數字化轉型是當前很多組織（zhī）的發力點，形式多（duō）樣。數據要素則是一個重要線索（suǒ）。數據要素已經從國家層麵正式提出來，這是一種全新的思維方（fāng）式轉變。每一個（gè）數據，其實都是（shì）數據要素，但這個要素（sù）一直在變換形態。從設計、研發、生產、製造、營銷，一直到用戶使用，它麵向的群體是不一樣的。因此，數字要素是有生命力和應用場景的。在數字化轉型過程中，如何發揮數字要素的價值，非常值得關注。而不同的相關群體，如在預測和決策方麵所要求的數據要素，關係也大不相（xiàng）同。

數字孿生是將數據要素重新編織在一起的重要（yào）載體。在整（zhěng）個數據要素的變化（huà）過程中，包括設（shè）計對象數字化、運行環境數字化、運行模型（xíng）數字化，同樣的數據參與了不同的流程，呈現了不一樣的特征。

數字孿生就像是數字化的（de）替身演員，與物理實體相（xiàng）比（bǐ），它的試錯成本會（huì）大（dà）幅度（dù）降（jiàng）低。人們在現場完成調試和改善（shàn）的成本是巨大的，而利用數字孿生技術則（zé）可以（yǐ）利用模型（xíng）驅動，提前虛擬試錯，減少昂貴的（de）物理實（shí）體的移動和消耗。

筆者在2008年（nián）就（jiù）開始組建數字孿生的團隊，為（wéi）一家煙草工（gōng）廠的設備零部件建立起 3D 虛擬輔助維修，以解決昂貴的機器維修問題。當時一（yī）台設備的投入動輒上億人民幣（bì），近2萬個零部件（jiàn），沒有三年以上的培（péi）訓，工人（rén）不敢開動機器；而（ér）一旦機器有了故（gù）障，往（wǎng）往需要等國外工（gōng）程師來修複。後來采用了將機（jī）器（qì）零部件逐一建（jiàn）立1:1的數字模型，然後（hòu）按照機器運動軌（guǐ）跡，建立空間實際運動機理，並且將電路圖、使用指南的知識都進行（háng）了數字化。這（zhè）三者不同的數據要素重新結合在數字孿生機（jī）器裏。當機器有故障的時候（hòu），維修人員就可以按圖索驥，直（zhí）接在屏幕上分析出故障位置，並且借助於電子手冊，找到合理（lǐ）的維修方式。早期的數字孿生，讓一台高不（bú）可攀的設備，變成可以輕鬆上手的尋常機（jī）器。

十三年過去了，隨著數字化技術的完善，數字孿生也越來越成熟。2021年5月27日（rì），國家統計局公布了《數字經濟及其核心產業統計分類(2021)》(簡稱“統計分類”)。數字孿生（shēng）首（shǒu）次列（liè）入其中，正式成為國家統計指標。

從數據要素到數字孿生，落地應用越來越務實，這是數字化轉型的快速進步。

那麽，數據源從何而來，向何而去？道理很簡單，實踐很繁雜。

這幾年的智能製造，讓IT與（yǔ）OT兩個不同方向的團隊開始走向融合。但是信息化的團隊盡管在絞盡腦汁研究機器如何管理，如何做設備控製模型，但實際對設（shè）備（bèi）並不了解。而OT的團隊則不懂（dǒng）編（biān）碼技術，心中萬千體會也無法實現軟件化表（biǎo）達。如果這是兩支團隊分別行動，那麽IT與OT兩張皮的現象是永遠（yuǎn）存在的。後麵我們用數字孿生技術最（zuì）好的方法是，OT人士和IT人士組（zǔ）成一個緊密的（de）團隊，並且以數（shù）字（zì）孿生（shēng）為對象，將很多數據在邊緣側解決。特斯拉（lā）電動車就代（dài）表了（le）一種很簡單而先進的（de）方式。汽車有兩類芯片，一類芯（xīn）片是控製（zhì）車子的運行（háng），還有一類（lèi）芯片在管理現場設備。在行駛過程中，邊緣側會有自己的處理程序。如果碰到一條新路，雲端沒有的時（shí）候，邊緣側先形成一套路徑。隨後這段（duàn）新路（lù）段的所有數據（jù），就會全到雲上。而後下載到任何一台特斯拉的汽車（chē），一條新路變成了所有車的老路。數據的特征描述也同樣非常重要。就（jiù）地處理數據，就涉及到數據清洗。很多髒數據和不（bú）準確的數據需要剔除掉。而對於處理好的數據，由於如此之多，必須能夠快速合理地（dì）設置標簽，以便於後續不同場合進行調用。就地處理，實現（xiàn）標簽（qiān）認定和（hé）標識界定，就可以使得（dé）數據的去向變得非常清晰。

