孪生之术通天路，七宗罪里坠凡尘
想象一下，如果每个机器、每座建筑、甚至每座城市都有一个精准的数字副本，它们能够预测故障、优化运营，甚至在问题发生之前就提供解决方案。这不是科幻小说的情节，而是数字孪生技术带给我们的未来憧憬。这项技术，被誉为工业4.0的心脏，正在重塑我们的商业世界。
但梦想总是美好的，现实却常常骨感。当我们试图将数字孪生从实验室搬到商业战场时，一系列技术难题和挑战接踵而至。数据安全如何保障？模型精度能否满足需求？技术集成的复杂性如何应对？这些问题像一道道难以逾越的险阻，考验着每一个追梦人。
数字孪生技术的前世今生
简单来说，数字孪生就是通过先进的传感器、软件和数据分析技术，创建一个物理实体的虚拟副本。这个副本能够实时反映实体的状态，预测其行为，甚至在虚拟世界中测试可能的改变。
数字孪生，就是物理世界与数字世界的完美镜像，它让每一个实体在虚拟空间都有一个“双胞胎”。
数字孪生技术的发展历程，可以概括为三个主要阶段。
最初，在1970年代，数字孪生的概念已经被应用于航空和空军领域。随着技术的发展，21世纪前，二维绘图工具和仿真技术的出现为数字孪生技术的发展奠定了基础。
2000年至2015年间，数字孪生技术进入了概念发展期，以航空和军事领域为代表，提出了一系列数字孪生的基本概念。
2010年，"DigitalTwin"一词在NASA的技术报告中被正式提出，并被定义为“集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程”。2016年，Gartner将数字孪生技术列为十大战略科技发展趋势，推动了众多软件和互联网企业开始探索其企业级应用。到了2021年，数字孪生技术被列入中国的“十四五”规划中，预示着其应用将更广泛地渗透到各行各业。
在技术发展的过程中，数字孪生逐渐与物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术融合，这不仅推动了其在航空航天领域的应用，也加速了其在电力、城市管理、农业、建筑、制造、医疗、交通等多个行业的落地。
如今，它正迅速成为工业4.0的核心组成部分。
然而，尽管数字孪生技术的商用前景广阔，但它的成熟度与商用化需求之间仍存在差距。目前，技术的集成度、数据的准确性、模型的实时更新能力等方面，都还有待进一步提升。
第一宗罪：模型精度与真实性的追求
在数字孪生的世界里，模型就是我们的镜子，映照着现实世界的每一个角落。但这面镜子是否足够清晰？能否真实反映物理实体的每一个细节？这就是我们要面对的模型构建难题。
创建一个高精度的数字孪生模型，就像是用数字的笔触去临摹达芬奇的《蒙娜丽莎》，它需要深度理解物理实体的工作原理、性能特征以及环境影响。这不仅涉及到复杂的几何建模，还包括了材料属性、力学行为等多维度数据的集成。
而当我们的模型足够精细之后，新的挑战又出现了——实时更新的挑战。物理世界是动态变化的，数字孪生模型也需要与之同步呼吸。这就需要依赖大量的传感器来收集实时数据，并通过强大的数据处理能力，快速更新模型状态。但现实是，数据传输的延迟、传感器精度的限制、数据处理算法的复杂性，都可能成为阻碍模型实时更新的障碍。
因此，要实现数字孪生模型的高精度和真实性，我们需要跨学科的知识和技术创新，需要更高效的数据采集与处理技术，需要更先进的建模和仿真工具。
第二宗罪：高性能计算与资源消耗
每一个精准映射的数字孪生模型，每一次实时更新的模拟，都在对计算能力提出更高的要求。
但问题随之而来，如何在保证性能的同时，做到资源优化管理？这就像是在驾驶一辆高速行驶的赛车，我们需要它的速度，但同时也要关注油耗。在数字孪生的世界里，我们需要高性能的计算能力，同时也要关注计算资源的有效利用。
