高端装备正向轻量化、长寿命、高可靠方向快速发展，传统基于安全系数的确定性设计方法难以应对多场耦合、小失效概率等复杂场景。工程实践中面临三大挑战：高保真仿真成本高昂、复杂系统可靠性量化精度不足、设计周期长且迭代效率低。
国际趋势方面，欧美发达国家已系统推进基于AI的可靠性工程体系，如NASA《可靠性2025白皮书》明确将智能代理模型与数字孪生列为关键技术。工业4.0框架下，德国“工业可靠性中心”通过主动抽样与自适应克里金方法，将航空发动机叶片寿命预测效率提升80%，彰显数据驱动方法的全球竞争力。
国家需求层面，我国《“十四五”智能制造发展规划》提出了“大力发展智能制造装备重要任务，主要包括基础零部件和装置、通用智能制造装备、专用智能制造装备以及融合了数字孪生、人工智能等新技术的新型智能制造装备”。
学科发展维度，可靠性工程已从传统概率统计向“仿真+机器学习”多学科融合跃迁。近年来，JAMA、Reliability Engineering & System Safety等顶刊持续关注向量代理模型、集成学习等算法在不确定性传播与高维优化中的突破，推动可靠性学科从经验依赖向智能计算范式转型。
调研显示，73%的装备企业认为现有团队在不确定性量化、智能优化等环节存在技术断层，需通过系统化培训打通从理论到工程落地的最后一公里。为了满足学业界亟需兼具仿真功底与AI算法能力的复合型人才，特举办此次研修课程。
本次培训主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科纬来智能科技有限公司。
