来源 | 2020年11月刊《清华管理评论》

作者 | 胡权，工业4.0研究院院长，数字孪生体联盟理事长

自1946年电子计算机产生之后，人们开始了探索利用计算机改变世界的历程。这个过程大致分为消费和工业两方面的数字变革，它们在上个世纪80年代初期几乎同时发展，但消费领域的数字变革显然要快于工业领域的数字应用，因为工业领域的工艺、流程和质量等缺乏通用的解决方案，属于非标（即“非标准化”）的选择，难以吸引资金、人才等的进入。

上个世纪80、90年代兴起计算机集成系统（CIMS，Computer-Integrated Manufacturing Systems）、智能制造系统（IMS，Intelligent Manufacturing Systems），2006年美国国家科学基金会提出了信息物理系统（CPS，Cyber-Physical Systems），2010年左右通用电气提出工业互联网（Industrial Internet）、美国国防部提出数字孪生体（Digital Twin）和中国提出两化融合等，代表了人类社会对工业数字化的探索。

工业数字化相关概念纷繁芜杂，总体分为高度集成和开放架构两种，计算机集成系统和信息物理系统等归属前者，工业互联网、数字孪生体和两化融合等则属于后者。本文通过工业哲学视角的对比、开放架构和难点痛点等的分析，深入探讨数字孪生体的本质，洞悉第四次工业革命的发展规律。

一、为什么数字孪生体重要？

一直以来，不少行业专家诟病制造领域的概念比较多，但从大家热衷创造新概念的实际原因来看，一方面是企业家迫切需要找到一个独特的概念体系，让自己所做的事情具有差异化竞争优势，另外一方面，现实的生产和经营环境本身具有个性特征，采用单一的概念难以涵盖，需要从不同的概念中吸取营养。

数字孪生体作为物理世界和数字空间交互的概念体系，具有在多个领域应用的潜力，随着该技术应用于制造、城市、建筑、能源和国防等，最终将成为推动第四次工业革命的通用目的技术。

基于不同工业哲学的模式

西方国家和中国的学者认识事物的方式有一定差异，西方国家通常鼓励从相同或相似概念中寻找细微的差别，中国学者大都喜欢从不同概念中找共同点，这实际上是中庸的一种表现。虽然中国学者的做法不容易产生矛盾，但会给概念认知带来不求甚解的弊端，长期以往，导致大家丧失严谨思考的习惯。

这样的认识方法在过去40年改革开放中是有意义的，因为大部分工作都有可以标杆的对象，只是大家用的名称不同，最终在实施层面上借鉴参照系统。一旦我们要做自主创新的时候，如果对概念体系一知半解，其危害比较大，甚至于给我们的事业带来致命的风险。

表 1 四个国家的工业哲学对比（工业4.0研究院）

工业4.0研究院在2015年对美国、德国、日本和中国做了对比研究，获得了不少有趣的结果。美国一直希望复制个人电脑上的成功，它认为开放架构是其成功的根源；德国的核心产业在汽车、机械等领域，大量隐形冠军占据各个利基市场，不断强化其专业性，这使得高度集成具有很好的经济性；日本跟德国的情况有些类似，它采取的高度自动化也是高度集成方式；中国的情况比较复杂，由于我国改革开放以来推进工业化时间不长，大家还没有形成稳定的工业哲学，基本上呈现兼收并蓄的特点。

在过去50年期间，不少学者努力提出新的概念和方法论，力图打造为一种范式。1989年日本在智能制造系统上的努力非常引人瞩目，但最终功败垂成，其经验教训值得吸取。上个世纪80年代日本制造横扫天下，成为当时最成功的工业国家，一时日本制造成为全球的标杆，但美国并没有盲目跟随日本制造高度集成的模式。

美国商务部下属国家标准与技术研究院（NIST，National Institute of Standards and Technology）在《STEP：伟大的体验》一书中写道，日本制造的模式本质上是高度集成，需要大规模的产业协作，这不是美国制造未来的模式，随着技术的发展，工业数据（Industrial Data）才是将来解决数据交换和数据分享的唯一方法。

