有望在更多产业链环节、更多城市治理单元和更复杂的生态系统中落地。面向生产安全、能源管理、重大工程运维、极端天气应对等场景，正向建模或将与实时数据联动，形成可持续更新的区域级仿真底座，推动决策从“事后应对”转向“事前预测、过程优化”。
从生产线到城市空间，再到自然生态系统，闵行在多场景推进正向建模的实践表明：当决策由经验主导转向机理与数据共同支撑，复杂问题更有可能被“算清楚、讲明白、做扎实”。面向未来，持续夯实数据基础、提升模型可信度、推动协同应用，将决定这项方法能否在更大范围转化为高质量发展的实际动力。