作者：成思危
出版社：中国人民大学出版社
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成思危论虚拟商务试读：
成思危先生简历
成思危，生于1935年6月，湖南湘乡人。教授，博士生导师。1956年毕业于华东化工学院，1983年获美国加州大学洛杉矶分校工商管理硕士学位，2000年获香港理工大学荣誉博士学位，2012年获英国诺丁汉特伦特大学经济学荣誉博士学位。1992年获中国国家科技进步二等奖。曾任第九届、第十届全国人大常委会副委员长，第六、七、八届民建中央主席，化工部副部长，国家自然科学基金委员会管理科学部主任，中国管理现代化研究会理事长等职。
现任中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心主任，中国科学院大学管理学院院长，中国软科学研究会理事长，华东理工大学名誉校长，香港理工大学、香港中文大学、香港浸会大学、北京大学、南开大学、中国人民大学等高校的名誉教授。
成思危先生主持了多项科研项目，针对虚拟商务、虚拟经济、风险投资等领域的重大问题展开研究，已出版独著及合著专著28本，在重要期刊上发表学术论文200余篇。
自序
生产和消费是实体经济中的两个主要活动，在原始社会生产力非常低下的时候，人们生产的产品只够自己消费，但是当生产力进一步发展，人们有过剩的产品时，就产生了交换，彼此用多余的产品来满足对方的需求。这样生产和消费就逐步分开，出现了市场(交易的地点)和货币(交易中介)，当人们手中有过剩的货币时就出现了借贷行为，由此出现了虚拟经济，这是本书话题以外的另一个话题。
所谓虚拟商务，是指根据系统工程的原理，采用先进的管理技术和信息技术，把实体经济的最初生产环节一直到最终的消费环节联系起来，实现综合集成、整体优化，达到提高实体经济运行效果的目的，这是我对虚拟商务的定义。
我酝酿提出“虚拟商务”的概念差不多有二十多年，1981年到1984年，我在美国学习，主修管理科学(实际上就是系统工程)，辅修管理信息系统。1984年学成回国以后，我一直在努力推动系统工程和信息技术在企业管理中的应用。1991年，在钱学森先生的鼓励和支持下，由我牵头组织了12个部委，成立了中国系统工程学会过程系统工程专业委员会，我担任了两届过程系统工程专业委员会的主任委员。在1984年到1998年这十四年当中，我们对系统工程和信息技术的应用也是逐步深化的。最初的时候，只是想到用在生产管理上，实现管理和控制的一体化。随着技术的进步，我们追求工厂的整体优化，甚至企业的整体优化，由此我提出了综合集成、整体优化这样一个思想。
过程系统工程在国内外发展都很迅速，但是主要的思想还是围绕生产企业为中心，还是围绕生产过程的优化，包括管理方面的优化。我在1995年以后感到单纯有这种思路还是不够的，互联网的发展已经不仅仅是信息技术在生产过程中优化的问题，而是整个网络一种新的经济运行方式的问题。因此，在2000年，我在发表的《解读新经济》一文中，把知识经济、虚拟经济、网络经济作为新经济的三大组成部分。这时候我的认识就从单纯的信息技术、系统工程在生产过程中的应用扩大到在经济领域中的探讨，由此我也发表了一些文章，谈到企业管理中的应用等等。
网络经济的发展又引起我进一步思考：我们以前总是以生产企业为核心，这个思路究竟有没有问题？随着发达国家进入后工业化社会，我们国家也从稀缺经济的阴影中走出来，商品供应逐步形成了供不应求的局面，在这种情况下，要想有效地把生产和消费联系起来，就不能只从生产的角度来考虑问题。所以，这里头有几个很明显的问题。
第一，我们总讲要使总供给和总需求达到平衡，但实际上并不单是总量上的平衡，而是结构上的匹配，而结构本身就是在不断变化之中。比如说在能源里头，石油和天然气彼此有一定的替代作用，这是一个难以完全解决的问题。
第二，作为生产者来说，他不了解到底有多少消费者需要他的产品。而对于消费者来说，他又不知道有多少生产者能够生产他所需要的产品。生产者无法从中选择最好的满足消费者的生产方式，而消费者无法选择最好的生产者，这是由于信息不对称而造成的。
第三，在发达国家已经进入后工业化社会，消费占到GDP70%以上的情况下，消费成为拉动经济的主要力量。在这种情况下，如果我们不重视消费这个环节，可能就很难实现实体经济的健康、快速发展。
因此，在2005年，我逐步形成了“虚拟商务”的思路，提出了“虚拟商务”这个概念。2005年，我同时在中科院研究生院招收了第一名虚拟商务的硕博连读研究生。2008年7月，在我担任主任的中科院虚拟经济与数据科学研究中心内部，正式挂牌设立了虚拟商务研究室，并且和上海海鼎信息工程股份有限公司合作探讨虚拟商务的发展问题。此后我发表了一系列有关虚拟商务的演讲和文章。把供应链管理、第四方物流、移动互联网、物联网、云计算等信息技术和系统工程联系起来，形成了这样一个初步的思想。2011年11月，在我担任名誉校长的华东理工大学又成立了虚拟商务研究中心，进一步加强了虚拟商务的研究力量。
近年来，中科院的虚拟商务研究室在发展虚拟商务方面做了大量的工作，发表了60余篇论文，出版了几本专著，获得了一些国家奖项。但是，从总体上看，从我的目标来看，我觉得距离还比较遥远。特别是在电子商务迅速发展以后，一个企业供应多个电商，一个电商有多个企业供应商，这种系统工程模型的建立是很费事的，而且随着消费者对产品质量、价格、交货期、售后服务的要求越来越高，也对消费经济提出了更多的挑战。
我认为虚拟商务还处在十年磨一剑的阶段，本来还不到出一本书的时候。但是，由于我的很多学生、同事需要了解虚拟商务，社会上不少企业也希望对此有所了解，因此由虚拟商务研究室的张秋利研究员和田歆博士共同整理了这些年来我发表的文章和讲话，构成了本书的内容。我希望本书的出版，能够为后来者有所启迪，能够推动我国消费经济的发展，让消费真正成为推动我国经济发展的主要力量。成思危2015年4月21日
【1】试论科学的融合
一、科学融合的趋向正在兴起早在一百多年以前，马克思就曾经预言：“自然科学往后将会把关于人类的科学总括在自己下面，正如同关于人类的科学把自然科学总括在自己下面一样：它将成为一个科学”。
