數字化轉型是當前很多組織的發力點，形式多樣。數據要素則（zé）是一個重要線索。數據要素已經從國家層（céng）麵正式提出來，這是一（yī）種（zhǒng）全新（xīn）的思維方式轉變。每（měi）一個數據（jù），其實都是數據要素，但這個要素（sù）一直在變換形態。從（cóng）設計、研發、生產、製造、營銷，一直到用戶（hù）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（yīng）用場景的。在數字化轉型過程中，如何發揮（huī）數字要（yào）素的（de）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（shù）字孿生是將數據要素重新編織在一起（qǐ）的重要載（zǎi）體。在（zài）整個（gè）數據要（yào）素的變化過程中（zhōng），包括設計對（duì）象數字（zì）化、運行環境數字化、運（yùn）行模型數字化，同（tóng）樣的數據參（cān）與了不同的流程，呈（chéng）現了不（bú）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。人們在現場完成調試和改善的成本是巨（jù）大的，而利用數字孿生技術則可以利用模（mó）型驅動，提前虛（xū）擬試錯，減少昂貴的物理實體的移動和消耗。

筆者在2008年就開始組建數字孿生的團隊，為一家煙草工廠的設備零部件建立起 3D 虛擬輔助維修，以解決昂貴的（de）機器維修問題。當時一台設備的投入動輒上億人民幣，近2萬個零部件，沒有三年以上的培訓，工人不敢（gǎn）開動機器；而一旦機器有了故障，往往需要等（děng）國外工程師來修複。後來采用了將機器零部件逐一建立1:1的數字模型，然後按照機（jī）器運動軌（guǐ）跡，建立空間實際運動機理（lǐ），並且將電路圖、使（shǐ）用指南的（de）知識都進行了數字化。這三者不（bú）同的數據要素重新結合在數字孿生（shēng）機器裏（lǐ）。當機器有故（gù）障的時候，維（wéi）修人員就可以按圖索驥，直接（jiē）在屏幕上分析出（chū）故障位置，並且借助於（yú）電子手冊，找到合理的維修方式。早期的數字（zì）孿生，讓一台高不可攀的設備，變成（chéng）可以輕鬆上手的尋常機器。

十三年過去了，隨著數字化技術的完（wán）善（shàn），數字孿生也越來（lái）越（yuè）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（jì）分類(2021)》(簡稱“統計分類”)。數字孿生首次列入其中，正式成（chéng）為國家統（tǒng）計（jì）指標。

從數據要素到數字（zì）孿生，落地應用（yòng）越來越務（wù）實，這是數字化轉（zhuǎn）型的快速進步。

那麽，數（shù）據源從何而來，向何（hé）而（ér）去？道理很簡單，實踐（jiàn）很繁雜（zá）。

這幾年（nián）的（de）智能製造，讓（ràng）IT與OT兩個不同（tóng）方向的團隊開始走向融（róng）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（mó）型，但實際對設備並（bìng）不了解。而OT的團隊則不懂編碼技術，心中萬千體會也無（wú）法（fǎ）實現軟件（jiàn）化表達。如果這是兩支團隊分別行動（dòng），那麽IT與OT兩張皮（pí）的現象是（shì）永遠存（cún）在的。後麵我們用數字孿生技術最好的方法是，OT人士（shì）和IT人士組成一個緊密的團（tuán）隊，並且以（yǐ）數字孿生為對象（xiàng），將很多數據在邊緣側解決。特斯拉電動（dòng）車就代表了一種很簡單而先進的方式（shì）。汽車有兩類芯片，一類芯片是（shì）控製車子的運行，還有一類芯片（piàn）在管理現場設備。在行駛過程中，邊緣（yuán）側會有自己的處理程序。如果碰（pèng）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（zhè）段新路段的所有數據，就會全到雲上。而後下載到任何一（yī）台特斯拉的汽車，一條新路變成（chéng）了所有車的老路。數據的特征描述也同樣非常重要。就地處理數據，就涉（shè）及到數據清洗。很多髒數（shù）據和不準確的數據需要剔除掉。而（ér）對於處理好的數據，由於如此之多，必須能夠快速合理地設置標簽（qiān），以便於後續不同場合進行調用。就地處理，實現標簽認定和標識界定，就（jiù）可以使得數據的去（qù）向變得非常清晰。

工業互聯（lián）網平台的架構（gòu），從邊緣（yuán）層、PaaS，到SaaS層來區分，這是一種視角。如果完全從另外的角度來看，也就是數據要素的架構。一個（gè）工業互聯網平台裏麵，它的數據要素是什麽？所有數據放在這裏是幹什麽，為什麽要放在這個位（wèi）置，哪些數據是在Paas層，哪些是在邊緣層，搞（gǎo）清楚這個原理了，工業互聯網平台就迎刃而解了。

原來的信息化係統都是由N個不（bú）同信（xìn）息化公司建立的，所有數據都是單列的，天生就是（shì）煙囪（cōng）式一（yī）樣的相（xiàng）互分（fèn）離。很（hěn）多數據庫，如ERP數據庫（kù）、MES數據庫、大數據數據庫、邊緣側的數（shù）據庫，都各自（zì）為政。但是如果（guǒ）從場景應用出發，從數（shù）字孿生角度看，就可以把數據庫做成一體化。有了被標識過的數據，無論它們（men）來自何方，都可以按照一個數據庫進行統一排隊和分類。就像是用同一個數據庫，將各（gè）種數據庫直（zhí）連，人們可以在任何時候，尋找（zhǎo）所需要的（de）數據模型，改變響應的指標參數。

