趙敏 朱鐸先

數(shù)字孿生（Digital Twin）、賽博物理系統(tǒng)（Cyber-Physical Systems）、智能制造（Intelligent Manufacturing）、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（Industrial Internet）這四大術(shù)語，是近幾年業(yè)界的當紅熱詞。

四大術(shù)語是各自獨立，還是彼此相關(guān)？它們之間的異同是什么？相關(guān)內(nèi)涵有多少？運行邏輯之間有什么樣的關(guān)系？

筆者根據(jù)長期的業(yè)務(wù)實踐和理論研究結(jié)果，結(jié)合《三體智能革命》中的“20字箴言”—“狀態(tài)感知、實時分析、自主決策、精準執(zhí)行、學習提升”，嘗試分析、比較這四個術(shù)語的內(nèi)涵和實質(zhì)。

數(shù)字孿生的基本內(nèi)涵

數(shù)字孿生是在軟件定義作用下，長期要素數(shù)字化所形成的結(jié)果。此處要素泛指物理世界的各種人、機、物、數(shù)據(jù)、圖文、語言、物理信息等實體要素?？梢哉f，數(shù)字孿生是一種經(jīng)過長期發(fā)展形成的數(shù)字化通用技術(shù)。

數(shù)字孿生有兩層意思，一是指物理實體與其數(shù)字虛體之間精確映射的孿生關(guān)系;二是將具有孿生關(guān)系的物理實體、數(shù)字虛體分別稱作物理孿生體、數(shù)字孿生體。一般情況下，數(shù)字孿生亦指數(shù)字孿生體。

因為數(shù)字孿生的概念還在不斷發(fā)展與演變中，所以目前業(yè)界尚無對其公認的標準定義。有資料顯示，數(shù)字孿生一詞是由邁克爾·格里夫（Michael Grieves）教授于2003年在密歇根大學執(zhí)教時提出的。數(shù)字孿生概念被提出后，很快被美國國防部應用于航空航天飛行器的健康維護與保障領(lǐng)域。德國西門子、法國達索、美國通用電氣等公司也積極跟進。特別是近些年，隨著智能制造等概念的推進，數(shù)字孿生已成為智能制造的通用技術(shù)，在軍工制造、高端裝備等行業(yè)得到了廣泛應用。

國內(nèi)一些學者對數(shù)字孿生也進行了深入的研究。北京航空航天大學陶飛教授的團隊較早開展了數(shù)字孿生研究，他們在國際上首次提出了“數(shù)字孿生車間”的概念，并在《Nature》雜志上在線發(fā)表了題為《Make More Digital Twins》的評述文章。德勤《2020技術(shù)趨勢報告》中將數(shù)字孿生作為未來的五大趨勢之一;在《三體智能革命》《機·智：從數(shù)字化車間走向智能制造》等著作及多篇文章中也對數(shù)字孿生進行了研究與解讀。這些研究成果對數(shù)字孿生的理論研究與工程實踐起到了很大的推動作用。

數(shù)字孿生是在“數(shù)字化一切可以數(shù)字化的事物”的大背景下，通過軟件定義，在數(shù)字虛體空間中所創(chuàng)建的虛擬事物，與物理實體空間中的現(xiàn)實事物形成了在形態(tài)、質(zhì)地、行為和發(fā)展規(guī)律上都極為相似的虛實精確映射，讓物理孿生體與數(shù)字孿生體具有了多元化映射關(guān)系，具備了不同的保真度（逼真、抽象等）。數(shù)字孿生不但持續(xù)發(fā)生在物理孿生體的全生命周期中，而且數(shù)字孿生體會超越物理孿生體的生命周期，在賽博空間持久存續(xù)。充分利用數(shù)字孿生可在智能制造中孕育出大量的新技術(shù)和新模式，推動智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應用與發(fā)展。