这就要求我们采用更智能的算法，更高效的数据处理技术，以及更合理的资源调度策略。例如，通过云计算和边缘计算的结合，我们可以将计算任务分散到多个节点，减轻中心服务器的压力。
此外，我们还可以通过模型简化、数据压缩等技术手段，减少模型的计算复杂度和数据传输量。在保证数字孪生模型精度和真实性的基础上，通过各种技术手段和策略，实现计算资源的优化管理，这是数字孪生技术发展中的一大挑战，也是实现其广泛应用的关键。
第三宗罪：技术集成与互操作性问题
在数字孪生的世界里，技术集成就像是指挥一场交响乐，每个乐器代表不同的技术系统，它们需要和谐地协同工作，才能奏出美妙的音乐。但现实中，系统集成障碍却像是一个不和谐的音符，扰乱了整个乐章。
不同的技术系统，比如传感器网络、数据存储系统、分析和仿真平台，它们可能由不同的厂商开发，使用不同的编程语言和通信协议。将这些系统整合在一起，就像是试图将不同风格的乐曲融合在一起，难度可想而知。每个系统可能都有自己的优势，但同时也带来了兼容性和集成性的问题。
此外，互操作性缺失是数字孪生技术发展中的另一个难题。缺乏统一的协议，就像是没有统一的语言，使得不同系统之间的沟通变得困难。这不仅影响了数据的流通和共享，也限制了数字孪生技术的灵活性和扩展性。
为了解决这些问题，行业需要共同努力，制定和采用统一的通信标准和数据格式。就像制定一种通用语言，让不同的系统能够理解和交流。此外，开放的API和中间件的使用，可以作为不同系统之间的桥梁，提供更加灵活的集成方案。
第四宗罪：数据安全与隐私保护的双重挑战
在数字孪生的世界里，数据是构建虚拟与现实桥梁的基石，但同时也是一把双刃剑。数据泄露风险就像潜伏在阴影中的敌人，随时准备发动攻击，威胁着整个系统的安全。
数字孪生模型，需要依赖大量的传感器和实时数据来模拟现实世界的实体。这些数据往往包含了敏感信息，比如工业设备的运行参数、个人的健康记录，甚至是城市的基础设施布局。一旦这些数据泄露，可能会给企业和个人带来巨大的损失。
在利用数据优化模型、提升效率的同时，我们如何确保个人隐私不被侵犯？如何在数据的收集、存储、处理和传输过程中，建立起一道坚固的保护墙？
我们需要建立严格的数据安全管理体系，这包括对数据访问的严格控制、对数据传输过程的加密保护，以及对数据存储环境的安全防护。技术层面，我们可以采用数据匿名化、去标识化等手段，减少敏感信息的暴露。
此外，随着人工智能技术的发展，我们可以通过智能算法来监测和预警潜在的数据安全威胁，提高系统的自我防护能力。
第五宗罪：技术人才短缺与培养难题
尽管数字孪生技术的潜力无限，但如果没有足够的专业人才来驾驭它，这一切只能是空中楼阁。
目前，数字孪生领域的专业人才短缺现状令人担忧。从建模师到数据科学家，从软件工程师到网络安全专家，每一个环节都需要专业人才的支撑。但现实是，这些人才在市场中供不应求，尤其是在高端技术领域，人才短缺的问题更为突出。
面对这一挑战，我们需要制定有效的人才培养策略。教育体系需要与时俱进，将数字孪生相关课程纳入教学计划，培养学生的理论知识和实践能力。大学和研究机构应该与企业紧密合作，通过实习、项目合作等方式，让学生在真实的工作环境中学习和成长。
对于那些已经步入职场的专业人士，提供数字孪生技术的培训课程，可以帮助他们快速掌握新技术，适应市场的需求。在线教育平台和公开课程也是快速传播知识、扩大人才库的有效途径。
数字孪生技术的人才培养不是一蹴而就的，它需要我们长期的努力和投入。
第六宗罪：法规与标准缺失的制约
在数字孪生技术迅速发展的浪潮中，我们面临着一个不容忽视的难题——法规滞后问题。如同一辆高速行驶的汽车，却行驶没有护栏的道路上，随时可能“出轨”。
