传统的建模仿真工具的分析能力比较弱，为了解决这个问题，波音公司开发了一个工具，后来赠送给了AFRL，成为了军种级建模仿真环境，并改名为AFSIM。
为了提高AFSIM运行效率，它是由C++编程语言写成，因此性能比较好，可以模拟从地下到太空以及多域的多精度数字化任务，该工具形成了完整的技术创新生态，不少供应商基于AFSIM进一步开发了相关的平台和应用。随着AFSIM的发展，它已经从空军应用的仿真环境，演化为美国国防部的推荐仿真环境。翼络数字对同类型工具进行了评估，包括美国海军使用的类似工具，发现AFSIM的效率非常高，主要原因是它采用C++开发语言，其他类似工具有的为了降低开发难度，采用了JAVA等语言，虽然跨平台能力较强，但分析能力就比较弱了。更值得行业人士关注的是，AFSIM已经引入了机器学习（Machine Learning），被大量用户认为是现代化的任务机模拟工具。虽然当初它被开发出来替代综合防空系统模型，但它的意义远远不止于此。AFRL已经认识到AFSIM在马赛克作战中的价值，近期启动了AFSIM+升级计划，希望引入数字孪生体概念和体系，构建更为高级的建模仿真与分析体系，这正是DoDD 5000.59的范畴，体现了美国国防部全面转型数字孪生体的愿望。
为了便于大家更好理解AFSIM，建议大家观看一个视频，该视频发布在数字孪生战场公众号上。
翼络数字国防工作小组将继续深入跟踪研究AFSIM及相关技术，特别是面向马赛克作战、建模仿真以及装备系统（例如WeaponONE）等的研究，相关研究成果将按照公司规定逐步公开，行业人士如果有疑问，可以咨询数字孪生体联盟秘书处。
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