數(shù)字孿生基本內(nèi)涵和組成要素如圖1所示。圖1大圓圈中表達的內(nèi)容有三種：第一是數(shù)字孿生基本要素;第二是物理實體和數(shù)字虛體之間的映射關(guān)系;第三是數(shù)字孿生作用機制和運行邏輯。

筆者用“△○□”這三個彼此相鄰的實線幾何圖形表示不同類型的物理實體要素;用其虛線幾何圖形表示這些物理實體要素在賽博空間的數(shù)字映射（數(shù)字虛體或數(shù)字孿生體）關(guān)系;用“數(shù)據(jù)”表示從物理實體感知/采集到的物理信息轉(zhuǎn)化為的比特數(shù)據(jù)單向上行進入到數(shù)字虛體;虛線箭頭表示虛實之間的數(shù)據(jù)流動方向;四個順時針轉(zhuǎn)的大箭頭，既表示了“物理信息-比特數(shù)據(jù)-數(shù)字信息-數(shù)字知識-數(shù)字決策”的轉(zhuǎn)換過程，也表示了“狀態(tài)感知-數(shù)字體驗-輔助決策-一次做優(yōu)”的數(shù)字孿生作用機制。

模型和數(shù)據(jù)是評價數(shù)字孿生保真度的關(guān)鍵。模型是構(gòu)建數(shù)字孿生的基礎(chǔ)，在機理模型上，可以由數(shù)/理/化模型、因果模型、功能模型、系統(tǒng)模型、詳細設(shè)計模型、仿真分析模型等組合構(gòu)成;在數(shù)據(jù)分析模型上，可以由機器學習模型、經(jīng)驗模型、降階模型、故障模型等構(gòu)成。機理模型與數(shù)據(jù)分析模型的綜合應用，構(gòu)成了數(shù)字孿生的模型來源。

數(shù)據(jù)是體驗數(shù)字孿生的基礎(chǔ)。數(shù)字虛體藉由傳感器等獲得的數(shù)據(jù)，能不能實時、準確地反映物理實體設(shè)備的工作狀態(tài)？如果網(wǎng)絡(luò)有一定的時延，時延到底是多少？如果現(xiàn)場有一定的干擾，干擾數(shù)據(jù)能不能排除？這些都是數(shù)字孿生技術(shù)需要研究和解決的問題。如果這些問題不能解決，體驗就變成了表演，仿真也就成了“仿假”，數(shù)字孿生體也就會變成可以人為設(shè)置的數(shù)字動畫。

僅有模型和數(shù)據(jù)這兩個關(guān)鍵要素，仍然不足以完整描述數(shù)字孿生。數(shù)字孿生所要達到的數(shù)字體驗，必須讓人用五官感受到，其中最主要的感受是讓人看到—即模型、數(shù)據(jù)的可視化，這個任務(wù)必須由而且只能由軟件來實現(xiàn)。無疑，軟件是數(shù)字孿生要素的載體，可以理解為在數(shù)據(jù)孿生中，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，模型是核心，軟件是載體。

從數(shù)字孿生發(fā)展歷程來看，在模型上，先有機理模型，后有基于數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)分析得來的數(shù)據(jù)分析模型;在數(shù)據(jù)上，先有基于IT視角的模型數(shù)據(jù)化，后有基于CT視角的數(shù)據(jù)通信與傳輸。最終，模型+數(shù)據(jù)+軟件發(fā)展成為一種基于精準數(shù)據(jù)的數(shù)字體驗技術(shù)。數(shù)字體驗是數(shù)字孿生對工業(yè)技術(shù)的極其重要的貢獻與補充，很多新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)就是在此基礎(chǔ)上發(fā)展而成的。

