如何在数字化转型中推进和实施数字孪生？

从2017年和2019年Gartner将数字孪生（Digital Twin）作为十大战略性技术发布以来，数字孪生正在从虚拟产品生命周期管理、工业物联网专业技术，发展为企业数字化的核心通用技术。作为企业数字化通用技术，数字孪生为企业的运营创新、产品与服务创新、商业模式创新、管理创新带来了新的机会，本文结合PLM、工业互联网及企业领域数字孪生技术的发展演进探讨如何规划和实施企业数字孪生战略。

数字孪生的技术演进：从虚拟产品技术到数字化战略技术

2021年上海车展特斯拉车主维权事件中，特斯拉分别向市场监管部门、维权的张女士发送了整理为Excel表格的48页6697组后台服务器数据，详细记录了车主在事故前30分钟的车辆状况和驾驶动作。

特斯拉的用户不仅可以通过特斯拉的数字孪生追溯设备的过去和当前使用状况，还可以发现，在使用过程中，特斯拉 汽车 的功能似乎越来越智能，特斯拉 汽车 似乎会越来越懂你。特斯拉通过数字孪生给用户提供了一种“持续智能”，可以持续适配用户、持续优化。特斯拉通过这种服务，每年可以从每辆特斯拉获得超过1200美元的收入。

要构建类似特斯拉这样的数字化产品、服务和商业模式，首先需要理解数字孪生技术的由来、发展及持续演进。数字孪生迄今经历了三个演进阶段：

1、虚拟产品管理发展阶段

2003年迈克尔·格里夫斯（Michael Greives）第一次提出将数字孪生（Digital Twin） 作为PLM的一个概念模型，将虚拟产品纳入PLM的管理范畴，重新定义了PLM。到2011年NASA将“数字孪生”（Digital Twin）列入美国航空航天发展规划，这个阶段是数字孪生的概念形成阶段。这个阶段数字孪生主要被定位为下一代PLM系统的“虚拟完美模型”（Virtually perfect Model）。

2、工业互联网发展阶段

2011年以来，GE公司发布雄心勃勃的工业互联网计划，随后，在GE和西门子、PTC等公司的倡导和支持下，数字孪生作为工业互联网的核心技术得到了前所未有的重视，这个阶段，无论是GE、PTC还是西门子，都不仅将数字孪生用于CAD、CAE、PLM等虚拟产品系统工程，还在设备（APM）、过程控制、网络等工业互联网各个领域以数字孪生和数字主线作为核心技术支持，各个厂商分别发布了设备、网络、过程、产品、生产、运营等不同应用场景数以百万计的数字孪生体。数字孪生通过工业互联网的发展进入到商用阶段，不过迄今大约只有1%的企业资产应用了数字孪生技术。

3、数字化战略技术发展阶段

2017年Gartner将数字孪生列入10大战略技术趋势，数字孪生从工业互联网的核心技术进一步发展为基于物联网的智慧城市和企业数字化的核心战略技术。数字孪生作为战略技术，从复杂系统工程（iMBSE）和工业互联网等特定领域发展为智慧城市和企业的数字化基础设施。Gartner数字孪生分为离散数字孪生、组合数字孪生、组织数字孪生三个基本类型。产品数字孪生也好，设备数字孪生也好，实际都是一种离散的数字体，这样的数字孪生的作用是局部的，Gartner的建议实际是将这种离散的数字孪生能力“组装”起来，打造具备特定的业务模式和运营模式的组织数字孪生（DTO），让企业具备数字孪生的持续智能能力。这样，数字孪生就成为企业数字化的一种核心战略技术。

数字孪生实施路线：从离散可视、数据驱动到持续智能

数字孪生的概念虽然出现已久，但是在企业数字化转型中的应用还刚刚开始，即使引入数字孪生的企业也还处于试点和 探索 阶段。但是在未来一年内，65%的大型企业都表示会投入启动数字孪生项目。未来两到三年，是企业数字孪生建设的战略机遇期，有的放矢的拟定数字孪生战略，无疑将获得先行优势。

