數字化轉型是當前很多組織的發力點（diǎn），形式多樣。數據要素則是一個重要線索。數據要（yào）素已經（jīng）從國家層麵正式提出來，這是一種全新的思維方（fāng）式轉變。每一個數據（jù），其實都是數據要素，但這個要素一直在變換形態（tài）。從設計、研發、生產、製造、營（yíng）銷，一直到用戶使用（yòng），它麵向（xiàng）的群（qún）體是不一（yī）樣的。因此，數字要素是有生命（mìng）力和應用場景的。在（zài）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（tóng）的相關群體，如在預測和決策方麵所要求的數據要（yào）素，關係也大不相同（tóng）。

數字孿（luán）生是（shì）將數據要素重新編（biān）織在一起的重要載（zǎi）體。在整個數據要素的變化過程中，包括設計對象數字化、運行環境數字（zì）化、運行模型（xíng）數字化，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（shēng）就像是數字化（huà）的替身演員，與物理實體相比，它的試（shì）錯成本會大幅（fú）度降低。人們在現場完成調試和改善的（de）成本是巨（jù）大的，而利用數字（zì）孿（luán）生技術（shù）則可以利用模型驅動，提前虛擬試錯，減少昂貴的物理實體的移動和消耗。

筆者在2008年就開始（shǐ）組建數字孿生的團隊，為一家煙草工廠的設備零（líng）部件建立起 3D 虛擬輔助維（wéi）修，以解決昂貴的機器維修問題。當時一台設備的投（tóu）入動輒上億（yì）人民幣，近2萬個零部（bù）件，沒有三年以上的培訓，工人不敢開動（dòng）機器；而一旦機器有了（le）故障，往往需要等國外工程師來（lái）修複。後來采用（yòng）了將（jiāng）機器零部件逐一（yī）建立1:1的數（shù）字模型，然後按照機器運動軌跡，建立空間實際運動機（jī）理，並且將（jiāng）電路圖、使（shǐ）用指（zhǐ）南的知識都進行了數字化。這三者不同的數據要素重新結（jié）合在數字孿生機器裏。當機器有（yǒu）故障的時候（hòu），維（wéi）修人員就可以（yǐ）按圖索驥，直接在（zài）屏幕上分（fèn）析出故障位置，並且借助於（yú）電子手冊，找到合理的維修方式。早（zǎo）期的數字孿生，讓（ràng）一台（tái）高不可攀（pān）的設備，變成可以輕鬆上手的（de）尋常機器。

十三年過去了，隨著數字化技（jì）術的完善，數字孿生也越來越成（chéng）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(2021)》(簡稱“統（tǒng）計分類”)。數字（zì）孿生首次列（liè）入其中（zhōng），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（shí），這（zhè）是數字化（huà）轉型的快速進步。

那麽（me），數據源（yuán）從何而（ér）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OT兩（liǎng）個不同方向的（de）團隊開始走向融（róng）合。但是（shì）信息化的團隊盡管在絞盡腦汁（zhī）研究機器如何管理，如何做設備控製模型，但實際（jì）對設備並（bìng）不了解。而OT的團隊則不懂編碼技術，心中萬千體會也無法實現軟件化表達。如果這是兩支團隊分別（bié）行動，那麽IT與OT兩張（zhāng）皮的現象是永遠存在（zài）的。後麵我們（men）用數字孿生技術最好的方（fāng）法是，OT人士和IT人（rén）士（shì）組成一個緊密的團隊，並且以數字孿生為對（duì）象，將很多數據在邊緣（yuán）側解決。特斯拉電動（dòng）車就代表了一（yī）種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（yǒu）一類芯片在管理現場設備。在行駛過程（chéng）中，邊緣側會有自己的處理程序。如果碰到一（yī）條新路，雲（yún）端沒有的時候，邊（biān）緣側先形成一套路徑。隨後這段新路段的所有數據，就會全到雲上。而後下（xià）載到任何一台特斯拉的汽車，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。就地處理數據，就涉及到數據清洗。很多髒數（shù）據和不準確的數據（jù）需要剔除（chú）掉。而對於處理好的數據，由（yóu）於如此之多，必須能夠快速合理地設置標簽，以便於後續不同場合進行調用。就（jiù）地處（chù）理，實現標簽認定和標識界定（dìng），就可以使得數（shù）據的去向（xiàng）變得非常清晰。