例如，在產(chǎn)品交付時，產(chǎn)品的物理實體和數(shù)字孿生體將被同時交付給客戶，讓客戶清楚明白地知道該產(chǎn)品是以什么樣的市場需求和功能條件為約束而設(shè)計和制造出來的。其所有零部件的設(shè)計、生產(chǎn)、測試、物流過程都有數(shù)字孿生體，都是可追溯的。在該產(chǎn)品的使用維護階段，假如遇到了疑難問題必須做實驗或驗證的話，也可以不必在物理產(chǎn)品上做實驗或驗證，而是在其數(shù)字孿生體上以數(shù)字體驗的方式來做實驗或驗證。在數(shù)字孿生體上可以設(shè)置各種極限條件做不限次數(shù)的虛擬研制，直到驗證取得令人滿意的成果之后，再在物理產(chǎn)品上做驗證。

因此可以理解為，數(shù)字孿生的內(nèi)涵是用賽博世界連接物理世界，完成數(shù)字形態(tài)的傳承;而其實質(zhì)則是數(shù)據(jù)+模型+軟件基于數(shù)字體驗來優(yōu)化物理產(chǎn)品。

賽博物理系統(tǒng)的基本內(nèi)涵

CPS于2006年由美國國家自然科學基金會（NSF）的海倫·吉爾首次提出，隨著德國在工業(yè)4.0中的推廣應用而在全球業(yè)界興起。美國國家標準與技術(shù)研究院（NIST）、國家自然科學基金會（NSF）、伯克利大學、德國國家工程院（acatech）、弗勞恩霍夫協(xié)會等科研機構(gòu)對CPS進行了一系列研究，提出了一些理論框架。

近幾年，一些有關(guān)CPS的書籍也陸續(xù)推出，如倫敦國王學院軍事研究系教授托馬斯·瑞德的《機器崛起：遺失的控制論歷史》、美國辛辛那提大學JayLee教授的《CPS：新一代工業(yè)智能》以及一些國內(nèi)著作，均對CPS進行了不同角度的研究與闡述。

在數(shù)字孿生體基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)不斷被感知和采集，從“△○□”的物理實體設(shè)備上行到其數(shù)字孿生體。數(shù)字孿生體中的軟件按照預先設(shè)定的模型和規(guī)則，經(jīng)過分析、推理之后，給出該場景下最適宜的控制指令;控制指令從數(shù)字孿生體下行到物理實體設(shè)備的控制器，驅(qū)動設(shè)備的執(zhí)行器精準動作，以實現(xiàn)對物理實體設(shè)備更好、更精確的控制，這是CPS的實質(zhì)內(nèi)容。如圖2所示，在技術(shù)上，CPS完成了四個大箭頭所表示的“狀態(tài)感知-實時分析-自主決策-精準執(zhí)行”的智能閉環(huán)。

CPS與數(shù)字孿生既有相似之處，也有明顯的不同之處。相似之處在于，CPS也會像數(shù)字孿生一樣建立顆粒度不同的虛實對應的映射關(guān)系。明顯不同在于，在數(shù)字孿生中數(shù)據(jù)是單向從物理實體到數(shù)字孿生體的，沒有以數(shù)據(jù)“控制物理設(shè)備”的行為發(fā)生;而在CPS中，控制指令從數(shù)字孿生體下行到物理實體設(shè)備中，與上行數(shù)據(jù)形成閉環(huán)。另一個明顯不同在于，在經(jīng)過“感知、分析”之后，數(shù)字孿生體在軟件定義下實現(xiàn)了自主決策，直接操控了物理設(shè)備的運行結(jié)果。

狀態(tài)感知-實時分析-自主決策-精準執(zhí)行所形成的智能閉環(huán)，是智能系統(tǒng)的基本特征，是第四次工業(yè)革命的重要標志，也融合了賽博裝置物理設(shè)備的智能表現(xiàn)。作為使能技術(shù)，CPS在智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中起著關(guān)鍵作用。

因此可以理解為賽博物理系統(tǒng)的內(nèi)涵是實現(xiàn)數(shù)物融合控制;其實質(zhì)是以“感知-分析-決策-執(zhí)行”的智能閉環(huán)精準控制物理系統(tǒng)的形與態(tài)。