工業互聯網平台的架構，從邊緣層、PaaS，到SaaS層來區分，這是一種視角。如果完（wán）全從另外的角（jiǎo）度（dù）來看，也就是數（shù）據要素的（de）架構。一個工業互聯網平台裏麵，它的數據要素是什麽？所有數據（jù）放在（zài）這裏是幹什麽，為什麽要放（fàng）在這個位置，哪些數據是在Paas層，哪些是在邊緣層，搞清楚這個原理了，工業互聯網平台就迎刃而解了。

原來（lái）的信息化係統都是由N個不同信息化公司建立的（de），所（suǒ）有數據都是單列的，天生就是煙囪式一樣（yàng）的（de）相互分離。很多數據庫，如ERP數據庫、MES數據庫、大數據數據庫、邊緣側的數據庫，都各自為（wéi）政。但是如果從場景應用出發（fā），從數（shù）字孿生角（jiǎo）度看，就可（kě）以把數據庫做成一體化（huà）。有了被標識過的數據，無論它們來自何方，都可以按照一個數據庫進行統（tǒng）一排（pái）隊和分（fèn）類。就（jiù）像是用同一個數據（jù）庫，將各種數據庫直連，人（rén）們可以在任何時候，尋找所需要的數據模型，改變響應的指標參數。

數字孿生是應用場景的虛擬化，每（měi）一（yī）個領域、每一個行業、每一個設備、每一個（gè）裝備、每一個產品都（dōu）是不一樣的，而不一樣的數（shù）字孿生的數據要（yào）素，如何變成統一？就是要靠數據標識。隻有數據標識統一，才能讓數據實現自（zì）動化流動，可以實現橫向集成或者縱向（xiàng）集成。

那麽（me）既有的信息化（huà）係（xì）統需要重構嗎？

並不需要。原有係統的數據可以（yǐ）看成是風箏，而這些係統自有的標準和（hé）規範，就像是風箏的拉線。任何第三方的數據（jù）（風箏）抽取以後，都可以帶著“尾巴”參與業務（wù）的重新編（biān）排使用，而借助於拉線則很容易跟原有（yǒu）係統（tǒng）建立關聯。在新的數字化平（píng）台上，數據（jù）是自由流動的，而且可以實現數據自動化，推動數字（zì）孿生完成（chéng）規定動作。。

數字孿生為（wéi）場景而生。如果它無法快速複製，那麽建立一個一個數字孿（luán）生將是昂貴（guì）的。最好的方法就是（shì）將支撐數（shù）字孿（luán）生的數據要素形成模（mó）型化和規（guī）則化的方式。同時要有數字孿生生（shēng）產平台實（shí）現數字孿（luán）生（shēng）的快速生產、調用、複製和組（zǔ）合。

如果（guǒ）把（bǎ）數（shù）字模型、驅動模型、設計模型、管理（lǐ）模（mó）型全部融合成數據標簽，實（shí）現自由流動，那麽這樣（yàng）數字孿生將可以變得（dé）廉價。而（ér）且，它可以實現跨界麵的應用。例如原來一台（tái）人機界麵隻能看到某一台設備的（de）情況，而現在數字孿生的跨界麵性，可以使得一個人可以隨時（shí）調出其他機器的設備運行情（qíng）況，而且可以實現交互，甚至反控。

