数字孪生体产业

笔者在《中国数字孪生体战略》^[2]中分析了数字孪生体发展的一般规律——它早期在美国空军研究实验室的机身数字孪生体项目中得到验证，随即在美国空军扩大试点的范围；不过，参与该项目的通用电气、洛克希德·马丁和诺思罗普·格鲁曼借此机会，在自己的公司大规模推进数字孪生体转型；与此同时，美国咨询公司也迅速行动起来，通过发布公开或收费报告推广数字孪生体的概念，并煞有介事地讲述数字孪生体的未来。

既然数字孪生体是通用目的技术，那么它的溢出效应将为它在多个领域应用提供可能，笔者利用降维策略方法，结合调研数据进行分析，指出数字孪生体应用的主要方向包括城市、建筑、能源、汽车、航空航天、交通、医疗健康、材料和国防等。

经济学家佩蕾丝为技术革命提供了一种分析方法和推进策略，如图2-3所示。在技术革命概念酝酿期，由于前一个技术革命周期已进入尾声，行业存在大量的过剩产能，解决这个问题的方法不外乎三种：一是转移过剩产能，这在全球化的背景下是有效的方法，符合全球资源配置的逻辑；二是仅仅维持原有生产，不再投入新的资源和资金，把资源和资金转向下一个技术革命；三是枉顾技术发展周期规律，盲目投入资金进行改造，希望可以打败竞争对手，从而提升市场集中度。

以上分析可以解释简单的机器换人为什么不成功，而必须经过仔细的分析研究，找到下一个技术革命的规律。如果运气不错，企业选择了一种通用目的技术，那么它就有可能成为新一轮发展机会的翘楚。

从第四次工业革命的运行周期来看，目前显然正处于多个技术革命周期中，对于数字孪生体这种技术来说，它还处于新产业成型的阶段，即第二阶段，这个阶段的关键是快速建设完成基础设施，为新产业的发展奠定基础。部分读者可能对数字孪生体产业心存疑虑，这是因为数字孪生体相关传播不足，或他们仅持有碎片式的认识，再加上传统技术或理念相关专家的干扰，导致人们缺乏对数字孪生体的系统理解。

按照佩蕾丝对技术革命周期的划分，第一阶段的范式构建应该由某个愿意贡献研究成果和知识的机构提供，最佳的方式就是通过正式出版物来传播。国内掌握系统知识的机构及专家不多，目前少见的一些知识主要来自一些有利益关系的企业发布，它们为了推广和销售自己的产品和解决方案，采取了比较直截了当的方法——把自己的产品套上数字孪生体的概念，“现身说法”展示其解决方案。

目前的全球科技格局类似于40年前日美之间竞争的场景，当时日本觉得自己的先进制造非常强大，于是投入巨资搞了智能制造系统计划，并邀请其他国家参与，当然也有美国的专家参与，以便分享日本制造的先进经验。美国在认真学习了解日本制造经验的同时，同期主要推进工业数据相关工作，因为美国百年的领先经验表明，只有从技术周期去看待竞争优势才有意义。日本只是在某个特定技术周期内领先，对于希望下一个技术周期领先的美国来说，完全可以放弃追求现有技术周期领先的目标。

行业内存在对弯道超车的批评意见，采用没有准备的弯道超车确实不可取，但如果弯道超车指的是寻找下一个技术周期，通过集中资源和资本投入，主攻新一代技术，则是一个可行的思路。

产业政策是有价值的，正如前面所分析，当发现了通用目的技术（有可能就是概念）之后，开始进入第二阶段，该阶段需要找出一个试点示范，形成模板式的解决方案，这样便于其他领域以较低成本复制。这种理论很容易理解，但实际操作起来却有多重风险。

找到某种概念所代表的领域相对较为容易，但由谁来投入研究资源构建完善的范式，则是一个悖论。以信息物理系统为例，这个概念由美国国家科学基金会于2006年提出，虽然已研究了十余年时间，但仍没有多大突破。由于信息物理系统来自嵌入式系统，德国在该领域的领先优势非常明显，因此2012年提出未来项目——工业4.0的时候，设定信息物理系统为其技术基础，不幸也由此开始。美国在深入研究信息物理系统之后，深感该技术路径不符合通用目的技术需要，其应用范畴较为狭窄，于是逐步缩减了相关投资。德国没有及时发现这种转变，当它发现美国不再大力研发信息物理系统之后，只好放弃信息物理系统作为工业4.0基础的想法，跟着美国转向数字孪生体。

这是研究投入不足导致有想法有思路却难以实现的典型场景。不少研究通用目的技术的学者深入描绘了这样的场景，他们指出，如果推广通用目的技术缺乏良好的模板，那么该技术至少在特定的对象身上可能失败。只有拥有好的模板，才可能进入推广应用的第三阶段。从观察到的情况来看，严格按照时间要求选择推动各个阶段的时机，而不是按照模板质量来判断进入第三阶段的时间，通常会给失败埋下种子。

日本20世纪80年代推进智能制造系统计划就是一个明证，他们基于不切实际的想法（即人工智能在制造业的深入应用），投入人力、物力、财力来推动该计划，奋斗了十年时间却最终退出自己一手创造的组织，实在是一件遗憾的事情。之所以会发生这样的悲剧，是因为日本通产省不能否定自己的工作，不能根据环境变化调整已有的计划，这实际上是僵化决策的表现。