智能制造的基本內(nèi)涵

智能制造術(shù)語源于日本在1990年所倡導的“智能制造系統(tǒng)（IMS）”國際合作研究計劃。此后德國工業(yè)4.0小組在《德國工業(yè)4.0戰(zhàn)略計劃實施建議》中推出通過“三項集成”實現(xiàn)智能化生產(chǎn)與服務(wù)模式。近年來我國在智能制造領(lǐng)域也進行了諸多研究和討論。2017年，中國工程院提出了中國模式的智能制造“三范式”，認為數(shù)字化制造是智能制造的第一種基本范式，也稱作第一代智能制造，是智能制造的基礎(chǔ);數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造是智能制造的第二種基本范式，可稱作“互聯(lián)網(wǎng)+制造”或第二代智能制造;第三種基本范式是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造，也叫新一代智能制造?！叭妒健奔染哂泻軓姷那罢靶?、體系性，又具有很強的務(wù)實性，對學術(shù)界、企業(yè)界研究和推進智能制造具有較好的實操性指導。

智能制造聚焦在制造領(lǐng)域，基本上與德國工業(yè)4.0實現(xiàn)對標，強調(diào)CPS是使能技術(shù)。德國工業(yè)4.0組件參考架構(gòu)模型（RAMI4.0）對CPS進行了較為準確的定義和技術(shù)闡述。2013年的RAMI4.0版本主要論述CPS，而2019年的版本增加了對數(shù)字孿生的論述?？梢姽I(yè)4.0本身就包含了CPS和數(shù)字孿生，智能制造亦是如此。

可以理解為智能制造是基于CPS技術(shù)構(gòu)建“狀態(tài)感知-實時分析-自主決策-精準執(zhí)行-學習提升”的數(shù)據(jù)閉環(huán)，以軟件形成的數(shù)據(jù)自動流動來消除復雜系統(tǒng)的不確定性，在給定時間、目標的場景下，優(yōu)化配置資源的一種制造范式。

在圖3中，物理實體設(shè)備（“△○□”實線）及其數(shù)字孿生體（虛線）一直以虛實精確映射的方式存在，但是，物理實體設(shè)備（“△○□”）從企業(yè)資產(chǎn)的角度來說，可能分屬于不同的企業(yè)/工廠/車間，具有不同的工作場景，組成上相對封閉與固化，因此用長方框來組合表達。從物理實體設(shè)備感知和采集的數(shù)據(jù)上行到數(shù)字孿生體，數(shù)字孿生體設(shè)備發(fā)出的控制指令下行到物理實體設(shè)備（其運行機理參見前文CPS內(nèi)容，四個順時針小箭頭形成單元級智能閉環(huán)）。四個大箭頭所表示的“狀態(tài)感知-實時分析-自主決策-精準執(zhí)行”的系統(tǒng)級智能閉環(huán)一直順時針按序運轉(zhuǎn)，反復迭代。經(jīng)過長時間、大數(shù)據(jù)量的深度機器學習后，智能設(shè)備實現(xiàn)了“學習提升”，動作過程執(zhí)行得越來越好。

在《機·智：從數(shù)字化車間走向智能制造》一書中，把智能制造簡要表述為：智能制造是“人智”轉(zhuǎn)“機智”的所有活動。從另一個角度來看，把人類的智能（人智）從隱性知識變?yōu)轱@性知識，再把知識寫入軟件，軟件嵌入芯片，芯片嵌入盒子（PLC、DCS等），盒子嵌入物理設(shè)備，就形成了CPS越來越多的“人智”進入物理設(shè)備，促進了“機智”的爆發(fā)，于是有了智能的機器和智能的制造過程。在軟件定義與賦能下，形成了智能制造新范式?？梢哉f沒有CPS使能，就沒有智能制造落地。

因此可以理解為智能制造的內(nèi)涵是優(yōu)化配置制造資源;其實質(zhì)是實現(xiàn)企內(nèi)鏈、價值鏈和價值網(wǎng)，構(gòu)建新制造生態(tài)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基本內(nèi)涵

