李正海 北京金山科技股份有限公司

夏婧源 西安翻译学院

1.概述

元宇宙目前很火，但是也遇到很多人跟我讲，元宇宙就是个骗子的概念，元宇宙就是数据孪生新瓶装旧酒，甚至有人说数据孪生包含了元宇宙等等，当然相对合理的说法是说数据孪生是元宇宙的核心，但是对于元宇宙目前的成熟度，大部分人认为元宇宙尚未到来，技术还谈不上尽善尽美，所以不妨让子弓单飞一会儿。

而笔者以为，把元宇宙作为一种理念，一种思维方式，按照基础设施能力有所显著提升的条件下，改进目前的数据孪生的水平，使其达到一种跨越式的显著改进，这种思路应该是一种可行的思路，而未来也是确定性较高的，预计的收益也巨大。同时强调这种场景显然不同于游戏，社交，而是立意上就定位在元宇宙赋能传统产业，所以可以探索前行。

本文简要总结介绍数据孪生的基本概念，目前的应用状态，然后探讨数据孪生与元宇宙的目前关系，设想元宇宙环境下的数据孪生的发展，并分析目前工业行业仍普遍存在的问题及解决思路，再介绍一些先进的、样板性的数据孪生案例，后小结实施策略与展望。

2.数据孪生的基本概念解读

一般意义上的数据孪生可以理解成物理世界在虚拟世界的映射，这种映射强调真实，例如说人的真实度，城市建筑的逼真性，地图的性等。而简化的数据孪生，例如一个人，出生就有身份证，产品从开始就有一个独立编号。而更为复杂，或者说专业的概念，如百度百科上的“数字孪生-是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。”这段话十分拗口，其实简单点说，就是针对实物的机电产品或扩展产品或事物，例如航天的空间站、航空的飞机、铁路的机车车辆，甚至扩大化到城市、园区，对象也包括涉及环保、安全的如水、电、风、火等等，在其运营应用过程中，利用传感器同时采集数据（实际上总有轮询周期，只是周期根据要求高低等具体问题具体分析，确立小采样间隔），采集数据的类型包括如温度、湿度、时间、地点，例如机床设备会有机床转速、进给速度等等，将采集到的数据进行建模，而这个模型与历史知识库、模型库、预置的数值进行对比、分析，从而判断事物当前的状态，假如当前的事物时处于工作状态的，则判断其是否正常，分析其寿命，判断其是否能完成当前的单位工作任务，如果不正常，或者不能完成后续任务，则需要进行相应的停止、维护、修理、更换工作。如果是停机状态，则分析其是否可以满足下一个运作周期的要求。

数字孪生首先主要应用在航空设备、机电设备，后期泛化应用到楼宇、园区、城市、能源、交通等。以及一些高要求领域，例如医疗；在政府治理中，例如环保、安全、应急等领域也得到了广泛的应用。稍微狭义一点分解数字孪生，则会有监控系统、状态维护、寿命预测三方面应用。

监控系统是以前叫的比较多的信息系统名称，如果狭义理解数字孪生，只是传输出数据，显然是不够的。监控系统采集的数据需要传输，需要存储，需要清洗，这些工作都很重要。而数据传到到数据中台后，我们不能只展示原始数据，我们需要确立阈值，或者阀值，或者说临界值，来判断数据对应状态，也就是如设备是否正常，不正常的要转化出警告条目信息，或者在监控屏警告框显示。而这种警告、错误有的系统做得更为自动化，往往强调时效和闭环控制。例如强调时效性，传感器秒级采集，毫秒级采集。所谓孪生，通常理解为同时、或者实时，但是采集真正同时做不到的，频率高了，意味成本大幅度上升，甚至是跨越式上升。而目前的监控系统大多不是使能的，大多人看到问题，然后去安排处理。少量的监控系统带有自动化执行功能，甚至智能性执行功能。

监控系统主要侧重点在业务的运行，功能的情况，例如机床设备完成的产品数量；状态维护则主要是事物本身的状态，例如机床设备的状态，是不是存在故障。例如一个损耗件，目前的损耗量是多少，机床机油的量是不是到达警戒线。以往的设备维护模式主要是定期维护，或者出现故障的紧急维护。定期维护如果设定间隔过长，则风险高，时间过短，浪费资源，影响生产，而出现故障才维护，一般认为是意外，后果可能会比较严重。而随着信息化基础、理论、计算技术、相关业务知识积累，数据采集的种类、数量有所提升，时效性也更为及时，这样根据检测数据进行计算，可以更加有效地利用设备。

而寿命分析，可以说成是状态维护的进一步深化，计算的基础设施要求高，计算的时间长，有的则涉及系统出现一些异常问题的应对策略设计，因此往往需要人工的介入，系统需要更高的柔性。