钱学森教授十分推崇马克思就自然科学与关于人类的科学将会成为一个科学的预言，并称这一过程为自然科学与社会科学的一体化。在他的影响下，我国系统工程界的一些学者开始注意学习社会科学知识，并与社会科学家联合研究一些软科学及管理科学问题，且已取得了一些成果，例如《国家12个重要领域技术政策的研究》、《人口系统定量研究及其应用》、《2000年的中国》等。钱老在1996年7月2日与我的谈话中又提出：“有些涉及用社会科学来解决管理科学与自然科学之间的问题，就要找一找社会科学家。就是要找那些现在具体在做工作，又能接受管理科学这个概念的，在科学技术工程界和社会科学界之间建立联盟。”
从科学的发展历程中可以看出，在科学处于萌芽阶段的古代文明中，科学是一个统一的体系。作为古代科学代表人物的亚里士多德，就是将哲学、自然科学与社会科学综合在一起进而建立了一个包括哲学、天文学、物理学、动物学、植物学、逻辑学、政治学、美学等方面的体系。之后哲学逐渐独立出来，并被迫披上了神学的外衣，而科学的发展也由于受到社会政治动乱的干扰和宗教意识形态的压制，长期处于基本停滞的状态，仅在中国及阿拉伯国家取得了一些进步。直至15世纪下半叶，在文艺复兴运动的推动下，随着社会的进步及生产的发展，科学才逐渐分化为自然科学与社会科学两大部类，而每一部类又逐渐分化为各门学科，这一过程直到18世纪才基本完成，并分别形成了自然科学与社会科学两大科学体系。这一科学分化的过程至今仍在继续，并已经形成了自然科学、技术科学、社会科学与人文科学四大部类。
在科学不断分化的同时，科学的融合过程也在悄然兴起。一是同一科学部类内部的有关学科之间的相互交叉与渗透，产生了例如物理化学、生物统计、射电天文、经济地理等学科；二是不同部类的有关学科之间的相互交叉与渗透，产生了例如数理经济、社会生物、计量历史等学科；三是由于科学与技术的紧密结合，使得许多学科实现了工程化，产生了例如化学工程、生物工程、知识工程、金融工程等学科；四是近数十年来出现了系统论、控制论、信息论、协同论、突变论、耗散结构论、超循环论、混沌理论等一批“横断”学科，它们所发现的一般规律正在越来越多的学科中得到应用；五是由于科学研究活动的群体化及社会化程度不断提高，以及数学模型和计算机的普遍应用，自然科学家要学习经济与管理知识，而社会科学家则要学习数学与计算机知识，双方的相互了解日益增多。目前这一融合过程还在继续并不断增强，最后将会在此基础上实现新的综合，进而实现科学的融合。
实现科学融合的哲学基础是客观世界的系统性，即客观世界是一个由相互联系的多个部分所组成的、不断发展变化的系统。由于每一门学科的研究对象仅是这一系统中的一小部分，因此在研究过程中决不能忽视其研究对象与系统内其他部分的联系。而只有将各门学科及各学科部类的研究成果综合集成起来，才能取得对客观世界的全面的认识。著名的物理学家普朗克早就指出：“科学是内在的整体，它被分解为单独的整体不是取决于事物的本身，而是取决于人类认识能力的局限性。实际上存在着从物理到化学，通过生物学和人类学到社会学的连续的链条，这是任何一处都不能被打断的链条。”近年来，一些有识之士不断大力鼓吹和推进跨学科研究。1984年，在诺贝尔奖获得者Murray GellMann、Philip Anderson、Kenneth Arrow等人的支持下，聚集了一批从事物理、经济、理论生物、计算机等学科的研究人员，组织了桑塔费研究所(Santa Fe Institute，SFI)，专门从事复杂科学的研究，试图由此找到一条通过学科间的融合来解决复杂性问题的道路，并已取得了一些有意义的成果。
但是，应当看到，实现科学融合是一个长期的、艰巨的，有时甚至是痛苦的过程。由于各门学科的研究对象、发展历程、研究方法等方面的不同，再加上长期以来的学科分割、“隔行如隔山”、“文人相轻”等主观因素，以及缺乏人才、技术及经费等客观因素，使得学科之间的综合集成难以实现，距离科学融合的目标就更加遥远了。
近年来有些未来学家指出，由于科学发展的代价增大及科学研究中的保守倾向，科学发展的速度可能变慢，甚至出现一种知识危机，而为了获得最大限度的科学进展，至关重要的是研究科学中的方法，而不是科学中的技术。本文试图从战略的高度来探讨推进科学融合的几个重要问题，希望能引起各方面对此问题的重视，并在推进科学融合的过程中不断实现科学方法的创新。二、全面深入地认识客观世界的系统性及系统的复杂性
根据辩证唯物主义的观点，人类对客观世界的认识来自以人类的生产活动为主的社会实践，并且会随着社会实践的发展而不断深化，即由浅入深、由表及里、由个体到整体、由部分到系统。自20世纪初以来，由于社会实践的广度及深度的迅速扩展，以及科学技术的高度发展，人们对客观世界的系统性及系统的复杂性的认识也更加全面而深入。这种认识可以概括为以下几个方面的结合(辩证的统一)：1.微观与宏观的结合
人们对客观世界的认识往往是从个别事物开始的，但是当人们对一类事物积累了若干个体的认识后而想把握对其总体的认识时，逐渐会发现个体与总体的性质之间有以下几点差异：
总体具有个体所不具备的某些性质。例如气体分子的集合可以具有压力、温度等性质，人的集合会产生群体素质、等级等特性，等等。
总体的性质可以与个体的性质联系起来。例如气体的压力可以表达为气体分子对器壁的平均碰撞强度，气体的温度可以表达为气体分子的平均动能，一个组织的群体素质可以表达为其知识结构等。无规律运动的个体可以组成有规律运动的整体。例如分子的无规律的布朗运动在总体上服从热扩散定律，在金融市场上自由行动的投资者在总体上仍有一定的规律可循。
上述情况都说明从个体的角度(微观)来认识事物与从总体的角度(宏观)来认识事物有相当大的区别。为了对客观世界取得全面而深入的认识，必须注意微观与宏观的结合。2.层次结构与功能结构的结合
按照系统论的观点，可以将由个体(单元)集合而成的整体称为系统。系统有两种基本的结构，即层次结构(由物理位置或逻辑位置相近的单元所组成)与功能结构(由实现同一功能的单元所组成)。例如人体可以划分为头、手、足等部分，也可以划分为呼吸系统、消化系统等部分；一个国家的经济系统可以按地区来划分，也可以按行业来划分，等等。在研究一个系统时，必须注意这两种结构的结合。3.静态与动态的结合
