數(shù)字孿生：現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)字復(fù)制體。它能幫助我們了解假設(shè)情景，精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)結(jié)果，快速獲取傳感器數(shù)據(jù)并模擬條件，并輸出指令以操縱現(xiàn)實(shí)世界。
01數(shù)字孿生
當(dāng)下，企業(yè)正在以多種方式使用數(shù)字孿生技術(shù)。
在能源領(lǐng)域，油田服務(wù)運(yùn)營(yíng)商通過(guò)獲取和分析大量井內(nèi)數(shù)據(jù)，建立數(shù)字模型，實(shí)時(shí)指導(dǎo)鉆井作業(yè)；
在醫(yī)療保健領(lǐng)域，心血管研究人員正在為臨床診斷、教育、培訓(xùn)等方面創(chuàng)造高仿真的人類(lèi)心臟的數(shù)字孿生體；
作為智慧城市管理的典型案例，可以使用詳細(xì)的虛擬城市模型，用于城市規(guī)劃、維護(hù)和災(zāi)害預(yù)警項(xiàng)目。
數(shù)字孿生可以模擬物理對(duì)象或流程的各個(gè)方面。它們可以展現(xiàn)新產(chǎn)品的工程圖和尺寸，也可以展現(xiàn)從設(shè)計(jì)到消費(fèi)者整個(gè)供應(yīng)鏈中所有子部件和相應(yīng)環(huán)節(jié)—已建成“數(shù)字孿生”，也可采用“即維護(hù)”模式—生產(chǎn)車(chē)間設(shè)備的實(shí)物展現(xiàn)。仿真模型可以捕獲設(shè)備如何操作，工程師如何維護(hù)，甚至該設(shè)備生產(chǎn)的產(chǎn)品如何與客戶(hù)關(guān)聯(lián)。數(shù)字孿生可以有多種形式，但它們無(wú)一例外都在捕獲和利用現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)。
MarketsandMarkets的最新研究表明，數(shù)字孿生技術(shù)的探索已經(jīng)展開(kāi)：2019年數(shù)字孿生市場(chǎng)的價(jià)值為38億美元，預(yù)計(jì)2025年將增至358億美元。
是什么導(dǎo)致了這種猛增？數(shù)字孿生并非新事物，為何現(xiàn)在開(kāi)始增長(zhǎng)？自21世紀(jì)初以來(lái)，先鋒企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始摸索如何借助數(shù)字模型以改進(jìn)產(chǎn)品和流程。盡管在當(dāng)時(shí)數(shù)字孿生的潛力就已經(jīng)顯現(xiàn)，但很多企業(yè)發(fā)現(xiàn)，開(kāi)發(fā)數(shù)字孿生涉及大量數(shù)據(jù)，而處理這些數(shù)據(jù)所需的連通性、計(jì)算能力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及帶寬成本高昂，令人望而卻步。
數(shù)字孿生發(fā)展勢(shì)頭迅猛，得益于快速發(fā)展的仿真和建模能力、更好的互操作性和物聯(lián)網(wǎng)傳感器，以及更多可用的工具和計(jì)算的基礎(chǔ)架構(gòu)等。因此，各領(lǐng)域內(nèi)的大小型企業(yè)都可以更多地接觸到數(shù)字孿生技術(shù)。IDC預(yù)測(cè)，到2022年，40%的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)供應(yīng)商將集成仿真平臺(tái)、系統(tǒng)和功能來(lái)創(chuàng)建數(shù)字孿生，70%的制造商將使用該技術(shù)進(jìn)行流程仿真和場(chǎng)景評(píng)估。
與此同時(shí)，通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)大量數(shù)據(jù)，使得創(chuàng)建比以往更為詳細(xì)、更為動(dòng)態(tài)化的仿真成為可能。對(duì)于數(shù)字孿生的長(zhǎng)期用戶(hù)而言，這就好比從模糊的黑白快照過(guò)渡到彩色高清數(shù)碼照片一樣，從數(shù)字源中獲取的信息越多，最后呈現(xiàn)的照片就越生動(dòng)逼真。
圖數(shù)字孿生技術(shù)助力企業(yè)設(shè)計(jì)、優(yōu)化和轉(zhuǎn)型
02模型+數(shù)據(jù)=洞察力和實(shí)際價(jià)值