在日本大张旗鼓推进智能制造系统的时候，美国悄然联合加拿大、英国、德国和澳大利亚等发达工业国家，设立了ISO TC 184/SC 4工业数据工作组，经过十多年努力，提出了ISO 10303工业数据标准，奠定了数字制造的基础，并为2010年兴起数字孪生体提供了可能，该组织目前正在研制ISO 23247数字孪生制造标准。

第四次工业革命的通用目的技术

通用目的技术（GPT，General-Purpose Technologies）概念产生于Timothy F. Bresnahan和Manuel Trajtenberg在1992年撰写的《通用目的技术：经济增长的引擎》一文，首次系统阐释了通用目的技术概念和含义。加拿大经济学家Richard G. Lipsey在2005年对通用目的技术跟经济增长的关系做了深入分析，他与其学生联合写了《经济转型：通用目的技术和长期经济增长》一书。

 Richard G. Lipsey给出了通用目的技术的定义：

通用目的技术是一种共性技术，在整个生命周期均可识别，在初期具有广阔空间发展，最终将广泛应用，具有多种应用场景，并具有溢出效应。

据工业4.0研究院分析，通用目的技术分为组织技术、流程技术和产品技术三大类，公认的通用目的技术有24种。目前有四种技术被认为具有通用目的技术特征，它们分别为人工智能、数字孪生体、5G/6G和物联网。

数字孪生体产生于航空航天和军事领域，正如Richard G. Lipsey在《经济转型：通用目的技术和长期经济增长》一书中所写，“来自科学和军事需要……”，初期限于非经济领域，但随着技术演进，将对经济增长带来长期影响，成为通用目的技术，给社会和经济带来革命性的影响。

笔者在《数字孪生体：第四次工业革命的通用目的技术》一书中，从技术革命的特征、生产力水平和商业模式等多个层面做了分析，数字孪生体在高端产业（例如航天军工）的方案成本较高，通过“降维”应用到中低端行业，有可能产生意想不到的效果，例如，数字孪生体在城市治理上的结合，形成数字孪生城市，获得了全球各国的追捧，被认为是智慧城市发展的新阶段。

总而言之，作为新一代通用目的技术，数字孪生体在各个行业的探索应用，将证明其潜力和价值，加快关键核心技术的突破和大规模部署，从而实现低成本的应用，这正是通用目的技术演进的基本阶段。

二、前向兼容的数字孪生体

跟智能制造、信息物理系统等概念不同，数字孪生体作为新一代数字技术，它承担了满足传统制造领域工艺、流程和质量等要求，可以降低制造过程的复杂度、成本等，同时还能发挥数字技术灵活的优势。事实上，数字孪生体跟软件一样，它需要考虑前向兼容和后向兼容的问题，这跟传统的硬件开发范式有较大的差别。

前向兼容为什么重要？

我们先看一下前向兼容和后向兼容的概念，它们都是软硬件开发中的概念。前向兼容是指现在开发的系统应用可以在过去的系统中运行，例如，Word 2003可以打开Word 2007创建的文档，当然部分新功能显示不出来；后向兼容是指现在开发的系统可以运行过去的系统应用，例如，Word 2007可以打开Word 2003创建的文档，这通常是以兼容模式打开的，它使用不了软件的新功能，除非把文档转为新版本。

对比计算机集成系统、智能制造、信息物理系统、工业互联网、两化融合和数字孪生体这几个概念，计算机集成系统、智能制造和信息物理系统等对于后向兼容考虑比较多，而工业互联网、两化融合和数字孪生体等更强调前向兼容，技术上体现为尽量建立一个开放的技术架构，将来可以缩短研发周期，满足市场竞争带来的需求不断改变的需要。