目前推行数字孪生的制造企业，基本有两条战略实施路线，一条是从产品数字孪生开始，基于产品数字孪生，实现虚拟样机、虚拟仿真，缩短产品研发周期，降低产品研发成本。典型代表是中车集团如中车株机；一条是设备和车间数字孪生开始，基于设备和车间数字孪生，实现透明化的装备生产、运维和服务。典型代表是树根互联参与的三一重工8号工厂；

从企业战略发展角度，为了实现通过数字孪生构建未来的竞争优势，企业的数字孪生的战略可以按照四个步骤展开：

1、第一阶段：实现离散数字孪生的连接与可见

离散数字孪生,是实现设备、人员等单一的资源数据连接和数据可视以实现资源优化的单一数字孪生体。这一阶段，基于边缘网络技术、设备及资源管理系统，通过选定的设备、流程、系统的数字化连接和数据采集、数字化标识、数字化监测，实现数字化设备、流程和系统的诊断、描述性分析和预测；目前在不少企业推行的RPA（流程机器人）其实也是一种离散数字孪生的应用。设备的离散数字孪生未来将主要通过设备供应商提供；流程的离散数字孪生主要通过应用软件服务商提供；

2、第二阶段：实现复合数字孪生的互联与数据驱动

复合数字孪生是基于内部离散数字孪生和外部数据资源复合而成的数字孪生体，如一条产线，一个端到端的服务线。数字孪生的复合过程不是简单的数据互通，包括基于 历史 数据的机器学习和模型训练、基于实时数据的模型实时运行和监测。所以复合数字孪生的能力是需要通过一个包括AI和大数据能力在内的物联网平台实现的。符合数字孪生一般通过企业个性化定制实现。

3、第三阶段：实现企业数字孪生的数据驱动与持续智能

企业数字孪生（DTO）重点是面向企业全流程，通过数据孪生监测和驱动的业务运行，形成一种可以持续自动采集、自动分析、自主执行、自主决策的数据驱动闭环。在2020年的战略技术趋势预测中，Gartner提出了一个“持续智能”的新概念刚好可以解释企业数字孪生的价值。持续智能指的是基于数字化在线平台实时获取数据流，实时进行情景分析并给出响应方案，实现决策与运营的一体化。企业数字孪生的的建设是一个系统工程，基本的建设内容包括全价值链的数据获取、模型构建、数据监测及支持持续智能的数据与分析平台建设。这种需求很多企业都是存在的，不过大多数企业因为不了解企业数字孪生的概念，可能将这个项目简单等同于大数据中心。

4、第四阶段：实现数字孪生的生态服务与价值共生

将产业上下游的数字孪生组织集合起来，就成为以链主为核心的产业数字孪生，如 汽车 制造商上下游数字孪生体集合起来就可以构成一个包括消费者、供应商、4S店及 社会 服务资源在内的 汽车 产业数字孪生。产业数字孪生将改变传统的产业协同关系，衍生出全新的基于数据和智能的生他服务和价值共生模式。个性化订制、网络化协同最终将体现在客户参与数字孪生、生态伙伴共享产业数字孪生的价值。

数字孪生的创新策略：模型驱动、架构引领， 探索 中前进

从离散数字孪生，复合数字孪生到企业数字孪生、生态数字孪生，数字孪生在企业的应用深度不断加深、实施的复杂性和应用的难度也会逐级加大。在实施的过程中必然面临不确定的风险，在行业内实际还缺少行之有效的数字孪生实施方法。

在复杂系统工程领域，有基于模型的系统工程方法（iMBSE）对产品定义、领域建模与仿真给出了方法论指导；

在虚实融合的数字化方法论层面，德国工业40参考架构、中美工业互联网参考架构也已经发表了发表了相关的架构框架。

但是在企业数字孪生领域，在面向企业运营和流程优化领域，原有的BPM（业务流程管理）的方法论已经不能支持模型驱动、虚实融合的数字化业务模式和运营模式创新需求，企业需要新的业务和运用模式优化方法论。