數(shù)字孿生功能最初是工程師工具箱里的一種選擇工具，它可以簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)流程，削除原型測(cè)試中的許多方面。通過(guò)使用3D仿真和人機(jī)界面，如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)，工程師可以確定產(chǎn)品的規(guī)格、制造方式和使用材料，以及如何根據(jù)相關(guān)政策、標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)進(jìn)行設(shè)計(jì)評(píng)估。數(shù)字孿生可以幫助工程師在確定設(shè)計(jì)終稿之前，識(shí)別潛在的可制造性、質(zhì)量和耐用性等問(wèn)題。因此，傳統(tǒng)的原型設(shè)計(jì)速度得以提升，產(chǎn)品以更低的成本，更有效地投入生產(chǎn)。
除設(shè)計(jì)之外，數(shù)字孿生還有望改變企業(yè)對(duì)產(chǎn)品和機(jī)器進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)的方式。機(jī)器內(nèi)嵌入的傳感器將性能數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)綌?shù)字孿生體，這不僅可以預(yù)先識(shí)別和解決故障，還可以定制服務(wù)和維護(hù)計(jì)劃，更好地滿(mǎn)足客戶(hù)的個(gè)性化需求。
近期，荷蘭皇家殼牌公司（Royal Dutch Shell）啟動(dòng)了一項(xiàng)為期兩年的數(shù)字孿生計(jì)劃，以幫助石油及天然氣運(yùn)營(yíng)商更加高效地管理海上資產(chǎn)，加強(qiáng)工人安全保障，并探索可預(yù)見(jiàn)的維護(hù)時(shí)機(jī)。
數(shù)字孿生有助于優(yōu)化供應(yīng)鏈、分銷(xiāo)和運(yùn)營(yíng)，甚至還可以?xún)?yōu)化上述業(yè)務(wù)相關(guān)的每個(gè)員工的個(gè)人表現(xiàn)。舉例來(lái)說(shuō)，全球快消產(chǎn)品制造商聯(lián)合利華（Unilever）啟動(dòng)了一個(gè)數(shù)字孿生項(xiàng)目，旨在為旗下數(shù)十家工廠(chǎng)創(chuàng)建虛擬模型。在這些工廠(chǎng)內(nèi)，物聯(lián)網(wǎng)傳感器被嵌入到機(jī)器內(nèi)部，向AI和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序反饋機(jī)器性能數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分析。分析后的操作信息再輸入到數(shù)字孿生體中，從而幫助工人預(yù)測(cè)機(jī)器維護(hù)的時(shí)機(jī)、優(yōu)化產(chǎn)出并提高產(chǎn)品合格率。
再比如，智慧城市計(jì)劃正使用數(shù)字孿生技術(shù)來(lái)緩解交通擁堵、進(jìn)行城市規(guī)劃等。新加坡雄心勃勃的“虛擬新加坡計(jì)劃”（Virtual Singapore initiative）讓一切成為可能，從規(guī)劃基站和太陽(yáng)能電池，到模擬交通方式和人流量。另一個(gè)潛在用途，可能是在新加坡年度F1賽車(chē)的封路期間，用于緊急疏散計(jì)劃和路線(xiàn)安排。
03新事物
過(guò)去十年來(lái)，由于以下幾個(gè)因素，數(shù)字孿生技術(shù)的部署一直在加速。
仿真：構(gòu)建數(shù)字孿生技術(shù)所需工具的能力和成熟度都在不斷提高?，F(xiàn)在，人們可以設(shè)計(jì)復(fù)雜的假設(shè)仿真情景，從探測(cè)到的真實(shí)情況回溯，執(zhí)行數(shù)百萬(wàn)次的仿真流程也不會(huì)使系統(tǒng)過(guò)載。而且，隨著供應(yīng)商數(shù)量的增加，選擇范圍也在持續(xù)擴(kuò)大。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)功能正在增強(qiáng)洞察的深度和使用性。
新的數(shù)據(jù)源：實(shí)時(shí)資產(chǎn)監(jiān)控技術(shù)如LIDAR（激光雷達(dá)）與FLIR（前視紅外）產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在已經(jīng)可以整合到數(shù)字孿生體內(nèi)。同樣地，嵌入機(jī)器內(nèi)部的或部署在整個(gè)供應(yīng)鏈的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，可以將運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)直接輸入到仿真系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)不間斷的實(shí)時(shí)監(jiān)控。
