數字化轉型是當前很多組織（zhī）的發力點，形式多樣。數據要素則是一個重要線索。數據要素已經（jīng）從國家層麵正式提出來，這是一種全新的思維（wéi）方式轉變。每（měi）一個數據，其實都（dōu）是數據要素，但這個（gè）要素一直在變換形態。從設計、研（yán）發、生產（chǎn）、製造、營銷，一直到用戶使（shǐ）用，它麵（miàn）向的群體是不一樣的。因此（cǐ），數字要素（sù）是有（yǒu）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（de）價值，非常值得關注。而（ér）不同的相關群體，如在預測和決策方（fāng）麵所要（yào）求的數據要素，關係也大不相同。

數字孿生是將數據要素重新編織在（zài）一起的重要載體。在整個數據要素（sù）的變化過程中，包括設計對象數（shù）字化、運行環境數字化、運行模型數字化（huà），同樣（yàng）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替身演員，與物理實體相比，它的試錯成本會大幅度降低。人（rén）們在現（xiàn）場完成調試和改善的成本是巨大的，而利（lì）用數字孿（luán）生技術則可以利（lì）用模（mó）型驅動，提前虛（xū）擬試錯，減少昂貴的（de）物理實體的移動和消（xiāo）耗。

筆（bǐ）者在2008年就開始（shǐ）組建（jiàn）數字孿生（shēng）的團（tuán）隊（duì），為一家煙草工廠的設備零（líng）部件建立起 3D 虛擬輔助維修，以解決昂（áng）貴的機器維（wéi）修問（wèn）題。當時一台設備的（de）投入動輒上（shàng）億人（rén）民幣，近2萬個零部件，沒有三年以上（shàng）的培訓，工人不敢開動機器；而一旦機器有了故障，往（wǎng）往需（xū）要等國外工程師來修複。後來采用了將（jiāng）機器零部件逐一（yī）建立1:1的數字模型，然後按照機（jī）器運動軌（guǐ）跡，建立空間實際運動（dòng）機理，並且將電路圖、使用（yòng）指南的知識都進行了數（shù）字化。這三者不同的（de）數據要素（sù）重新（xīn）結合在數（shù）字孿生機器裏。當機器有故（gù）障的時候，維（wéi）修人員就可以按圖（tú）索（suǒ）驥（jì），直接在（zài）屏幕上（shàng）分析出故障位置，並且借助（zhù）於電子手冊，找到合理的維修方式。早（zǎo）期的數字孿（luán）生，讓一台高不可攀的設備，變（biàn）成可以輕鬆上手的尋常（cháng）機器。

十三（sān）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，國家統計局公布了《數字經濟及其核心產業統計分類（lèi）(2021)》(簡稱“統（tǒng）計分類”)。數字孿生首次（cì）列入其中，正式（shì）成為國家統計指標。