作者：金蝶软件（中国）有限公司

组稿：李艾离

本文内容仅代表作者观点，不构成购买或投资建议。

数字孪生城市是基于云计算、信息化、 *** 作性融为一体的智能管理系统。商迪3D结合信息交接、物联网技术控制、安全、可靠、实时显示、简易 *** 作等物理实体技术。将园区、工业、建筑、设施等基本数据、详细的展现，结合智慧城市模型，提高城市环境、城市管理、城市设备、城市防灾、城市设备、城市消防可视化改造等诸多领域被广泛运用。从而达到节约成本不浪费资源，通过数据实时显示提高效率。

三维可视化管理系统的重点应用

三维可视化管理系统重点应用于智慧城市摄像远程监控、消防管理控制、坏境卫生监控、设施控制管理、城市环境监控、GPS实时定位、智能消防、路灯等管理系统，实现了城市的设备、道路、安防、建设视化的智慧城市三维可视化管理系统组成的全方面三维虚拟仿真系统，可以实现城市内部和外部的可视、可以实时显示更新推送的数据。从不同的角度来说，可以将现实数据在三维景象中呈现，搭建城市的监控、查询、分析、汇报、显示统一的可视化管理系统。

数字孪生智慧城市的核心

让真实搭建虚拟技术、让虚拟引领真实世界。智慧城市是数字城市发展的重要组成部分，也是智慧城市建设的新起点。以基础作为支撑点，让智慧城市呈现信息化和智能化的能力。以城市信息化为核心技术建设数字孪生城市，全方位展示数据的融合，打造安全、数据开放式、合理利用资源、预防城市灾难、设备管理等功能统一智慧城市管理系统，将真实世界通过信息化展现到数字孪生智慧城市进行优化，以智慧城市虚拟仿真、在真实世界合理运用，将数据实时显示出来，呈现虚实融合的管理和运营模式，推动现代化治理能力和治理系统的形成。

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国家“十四五”规划明确提出要加快数字化发展，建设数字中国，并且将5G、4K/8K超高清、虚拟现实和增强现实等产业列入未来五年数字经济重点产业。具体内容包括：推动三维图形生成、动态环境建模、实时动作捕捉、快速渲染处理等技术创新，发展虚拟现实整机，感知交互、内容采集制作等设备和开发工具软件、行业解决方案。

目前，数字经济在我国国民经济中占到将近40%的比重，而XR产业作为数字经济发展的七大重点产业之一，在各级政府的支持下进入快速发展阶段。据Frost＆Sullivan预测2025年全球XR市场规模为6614亿美元，而国内市场的占比在六分之一左右，预计将超千亿美元。

整个XR产业，包括尚在雏形的元宇宙的发展离不开两个重要的抓手，一个是硬件，如VR/AR/MR头显等，另一个是XR的内容生态。在XR内容生态领域，作为36氪曾经多次报道过的创业公司，七维 科技 是一家数字内容引擎工具提供商，其三维渲染引擎也正是构建元宇宙内容的技术底座。

七维 科技 以计算机图形学和计算机视觉技术为驱动，将三维实时渲染引擎技术成功应用于各商业领域。既可以提供面向专业影视客户和广电级视频客户的广播级解决方案，也有面向智慧城市的数字孪生解决方案，还有面向教育、电商、直播等领域的虚拟数字人、虚拟直播等轻量级产品。

“作为国内少有拥有自主知识产权，照片真实级别的实时三维渲染引擎，七维 科技 的ViEngine完全自主可控，对国产GPU/国产 *** 作系统全栈三维渲染引擎提供底层支持。”七维 科技 的创始人CEO殷元江告诉36氪，“经过近十年的研发，七维 科技 已经具有完整的工具链，并融合数据交互可视技术、视频技术和AI技术，正在专业领域实现对传统绿幕虚拟演播系统的替代。”