客观事物总是处于不断的发展变化之中，它从一个状态推移到另一个状态，这一推移就称为过程。因此事物的发展可以看成是状态与过程的交迭。对一项事物既可以从静态的角度(研究其状态)，又可以从动态的角度(研究其过程)来进行研究。随着人们对客观世界认识的深化，逐渐发现静态是相对的、难以全面把握的。由于客观事物在研究过程中会不断变化，若想获得尽可能全面的认识，通常只有两种办法，一是将其某一状态人为地“冻结”起来，再在“离线”的情况下进行详细的研究；二是尽量加快研究的进程，从而可在研究对象的状态变化尽可能小的“在线”情况下完成。近年来人们发现，最好的方法是将静态与动态结合起来，从一事物过去的状态推移来加深对其现状的认识，并预测出其发展变化的方向。例如在处理物质流、能量流与信息流的过程工业中，往往是用静态模拟来研究其状态，以便进行过程物料衡算及热量衡算；而用动态仿真来研究其过程，以便进行控制与操作培训。现在的趋向则是将二者结合起来，用统一的模型(例如将静态模型中的参数表示为时间的函数)来进行模拟及预测控制。4.系统与环境的结合
为了便于进行研究，通常将研究对象看做系统，而将其外部世界看做环境，并且还常假设系统处于与环境隔绝的平衡状态。实际上，系统与环境之间有着千丝万缕的联系，并常有物质、能量及信息的交换。因此，在研究一个系统时必须注意其与环境的联系，特别是在系统与环境边界处所发生的过程。同时还应注意系统与环境之间的相互作用。环境的变化固然会影响系统的发展，但系统的变化也常会引起环境的变化。例如一个国家的经济系统会受世界经济形势变化的影响，而此经济系统的变化也会或多或少地影响世界经济形势。还应看到，系统及其环境都不是均一的，因此系统内部各单元之间的相互作用以及系统的某一部分与环境某一部分之间的相互作用的可能域(即各种可能性的集合)几乎是无穷无尽的，这也是系统产生随机性的原因之一。5.明确性与模糊性的结合
应当承认，客观世界从哲学上说是可知的，但在实际上却总有未知的部分。例如在社会、经济、人体、人脑等系统中，还存在着许多未知的部分，其中有些部分可能会随着科学的发展而逐渐变为已知，但也有些部分由于十分复杂多变而实际上难以明确。正如列宁所指出：“要真正地认识对象，就必须把握和研究它的一切方面、一切联系和‘媒介’。我们绝不会完全地做到这一点……”。因此我们应当承认在对客观世界的认识中存在着一定的模糊性，并采取适当的方法来处理这种模糊性，使其相对地“明确化”。近年来有些学者将模糊数学用于系统研究中，取得了良好的效果。6.确定性与随机性的结合
由于系统内各单元之间是相互联系的，因此人们往往会认为这种联系是固定的，系统与其内部各单元的变化之中存在着因果关系，而系统的发展变化是有一定的规律可循的，从而认为系统是确定性的，从广义上说是有序的。但是随着科学的发展，特别是量子力学、分子生物学等方面的发现，人们开始认识到系统的随机性，即由于一些偶然性因素的作用，系统内会出现多变的联系、不可预知的因果关系，以及无一定规律可循的发展变化，从广义上说是无序的。近年来还发现，即使是在确定性的系统中，也存在着内在的随机性，就是所谓混沌的现象。应当承认，确定性与随机性都是客观存在的。从较短的时期内和较低的层次上看来，随机性可能会出现较多，甚至会起主导作用；但是从较长的时期和较高的层次上看来，确定性还会起主导作用。例如人类历史的发展方向从长远和全球的角度看来是确定的，但在某一时期或某一国家内则完全可能出现混乱、倒退或反复。人们永远不可能准确地预测未来，但概括地预测未来是完全可能而且十分必要的。这就是确定性与随机性的结合。7.自组织与组织的结合
由于系统内部各单元之间的相互作用，可以使系统向功能更强、更加适应外部环境的方向发展变化，例如生物的进化、技术的进步、社会的发展，等等。这一过程就称为系统的自组织。正如钱学森教授所指出：“系统自己走向有序结构就可称为系统自组织……”。在某些情况下，可以通过外部环境的改变，人为地加速或延缓系统的发展变化，这一过程可称为系统的组织。例如在经济系统中，无数企业及个人的日常经济行为通过市场这一“看不见的手”在促进经济的发展，而政府这只“看得见的手”也可以通过调整利率、税收政策及货币发行量等手段来进行宏观调控。在任何一个国家的经济系统中，都存在着这两只手的作用，只不过在二者相对的强弱上有所区别。但应当注意的是，宏观调控绝不能违反客观的经济规律，否则将会适得其反。正如毛泽东所指出：“唯物辩证法认为外因是变化的条件，内因是变化的依据，外因通过内因而起作用。”
在上述认识的基础上，美国的一些科学家于80年代初明确提出了系统的复杂性问题。例如前述的SFI的科学家们认为，复杂系统是由大量相互作用的单元构成的系统，复杂性的研究内容则是研究复杂系统如何在一定的规则下产生有组织的行为，进而提出了复杂的适应性系统的概念。在这一思想指导下，他们集中了一批优秀的科学家进行了跨学科的研究，并已在经济系统的发展、免疫系统的形成、人工生命、人工神经网络计算等方面取得了一些有意义的成果。
钱学森教授也于1990年提出了开放的复杂巨系统的概念，并认为复杂性问题实际上是开放复杂巨系统的动力学特性问题。在以后的几年中，他对与此有关的问题又作了许多精辟的论述。戴汝为教授在其所著的《复杂巨系统科学——一门21世纪的科学》一书中对钱老的主要观点进行了详尽的阐述，本文不再复述。遗憾的是，由于各种客观上的原因，钱老的许多预见未能付诸实践，因而也难以用实践经验来推进开放的复杂巨系统理论的发展。
如果说自50年代以来，科学家们已逐渐接受了客观世界的系统性的观念，那么在90年代的今天，科学家们还应当接受系统的复杂性的观念。综合中外科学家迄今为止在复杂系统(为了行文简洁，在下文中将复杂的适应性系统与开放的复杂巨系统均简称为复杂系统)方面的研究成果，可以认为系统的复杂性主要表现在以下几个方面：
(1)系统各单元之间的联系广泛而紧密，构成一个网络。因此每一单元的变化都会受到其他单元变化的影响，并会引起其他单元的变化。