數（shù）字孿生是應用場（chǎng）景（jǐng）的虛擬化，每一個（gè）領域、每一個行業、每一個設備、每（měi）一（yī）個裝備、每一個產品都是不一樣的，而不一樣的數字孿生的數（shù）據要素，如何變成統一？就是要靠數據標識。隻有（yǒu）數據標識統一，才能讓（ràng）數據實現自動化流（liú）動，可以實現橫向集（jí）成或者縱向（xiàng）集成。

那麽既有的（de）信息化係統需要（yào）重構嗎？

並不需要。原有係統的數據可以看成是風箏，而這（zhè）些係統自有的標準和規範，就（jiù）像是風箏的拉線。任何第三方的數（shù）據（風箏）抽取以後，都可以（yǐ）帶著“尾巴（bā）”參與業務的重新編排（pái）使（shǐ）用，而（ér）借助於拉線則很容易跟原有係統建立關聯。在新的數字化平台上，數據是（shì）自由流動的，而且可以實現數據自動化，推動數字孿生完成規定動作。。

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

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

一個數字化工（gōng）廠在建設過程當中，可以同步建立一個數字孿生平台。設計圖（tú）紙會同時導入到數字孿（luán）生平台，二者按照1:1的（de）比例關係（xì）。與（yǔ）此同時，這些模型之（zhī）間，按（àn）照一定的約束（shù）關係進行重新組合。當生產線（xiàn）發生變化的時候，由於數字孿生帶有的數據，具有邏輯可（kě）追溯性，因此很容易進行再次組合。一台機器原來放在A廠區，現在（zài）放到B廠區了。隻要點擊相關運行程序（xù），A廠區所有（yǒu）的數據都會全部調用過來，B廠區的人就隻需要尋找變化量進行配置，其他數據配置都是一鍵導入。大（dà）大降低了生產線的調試時間。五年前一個工廠的數字孿生，20個人需要一年。而現在5個（gè）人2個月就能建一個數字化（huà）工廠（chǎng）的數字孿生空（kōng）間，而且展示的麵板都是不用寫代（dài）碼的。

表麵的柔性，離不開底層（céng）的支撐。在建設數字孿生平台的過程中，首先需（xū）要支持多種（zhǒng）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（shù）據、裝備銘牌數據等。除了這些靜態（tài）數據之外，還要包括各種生產工藝配方（fāng）、設（shè）備消耗、人員管理、日常排班（bān）等動態數據。數（shù）字孿生在建設的過程當中，它（tā）與數據要素是交融的（de）。除此（cǐ）之外，每一個環節裏麵還需要（yào）加入控製邏輯，實現具體（tǐ）的業務模型驅動。隻有這樣，一個工廠才能從數據工廠變成模型（xíng）工廠，最終走向智能工廠。

筆者（zhě）十年來通過實（shí）踐，建立了一（yī）個龐大的知識圖譜，很多知（zhī）識通過數字化進入了（le）一個企業的知識體係。一家製造商生產的（de）價值7000萬的設備，在賣給客戶（hù）的（de）時候，沒有一頁說明書，沒有一本操作（zuò）手（shǒu）冊。所有數據、信（xìn）息和知識點，都包含在機器（qì）係統之中。這種（zhǒng）連（lián）裝備帶知識的一體化數字化交付機器的方式，引起了用戶的高度好評。昂（áng）貴（guì）機器的使用（yòng），再也不需要很高的門檻。數據要素（sù），通過知（zhī）識圖譜，構建了一個一個友好界麵的數字孿生，與工廠（chǎng）操作工可以實現高度互動（dòng）和智能性輔導。一台設備的旁（páng）邊，悄然駐（zhù）紮了設計師、工藝員和故（gù）障維修工。

這種數字孿生平台（tái）可以實現跨產業的應用（yòng）。在一個省的數字化轉型項目中（zhōng），它需要從一產一直到三產（chǎn）的（de）全產業鏈聯動。首先從原產地的（de）育苗、山林、陽光等開始記錄數據。隨後進入複（fù）雜（zá）的製造環節，既有發酵等流程行業工序，也有高速包裝（zhuāng）這樣（yàng）的典型離散（sàn）製造。最後進入流通環節，也可以實（shí）現消費者一碼追溯。數據要素在全環節的流動過程中，層層增值，而不同形（xíng）式的數字孿生，則相互交融、套合，形（xíng）成一套全鏈價值的提升。

數據要（yào）素已經獨立（lì）解（jiě）放出來，呈現出自己活靈活現、天馬行空的（de）風格，但有效的約束（shù）是必不可少的。而數字孿生則讓數據流動變得井然有序，充分吸收不同係統的數據來形成價值（zhí）合力，逐漸釋放數據要素的交易性特征。從這（zhè）些角度出發，數字化轉型就有（yǒu）了堅實的基座。