互操作性。過(guò)去十年里，將數(shù)字技術(shù)與現(xiàn)實(shí)世界相結(jié)合的能力已經(jīng)得到顯著提高。這一改善主要得益于物聯(lián)網(wǎng)傳感器、操作技術(shù)之間工業(yè)通信標(biāo)準(zhǔn)的加強(qiáng)，以及供應(yīng)商為集成多種平臺(tái)集成做的努力。
可視化。創(chuàng)建數(shù)字孿生體所需的龐大數(shù)據(jù)量可能會(huì)使分析變得復(fù)雜，如何獲得有意義的洞察就變得更具挑戰(zhàn)性。先進(jìn)的數(shù)據(jù)可視化可以通過(guò)實(shí)時(shí)過(guò)濾和提取信息來(lái)應(yīng)對(duì)該挑戰(zhàn)。最新的數(shù)據(jù)可視化工具除了擁有基礎(chǔ)看板和標(biāo)準(zhǔn)可視化功能之外，還包括交互式3D、基于VR和AR的可視化、支持AI的可視化以及實(shí)時(shí)媒體流。
儀器：無(wú)論是嵌入式的還是外置的物聯(lián)網(wǎng)傳感器都變得越來(lái)越小，并且精確度更高、成本更低、性能更強(qiáng)大。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)安全的提高，可以利用傳統(tǒng)控制系統(tǒng)獲得關(guān)于真實(shí)世界更細(xì)粒度、更及時(shí)、更準(zhǔn)確的信息，以便與虛擬模型集成。
平臺(tái)：增加功能強(qiáng)大且價(jià)格低廉的計(jì)算能力、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)的可用性和訪(fǎng)問(wèn)是數(shù)字孿生技術(shù)的關(guān)鍵促成要素。一些軟件公司在基于云平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)和分析技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行了大量投資，緊跟數(shù)字孿生潮流。其中部分投資正在用于簡(jiǎn)化行業(yè)特定數(shù)字孿生應(yīng)用的開(kāi)發(fā)工作。
04成本與收益
為數(shù)字孿生提供動(dòng)力的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要大量數(shù)據(jù)，但多數(shù)情況下，生產(chǎn)車(chē)間的傳感器所輸入的數(shù)據(jù)可能已經(jīng)損壞、丟失，或不完整。因此，團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該立即開(kāi)始收集數(shù)據(jù)，尤其是在問(wèn)題數(shù)量最多、停機(jī)成本最高的地區(qū)。從現(xiàn)在開(kāi)始逐步開(kāi)發(fā)必要的基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)管理方法，可以幫助企業(yè)縮短獲益時(shí)間。
即使是針對(duì)新流程、系統(tǒng)和設(shè)備而創(chuàng)建數(shù)字孿生體，也不是都能完美地測(cè)試整個(gè)流程。對(duì)于化學(xué)和生物反應(yīng)，在極端情況下可能無(wú)法直接測(cè)量過(guò)程本身；而在某些情況下，測(cè)量一個(gè)物理對(duì)象可能成本過(guò)高或不太實(shí)用。因此，企業(yè)需要尋找一些代替物（比如利用車(chē)輛上的設(shè)備和傳感器，而不是直接將傳感器放入輪胎里），或者利用可以檢測(cè)的元素（比如化學(xué)或生物反應(yīng)所產(chǎn)生的光線(xiàn)或熱量）。
另外，隨著傳感器成本的下降，平衡成本、收益分析對(duì)確定使用傳感器數(shù)量至關(guān)重要。現(xiàn)代飛機(jī)引擎上可以有成千上萬(wàn)個(gè)傳感器，每秒可生成數(shù)萬(wàn)億字節(jié)的數(shù)據(jù)。
結(jié)合數(shù)據(jù)孿生、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)模型，制造商可以提供各類(lèi)建議，幫助飛行員優(yōu)化燃油消耗、進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)、幫助機(jī)隊(duì)管理成本等。然而，大多數(shù)應(yīng)用只需在重要位置部署少量的傳感器，即可檢測(cè)流程內(nèi)的關(guān)鍵輸入輸出數(shù)據(jù)，以及關(guān)鍵階段。
05模型之外