(2)系统具有多层次、多功能的结构，每一层次均成为构筑其上一层次的单元，同时也有助于系统的某一功能的实现。
(3)系统在发展过程中能够不断地学习并对其层次结构与功能结构进行重组及完善。
(4)系统是开放的，它与环境有密切的联系，能与环境相互作用，并能不断向更好地适应环境的方向发展变化。
(5)系统是动态的，它不断处于发展变化之中，而且系统本身对未来的发展变化有一定的预测能力。
虽然每一个学科所研究的对象仅是客观世界的一小部分，而且各不相同，但如果科学家们都能对客观世界的系统性及系统的复杂性取得一致的认识，将会极为有利于促进科学的融合。三、发展并完善定性与定量相结合的综合集成方法
尽管各部类科学的研究方法大不相同，即使在同一部类的各学科之间的研究方法也不尽相同，但从方法论的高度上说，对复杂系统应当有一个普遍性的研究方法。可以认为，钱学森教授于1990年提出的定性与定量相结合的综合集成方法是迄今为止最值得重视的方法。现仅根据笔者本人学习与实践的体会，对这一方法的实质及如何发展并完善这一方法作一些初步的探讨。
这一方法的实质是将科学理论、经验知识和专家判断相结合，提出经验性的假设，再用经验数据和资料以及模型对其确实性进行检测，经过定量计算及反复对比，最后形成结论。它是研究复杂系统的有效手段，其主要特色如下：1.定性分析与定量分析相结合
定性分析是指通过判断及推理，从用观察或调查等方法所得到的数据中获得对某一系统的性质及其发展规律的认识。它广泛用于社会科学与人文科学的领域内，这一方面是由于难以对其研究现象作定量的描述，另一方面则由于它主要依靠研究人员的经验。而定量分析则是指通过计算(包括数学运算、统计及仿真)与数学推导，从实验或实践得到的数据中获得对某一系统的结构及其变化规律的认识。定量分析广泛用于自然科学与技术科学的领域中，这一方面是由于其所研究的对象是数量化的，另一方面则由于它主要依靠丰富的数据及严密的推断，依靠经验的成分较少。
在自然科学的某些学科中早已采用定性分析的方法，例如动物及植物的分类、地质年代的判别、中医的望闻问切、辨证施治等。而在社会科学及人文科学中也已逐渐引入了定量分析的方法，例如数理经济学、计量历史学等。当前需要进一步促进这两种方法的结合，而且这一结合应当是双向的。即，既可以由定性到定量，例如可以先根据定性分析的结果构筑概念模型，再逐步将其量化而成为定量模型，通过运算而得出定量的结论；也可以在定量分析所得出的结论的基础上进行判断推理，并考虑一些难以量化的因素，从而作出最终的决策选择。
当前应当注意克服重定量而轻定性的倾向。特别是有些自然科学家和技术专家片面地认为只有定量的方法才是科学的方法，对定性的方法采取排斥的态度，这种偏见对科学的融合是极端有害的。实际上，只有定性分析与定量分析相结合，才能得出真正科学有效的结论。例如从一地到另一地的路径选择问题，从一般科学家的观点看来，只要用传统的运筹学求出最短路径就可以了。但从经济学家的观点看来，这并不一定是最优的选择，因为可能会在最短路上因堵车而增加油耗且浪费时间，因此一个了解路况的司机可能会选择另一条更好的道路。但即使所有的司机都能通过无线电台而获得路况的完全信息，行为科学家还要考虑到司机的择路行为，有经验的司机往往会作出更好的判断而选择最佳的路径。
在社会科学家中则存在着两种倾向。有些经济学家过分追求高深的数学方法，沉迷于复杂的数学推导中，而忽视了对经济机制及规律的探讨，因而会得出背离实际的结论。也有些社会科学家仍死抱着传统的观念，不相信也不愿意学习及运用定量分析的方法。
总之，当更多的科学家相信只有通过计算与“算计”相结合才能更好地发挥科学的作用时，科学的融合方有可能建立在有共同语言的基础上。2.分析与综合相结合
简单地说，分析就是了解一个已有系统的单元、结构及功能，而综合则是将有关的单元集成为一个具有预定功能的系统。在研究复杂系统时，这两种手段是交替使用、相辅相成的。我们既要了解一个系统是由哪些单元所构成，其层次结构和功能结构如何，系统的总体功能是什么；也要了解系统是如何通过组织及自组织而不断演化的，如何由低级状态逐步发展到高级状态。对某一层次的分析通常会为其上一层次的综合打下基础。例如SFI的科学家在研究生命的起源和进化问题时，就先研究了经分析确定的各种小分子在小环境(称为原生池)中综合成生物大分子的过程，认为这是聚合与离解两个相反基本过程的动态平衡，只有那些在聚合方向上占优势的大分子才能有较大的机会存在，而且优势越大，其存在的稳定性也越高。然后通过简化模型的计算机模拟，发现确实有些大分子在数量上占优势，而且这一优势会随着环境的改变而变化。他们进而用计算机模拟了基因组随环境的变化而进化的过程，发现一个种属的基因组会不断地发生变化，以改善其对环境的适应性。3.专家知识的集成
复杂系统的研究通常需要多学科领域的专家们参加，这就需要有一个将各领域专家的知识进行集成的方法，而且这一集成过程应当贯彻研究的全过程，例如在软科学研究中笔者曾经提出，要实现软科学专家(通常是负责综合集成的专家，最好能由通晓软科学研究的主要领域专家来担任)与领域专家及决策者的结合，软科学专家与领域专家不仅是在一起工作，还要相互了解、相互尊重。领域专家一定要树立总体观念，不能只追求自己领域内的局部最优。决策者应当向软科学专家提出课题，并尽量参加总体框架的制定及方案选择的讨论，还要在研究过程中经常与软科学专家及领域专家交换意见。在软科学研究的五个基本环节(目标分析及总体框架的建立、现状分析及预测、建立模型、方案评价及选择、提出建议)中，都需要注意专家知识的集成(详见笔者所著的《论软科学研究中的综合集成方法》一文，载于《中国软科学》1997年第三期)。4.专家经验判断与计算机运算的结合
专家的经验判断是十分宝贵的，它通常包含着对系统的结构及动力学的深刻了解，但是这种判断往往是定性的，而且不尽一致。而计算机运算则具有强大的数据处理能力，能够以很快的速度定量地显示专家的判断，展示系统的结构与发展，并能模拟出各种假想方案的预期结果。因此复杂系统的研究需要人脑与电脑的结合。一般来说，人脑比较擅长于形象思维，富有创造性，适于进行定性分析；而电脑则擅长于快速计算及按照既定的规则进行严格的逻辑推理，虽然可以具有自学习功能，但绝无创造性，适于进行定量分析，二者正好可以相辅相成。