同时，七维 科技 创新性的将三维实时渲染引擎等工具链软件轻量化，整合针对三维内容市场的各类产品矩阵，并结合光线的元宇宙IP库，推出了SaaS化工具集。提供云端实时视频渲染服务；云端线上工具集，可支持云端交互展示服务； 云端电商虚拟直播，云端虚拟主持人，云端虚拟偶像系统。

在专业视频领域，七维 科技 凭借超过十五年服务于广电级视频客户的技术积累，在国内首家推出视频拼接缝合技术，结合三维渲染引擎、以及视频算法的应用，并推广和落地到其他的垂直行业。

“专业市场更注重产品全面性和技术的可靠性。“殷元江表示：”七维 科技 的技术解决方案可以支持双引擎，既包括自研的三维渲染引擎，也可以针对客户的需求，支持虚幻引擎提供底层渲染；而七维的视频拼接缝合技术，基于集群渲染，可以在高精度跟踪的同时，将虚拟内容在无限大的空间延伸和扩展。“

在越来越成熟的短视频、直播产业链中，内容生产的质量、效率、成本从多个维度影响着终端用户的体验，从业者对生产工具的需求不断提升。

七维 科技 认为：三维渲染引擎是元宇宙的载体，衍生出一系列内容生产工具，为 娱乐 和场景化服务。而数字化转型是我国经济发展必由之路，数字孪生、可视化是促进数字化转型的重要抓手。结合人工智能和大数据技术，七维在数字孪生领域也已形成完整解决方案，为70周年阅兵提供全景大数据监看，此外有多个省、市级应用案例落地。

七维 科技 成立于2014年，目前已拥有数十项相关技术专利和软件著作权，为海内外数百家企业在广电媒体融合、数字孪生、企业视频直播、 体育 赛事、影视拍摄、移动直播、 游戏 电竞、主播秀场、在线教育等多个领域提供产品和内容服务。

2021年12月1日，亚马逊云 科技 在2021 re:Invent全球大会上宣布推出Amazon IoT TwinMaker，可以让开发人员更加轻松、快捷地创建现实世界的数字孪生，如楼宇、工厂、工业设备和生产线。

数字孪生是物理系统的虚拟映射，可根据其所代表的现实世界对象的结构、状态和行为定期更新。Amazon IoT TwinMaker让开发人员可以轻松汇集来自多个来源（如设备传感器、摄像机和业务应用程序）的数据，并将这些数据结合起来创建一个知识图谱，对现实世界环境进行建模。客户可以通过Amazon IoT TwinMaker，使用数字孪生来构建反映现实世界的应用程序，提高运营效率并减少停机时间。使用Amazon IoT TwinMaker无需预付费用，客户只需为使用的服务付费。

开发人员可以将Amazon IoT TwinMaker连接到设备传感器、视频源和业务应用程序等数据源，快速开始构建设备、装置和流程的数字孪生。为方便从各种数据源收集数据，Amazon IoT TwinMaker包含适用于Amazon IoT SiteWise、Amazon Kinesis Video Streams和Amazon S3的内置连接器（客户也可以为Amazon Timestream或Snowflake等数据源添加自己的连接器）。

Amazon IoT TwinMaker会自动创建一个知识图谱，整合并理解所连接数据源的关系，因此它可以使用被映射系统的实时信息更新数字孪生。客户可以将现有的3D模型（例如CAD和BIM文件、点云扫描等）直接导入Amazon IoT TwinMaker，轻松创建物理系统（例如楼宇、工厂、设备、生产线等）的3D视图，并将知识图谱中的数据叠加到3D视图上，创建数字孪生。