美国战机研发中硬件和软件占比变化

图 1 美国战机研发中硬件和软件占比变化

以1969年可编程逻辑控制器（PLC，Programmable Logic Controller）在通用汽车的应用为起点，人类社会开启了工业数字化时代，进入了第三次工业革命。正如美国国防部在分析战机研发的数字化转型过程所讲，早期战机的开发并不复杂，而且80%以上的工作为电子系统，其他是少数嵌入式软件，但随着大量系统控制需求产生，软件占比越来越大，甚至超过了传统电子系统的开发工作量。

在硬件制造为主的传统制造业，后向兼容比较重要，从经济学的角度来看，其目的是为了保护已有的投资，包括厂房、流水线以及工人的技能，这样的好处显而易见，但其短处也比较明显——那就是对于未来需求的满足缺乏灵活性，而且随着需求不断出现，制造系统的功能和效率都会受到影响。

当软件在制造系统中占比越来越高，后向兼容的价值开始比不上前向兼容，在设计现有系统的时候，就尽量保证将来开发的系统需求，这是一种具有战略眼光的选择。从使用者来讲，旧系统可以使用部分未来功能，但新系统不一定非要使用旧有的功能，除非这些旧功能随着系统演进或再开发。

数字孪生体的前向兼容

从工业哲学来讲，数字孪生体属于开放架构模式，虽然它跟智能制造等高度集成相比，满足特定需求的效率不高，但它的开放性为未来需求提供了便利。事实上，数字孪生体开放架构的代价（Tradeoff）是不太在意后向兼容，但它获得了前向兼容的价值。

为什么说数字孪生体核心价值在于前向兼容呢？

我们用苹果手机来类比。苹果手机硬件和软件都有自己的标准，它的硬件创新周期较长，不轻易做出改变，新款手机或其他硬件不一定能使用原有的操作系统和应用，但旧手机或其他硬件通常可以使用新的操作系统和应用，这意味着它以满足前向兼容需求为主。

只有通过这样的方式，才可以促使苹果硬件和软件生态不断演进，满足不断增长的各种需求，否则苹果新款手机和系统很难获得大量的使用者，从而影响其用户体验，也就难以推进苹果生态不断发展。

数字孪生体也有类似的挑战，如果我们执着满足后向兼容的需求，那就会花费大量精力做传统制造业的改造，这将消耗大量的资源，从技术革命一般规律来看，一个技术周期进入尾声的时候，任何传统意义上的改造都不会提高生产力，因此在经济上是得不偿失的。

如果瞄准数字孪生体自身的价值，它具有数据驱动的能力，我们努力寻找具有数据驱动特征的场景，不局限于传统的仿真需求或连接功能（工业4.0研究院称之为仿真派和连接派），满足工程设计、健康监测、实时控制、预测性维护和离线分析等核心价值实现，将给制造业带来难以想象的灵活性。

三、数字孪生体产业化之谜

任何时期的新技术革命，都会面临新技术体系构建的难题，这种难题很大程度上体现为专业化分工的形成较为缓慢，特别是传统力量在新技术面前，通常都是费尽心机阻碍其发展，这体现为“诋毁”新技术的价值、垄断资金和资源、打压新生力量等现象，数字孪生体产业面临类似的困难。

在大部分人心目中，数字孪生体核心技术和产业都是一个谜，这是因为我国基础研究比较欠缺的缘故。如果不能确定其核心技术，行业壁垒难以建立；同样产业专业化分工不形成，数字孪生体产业就无法成熟。

数字孪生体的核心技术

跟其他大部分概念一样，数字孪生体是一个舶来品，认识它的来源显得尤为重要。我们从数字孪生体产生来源中，可以了解数字孪生体的需求和目标， 2010年左右美国空军提出“机身数字孪生体”（ADT，Airframe Digital Twin），其目的就是解决制造流程第三阶段运行和支持（O&S，Operation & Support）挑战，这个时候它采用了传感器和物联网技术。

