数字孪生到底靠不靠谱？数字孪生靠谱吗

航空周刊曾做出过一项预测，预示至2035年，当航司接收一架实体飞机的同时，也将接收到一架配套的数字飞机模型，该模型详尽地包含了实体飞机的所有组件及结构，并随实体飞机的每次飞行同步“老化”，这样一来，任何潜在问题都能通过数字孪生系统提前捕捉，从而显著提升航空安全水平。

不过，这一构想在航空业界内部遭遇了质疑。一些专业人士反驳称，单纯依赖虚拟模型来判定飞机故障并非可靠之举。他们指出，真实飞行过程中，飞机因气压、气流、温度变化等因素导致的对机械构造的影响程度各异，而这复杂细微的变化在虚拟环境中难以精确再现，过度依赖数字系统评估飞机实际情况，反而可能导致安全隐患。

这场争议揭示了数字孪生技术在应用上的固有难题，即尽管在制造业等领域广泛应用数字孪生理念颇具吸引力，但其在复刻物理世界精密细节方面存在局限性，与工业体系对精度的严苛要求形成冲突，使得这项技术在看似炫酷与实用价值之间徘徊不定。

数字孪生自2002年密歇根大学MichaelGrieves教授首次提出以来，其内涵并非指向单一的技术实现手段，而是一个追求的目标集合，正如人工智能旨在模拟人类智慧、思维及情感，涵盖了多种技术手段而非仅限于专家系统或机器学习。数字孪生亦是如此，它代表了一种以复制现实世界生产系统的综合技术群组，而不是存在一种特定称为“数字孪生”的孤立技术。

在我们普遍理解的数字孪生范畴内，囊括了设计仿真、物理建模、传感器技术、大数据分析、物联网、数据可视化等多种技术元素。凡是可以服务于复制现实物理生产系统目标的技术手段，均可视为数字孪生的组成部分。

然而，要在虚拟世界中完整复制一条生产线或一架飞机，仍面临多重挑战。例如，一是缺少统一的通用平台整合设计、仿真、传感、虚拟现实、数据标准化等诸多维度；二是实际上需要构建孪生模型的设备并不多，许多工厂现有的机械设备无需虚拟副本也能正常运作；三是物理现象的数字化模拟依然艰难，当前众多物联网云平台所提供的数字孪生服务仅停留在数据监控和三维模型展示层面；四是构建大型生产系统乃至工业系统、交通系统的数字孪生体所需的计算资源巨大，但投入巨量算力能否带来相应的经济效益尚存疑问，由此看来，全面实现周期监控和预测功能的数字孪生体系距离实际应用仍有较大距离。

尽管如此，从一定角度讲，我们可以将现有一系列技术视为数字孪生的组成要素，甚至是设计图纸本身也可视作对生产系统的初步“孪生”。若严格定义数字孪生边界，则其可能仍处于实验室阶段。但这与人工智能的发展状况有些许相似之处——想象中的全能人工智能可能还需长久等待，但诸如人脸识别等细分领域的AI应用已相当成熟。数字孪生亦然，理想的工业级或城市级数字孪生短期内或许难以实现，但如果接纳并认可不完全形态的数字孪生同样具有价值，那么近年来的产业服务市场中，特别是依托于数据挖掘、物联网云技术和AI路径构建的工业数据数字孪生，已经展现出了巨大潜力，并不需要等到遥远的未来才能发挥作用。

关键在于，我们不一定非要追求在屏幕上呈现出与实物一模一样、具备所有物理特性的数字孪生模型，而是应当通过虚拟世界的计算和分析，提升机器的生产力。机器学习结合数据挖掘正从某种程度上激活了数字孪生的新应用场景。传统的工厂生产流程中，物料、设备、人员以及质量检测等各自独立运行，很大程度依赖于人工经验，而通过数字孪生和机器学习技术，可以连接并优化这些生产环节，犹如在迷雾中点亮前方，清晰指引整个生产流程，提高整体效率。

当前，随着云计算和数字化升级浪潮的推动，越来越多的云服务商和企业数字化服务商开始依据数据采集提供数据层面上的系统孪生服务，如甲骨文等公司早已涉足此类业务。但对于企业用户而言，疑惑在于，“我的设备实现了数字孪生后，我能从中得到什么？”仅仅是屏幕上的大量数据流动，对企业决策的实际价值似乎有限，主要体现在两个方面：管理者能够更准确地掌握全局数据，同时企业数据有了备份以便问题排查。然而，这样的提升与高昂的服务费用相比，有时会让企业犹豫不决。

然而，正是AI技术，尤其是数据挖掘与机器学习技术的深度融合，赋予了简化版数字孪生新的生命力。借助AI，企业在工业生产中能够预见并解决包括能耗、原料配比、次品来源等问题，极大地提升了数字孪生在企业应用中的价值，同时也包括3D模拟机器和预测维护等方面的应用。

因此，尽管我们期盼的那种全方位、立体化数字孪生仍显得遥远，但在今天，数字孪生基于工业物联网（IIoT）与AI的落地应用，正在催生另一种价值，并反过来重塑工业领域的诸多产业关系。即便是初级版的数字孪生技术，也让工业物联网充满热情。最终，数字孪生技术在AI与工业结合的语境下，为工业企业带来了多方面的变革，例如降低了工业物联网的入门门槛，实现了远程数据分析、集中监控等工业化生产的互联网模式；帮助企业更容易定制化生产流程，通过数字孪生技术与AI的配合，解决了个性化产品设计与生产协调的问题；同时，企业的实践经验也可以通过数字孪生得以传承，使得以往口口相传的抽象生产经验能在数据平台上得以再现，实现行业经验和实体工业生产的数字融合。

尽管现阶段我们所能运用的仅是简易版的数字孪生技术，甚至可能没有冠以此名，但在技术体系演进的大背景下，这项技术无疑为实体经济开启了新的启示之门。尽管完全成熟的“影子飞机”式数字孪生可能还需要数年的等待，但重要的是实践与预测并行不悖，许多技术并不必待到完全成熟才可应用。这个非典型的案例恰恰向我们展示了技术发展的一种典型可能性。