为了发展并完善定性与定量相结合的综合集成方法，需要在一些关键技术上有所突破。例如在软科学研究中就需要突破定性变量及其相互关系的量化技术、开放的复杂巨系统的总体表征技术、价值体系的建立及表达技术、群决策中的妥协技术，等等。
著名哲学家波普曾指出：“把自然科学方法与社会科学方法对立起来，是一种‘反自然主义’的倾向。自然科学的解释和历史解释的关系问题，类似于纯科学与应用科学的解释问题，社会科学应具有和自然科学统一的研究方法。”笔者深信，各门学科在方法论上的逐步接近，必将有助于科学的融合。四、需要采取的几项战略措施
为了促进科学的融合，需要采取以下几项战略措施：1.鼓励科学家自觉地学习并掌握马克思主义哲学
科学家在探索客观世界规律的过程中，在其世界观及方法论上总会自觉或不自觉地受到某种哲学思想的影响。应当承认，大多数科学家是具有朴素的辩证唯物主义倾向的。如果他们能自觉地学习并掌握马克思主义哲学，一定会如虎添翼，更有利于推进其研究工作，并促进科学的融合。但是这种学习一定要在自觉自愿的基础上，认真研读，深入思考，联系实际，求得新知。恩格斯曾指出：“随着自然科学领域中每一个划时代的发现，唯物主义也必然要改变自己的形式。”江泽民同志在十五大报告中也指出：“马克思主义是科学，它始终严格地以客观事实为依据。……马克思主义必定随着时代，实践和科学的发展而不断发展。”科学家们都很容易理解，如果我们今天还将牛顿力学奉为圣明，而把量子力学和相对论看成是异端邪说，那就不会有核能的利用和航天的成功；如果我们把马车看成交通工具的唯一形式而不允许改变，那我们今天就坐不上汽车和飞机了。中国的科学家们不但要在马克思主义哲学的指导下探寻客观世界的规律，同时也应当用科学的新发现来丰富并发展马克思主义哲学。2.鼓励跨学科的研究
跨学科研究是当今科学发展的必然趋势，也是科学融合的起点，应当予以鼓励。建议先围绕国家目标，选择一批重大的课题，打破学科、行业、部门的界限，组织起跨学科研究的队伍，并不断探索改进其组织体制及运行机制。目前有些名为跨学科的课题，实际上其内部还是学科壁垒森严，各行其是，这种状况应当改变。
管理科学与软科学是自然科学与社会科学的接合部，理应成为推进科学融合的突破口。管理是生产力中的软件。只有通过管理才能将劳动者、劳动资料和劳动对象这三个要素合理地组织起来，加速生产力的发展。管理科学的研究对象是管理中的客观规律，数学、经济学及行为科学是它的三个重要基础。而软科学是宏观层次上的管理科学，主要是为各级各类的决策提供支持。因此努力发展管理科学及软科学不仅是推进科学发展及融合的需要，也是推进我国国民经济健康发展的需要。3.努力培养跨学科研究人才
当前开展跨学科研究的重大困难是缺乏人才。这类人才是一种复合型人才，他们既要有扎实的理论基础、掌握系统工程的基本方法、能熟练地使用计算机、有较强的外语能力，又要思维敏锐、勤奋好学、知识面较广、有较强的分析能力及组织能力。为此应当认真挑选一批思想及业务素质好、有志献身于跨学科研究事业、文化程度在大学毕业以上的青年加以培养。鼓励他们在业务上深入钻研，在实践中刻苦锻炼，不断积累经验。同时还应当为他们创造较良好的工作及生活条件，使他们能安心于跨学科研究。同时还要在现有的领域专家中选择一些思路清晰、学识广博的人员加以培训并赋以重任，使他们能逐渐成为跨学科研究中的帅才。从长远看来，在高中似不宜实行文理分科，在大学中应当提倡让学生适当选修一些其他专业的课程。4.为科学的融合创造必要的条件
在我国实现科学的融合还需要克服许多困难，估计需要相当长的时间，但是从现在起就应当努力为此创造条件。建议可先安排一批有关的基础研究课题，例如复杂性研究等，同时应适当增加对管理科学及软科学研究的投入。还可以通过举办研讨会、学习班等形式，增强自然科学界与社会科学界的相互了解。钱学森教授在1992年就已提出建设从定性到定量的综合集成研讨厅体系的设想，以便推动开放的复杂巨系统的研究。建议在组织专家认真论证的基础上，尽早进行立项。实现科学的融合是一项长远而艰巨的任务，其中有许多问题还需要从理论上进行深入探讨并在实践中不断积累经验。笔者之所以不揣浅陋地提出这一问题，正是希望能引起更多有识之士的重视，并为实现这一宏大的目标而共同努力。
附注：本文发表在《自然辩证法研究》1998年1月第14卷第1期。【2】综合集成 整体优化——论我国过程系统工程的发展方向
过程系统工程(Process System Engineering，PSE)是在系统工程、化学工程、过程控制、计算数学、信息技术、计算机技术等学科的边缘上产生的一门综合性学科，它以处理物料—能量—信息流的过程系统为研究对象，其核心功能是过程系统的组织、计划、协调、控制和管理，它广泛地用于化学、冶金、建材、食品等过程工业中，目的是在总体上达成技术上及经济上的最优化。
过程系统工程大约是在20世纪60年代开始形成一门独立学科的，此后得到了迅速的发展，在各种期刊杂志上及三年一度的过程系统工程国际会议上发表了大量的文章，其中一些关键技术，如过程模拟、过程分析、过程综合、过程预测、过程评价、过程可靠性分析等日益成熟，应用领域也不断扩展，已经成为过程工业发展中不可缺少的一门高技术。
近二十多年来，我国学者及工程技术人员在努力学习国外先进技术的基础上，在实践中积累了不少经验，在技术上也有一些发展。但由于彼此之间缺乏联系及交流，在过程系统工程方面尚未能形成一支强大的人才队伍，有不少好的成果得不到应有的推广。在我国著名系统工程专家钱学森教授及一些有志之士的推动下，中国系统工程学会过程系统工程专业委员会(简称PSESC)于1991年宣告成立。
PSESC成立8年以来，通过各种学术活动及出版物交流了我国学者及实际工作者的科研与实践成果，对我国过程系统工程的发展起到了一定的促进作用。过程系统工程在下一世纪究竟应朝什么方向发展，这是国内外许多学者都在关心的问题。笔者在1995年于大连召开的中国系统工程学会过程系统工程专业委员会上的主体报告中就已指出，“综合集成，整体优化”是过程系统工程的新潮流，并提出了以模型为核心实现综合集成、软技术模型与硬技术模型相结合等思路。在1998年于九江召开的过程系统工程学术讨论会上，笔者又作了《依靠过程系统工程促进企业集约化》的主题报告。本文拟进一步就“综合集成，整体优化”发表一些笔者个人的意见，希望能对有关人士起到一定的参考作用。依靠综合集成实现整体优化