数字孪生创建完毕后，开发人员就可以使用适用于Amazon Managed Grafana的Amazon IoT TwinMaker插件创建基于Web的应用程序，在工厂 *** 作员和维护工程师用于监控和检查设施和工业系统的设备上，即可显示该应用程序的数字孪生。例如，开发人员可以通过将来自工厂设备传感器的数据与运行中的各种机器的实时视频以及这些机器的维护 历史 相关联，创建金属加工厂的虚拟映射。然后，开发人员可以设置规则，在检测到工厂熔炉中的异常情况（例如温度已超过阈值）时向工厂 *** 作员发出警报，并在工厂 3D 模型的熔炉实时视频中显示这些异常，这可以帮助 *** 作员在熔炉发生故障之前快速做出预测性维护决策。

亚马逊云 科技 IoT总经理Michael MacKenzie表示：“客户对有机会使用数字孪生来改善其运营和流程感到兴奋，但为不同使用场景创建数字孪生和自定义应用程序所涉及的工作复杂且昂贵，令大多数企业望而却步。Amazon IoT TwinMaker包括大多数客户构建数字孪生模型所需的内置功能，例如连接不同来源的数据，建模物理环境，以及可视化具有空间维度的数据。Amazon IoT TwinMaker的推出让更多客户可以全面了解他们的工业设备、设施和流程，实时监控和优化其运营的各个环节。”

Amazon IoT TwinMaker现已在美国东部（弗吉尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、亚太地区（新加坡）和欧洲（爱尔兰）区域提供预览，其他区域也将很快推出。

目前，已有一些企业使用了Amazon IoT TwinMaker进行数字化升级。

开利（Carrier Global）是一家建筑与冷链解决方案提供商。“通过我们的Abound平台，我们可以从各种系统和传感器中汇总楼宇性能数据，让客户实时了解其互联空间。为物业主和运营商提供数字孪生以增强该平台一直是我们的首要任务。”开利数字化和云高级总监Dan Levine表示：“然而，内部开发这一能力并非易事，面临着成本高昂、进展缓慢等一系列问题。通过Amazon IoT TwinMaker，我们发现了可以显著加快Abound平台技术战略的关键推动力。Amazon IoT TwinMaker将帮助我们的开发团队专注于快速创建差异化的客户成果，既不用将大量精力投入到繁重的数字孪生数据抽象工作中，也无需向我们的解决方案添加3D可视化。”

另一个典型案例是埃森哲。制造业的数字化转型对埃森哲的客户而言是一个巨大的机会，但他们经常会面临零散、孤立和非结构化工业数据的挑战，导致许多概念验证无法扩展。埃森哲Industry X行业数字制造与运营全球技术主管Maikel van Verseveld认为：“我客户希望在开始并扩展他们的数字化制造之旅时，拥有能够快速应对这些挑战的工具。通过Amazon IoT TwinMaker，他们现在可以轻松地创建数字孪生，从不同的 IT 和 OT 系统中获得更加情境化、数据驱动和实时的制造运营视图，从而让最终用户可以做出更好的决策并优化运营。通过埃森哲与亚马逊云 科技 紧密协作的团队，我们已经能够开始借助Amazon IoT TwinMaker为客户带来价值。”

关于亚马逊云 科技

超过15年以来，亚马逊云 科技 （Amazon Web Services）一直以技术创新、服务丰富、应用广泛而享誉业界。亚马逊云 科技 一直不断扩展其服务组合以支持几乎云上任意工作负载，目前提供超过200项全功能的服务，涵盖计算、存储、数据库、网络、数据分析、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开发、部署与管理等方面；基础设施遍及25个地理区域的81个可用区（AZ），并已公布计划在澳大利亚、加拿大、印度、印度尼西亚、以色列、新西兰、西班牙、瑞士和阿联酋新建9个区域、27个可用区。

数字孪生系统与数字孪生体的意义，作用不同，具体如下：
1、意义不同：数字孪生体是指在计算机虚拟空间存在的与物理实体完全等价的信息模型。数字孪生系统是指将现实物体或系统通过各种传感技术采集数据
2、作用不同：数字孪生体可以基于数字孪生体对物理实体进行仿真分析和优化。数字孪生系统创建一个与之相对应的数字模型或副本。

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