大数据的到来，对与之密切相关的建模仿真领域带来困惑、挑战和机遇，中国科协主办、中国系统仿真学会承办的第82期新观点新学说沙龙，由中国工程院李伯虎院士和国防大学胡晓峰教授担任领衔科学家，与来自全国近二十余家科研院所的专家学者，从“产、学、研、用”等多个方面，对相关问题进行了深入地探讨，取得了一系列有价值的研讨成果。

最近《中国科学：信息科学》2014年第5期发表了名为“大数据时代对建模仿真的挑战与思考”的文章，对与会专家的主要观点和取得的主要研讨成果进行了综述，由本次沙龙的领衔科学家胡晓峰教授担任通讯作者组织撰写。

大数据带来了全新的研究思维和方式。将网络化的大数据作为分析对象, 接受数据的多样性和不精确, 更强调相关性而非因果性，更强调深度分析和间接分析，这些特点使大数据具备了作为一种新的科研范式的基本特征，但对大数据能否作为“第四范式”还存在不同观点。支持第四范式的专家认为，数据密集型的科研范式将对建模仿真产生重大影响，但是，也有专家认为，范式的演变表示科学研究的一套方法及观念被另一套方法及观念所取代，而目前大数据还缺乏系统的理论体系、技术方法和应用实践的支撑, 还达不到成为一种独立科研范式的程度。同时，其成果的普适性、关联规律的有限客观性、理论基础的不明确性等因素也使将其与其它范式并列理由不够充分。

大数据对建模仿真带来极大挑战。不断变化的大数据使建模仿真需要面对和处理的问题越来越多。一是对仿真基本理论。仿真范式是基于模型的, 以还原论和因果关系为基础，对目标、边界、实体、属性、状态、约束等进行了预定义，因此难以满足处理来自互联网的人类社会活动大数据的需求，难以解决无组织的大世界问题。二是对建模方法。大数据提供了利用“数据模型”的新途径，可以通过建立起认识问题的“数据模型”, 解决因复杂度高、计算量大、难以建立可行模型的复杂问题，并催生出新类型的模型。三是在仿真工程与科学方面，需要结合SBE&S的要求开展探索性研究，发展仿真范式, 实现密集计算与密集数据的集成, 以实现无组织的复杂的系统的因果规律的发现，并在大数据环境下完成相应的SBE&S技术。

大数据对建模仿真也带来机遇。一是为仿真结果分析提供更好手段，传统的仿真结果分析大多是比较直接和简单, 而大数据可以提供更深入的分析和预先的处理，为解决大规模的仿真数据处理提供新的思路。二是为复杂系统的建模仿真开辟新的出路。大数据抛弃了对因果关系的追求,把重心放到了寻找相关关系上，放弃还原论的分解建模研究, 代之以对“整体数据”的分析, 大数据可以将分解出来的各种碎片又重新组装成网络, 使得我们再次回到整体而不仅仅只关心局部；大数据扩展了用于认识客观世界的、具有更广泛意义及新意的逻辑推理方法——“合情推理”，即根据已有的事实和正确的结论、实验和实践的结果以及经验、直觉等, 推测某些结果, 这种推理过程将更胜任于复杂系统的仿真。.三是对建模仿真科学带来历史性发展机遇，包括革新现有仿真科学的思维方式和科研模式，革新现有的建模方法学和现有的仿真支撑体系，并对Cyber Space、智能仿等仿真应用带来新的研究机遇。

本次研讨的成果将积极促进我国仿真科学技术在大数据时代的发展, 为推动我国建模与仿真理论与技术的研究、应用、产业和人才的培养做出新的贡献。

该文得到了国家自然科学基金资助项目(批准号: 61174156，61374179，61174035，61273189)的资助。

原文请见：

胡晓峰, 贺筱媛, 徐旭林. 大数据时代对建模仿真的挑战与思考——中国科协第81期新观点新学说学术沙龙综述. 中国科学信息科学,2014, 44(5): 676-692.

链接：

http://info.scichina.com:8084/sciF/CN/abstract/abstract514476.shtml