未來(lái)幾年里，我們將看到數(shù)字孿生技術(shù)在各行業(yè)中的廣泛部署。在物流、制造和供應(yīng)鏈領(lǐng)域，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)連接（比如5G）的數(shù)字孿生技術(shù)，將更多地跟蹤、監(jiān)測(cè)、規(guī)劃路線(xiàn)和優(yōu)化整個(gè)工廠(chǎng)和世界各地的貨物流，使得貨物位置和所處環(huán)境（溫度、濕度等）變得實(shí)時(shí)可見(jiàn)。在無(wú)需人為干預(yù)的情況下，“控制塔”可以指揮庫(kù)存轉(zhuǎn)移、調(diào)整裝配線(xiàn)工藝步驟或重新規(guī)劃集裝箱路線(xiàn)等糾正措施。
一些從產(chǎn)品銷(xiāo)售向產(chǎn)品+服務(wù)模式或銷(xiāo)售即服務(wù)（As-a-service）轉(zhuǎn)型的企業(yè)，正在開(kāi)拓新的數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用。把數(shù)字孿生體與嵌入式傳感器相連接，將其用于財(cái)務(wù)分析和預(yù)測(cè)，可以改善和優(yōu)化預(yù)測(cè)、定價(jià)和增銷(xiāo)機(jī)會(huì)。例如，企業(yè)可以監(jiān)測(cè)產(chǎn)品磨損程度更高的使用情況，為其提供額外的保修或維護(hù)選項(xiàng)。企業(yè)可以在農(nóng)業(yè)、交通和智能樓宇等多種行業(yè)以服務(wù)的形式銷(xiāo)售產(chǎn)出或吞吐量。隨著能力和成熟度的增加，預(yù)計(jì)未來(lái)會(huì)有更多企業(yè)以數(shù)字孿生為模型，為產(chǎn)品和服務(wù)尋求新的貨幣化戰(zhàn)略。
圖數(shù)字孿生趨勢(shì)細(xì)分
06數(shù)字未來(lái)建模
隨著數(shù)字孿生技術(shù)趨勢(shì)在未來(lái)幾年的加速，可能會(huì)有更多企業(yè)開(kāi)始探索使用數(shù)字孿生技術(shù)來(lái)優(yōu)化流程、實(shí)時(shí)制定以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的決策，以及設(shè)計(jì)新的產(chǎn)品、服務(wù)和商業(yè)模式的機(jī)會(huì)。
在資本密集型產(chǎn)業(yè)，比如制造業(yè)、公用事業(yè)和能源，已是數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用的先驅(qū)。當(dāng)早期實(shí)踐者在各自行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)展現(xiàn)出先發(fā)優(yōu)勢(shì)時(shí)，其他企業(yè)也將緊隨其后。
長(zhǎng)期來(lái)看，若想要實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生技術(shù)的全部潛力，可能需要集成整個(gè)生態(tài)圈內(nèi)的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)。創(chuàng)建一個(gè)完整的客戶(hù)生命周期或供應(yīng)鏈（囊括了一線(xiàn)供應(yīng)商和其自身的供應(yīng)商）的數(shù)字化仿真，可以提供富有洞察力的宏觀(guān)運(yùn)營(yíng)觀(guān)點(diǎn)，但仍然需要將外部實(shí)體整合到內(nèi)部數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)。
直至今日，大多數(shù)企業(yè)仍對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)連接之外的外部集成感到不滿(mǎn)意?？朔@種猶豫可能是一個(gè)長(zhǎng)期挑戰(zhàn)，但最終，所有的付出都將是值得的。未來(lái)，期望企業(yè)會(huì)利用區(qū)塊鏈打破信息孤島，繼而驗(yàn)證信息并將其輸入數(shù)字孿生體中。這可以釋放先前無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)的大量數(shù)據(jù)，從而使仿真更加細(xì)節(jié)化、動(dòng)態(tài)化，更具潛在價(jià)值?，F(xiàn)在，是時(shí)候?qū)⒛愕臄?shù)字企業(yè)從黑白時(shí)代轉(zhuǎn)換到彩色時(shí)代了。你準(zhǔn)備好了嗎？
07管理者視角