前面的几种模式用个具体例子说明更容易理解。例如机车发动机有早期故障，以180公里时速行驶，继续行驶下去，缺陷越来越大，坚持不到下一站，会停在路上，这叫机破，发动机也损伤严重，修复成本大，难度大，费用高。现场救援麻烦。但是如果能及时发现早期故障，分析后，可以用80公里速度行驶到下一站，显然这样解决问题的投入就小很多。

而随着数字孪生概念的提出，越来越要求数据的种类、数量增加、数据更加，有的则更加强调人的视觉感受，例如城市的数据孪生。

3.数据孪生的发展

数据孪生的狭义就是物理实体，孪生出数据，有的则会有数据传输，而进一步发展，称为信息物理系统CPS，信息物理系统的构成包括三个要素，通讯、计算与控制，具备使能能力，具备闭环控制能力。可以认为是数据孪生是信息物理系统的核心组成成为数据孪生。近阶段也有一个新名称诞生，就是HCPS，这种模式则引进了真实的人，这样就更为完整。

从前述的内容来分析，主要是设备的应用状态，而从机电产品的生命周期而言，通常简单可以分为三个阶段，设计、生产和应用。那么对于数字孪生，设计与生产也有大量的应用。

在产品设计的时候，尚没有真实的产品，或者会先制造出小型样机，这种情况下，对于产品需要进行分析计算，那么相关的环境工况设定，往往是根据真实场景的虚拟映射来完成，这部分内容也可以说是数据孪生。例如一辆新型汽车，在真实如城市道路对应构建的虚拟环境下虚拟运行，实时产生新车的响应情况数据，这个和实物监控类似，根据采集到的响应数据，分析新车的性能指标，看不是达到设计要求，还有没有哪些要改进。

而在生产场景，出现了一个名词，称为产品指导生产，也可以理解成数据孪生。例如一件衣服生产，以前是有工单，领衣料，根据工单进行生产。实际情况经常会出现领不到衣料，于是影响生产的情况。而按照产品指导生产的模式，则是，领衣料，或者流水线上流过来的衣料，衣料上附有衣料的二维码，工人用系统的扫描设备进行扫码，系统显示出加工工艺，这样指导生产。而生产结束后，再一次扫码，则衣物的生产完成信息则及时地输入到生产管理系统中了。这种模式对于多品种、小批量的生产形态更为有效。

4.数据孪生与元宇宙的关系分析

11 月 2 日新华社发文表示，元宇宙是基于扩展现实技术提供沉浸式体验，以及 利用数字孪生技术生成现实世界的镜像。这个定义还是太狭义了。通常而言，元宇宙的概念中的虚拟数据包含两个部分，首先是存纯粹意义的虚拟数据，然后是数据孪生的数据，也就是实到虚的隐映射。显然缺少了一大部分。这些虚拟数据包括例如标准、规章制度，计算方法、规范等等，预测的场景等等。对照产品，例如设计阶段的三维模型，显然是没有实物进行对照的。然后分析数据的厚重度与意义，例如元宇宙强调沉浸感，真实体验，多种感官体验，多种交互模式，显然这些内容也是传统的数据孪生中没有的。而从场景看，目前元宇宙中的游戏，社交、虚拟营销等等，在传统的数据孪生中也不存在。

综合总结，数据孪生，强调由实到虚，继续虚到虚的转化，到可指导行为，而行为，就导致实的变化，进而又产生新的虚的数据。这样可以是开环 可以是闭环，也可以是，螺旋式上升。虚虚实实，虚实融合，可将其比喻成人的DNA。所以可以简单理解为：数据孪生是工业元宇宙的一部分，当然也是元宇宙的一部分。

5.从数据孪生发展到元宇宙

目前元宇宙的概念还相对空泛，目标也不够清晰，因此笔者经过与多位专家进行探讨，提出了一些观点，从目标、到要素及阈值，并与数据孪生进行对比。

目标设想：元宇宙提出的沉浸感、真实感、模拟身份、去中心化，新型社交模式等，很多具有科幻性，不确定性，价值与意义也不明确。而数字孪生更非常务实，价值与意义明确。
笔者提出的有中国特色的元宇宙，包括了人，包括了创意，这样构成了执行单元，具备使能，因此不象数字孪生往往看待成纯粹意义的信息化系统。
元宇宙包含、管理内容更为完整、流程化、精细化、化，例如以工业为例，以往通常说设计、生产、应用三个阶段，而工业元宇宙可以细化除前述外包括：此意过程、工艺设计过程、检测过程、仓储与运输过程、项目验收过程、改进与革新过程等、总结与知识积累等。
单元技术的深化。以监控的角度说明，展示的内容不仅仅是所谓简单的复刻，更要强调利用使用增强现实，让人更好地觉察到系统的异常。这里沉浸感只是其中一个要素，而考虑让你的响应时间、操作速度等内容，将使监控的水平提高到一个显著改进的层级。
集成化技术。元宇宙涉及的各种技术、场景、应用更为繁杂，更为讲求要素之间的数据架构，模型，接口等内容，强调大集成能力。
元宇宙有一种提法是未来的场景，也就是基础设施还需要大幅度地提升，例如有人提出，因为网络能力不足、数据流量不足，所以VR眼镜的信息展示存在缺陷，还有头盔太重，用户往往使用15分钟就会出现眩晕状态。
元宇宙涉及很多文化、规章制度、风险、安全等内容。数据孪生则相对技术化。
小结起来，就是元宇宙的理念更为高远，那么利用元宇宙概念下的成熟技术，以及目前已经进入探索阶段的技术、设施等，针对具体的数据孪生系统，提出显著提升的功能要求来规划改进，综合实现采集提升，传输能力，计算能力（包括虚拟展示能力），控制能力，执行能力，虚实结合能力(这个是一大重点)，然后整合起来，实现总体的能力得到显著改进，甚至说革命的水平。