所谓综合集成是指自下而上地将系统的各个部分组织起来，形成合理的层次结构及功能结构，使系统能适应环境而发挥最优的功能。在进行综合集成时要将科学理论、经验知识、专家判断和企业系统内外的有关信息相结合，建立起尽可能符合实际的模型，并用此模型来指导系统的集成。即可用此模型在不同的情况下进行模拟及优化，从而得出最优的集成方案。
所谓整体优化是指为达到系统的整体战略目标而合理地配置系统的资源。企业系统的整体战略目标包括三类：一是企业利益目标，例如增长速度、利润、劳动生产率等；二是用户利益目标，如价格、质量、交货期、售后服务等；三是社会利益目标，如保护环境、社会服务等。这三类目标是密切联系的，而且随着社会的进步和经济的发展，后两类目标的重要性将日益增加。
综合集成与整体优化是不可分割的，综合集成必须在整体优化的目标指导下进行，而整体优化则只能在综合集成的基础上实现。因此可以认为，依靠综合集成实现整体优化，就是过程系统工程应当遵循的发展方向。综合集成应当以模型为核心
企业是一个由许多紧密联系并相互作用的单元所组成的、具有不同层次结构和功能结构的、与外部环境有物质、能量及信息交换的、不断发展变化的系统，而有关物质、能量、资金、人员等方面的情况都可以化为信息来处理。故可以用有关企业系统各部分及其相互联系的信息来构成一个虚拟的企业系统，通过人机交互的方式在计算机上对其在不同条件下的运行情况进行模拟，从而得出能实现整体优化的方案。
所谓虚拟的企业系统实际上就是以企业整体模型为核心而建立的企业模型系统，它应当具备以下几个特点：
(1)尽可能贴近企业的实际。
建立企业模型实质上就是对企业的结构和运营进行抽象化，在此过程中必然要舍弃一些次要的因素和组分，从而使得模型与企业的实际之间有一些差异。因此在建模时就必须兼顾模型的简化性与精确性，在技术和经济允许的前提下尽可能使模型贴近企业的实际。
(2)能在计算机上运行。
所建立的企业模型应当是能在计算机上运行的，这首先就要能将定性变量用适当的方法量化，其次还要能编制出模型的算法程序，最后还要通过试算证明可以在合理的时间内得出一定的解(即其解具有收敛性和唯一性)。
(3)有良好的人机界面。
系统能理解用户用自然语言输入的指令，允许用户修改其目标及优先顺序，模型提供各种参数的缺省值，并允许用户在合理的范围内修改，有经验的用户经特准后可对模型本身进行修改。
(4)能自适应和自学习。
系统应能适应用户要求的变化，并能在模型的运行过程中通过吸收和学习专家的经验，不断改进模型的性能。
因此，综合集成的目标就是要建立这样一个虚拟的企业系统。其所采用的技术主要有以下几种：
(1)模型化技术。
模型化是实现集成的基础。通常系统的组元可用操作模型(例如表示输入—输出关系的黑箱模型)或运算模型(例如可进行数学运算或逻辑运算的模型)来表示；层次或功能模型可用数学规划模型或微分方程组来表示；而整体模型可用大型数学规划模型来表示。
(2)结构化技术。
所谓结构化技术就是从系统组元的操作或运算模型出发，构成系统各个层次及各项功能的模型，然后再综合成整体模型。这样构成的整体模型实际上就是一个网络，每个组元都处在一定的层次上及一定的功能块中。例如我们不应将各个工序中的换热器仅仅看作是在其本工序中发挥换热功能的设备，还应将其看成是整体系统中换热功能块中的一员。
(3)协同化技术。
所谓协同化技术就是在某一层次上同步集成其所应具备的各项功能，而不是等各项功能已分别集成后再加和起来。这时最重要的是将管理和控制的功能集成在一起，即在工序、车间、分厂和企业等层次上将软技术模型(例如财务、采购、营销、人事等)与硬技术模型(例如物性、产品、生态、过程等)集成起来。
(4)模型管理技术。
系统组元的操作或运算模型通常是以子程序的形式存储在模型库中，因此需要有模型的存取、调用、匹配、衔接等方面的技术。各个层次和各项功能的模型通常是以程序模块的形式存储，故应注意其易维修性、易装配性及可移植性。整体模型规模十分庞大，故应注意其参数的匹配和校验，以及易于维护和修改。
至于综合集成中的一些技术关键，例如定性变量的量化技术，动态模拟与静态模拟的关联技术，企业系统总体表征技术，模型库的构建及管理技术等，笔者在《依靠过程系统工程促进企业集约化》一文中已有探讨，本文不再赘述。整体优化的策略选择与实施
整体优化应当在综合集成的基础上进行，并应将综合集成的原则贯穿于整体优化的全过程，实现领域专家与系统工程专家的结合、定性分析与定量分析的结合，以及经验决策与计算机辅助决策的结合。其实施过程大体上包括以下三个步骤。
(1)上机试算：
这一步的内容是按照既定的目标及选定的各项参数在计算机上对企业整体模型进行运算，得出其初始解。但由于企业整体模型的规模十分宏大，故要有适当的优化策略。通常有序贯模块法、面向方程法及联立模块法等三种选择。
对于难以整体进行优化计算的特大型企业模型，可以采用串行与并行计算相结合的方法，笔者称之为协调优化法。其实质是先将各个子系统看成黑箱，仅将其输入及输出变量集中构成一个整体协调模型，然后将各个子系统分别进行优化运算，将其解输入协调模型中进行总体优化，再将总体优化后所得的变量值返回至各子系统模型中重新进行优化计算，一直迭代至总体优化与子系统优化的结果基本一致为止。
(2)专家讨论：
这一步的内容包括将上机试算的结果交给特定的一批有关专业领域的专家，请他们分别独立地进行经验判断，然后再进行集体讨论，找出试算结果中的不合理之处，并提出改进的意见。这时系统工程专家应与领域专家共同讨论，以综合各方面的意见，并对模型进行修改。在对领域专家的意见进行集成时既要注意防止某些专家过分强调本领域的倾向，也要注意防止某些权威人士的意见占过大的权重。
(3)求得最优解：
在经过若干次上机试算—专家讨论—修改模型—上机运算的循环迭代后，直至大家认为基本上满意时，即可认为所得的结果为最优解。