策略：雖然模擬現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)字孿生技術(shù)已經(jīng)存在多年，但新的需求仍需要我們重新審視當(dāng)下的技術(shù)能力。價(jià)格低廉的傳感器，物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)及快速、無(wú)摩擦的云技術(shù)相結(jié)合，可以支持復(fù)雜的分析以及實(shí)時(shí)模擬。雖然制造業(yè)已經(jīng)使用這一技術(shù)很多年了，而如今，企業(yè)也在不斷探索如何將數(shù)字孿生技術(shù)用于運(yùn)營(yíng)、城市規(guī)劃、智能基礎(chǔ)設(shè)施等領(lǐng)域。此外，很多企業(yè)想要逐漸轉(zhuǎn)向“即服務(wù)（As-a-service）”的商業(yè)模式，這對(duì)數(shù)字孿生的復(fù)雜程度又提出了新的要求。屆時(shí)，企業(yè)就會(huì)面臨一個(gè)很有挑戰(zhàn)性的決策，是小規(guī)模投資此類(lèi)試驗(yàn)，還是大規(guī)模投資以支持此類(lèi)更廣泛的創(chuàng)新呢？
財(cái)務(wù)：數(shù)字孿生有越來(lái)越大的潛力影響企業(yè)的底線(xiàn)，但是首席財(cái)務(wù)官們（CFOs）和他們的團(tuán)隊(duì)始終不能很好的理解這個(gè)技術(shù)。對(duì)許多財(cái)務(wù)部門(mén)的人來(lái)說(shuō)，制造流程以及倉(cāng)儲(chǔ)物流的傳統(tǒng)數(shù)字孿生仿真是制造部門(mén)的黑匣子。然而，高質(zhì)量仿真、機(jī)器學(xué)習(xí)、嵌入式傳感器的日益普及，正在改變這種現(xiàn)狀。一些從產(chǎn)品銷(xiāo)售轉(zhuǎn)向產(chǎn)品加服務(wù)或即服務(wù)（As-a-service）模式的企業(yè)，正在使用強(qiáng)大的數(shù)字孿生技術(shù)。他們通過(guò)嵌入式傳感器跟蹤使用情況，創(chuàng)造使用推薦，主動(dòng)維護(hù)或者利潤(rùn)優(yōu)化這些新服務(wù)。同時(shí)，與IT部門(mén)合作理解數(shù)字孿生的現(xiàn)狀及未來(lái)潛力越來(lái)越重要，特別是對(duì)于需要開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品、新服務(wù)等的企業(yè)而言。
風(fēng)險(xiǎn)：隨著數(shù)字孿生技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)和人工智能（AI）的結(jié)合，其顛覆性的力量正在增長(zhǎng)。在目前的商業(yè)環(huán)境下，任何潛在的技術(shù)驅(qū)動(dòng)帶來(lái)的中端都可能給整個(gè)企業(yè)帶來(lái)巨大的風(fēng)險(xiǎn)。但數(shù)字孿生可能不會(huì)顯著增加風(fēng)險(xiǎn)，至少一開(kāi)始不會(huì)。但是，隨著對(duì)數(shù)字孿生的依賴(lài)性不斷增強(qiáng)，企業(yè)會(huì)積累大量來(lái)自傳感器或其它來(lái)源的數(shù)據(jù)，這可能會(huì)增加隱私或網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)。如果數(shù)字雙系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)一個(gè)新的業(yè)務(wù)模型，該模型具有多個(gè)“即服務(wù)（As-a-service）”產(chǎn)品，那么企業(yè)要了解這些新的收入可能會(huì)對(duì)財(cái)務(wù)、技術(shù)和現(xiàn)有業(yè)務(wù)模型產(chǎn)生哪些實(shí)質(zhì)性的影響。如果潛在風(fēng)險(xiǎn)很大，那么在IT和業(yè)務(wù)部門(mén)利用數(shù)字孿生技術(shù)之前，企業(yè)需要對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和管理。
總結(jié)
未來(lái)，任何事物，包括人類(lèi)、服務(wù)、全球企業(yè)甚至各個(gè)城市等，都會(huì)有相應(yīng)的數(shù)字孿生體。這種規(guī)?？赡懿粫?huì)在后續(xù)的18個(gè)月到24個(gè)月內(nèi)出現(xiàn)，但數(shù)字孿生趨勢(shì)在未來(lái)的數(shù)年里將不斷發(fā)展壯大。試點(diǎn)項(xiàng)目和測(cè)試原型可以幫助企業(yè)判斷哪些潛在領(lǐng)域能夠借助數(shù)字孿生技術(shù)獲益，現(xiàn)在，是時(shí)候迎接將至的顛覆性變革了。
未來(lái)智能實(shí)驗(yàn)室的主要工作包括：建立AI智能系統(tǒng)智商評(píng)測(cè)體系，開(kāi)展世界人工智能智商評(píng)測(cè)；開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)（城市）云腦研究計(jì)劃，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)（城市）云腦技術(shù)和企業(yè)圖譜，為提升企業(yè)，行業(yè)與城市的智能水平服務(wù)。