從數據要素到數（shù）字孿生，落地應用越來越務（wù）實，這是數（shù）字化轉型的快速進步。

那麽，數據源從（cóng）何而來，向何而去？道理很簡（jiǎn）單，實踐很繁雜（zá）。

這幾年的智能製（zhì）造（zào），讓IT與OT兩個不同（tóng）方向的團隊（duì）開始走向（xiàng）融合。但是信息化的團隊盡管（guǎn）在絞（jiǎo）盡腦汁研究機（jī）器如何管理，如何做設備控製模型，但實際對設備並（bìng）不了解。而OT的團隊則不懂編碼技術，心中萬千體會（huì）也無法實現軟件化表達。如果這是兩（liǎng）支團隊（duì）分別行動（dòng），那麽IT與OT兩張皮的現（xiàn）象（xiàng）是永遠存在的。後麵91短视频污用數（shù）字孿生技術最好的方法是（shì），OT人士和IT人士組成一個緊密（mì）的團（tuán）隊，並且以數字孿生為對象，將很（hěn）多數據在邊緣側解決。特斯拉電動車就代表了一種（zhǒng）很簡單而先進的方式。汽車有兩類芯片，一類芯片是控製車子的運行，還有一類芯片在管理現場設備（bèi）。在行駛過程中，邊緣側會有自己的（de）處理程序。如果碰到一條新路，雲端沒有的時候，邊緣（yuán）側先形成一套路徑。隨（suí）後這段新路段的所有數據（jù），就會全到雲上。而後下（xià）載（zǎi）到任何一（yī）台特斯拉的汽（qì）車，一條新路變成了所（suǒ）有車的老路。數據的特征描（miáo）述也同樣非常重要。就地處理數據，就涉及到數據（jù）清洗（xǐ）。很多髒數據和不準確的數據需要剔除（chú）掉。而對於處（chù）理好的數據，由於如此（cǐ）之多，必須能夠快速合理地設置標簽，以便於後續不同場（chǎng）合（hé）進行調用。就地（dì）處理，實現標簽認定和標識界（jiè）定，就可以使得數據的（de）去向變得非常清晰。

工業互聯網平台的架（jià）構，從邊緣（yuán）層（céng）、PaaS，到SaaS層來區（qū）分，這是一種視角。如果完全從另外的角度來看，也（yě）就是數據要素的架構。一個工（gōng）業互（hù）聯網平台裏麵，它的數據要素是什麽？所有數據（jù）放在這（zhè）裏是幹什麽，為什（shí）麽要放在這個位置，哪些數據是在（zài）Paas層，哪些是在（zài）邊緣層，搞（gǎo）清楚這個原理了，工業互（hù）聯網平台就迎刃而解了。

原來的信息化係統都是由N個不同信息化公司（sī）建立的，所有數據都是單列的，天生就是煙囪式（shì）一樣的相互（hù）分（fèn）離。很多數據（jù）庫，如ERP數據庫、MES數據庫、大（dà）數據數據庫、邊（biān）緣側的數據庫，都（dōu）各自為政。但是如果從場景應用出發，從數（shù）字孿生角度看，就可以（yǐ）把數據庫做成一體（tǐ）化。有了被標識過的數據，無（wú）論它們來自何方，都可以（yǐ）按照一個數據庫進行統一排隊和分類。就（jiù）像是用同一個數據庫，將各種數據庫直連，人們可（kě）以在任何時候，尋（xún）找所需（xū）要的（de）數據模型，改（gǎi）變響應的指標參數。

數字孿（luán）生是應用場景的虛擬化，每一個領域、每一個行業、每一個設備（bèi）、每一個裝備、每一個產品都是不一（yī）樣的，而不一樣的數字孿生（shēng）的數據要素，如何變成統一？就是要靠數據標識（shí）。隻有數據標識統一，才能讓數據實現自動化流動，可以實現橫向集成或（huò）者縱向集成。

那麽既（jì）有（yǒu）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看成是風（fēng）箏，而這些係統自有的標準和規範，就像是風箏的拉線。任何第三方（fāng）的數（shù）據（風箏）抽取以後，都可以帶著“尾巴”參與業務的（de）重新編排使用，而（ér）借助於拉線則很容易跟原有（yǒu）係統建立關聯。在（zài）新（xīn）的數（shù）字（zì）化平台上，數據是自由流（liú）動的，而（ér）且可以實現數據自動（dòng）化，推動數字孿生完成規定動作。。

數字（zì）孿生為場景而生。如果它無法快速複製，那麽建立一個一個數字孿生將是昂貴的。最好的方法就是將支撐數字（zì）孿生的數據要素形成模型化和規則化的方式。同時要有數字孿生生產平台實現（xiàn）數字孿生的快速生產（chǎn）、調用、複製和組合。

如果把數字模型、驅動模型、設計模型、管理模型（xíng）全（quán）部融合成數據標簽，實現自由流動，那麽這樣數字孿生將可以變得（dé）廉價。而且，它可（kě）以實現跨界麵的應用。例如原來一台人機界麵隻能看到某一台設備的情況，而現在數字（zì）孿生的跨界麵性，可（kě）以使得一個人可以隨時調出其他機器的設備（bèi）運行情況，而（ér）且可（kě）以實現交互，甚（shèn）至反控。