数字孪生技术的商用化，需要一个明确的法规框架来指导和规范。没有合适的法规，企业在应用这项技术时会面临不确定性和风险，这无疑会抑制技术的创新和应用。
同时，行业标准的缺失，使得不同企业在开发和应用数字孪生技术时缺乏统一的指导和参考。这不仅影响了技术之间的兼容性和互操作性，也增加了企业在技术整合和应用上的难度和成本。
制定行业标准的过程充满挑战，数字孪生技术本身仍在不断发展和变化，这使得标准的制定需要具备一定的前瞻性和灵活性。其次，标准的制定需要行业内多方的参与和共识，这需要协调不同企业的利益和需求。
第七宗罪：商用模式的探索与风险
数字孪生不只是一个技术问题，更是一个商业问题。我们需要探索的，是如何将这项前沿技术转化为实实在在的商业价值。
传统的商业模式，在数字孪生面前显得有些力不从心。我们需要创新思维，设计出能够适应数字孪生特性的商业模式。这可能包括基于数据的服务模式、订阅制的软件服务、或者是以结果为导向的付费模式。例如，企业可能不再需要购买昂贵的软件许可证，而是通过订阅服务，按需使用数字孪生技术。
但在这个过程中，我们也会面临风险评估与管理的挑战。同时，建立一个灵活的商业策略也是关键。在数字孪生技术的商用化过程中，我们需要随时准备调整商业模式，以适应市场和技术的变化。这可能意味着快速迭代产品，或者在必要时改变目标市场。
数字孪生厂商怎么看，怎么办？
针对上面提到的这些问题，数据猿采访了数字孪生领域的厂商，包括逸迅科技、易知微、商询科技（DataMesh）、漂视，来共同探讨数字孪生领域存在的问题，以及他们的实践经验。
易知微：要解决建设成本和高质量数据问题，并根据实际需要来平衡模型精度。
易知微认为，目前数字孪生领域的关键阻碍，在于建设成本高、缺乏高质量数据支持。数字孪生建设成本高，涉及硬件、软件开发和人才培养，需要包括庞大的存储空间、强大的计算能力和高数据传输能力。另一方面，数字孪生技术的实施需要大量的高质量数据支持。尽管物联网和传感技术的发展提高了可用数据的规模，但数据的质量和完整性仍然是一个挑战。
就模型精度问题，易知微提到，行业内各从业者普遍认为数字孪生模型的精度并不是越高越好，而是根据应用场景的实际需求和投入代价来均衡确定。比如精密加工业，可能需要达到L5以上的微米级别的精度要求；对于城市交通管理而言，部分要求可能只需要达到L2或L3以上级别。模型精度的确定，需要考虑实际应用的需求、成本效益和技术实施的可行性。
逸迅科技：数字孪生技术商用化面临的主要挑战包括数据集成与互操作性问题、模型精度与计算资源的平衡、标准化与法规支持不足，而创新的商业模式如数据即服务（DaaS）模式有望推动其进一步发展。
逸迅科技指出数字孪生商用化的障碍包括数据集成与互操作性问题、模型精度与计算资源的平衡挑战，以及标准化与法规支持的不足。不同系统间的兼容性和互操作性问题限制了数据流通，影响了技术应用效果。高精度模型对计算资源的需求与实时性要求之间的矛盾是推广的瓶颈。此外，缺乏统一的行业标准和法规框架，阻碍了技术合作和应用推广。
在模型精度方面，逸迅科技认为模型精度依赖于应用场景的需求。在高精度仿真领域，如航空航天、制造业和医疗，模型精度可以达到亚毫米级别。而在资源有限或实时性要求高的场景下，模型精度需要妥协。权衡模型精度与资源消耗的平衡主要通过多级建模策略和优化算法实现。
关于标准建设，逸迅科技提到中国已经发布了《信息技术数字孪生第1部分：通用要求》国家标准，为数字孪生应用提供了指导框架。然而，标准建设中存在的问题包括行业标准覆盖范围和深度不足，以及标准制定和修订的滞后性。