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從技術(shù)上說起源于工業(yè)以太網(wǎng)和設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)，從術(shù)語上說由中國上?？婶斳浖驹?007年提出，從普及上說得力于美國GE公司的大力提倡與推動。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“第一性原理”，就是要廣泛地聯(lián)接各種機器設(shè)備和工業(yè)系統(tǒng)，由此而實現(xiàn)“聯(lián)接-管控-優(yōu)化-效益”的基本邏輯：由聯(lián)接而實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，由數(shù)據(jù)采集而實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時傳輸、設(shè)備實時監(jiān)測和設(shè)備行為的實時洞察，由此而有憑有據(jù)、精細化地進行制造資源的優(yōu)化配置。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)因為大范圍聯(lián)接了更多的工業(yè)要素，情況會比智能制造稍微復雜一些。海量數(shù)據(jù)、泛在聯(lián)接、優(yōu)化配置工業(yè)資源，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基本內(nèi)涵;全國大范圍、社會大尺度、跨行業(yè)大協(xié)作（“三大”）是業(yè)界對它的基本期待。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的組成要素和作用機制如圖4所示。在圖4中，其高度類似于智能制造、數(shù)字孿生、CPS都同時存在。但是不同之處在于，智能制造聚焦于制造領(lǐng)域，以智能工廠為單元，其所聯(lián)接的終端以企業(yè)（不限于本地）邊界內(nèi)部的設(shè)備和在制品為主;而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)接范圍從一開始就不局限于企業(yè)邊界，而是以價值鏈，甚至是以價值網(wǎng)作為起點，直面“三大”需求，聯(lián)接企業(yè)內(nèi)外部要素。

1.超越時空限制，打破原有相對封閉和固化的工業(yè)系統(tǒng)格局，以相對離散的形態(tài)更廣泛、輕靈地聯(lián)接機器、原材料、控制系統(tǒng)、信息系統(tǒng)、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)以及人的業(yè)務(wù)活動等工業(yè)要素（圖4中物理要素有些已經(jīng)不在原有方框內(nèi)），優(yōu)化配置工業(yè)資源。

2.打造支撐制造資源泛在聯(lián)接、彈性供給、高效配置的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，構(gòu)建基于海量工業(yè)大數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析的服務(wù)體系，形成新工業(yè)生態(tài)。

3.基于對工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，洞察物理世界過去一直發(fā)生但是無法觀測到的物理活動細節(jié)，由此而更好地集成工業(yè)場景的實況信息，做好研發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)與管理決策。

4.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不斷促進硬件/軟件捆綁功能解耦，促進傳統(tǒng)工業(yè)軟件解構(gòu)，基于微服務(wù)和云架構(gòu)而重構(gòu)工業(yè)App，因此，在賽博空間中就不再是與物理設(shè)備完全精確映射的數(shù)字孿生體，而是將原有數(shù)字孿生體打散后重組、重構(gòu)，建立了新型聯(lián)接關(guān)系的數(shù)字孿生體。

具有新型聯(lián)接關(guān)系且離散度較高的數(shù)字孿生體在泛在聯(lián)接、高效協(xié)同方面更為出色，在優(yōu)化配置工業(yè)資源方面更加容易。讓大范圍管控和優(yōu)化“系統(tǒng)之系統(tǒng)（SoS）”、實現(xiàn)超大型企業(yè)的精細化運營成為可能。

因此可以理解為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)涵是優(yōu)化配置工業(yè)資源;其實質(zhì)是基于云的新價值鏈網(wǎng)構(gòu)建新工業(yè)生態(tài)。

四個術(shù)語的相互比較

在分析了四個術(shù)語的內(nèi)涵、實質(zhì)和主要特征之后，不難看出，數(shù)字孿生、賽博物理系統(tǒng)、智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)四個術(shù)語在發(fā)展上一脈相承，在內(nèi)涵和實質(zhì)上有不少共同點，但是也有明顯區(qū)別。