一個數字化工廠在建設過程當中，可以同步建立一個數字孿生平台。設計（jì）圖紙會同時導入到數字（zì）孿生平台，二者按照（zhào）1:1的比例關係（xì）。與（yǔ）此同時，這些模型之間，按照一定的約束關係進行重新組合。當生產線發生變化的時候，由於數字孿生帶有的數據，具有邏輯可追溯性，因此很容易進行再次組合。一台機器原（yuán）來放在A廠區，現在放到B廠區了。隻要點擊相關運行程序，A廠區所有的數據都會全部調用過來，B廠區的（de）人就隻需要尋找（zhǎo）變化量進行配置，其他數據配置都是一鍵導入。大大降低了生產線的調試時間。五年前一個工廠的數字孿生（shēng），20個人需要一年。而現在5個人2個月就能建（jiàn）一個數字化工廠的數字孿生空間，而且展示的麵板都是不用寫代碼的。

表麵的柔（róu）性，離（lí）不開底層的支撐。在建設（shè）數字孿生平台（tái）的過程中，首先需要支持多種協議接口，強大（dà）的集成功能包括輔助決策。而數據則是多樣化，包括設計數據、經營管理數據、裝備銘牌數據等。除了這些靜態數據（jù）之外，還要包括各種生產工藝配方、設備消（xiāo）耗、人員管理、日（rì）常排班等動態數據。數字孿生在建設的過程當中，它與（yǔ）數據要素（sù）是交融的。除此之外，每（měi）一個環（huán）節裏麵還需要加入控製（zhì）邏輯，實現具體的業務（wù）模型（xíng）驅動。隻有這樣，一個工廠才能從（cóng）數據工廠變成模型工（gōng）廠，最終走向（xiàng）智能工廠。

筆者十年來通過實踐，建立了一個龐大的知識（shí）圖譜，很多知識通過數字化進入了一個企業的知識體係。一家（jiā）製造商（shāng）生產的價值7000萬的設（shè）備，在賣（mài）給客戶的（de）時候，沒有一頁說明書，沒（méi）有一本操作手冊。所有數據、信（xìn）息和知（zhī）識點，都包含在機器（qì）係統之中。這種連裝備帶知（zhī）識的一（yī）體化數字化交付機器的方式，引起了用戶的（de）高（gāo）度好評。昂貴機器的使用，再也不需要很高的（de）門檻（kǎn）。數據要素，通過知（zhī）識圖譜，構建了一個一個友好界麵的數字孿生（shēng），與工廠操作工（gōng）可以實現高度互動和智能（néng）性輔導。一台設備的旁邊，悄然駐紮了設計師、工藝員和故障維修工。

這種（zhǒng）數字孿（luán）生平台可以實現跨產業的應用。在一個省的數字（zì）化轉型項目中，它需要從一產一直到三產的全產業鏈聯動。首先從原（yuán）產地的（de）育苗、山林、陽光等開始記錄數據。隨後進入複雜的製造環節，既（jì）有發酵等流程行業工序，也有高（gāo）速包裝這樣的典型離散製造。最後進入流通環節，也可（kě）以實現消費者一碼追溯。數據要素在全環節的（de）流（liú）動過程中（zhōng），層（céng）層增值，而不同形式（shì）的數（shù）字孿生，則相互交融、套合，形成一套全鏈價值的提升。

數據要素已經獨立解（jiě）放出來，呈現出自己（jǐ）活靈活現、天馬行空的風格，但有效的約束是必不可少的。而數（shù）字孿生則讓（ràng）數據流動變得井然有序，充分吸收不同係（xì）統的（de）數據來形成價值合力，逐漸釋放數據要素的交易性特征。從這些角度出發，數字化轉型就有了（le）堅實的基（jī）座。