随着科学技术的进步与经济全球化的发展，我国过程工业企业将面临越来越严峻的挑战，过程系统工程也必然会起到越来越大的作用。笔者深愿我国的专家学者们能勤奋思考，勇于创新，努力实践，为提高我国过程系统工程的学术水平和应用效果而作出更大的贡献！
附注：本文系1995年在大连召开的“第二届过程系统工程年会”的会议论文。【3】复杂巨系统理论在过程工业中的应用前景(报告提纲)
1.过程系统工程是过程工业的灵魂：
过程系统工程是在系统工程、化学工程、过程控制、计算数学、信息技术、计算机技术等学科的边缘上产生的一门综合性学科，它以处理物料—能量—信息流的过程系统为研究对象，其核心功能是过程系统的组织、计划、协调、控制和管理，它广泛地用于化学、冶金、建材、食品等过程工业中，目的是在总体上达成技术上及经济上的最优化。
过程系统工程大约是在20世纪60年代开始形成一门独立学科的，此后得到了迅速的发展，在各种期刊杂志上及三年一度的过程系统工程国际会议上发表了大量的文章，其中一些关键技术，如过程模拟、过程分析、过程综合、过程预测、过程评价、过程可靠性分析等日益成熟，应用领域也不断扩展，已经成为过程工业发展中不可缺少的一门高技术，是过程工业的灵魂。
2.过程系统工程面临的挑战：
过程系统工程的基本方法是过程模拟，即过程系统的模型化与求解，它包括过程单元模拟与过程系统模拟两个层次。当前面临的挑战是：
(1)过程系统的规模越来越大。
(2)过程系统的复杂性越来越高。
(3)过程系统的透明度越来越差。
(4)过程系统的综合越来越重要。
(5)对过程系统评价(特别是经济评价)的要求越来越严。
这些挑战都不是单纯依靠传统的数学方法(如序贯模块法、面向方程法、联立模块法等)所能解决的，而复杂巨系统理论及方法的出现则提供了解决上述问题的前景。
3.复杂巨系统理论在过程工业中的应用前景：
(1)复杂巨系统的模拟与优化。
(2)复杂巨系统的综合集成。
(3)复杂巨系统的控制与管理一体化。【4】复杂科学与管理一、科学正面临新的转折
复杂科学是国外在20世纪80年代提出的主要研究复杂性和复杂系统的科学。它目前虽还处于萌芽状态，但已被有些科学家誉为“21世纪的科学”。
20世纪初的两大科学发现——相对论和量子力学对300多年来被许多科学家奉为圣明的牛顿力学提出了挑战，证明了牛顿力学的一些基本原理在超大的宇宙尺度和超微的原子尺度下都不适用，从而导致了20世纪科学事业的蓬勃发展。但是，在20世纪即将结束之际，当科学家们展望科学的未来时，却出现了两种截然相反的观点。《科学美国人》(Scientific American)的资深编辑霍甘(John Horgan)在采访了彭罗斯(Roger Penrose)、霍金(Stephen Hawking)、古尔德(Stephen Jay Gould)、戴森(Freeman Dyson)等多位科学泰斗之后，写了一本名为《科学的终结》(The End of Science)的书。他认为：“科学(特别是纯科学)已经终结，伟大而激动人心的科学发现时代已一去不复返”；“将来的研究已不会产生多少重大的或革命性的新发现了，而只有渐增的收益递减”。他承认科学上的确还存在着许多重大而扰人的谜题，但相对于把经验知识与实验相对照，并在此基础上预测相关事实的科学方法而言，这些醒目的问题中的大部分都是不可解的。
但是，阿申巴赫(Joel Achenbach)却指出：“处于20世纪之末的科学，正逐渐走出由易解问题构成的领地，开始接触真正难解的问题。科学已达到一个新的转折点：新发现的代价将越来越大，周期将越来越长，更糟糕的是，其边界也将越来越难以理解。”因此他认为，我们面临的不是科学的终结，而是科学的新转折点。
80年代中期以来，一些有远见的科学家就已开始探索这一新的转折点。尼科里斯(Gregoire Nicolis)和普利高津(Ilya Prigogine)在他们1984年合著的《探索复杂性》(Exploring Complexity)一书中指出：“今天，一个正在壮大的少数派开始怀疑这种乐观的论调。就在我们的宏观层次上，一些基本问题还远未得到解答。”“曾有过一些关头，经典科学似乎已近于功德圆满……但是每每这个时候总有一些事情出了差错。于是，方案必须扩大，待探索的疆域又变得宽广无际了。”
诺贝尔物理学奖获得者盖尔·曼(Murray GellMann)在1983年就已指出：“我们必须给自己确立一个确实宏伟的任务，那就是实现正在兴起的、包括许多学科的科学大集成。”
1984年，在盖尔曼和另一位诺贝尔物理学奖获得者安德逊(Philip Anderson)、经济学奖获得者阿罗(Kenneth Arrow)等人的支持下，一批从事物理、经济、理论生物、计算机等学科的研究人员，组织了桑塔费研究所(Santa Fe Institute，SFI)，专门从事复杂科学的研究，试图由此找到一条通过学科间的融合来解决复杂性问题的道路。该所首任所长考温(Goerge Cowan)指出：“通往诺贝尔奖的堂皇道路通常是用还原论的方法开辟的。”“你为一堆不同程度被理想化了的问题寻求解决的方案，但却多少背离了真实的世界，并局限于你能够找到一个解答的地步。”“这就导致科学越分越细碎，而真实的世界却要求我们采用更加整体化的方法。”
多年来，笔者在从事软科学和管理科学的研究中，也一直在思考科学的未来，有些观点曾经发表在《试论科学的融合》一文中。在经过实地考察和深思熟虑后，笔者认为人类文明从工业—机械文明向信息—生态文明的大转变必然伴随着科学的大转折。而以还原论、经验论及“纯科学”为基础的经典科学正在吸收系统论、理性论和人文精神而发展成新的科学——复杂科学。因此笔者同意这样的观点，即目前科学正处于一个新的转折点，那就是复杂科学的兴起。二、复杂系统与复杂性