一個數字化工廠在建設（shè）過程當中，可以同步建立一個（gè）數字孿生平（píng）台。設（shè）計圖紙會（huì）同（tóng）時導（dǎo）入到數字孿生平台，二者按照1:1的比例關係。與此同時，這些模型之（zhī）間（jiān），按（àn）照一（yī）定的約束關係進行重新（xīn）組（zǔ）合。當生產線發生變化的時候，由於數字孿生帶有（yǒu）的數（shù）據，具有邏輯可追溯性，因此（cǐ）很容易進行再次組合。一台機器原來放在（zài）A廠（chǎng）區，現在放到B廠區了。隻（zhī）要點擊相關運行程序，A廠區所有的數據都會全（quán）部調用過來，B廠區的人就隻需要尋（xún）找變（biàn）化量進行配（pèi）置，其他數據配置都是（shì）一鍵導入。大大降低了（le）生產線的調試時間。五年前一（yī）個工廠的數字孿生，20個人需要一年。而現在5個人2個月就能建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（mǎ）的。

表麵的柔性，離（lí）不開底層的支撐。在建設數字孿生（shēng）平台的過程中，首先需要支持多種協（xié）議（yì）接（jiē）口，強大的（de）集成功能包括輔助決策。而數據則是多樣化（huà），包括設（shè）計數據、經（jīng）營管理數據、裝備銘牌數據（jù）等。除了這些靜態數據之外（wài），還要包括各種生產工藝配方、設備消耗、人員管理、日（rì）常排班（bān）等動態數（shù）據。數字孿生在建設的過程當中，它（tā）與數據要素是交融的。除此之外，每一個環節裏麵還需要加入控製邏輯，實現具體（tǐ）的業務（wù）模型驅（qū）動。隻有這樣，一個工廠（chǎng）才能從數據工廠變成模型工廠，最（zuì）終走向智能工廠。

筆者十年來通過實踐，建立（lì）了一個龐（páng）大的知識圖譜，很多知識（shí）通過數字化進入了一個企（qǐ）業的知識體係。一家製造（zào）商生產的價值7000萬（wàn）的設備，在（zài）賣給客戶的時候，沒有一頁說明書，沒（méi）有一本操作手冊。所（suǒ）有數據、信息和知識（shí）點，都包含在機器係統之中（zhōng）。這種連裝備帶知（zhī）識（shí）的一體化數字（zì）化交付（fù）機器的方式，引起了用戶的高度好評（píng）。昂貴機器的使用，再也不需要（yào）很高的門檻。數據要（yào）素，通（tōng）過（guò）知識圖譜，構建了一個一個友好界（jiè）麵的數字孿生，與工廠操（cāo）作工可以實現高度互動和（hé）智能性輔導。一台（tái）設備的旁邊，悄然（rán）駐紮了設計師、工藝員（yuán）和故（gù）障維修工。

這種數字孿生平台可以（yǐ）實現跨產業的（de）應用。在一個省的數字化（huà）轉型項目中（zhōng），它需要從一產一（yī）直到三產的全產（chǎn）業鏈聯動。首先從原產地的（de）育苗、山（shān）林、陽光等開始記錄數據。隨後進入複雜的製造環節，既有發酵等流程行業工（gōng）序，也有高速包裝這樣的典型離散製造。最後進入流通環節，也可以實現消費者一碼追溯。數據要素在（zài）全環節（jiē）的（de）流動過程中，層層增值，而不同形式的數字孿生，則相（xiàng）互交融、套合，形成一套全鏈價值的提升。

數據要素已經獨（dú）立解放出來，呈現出自己活靈活現、天馬行空的風格，但有效的約束是必（bì）不可少的。而數字孿生則讓（ràng）數據流動變得井然（rán）有序，充（chōng）分吸收不同係統的數據來形成價（jià）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（shù）字化轉型就有了堅實的（de）基座。