实际上美国空军采用了先易后难的方法，机身数字孪生体项目本质上是一个概念验证的项目，从简单的应用入手，有助于提升成功率。该项目经历了3年多时间，获得了不少有价值的成果，在2012年4月火奴鲁鲁举办的第53届结构、结构动力学和材料大会上，NASA和美国空军的专家联合撰写了数字孪生体范式的论文，首次提出要建立系统的新概念体系。

2019年，美国空军专家帕米拉.可布林在美国工程院举办的《工程前沿》论坛上指出，数字孪生体经过10年左右的时间，已经形成较为成熟的范式，并开始向其他领域扩散，例如，医疗、能源等领域已经较为广泛采用数字孪生体的概念和方法，取得了较为突出的效果。

从数字孪生体10年发展史来看，数字孪生体核心技术较为广泛，包含了硬件和软件技术，硬件技术包括传感器、物联网等，软件技术则包含人工智能、数据科学、区块链等。需要指出的是，这些概念在数字孪生体领域的应用，跟我们通常的场景下的应用有较大的差别，它们具有不同的内涵和应用模式。

例如，在消费互联网领域大数据应用较为广泛，它的应用方法可以不考虑跟物理世界的交互，但对于跟物理世界关联紧密的数字孪生体来讲，需要新的数据科学工具，美国DARPA最近就忙于X-DATA项目，其目的就是为了开发适合数字孪生体应用的数据科学工具集。

数字孪生体核心技术除了新型工具外，还涉及到基础设施和平台生态的建设，这些核心技术跟传统的消费互联网或工业互联网不同，它需要满足数字孪生化以及数字孪生分析的各种特定要求，需要开发者对此深入研究。

数字孪生体的专业化分工

在《全球工业4.0研究报告（2020）》中，工业4.0研究院分析了数字孪生体产业结构，虽然数字孪生体概念提出了10年时间，但由于它的开放架构具有容纳人工智能、大数据、区块链、物联网等新一代数字技术的能力，目前还没有形成成熟的产业结构。

经济学家佩蕾丝阐释了技术革命各周期特征，以她的方法来判定，数字孪生体革命还处于第一个阶段末期，即范式形成阶段，相关基础设施还不齐备，这需要政府或其他投资者来建设。因此，数字孪生基础设施是第一个专业化分工的产物，如同美国西部开发初期的卖水者。

虽然一些国际仿真或PLM软件巨头号称可以提供数字孪生体解决方案，但如果严格按照数字孪生体技术的特征判定，它们不过是新瓶装旧酒。这些国际巨头为了抢占市场，通过强大的市场宣传，迅速把已有的产品包装为“数字孪生体解决方案”，争取从客户盲目上马新技术中分得一羹。

从数字孪生体全球发展来看，这次技术革命虽然仍由美国率先发起，但在理论研究、联盟建设和场景应用等多方面并不处于优势，工业4.0研究院早在2015年启动了数字孪生体长期课题研究，并在2019年10月16日建立了全球第一个数字孪生体联盟，比美国同类型联盟早八个月。

对比全球顶级仿真企业提供的案例清单，我国企业对新技术的拥抱程度处于全球领先，中国数字孪生体企业有机会在数字孪生体产业专业化分工方面获得机遇，通过参与技术研发、市场开拓和案例实施等工作，推进我国数字孪生体产业快速成长。

总结

数字孪生体作为一种新型通用目的技术，为物理世界和数字空间交互提供了有效的手段，其开放架构吸引了大量参与者，它们通过竞争加速数字孪生体专业化分工，最终大幅降低企业数字化转型的成本。在数字孪生体产业发展中，遵循先易后难的规律，数字孪生城市、数字孪生建筑、数字孪生能源等由此获益，同时，数字孪生制造给先进制造带来了灵活性，吸引大量的投资介入，加速该领域的发展。

展望数字孪生体下一个10年，随着数字孪生基础设施逐渐建设完成，产业专业化分工将成为各个参与方主攻方向，预计不到5年时间，全球将形成一个较大规模、较为成熟、分工明确的数字孪生体产业。

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