随着科学的发展和技术的进步，系统科学从20世纪30年代开始兴起，人们逐渐认识到系统大于其组成部分之和，系统具有层次结构和功能结构，系统处于不断地发展变化之中，系统经常与其环境(外界)有物质、能量和信息的交换，系统在远离平衡的状态下也可以稳定(自组织)，确定性的系统有其内在的随机性(混沌)，而随机性的系统却又有其内在的确定性(突现)。这些新的发现不断地冲击着经典科学的传统观念。系统论、信息论、控制论、相变论(主要研究平衡结构的形成与演化)、耗散结构论(主要研究非平衡相变与自组织)、突变论(主要研究连续过程引起的不连续结果)、协同论(主要研究系统演化与自组织)、混沌论(主要研究确定性系统的内在随机性)、超循环论(主要研究在生命系统演化行为基础上的自组织理论)等新科学理论也相继诞生。这种趋势使许多科学家感到困惑，也促使一些有远见的科学家开始思考并探索新的道路。复杂系统和系统的复杂性就是在这样的背景下提出的。
根据笔者的理解，系统的复杂性主要表现在以下几个方面：
(1)系统各单元之间的联系广泛而紧密，构成一个网络。因此每一单元的变化都会受到其他单元变化的影响，并会引起其他单元的变化。
(2)系统具有多层次、多功能的结构，每一层次均成为构筑其上一层次的单元，同时也有助于系统的某一功能的实现。
(3)系统在发展过程中能够不断地学习并对其层次结构与功能结构进行重组及完善。
(4)系统是开放的，它与环境有密切的联系，能与环境相互作用，并能不断向更适应环境的方向发展变化。
(5)系统是动态的，它不断处于发展变化之中，而且系统本身对未来的发展变化有一定的预测能力。
关于复杂系统，许多科学家提出了种种不同的定义，有人认为是组分众多具有层次结构的系统，有人认为是具有多样性的系统，也有人认为是耦合度高的系统，还有人认为是有人参与的系统，等等。笔者认为，复杂系统最本质的特征是其组分具有某种程度的智能，即具有了解其所处的环境，预测其变化，并按预定目标采取行动的能力。这也就是生物进化、技术革新、经济发展、社会进步的内在原因。
根据上述理解，笔者认为复杂科学有以下三个主要特点：
(1)研究对象是复杂系统，如植物、动物、人体、生命、生态、企业、市场、经济、社会、政治等等方面的系统。还可以包括物理、化学(例如择形催化)、天文、气象等方面具有复杂性的系统。
(2)研究方法是定性判断与定量计算相结合、微观分析与宏观综合相结合、还原论与整体论相结合、科学推理与哲学思辨相结合。其所用的工具包括数学、计算机模拟、形式逻辑、后现代主义分析、语义学、符号学等等。
(3)研究深度不限于对客观事物的描述，而是更着重于揭示客观事物构成的原因及其演化的历程，并力图尽可能准确地预测其未来的发展。例如为什么一个受精卵能演化成具有脑、眼、口、鼻、心、肺、肝、肾等器官的人体？为什么处于大体相同的客观环境中的企业有成有败？为什么世界各国之间贫富相差悬殊？这种差距将来会有所缩小还是会继续扩大？等等。三、复杂科学的现状
关于复杂科学的研究一般认为是在80年代中期开始的，以美国和英国发表的文献居多。据乔治·梅森大学(George Mason University)的沃菲尔德(John Warfield)教授的介绍，目前仅在美国就已形成了五个学派，其主要学术观点及研究方向如下表所示。
美国的复杂科学研究者相当重视在经济和管理方面的应用，比较著名的著作有沃菲尔德的《交互式管理》(Interactive Management)，圣吉(Peter Senge)的《第五项修炼》(The Fifth Discipline)，阿瑟(Brian Arthur)的《经济中的递增回报与路径依存》(Increasing Return and Path Dependence)等。
近两年来，一些以复杂科学方法及其在管理中的应用为基础的咨询公司也开始诞生，例如知识基础发展公司(Knowledge Based Development Ltd，KBD)，复杂性解答公司(Complexity Solutions Ltd，CSL)，桑塔费突现战略中心(The Santa Fe Center for Emergent Strategy)，社区智能实验室(Community Intelligence Labs)，KBDLavoie公司等。个别商业化的软件也已有售，例如IM(交互式管理软件)、ISM(解释性结构化建模软件)等。
KBD公司每季度在伦敦举办一次复杂性论坛，每次三天。其论题包括：突现的设计、复杂性理论的应用、复杂性与技术、创新的组织、组织设计等。讨论的核心问题包括：什么是复杂性的适当的业务形式以及它们如何与新兴的技术相联系？它们对组织的创新能力有何影响？公司的生产率与创新如何关联？公司在信息时代如何学习成长并迅速适应？等等。
我国学者钱学森等于1990年提出了开放的复杂巨系统的概念，并认为复杂性问题实际上是开放复杂巨系统的动力学特性问题。1992年他们又提出从定性到定量综合集成研讨厅体系，实现人机结合的大成智慧。遗憾的是，由于种种原因，这些想法一直未能得到实践的机会，因此还没有取得实际的成果。四、复杂科学的基本方法与主要工具
笔者认为，研究复杂系统的基本方法应当是在唯物辩证法指导下的系统科学方法。它包括以下四个方面的结合：
(1)定性判断与定量计算相结合。通过定性判断建立系统总体及各子系统的概念模型，并尽可能将它们转化为数学模型，经求解或模拟后得出定量的结论，再对这些结论进行定性归纳，以取得认识上的飞跃，形成解决问题的建议。
(2)微观分析与宏观综合相结合。微观分析的目的是了解系统的组元及其层次结构，而宏观综合的目的则是了解系统的功能结构及其形成过程。
(3)还原论与整体论相结合。还原论强调从局部机制和微观结构中寻求对宏观现象的说明，例如用物理—化学规律来说明生物学现象，这显然是片面的。而整体论则强调系统内部各部分之间的相互联系和作用决定着系统的宏观性质，但如果没有对局部机制和微观结构的深刻了解，对系统整体的把握也难以具体化。复杂科学正是在深入了解系统个体的性质和行为的基础上，从个体之间的相互联系和作用中发现系统的整体性质和行为的。
(4)科学推理与哲学思辨相结合。科学理论是具有某种逻辑结构并经过一定实验检验的概念系统，科学家在表述科学理论时总是力求达到符号化和形式化，使之成为严密的公理化体系。但是科学的发展往往证明任何理论都不是天衣无缝的，总有一些“反常”的现象和事
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