在商业模式上，逸迅科技指出当前数字孪生的主要盈利模式是系统集成与定制化服务，以及软件许可销售和订阅服务。此外，基于数字孪生技术的数据即服务（DaaS）模式正在兴起，通过提供实时数据服务，帮助客户优化决策和提高运营效率。
商询科技（DataMesh）：数字孪生商用化面临数据整合、业务脱节和技术人才缺乏的挑战，商业模式需灵活应对市场需求。
DataMesh指出，数字孪生商用的主要障碍包括数据孤岛和与业务脱节。企业数据分散，缺乏统一的数据融合平台，导致数字孪生应用受限，难以实现生产优化和预测性分析的潜在价值。此外，高度定制化的部署方式增加了成本和复杂度，限制了规模化效益，同时企业内部缺乏足够理解数字孪生的技术人才。
在模型精度方面，DataMesh表示，数字孪生系统包含外观模型，以及机理模型和数据驱动建模，精度要求取决于应用场景。例如，在DataMesh提出的TEMS四类场景中的“体验提升”中，外观模型的精细度更为重要，而在模拟仿真中，机理机制的精度则更为关键。模型精度与资源消耗的平衡取决于方案的收益。
关于标准建设，DataMesh提到，数字孪生概念仍在发展中，全球标准化工作复杂多样。建筑、制造和设施管理领域较易形成标准。DataMesh积极参与标准的制定和实现。例如，新加坡建设局（BCA）的GreenMark资质，推动建筑管理数字化的标准化，其中对数字孪生标准有比较严格的要求，DataMeshFactVerse平台通过支持BrickSchema和建筑能耗仿真去做合规支持，就是一个比较好的趋势。
在商业模式上，DataMesh指出不同类型数字孪生的盈利模式各异，但以定制为主，软件产品为辅。中国市场以私有化部署和定制化服务为主。创新商业模式方面，DataMesh在日本和东南亚采用SaaS/云市场部署，降低客户的软件部署与支持成本，这种模式是市场特性和成熟度决定的。
漂视：关键在于性能强大、易用的标准化产品的突破，并改变定制化服务模式，通过为C端用户提供标准化产品来构建商业模式。
漂视认为，目前数字孪生领域存在两个关键阻碍，一个是国内还没有发展出成熟的底层图形引擎，导致诸多应用无法落地外，另一个是目前市场上的产品还不够标准化，还需要投入大量的人力进行开发和建模，导致人工成本过高。为了解决这个问题，漂视推出了零代码一站式的数字孪生开发平台，内置孪生体仿真引擎，并通过零代码降低开发成本，孪生体功能可以轻松创建工业级的虚实映射和模拟仿真。
针对商业模式问题，漂视认为，目前大部分数字孪生公司的主要盈利模式是为系统集成商或业主方提供定制化的开发服务，小部分公司逐步转变为产品型的公司。定制化服务考验的是商务和交付能力，产品型公司考验的是研发和营销能力，但整体还都是以ToB、ToG为主，经营受客观经济环境的影响较大。作为一家研发型公司，漂视选择回归产品本质，用CIMPro孪大师助力C端用户，利用强大而灵活的低代码开发方式轻松搭建专业的数字孪生可视化交互系统。
总结来看，数字孪生行业面临的共性问题主要集中在数据集成与互操作性、模型精度与计算资源的平衡、以及标准化和法规支持的不足。数据的孤立和系统兼容性差，限制了技术的实际应用效果；高精度模型虽然关键，但其对计算资源的高要求常常与实际应用场景中的资源有限性相矛盾。此外，标准化工作滞后，行业缺乏统一的标准和法规框架，阻碍了跨行业的合作与技术推广。
面对这些挑战，厂商们的发展思路各有侧重，但总体方向是一致的：通过技术创新，如零代码开发、边缘计算、多级建模策略等，降低开发成本和提高效率；在商业模式上，逐步从定制化服务转向标准化产品和数据即服务（DaaS），以适应市场需求和提升盈利能力。随着这些问题的逐步解决，数字孪生技术将继续在更多领域得到应用和推广，推动整个行业的进一步发展。
文：一蓑烟雨 / 数据猿
责编：凝视深空 / 数据猿