共同點：四個術(shù)語都是由物理空間的物理實體與其在賽博空間映射出來的數(shù)字孿生體兩大基本要素組成，都屬于新工業(yè)革命的活動內(nèi)容，都可以給企業(yè)帶來新技術(shù)、新模式和新業(yè)態(tài)。

差異點：在內(nèi)涵/實質(zhì)上四大術(shù)語各不相同。數(shù)字孿生主要是在賽博空間對物理實體與業(yè)務(wù)流程等現(xiàn)實對象進行映射、仿真、優(yōu)化和數(shù)據(jù)支持等數(shù)字形態(tài)傳承類的活動，重在數(shù)字體驗，以期最大幅度地通過優(yōu)化數(shù)字孿生體而提升物理世界的材料、時間、能量、人力等作業(yè)效率與質(zhì)量;數(shù)字孿生體與物理實體相融合，引入控制功能形成智能閉環(huán)后，形成了CPS，強化了對物理實體的形和態(tài)的精準控制;多個多級別的CPS彼此互聯(lián)而構(gòu)建了智能工廠，基于企內(nèi)鏈、價值鏈、價值網(wǎng)絡(luò)完成特定領(lǐng)域的工業(yè)要素集成與制造過程，優(yōu)化配置制造資源，形成新制造生態(tài);工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)則是將智能制造系統(tǒng)進一步離散化、解構(gòu)與重構(gòu)，實現(xiàn)海量工業(yè)要素的泛在聯(lián)接，超越企業(yè)邊界管控物理設(shè)備（特別是在用品），在更大的范圍內(nèi)優(yōu)化配置工業(yè)資源，形成新工業(yè)生態(tài)。這是一種由企業(yè)內(nèi)到企業(yè)外，由在制品到在用品，由價值鏈網(wǎng)到新價值鏈網(wǎng)，由新制造生態(tài)到新工業(yè)生態(tài)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程。

表1列出了四個術(shù)語之異同以及從左到右的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級過程。由表1不難看出，數(shù)字孿生作為一種數(shù)字化通用技術(shù)，以“模型+數(shù)據(jù)+軟件”貫穿于四個術(shù)語，成為數(shù)字社會/智能社會的“遺傳基因”。

在賽博、物理兩大空間占比上，四個術(shù)語有微妙差異。數(shù)字孿生體始于IT領(lǐng)域，賽博空間占比偏多;CPS強調(diào)數(shù)字虛體與物理實體深度融合，賽博空間、物理空間相對平衡對等;智能制造基于智能工廠，以CPS實現(xiàn)對物理系統(tǒng)的精確控制，物理空間占比稍高;工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以基于云的新價值鏈網(wǎng)來泛在聯(lián)接工業(yè)要素和強化工業(yè)數(shù)據(jù)的采集與處理，賽博空間占比略多。這是一個虛實相互融合、占比交替占優(yōu)的演變過程。

結(jié)論

數(shù)字孿生、賽博物理系統(tǒng)、智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這四個術(shù)語，在發(fā)展上一脈相承，在內(nèi)涵、實質(zhì)和運行邏輯上呈現(xiàn)出賽博空間與物理空間相互虛實融合、占比交替占優(yōu)的演變過程。

對于這四個術(shù)語，清晰理解它們之間的異同，抓住內(nèi)涵和實質(zhì)，有助于澄清概念，正本清源，可為這些概念的理論研究與工程實踐提供較為明晰的指導，避免對這四個術(shù)語人為的邊界模糊、功能泛化，影響這些概念在科研與實踐中的應用;也有助于發(fā)揮四個術(shù)語的各自特長，引導企業(yè)將智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這些新工業(yè)革命的具體活動內(nèi)容在不同的行業(yè)領(lǐng)域中做好實踐與落地。