有一句话叫未来已来，只是未能普及。那么大力推进元宇宙概念下的相关先进技术，在新兴技术、基础设施已经有所改善的环境下，显然具备很高的可行性。另一概念就是一些萌芽状态的先进技术，可以集中起来，针对一些典型的场景，构建一些样板性项目，从而实现对未来的引导作用。

6.目前通常存在的问题及实施案例

就目前而言，我国的生产、生活、学习场景下，需要应用数据孪生，乃至需要应用元的数据孪生显然十分必要。例如，在生产现场经常出现小老广问题，也就是小问题、老问题、范围很广，具体的如很多实物没有标签、过程没记录、 记录不完整，正确性不足、很多重要数据填报不及时、系统不闭环、数据混乱、数据不足，不足以恰当展现事物现状及寿命状态，模式需要改进，甚至是企业、产业需要升级，园区需要腾笼换鸟。

而从实施数据孪生，并将数据孪生进入元宇宙模式的意义而言，在此仅举三个案例。化工领域的油气井生产中，以往的模式是每天检查一次出油量，如果有异常则安排人员到现场处理。而实现油田数据孪生系统后，可以分钟级地查看油田的生产状态，这些信息包括数字信息，例如温度、湿度、压力、流量等，也可以包括是否有牲畜进入围栏的照片、影像等。这种模式提高了油气田管理的时效性，性。平均一个地块可以达到1.4%~4%的产量提升，而按费用计算，一年的投入不足2万元，而原油增产价值高于10万元，显然效果显著。（数据来源：山东天工石油装备有限公司）

一个地区的老百姓意见很大，认为饭店酒店不卫生，采购的材料是否新鲜，厨师是否健康，后厨是否干净，是否有地沟油，是否有剩菜回用等等，每天市长投诉电话不断。于是地区决定实施饭店、酒店的监控系统，摄像头安装在后厨，摄像头采集数据后，数据传递到中控室，而中控室设置在食品药品监督管理局，老百姓可以利用手机、计算机远程查看。结果项目实施后，后厨卫生管理明显改进，老百姓认为政府做了一件实事、好事。

类似的，一个地区出现过环保恶性事件，一些群众到市政府前抗议。地区政府实施环保监控系统，增加了采集设备的数量，对于重点单位、地点进行了全覆盖，数据统一采集到环保局中控室。而中控室是普通老百姓可以直接进入的，而正因为百姓可以自由地进入，起到了监督作用。偶尔发生环保不良事件，中控室环保局工作人员必须快速处置，终地区环环境得到了明显改善。

7.结语

信息不对称是一种常态，理念在改变、技术在升级、基础设施也在革命性地提升。以往很多以为高不可攀的先进技术，实际已经可以进入到普及阶段。例如计算机的计算能力提升、图卡显示能力提升、大尺寸平面、大屏、5G网络等等，这些提供了技术保障。同时一些新的模式，例如众筹采购、租用模式，地区公共服务等降低了成本。这就为新兴技术的普及提供了可能。同时供应商、客户也在不断地提高要求，现在的市场竞争也进入了全球化，企业也需要大幅地提升业务水平、技术水平、产品水平、应用服务能力，从而把创新水平、生产管理水平、物资能源利用水平、环保安全监控水平提到一个更高的层级。而一些新兴的技术也需要重点突破，构造样板场景，样板产品、样板应用，从而促进数字经济相关产业蓬勃发展。

新兴技术的推广与深化应用需要正确的观念，需要多方都以积极的态度参与，以改进的目的去做事，这样才能用确定性去应对不确定性。利用政府的政策、金融领域的投资、研究机构、教育机构的研究和人才培养、智库的策划等要素，把下一代版的数据孪生推进到探索实施阶段，也就是元宇宙初级阶段，为今后的全面发展树立起灯塔，构造出一个又一个历程碑，显然具有重要意义。



2021-12-5日
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