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数字孪生已成为最炙手可热的概念，但关于它的说法却大相径庭，五花八门，大多数要么停留在溯源和概念层面，要么谈论某个具体案例，缺乏系统的理论框架。

本期我们将继续通过E-works 数字化企业网总编 、CEO 黄培先生以及安世亚太高级副总裁田锋先生的对话内容，共同探讨数字孪生生命体模型与研发体系智慧化之间千丝万缕之联系。

数字孪生技术已经受到工业界和学术界的广泛关注，它的应用场景、应用对象和应用行业也越来越丰富。您对数字孪生有很深的研究，请分享一下您对于数字孪生技术应用的思考，数字孪生技术对于制造企业提升研发能力、实现研发体系的进化有何价值？

我们常提到，无仿真不孪生，唯仿真也不孪生。目前在业界，数字孪生的定义还比较乱，我用“瞎子摸象”的寓言来形容这个现象，大家从自己的视角出发，认定自己视角的东西叫数字孪生，所以产生了不同的孪生模式。比如我们做仿真，就大谈无仿真不孪生，仿真就是孪生。很多人追问我仿真跟孪生的区别是什么？当我为他讲完生命体模型之后，他恍然发现，和自己所理解的完全不是一个东西；还有人从大数据的预测性维护角度出发，认为实时跟踪，软、硬件同步就是孪生；还有将物联网数据和真实车间数据连接，能够看到车间工作状况算为孪生；以及认为依靠虚拟现实技术，通过模型逼真的展示现场，并进行人机交互即为数字孪生；或者数据管理行业，认为数据线程是孪生。大家从不同的视角在定义孪生，每一个视角不能说完全错，也不能说完全对。我认为应该有更完整的一个方式来去定义完善数字孪生。

我喜欢研究哲学，也研究生命体。我认为生命体与哲学有很相似之处，二者都是较完备的体系。生命是进化而来，丢掉不必要的东西，保留最重要的东西，生命才最精益。所以生命体是一个比较好的对标对象。当我很多东西想不清楚的时候，就和生命进行比较，就会得知哪些东西有缺陷，哪些东西不够，哪些东西多了，基于此形成生命体模型，把刚才多视角的研究方向整合在一起，形成完整体系。

上面大家所提到的观点之中，建模或者虚拟现实，我认为它是躯体的一部分；IoT物联网传输数据、信息的部分，我把它比喻成神经；仿真是基于确定性的知识的计算，它就像人的左脑，拥有逻辑思维；基于数据不确定性的知识推测的Iot、 AI等，我称之为右脑；数据传输或者数字线程，我把它比喻成基因。此外，数字孪生还具有社会性。

前面我们提到的瞎子摸象，大家摸着耳朵说大象像扇子，就像是过去大家对于数字孪生的观点。现在形成的生命体完整体系好处明显，比如在进行产品设计时，产品智能化的过程能够完全颠覆过去的做法。过去，需要对产品硬件进行大部分改造，才能形成智能产品；而现在，利用数字孪生体思维时，不需要复杂的硬件操作，产品适当改造之后，它的智能化在孪生体一端，孪生体的任何一个进步都会让产品进步，提升智能化。这样以来，产品的更新升级将不再局限于硬件提升以及出厂时的状态，未来还可以继续智能化。由此可见，孪生体对产品的智能性提供了非常重要的价值。

还有就是研发体系的智慧化。未来的下一代产品到底应该如何研发？这并不取决于这一代产品的研发工程师，而是依靠产品发出去之后回收的新信息。质量问题不是靠写报告，而是了解用户实际使用效果，在优化下一代产品时，哪些地方容易出现问题，哪些地方不容易出现问题，收集到的信息对产品的研发体系有非常大的促进作用，孪生的方式可以做到体系智慧化。

您刚才提到的生命体的概念，让我联想到现在越来越多产品由软件定义，比如比亚迪、特斯拉汽车，虽然目前的计算机可能不完美，但在使用过程中通过采集客户应用数据，能够发现需要改善的功能，再通过OTA对软件进行升级，随着用户体验和实际的驾驶经验的增加，能够不断地实现产品升级换代。我认为这是一个非常好的验证。

没错，是这样的。

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