美国长期失败的经验为它应对失败带来了有效的方法，那就是在特定时间无法突破的项目，通常都会关闭或结束，而且美国通常不喜欢集中力量办大事，它采取多个项目并行的方式，通过市场检验，让各个概念和项目自己争取发展的空间和机会。2014年，通用电气联合AT&T、思科、IBM和英特尔组建的工业互联网联盟曾经风行了很长一段时间，并吸引了其他国家的关注，但美国政府真正推进的国家战略有多个，包括先进制造业战略、信息物理系统、数字孪生体等，这样避免了单一政策带来的巨大风险——如果某个政策的推进方向出现问题，调整的时间相对较长，将影响整个国家产业及经济的良性发展。

数字孪生体的产业应用可以分为九个领域，分别为城市、建筑、能源、汽车、航空航天、交通、医疗健康、材料和国防，根据这些领域应用的目的不同，分为三大类，见表2-2。

（1）资产类：包括城市、建筑和能源，这三大领域的主要目标是对物理设备建模，仿真不是它的主要目的，通过对这些设备建模，形成数字化资产，以便实现健康管理或预测性维护。

（2）控制类：包括汽车、航空航天和交通，它们对实时控制的要求较高，虽然也有资产管理的需要，但那不是这三大领域数字孪生体应用的核心价值。

（3）仿真类：包括医疗健康、材料和国防，总体来说，这些领域涉及目标物理对象各种机理的真实性描述，这实际上就是仿真性能指标要求，通常与物理、化学或生物等科学息息相关。

数字孪生体产业相关的九大领域，过去20年都在推进信息化工作，大部分条件好的企业或研究机构已经建设了信息系统，能够对传统信息实现数据库管理，不过它们很快就遇到了新挑战——数据交换和分享。

按照信息技术领域常常提及的说法，这些信息系统形成了一个个烟囱式的系统，它们之间的互联互通成为新的问题。现在大部分企业采用听起来比较时髦的做法，那就是建设信息化平台来集成各个系统，争取打通相关数据接口。这样做的效果各不相同，其根本原因是传统科层制造成的部门壁垒带来了很大的困难，因此信息技术领域的专家开始提出“一把手”工程，希望通过领导来“强制”要求各部门配合，这样的做法即便成功了，但隔了一段时间，如果出现了新的需求，那么这家公司又必须进行新的“一把手”工程。

数字孪生体产生之初，就肩负了协调利益相关者之间利益的职责。正如笔者在自序中所说，采用降维方法，把注意力从信息层面切换到数据层面，争取设计一套设备或系统之间沟通的标准，尽量避免人的干扰，才有可能解决传统的固疾。通过对物理世界的对象进行建模，促使单一数据源的实现，这为数字孪生体的应用提供了先决条件。

在以上提及的数字孪生体九大行业应用中，应该注意围绕数据做文章，不能做成传统的信息化项目，否则不能释放数字孪生体的潜能，反而花费了不少精力，这是不划算的做法。

研究通用目的技术的学者们做了很多研究，已经论证了先导性行业之重要性。虽然数字孪生体产生于航空航天领域，但这个领域的应用有限，而且限制条件较多，例如，该领域的可靠性和精度要求非常高，当然这是以投入巨大为代价的。不过，如果从一些要求较低的领域入手，那么就可以起到事半功倍的效果，把航空航天的高要求降维到城市治理等资产管理要求高的领域，既可以在应用中培育其数字孪生化的能力，还可以建立一条完善的产业链，从而反哺高端行业的数字孪生体应用。

数字孪生体作为第四次工业革命的通用目的技术，将遵循技术革命周期规律。通过十年时间的探索和发展，数字孪生体已经确定了开放架构、数据驱动的范式，接下来它将进入技术革命的第二阶段，即产业专业化分工发展，这个阶段需要解决数字孪生基础设施、各具特色的技术供应和丰富多彩的应用场景等问题，这就需要发挥市场配置的作用，激励敢于创新的团队和企业进入数字孪生体产业，加快推进相关技术的研发，尽早形成成熟的解决方案。

毫无疑问，我们所指的数字孪生体产业并不局限于工业领域，更不限于狭义的航空航天应用场景，它包含城市管理、能源应用和医疗健康等宽泛的领域。其中蕴含的规律很简单，数字孪生体是一种通用目的技术，虽然产生于工业领域，但它将伴随着相关理念和技术的扩散，成为推动人类社会经济增长的新动能，成为人人期盼的第四次工业革命的通用目的技术。

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[1]笔者参与了国家发改委和中央网信办有关数字经济研究的多个课题。在起草《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》（2020年4月7日发布）过程中，提出了加强开源社区建设的建议，并针对数字孪生体产业化发展，提出了“数字孪生创新计划”。

[2]《中国数字孪生体战略》是笔者在数字孪生体联盟系列研讨会中的演讲题目，主要分析了数字孪生体下一个十年、中国数字孪生体战略思路、破解数字孪生体专业分工难题和数字孪生体的九大产业应用等内容。