工（gōng）業（yè）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。如果完全從另外的角度來看，也就是數據要素的（de）架構。一個工業互（hù）聯網平台裏麵，它的數據（jù）要（yào）素是什麽？所有數據放在這裏是幹什麽，為什（shí）麽要放在這個位置，哪些數據是在Paas層，哪些是（shì）在邊緣層（céng），搞（gǎo）清楚（chǔ）這個原理了，工業互聯網平台就迎刃而解了（le）。

原來的（de）信息（xī）化係統都是由N個不同信（xìn）息化公（gōng）司建立的，所有數據都是單（dān）列的，天生就（jiù）是煙囪式一樣的相（xiàng）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（gè）自為政。但是如果從場景應用（yòng）出發，從數字孿生角度看，就可以把數據庫做成一體化。有了被標識過的數據，無論它們來自何方，都可以按照一個數據庫進行統一排隊和分（fèn）類。就像（xiàng）是用同一個數據庫，將各種數據庫直連，人們可以在任何時候，尋找所需要的數據模型，改變響應的指標參數（shù）。

數字孿生是應用場景的虛擬化，每一個領域、每一個行業（yè）、每一個設（shè）備（bèi）、每一個裝備、每（měi）一個產品都是不一樣的，而不一樣的數字孿生的數據（jù）要素（sù），如何（hé）變成統（tǒng）一？就是要靠數（shù）據標識。隻有數據標（biāo）識統一，才能讓數據實現自動化流動，可以實現（xiàn）橫向（xiàng）集成或者縱向集成。

那（nà）麽既有的信息化係統需要重構嗎？

並不需要。原有係統的數（shù）據可以看成是風箏，而這些係統自有（yǒu）的標（biāo）準和規範（fàn），就像是風箏的拉線。任何第三方的數據（風箏）抽取以後，都可以帶著“尾（wěi）巴”參與（yǔ）業務的（de）重新編排使用，而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（shàng），數據是自由流動的，而且可以實現數據自動化（huà），推動數字孿（luán）生（shēng）完成規定動作。。

數字孿生為（wéi）場景而生（shēng）。如果它無（wú）法快速複製，那麽建立（lì）一個一個（gè）數字孿（luán）生將是昂貴的。最好的方法就是將支撐數字孿生（shēng）的數據要素形（xíng）成模（mó）型化和規則化的方式（shì）。同時要有數字孿生生產平台實現數字（zì）孿生的快速生（shēng）產、調用、複製和組合。

如（rú）果把數字模型、驅（qū）動模型、設計（jì）模型、管理模型（xíng）全部融合成數據標簽，實現自由流（liú）動，那麽（me）這樣（yàng）數字孿生將可以變得廉價。而（ér）且，它可以實現跨界（jiè）麵的應用。例如原來一台（tái）人機界麵隻能看到（dào）某一台設（shè）備的情（qíng）況，而現在數字孿生的跨界麵（miàn）性（xìng），可以使（shǐ）得一個人可以隨時調出其他（tā）機器的設備運行情（qíng）況，而且可以實現交互（hù），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（tái）。設計圖紙會同時導入到數字孿生（shēng）平台，二者按照1:1的比（bǐ）例關係。與此同時，這些模型之間，按照一定（dìng）的約束關係進行重新組合。當生產（chǎn）線發生變化（huà）的時（shí）候，由於數字孿生帶有的數據，具有邏輯可追溯性，因此（cǐ）很容易進行再次組合。一（yī）台機器原來（lái）放在（zài）A廠區，現在放（fàng）到B廠區了。隻要（yào）點擊（jī）相關運行程序，A廠（chǎng）區所有的數據（jù）都會全部（bù）調用過來，B廠區的人就隻需要（yào）尋找（zhǎo）變化量進行配置，其他數據配置（zhì）都是一鍵導入。大大降低了生產線（xiàn）的調試時間。五年前一個工廠（chǎng）的數字孿生，20個人需要一（yī）年。而現（xiàn）在5個人2個月就能建一個（gè）數字化工廠（chǎng）的數字孿生空間，而（ér）且展示的麵板都是不用寫代碼的。

表麵的柔性，離不開底層的支撐。在建（jiàn）設（shè）數字孿生平台的過程中，首先需要支持多種協議接口，強（qiáng）大的集成（chéng）功能包括輔助決策。而（ér）數據則是多樣化，包括設計數據、經營管理數據、裝（zhuāng）備銘牌（pái）數據等。除了（le）這些靜態數據之外，還要包括各種生（shēng）產工藝配方、設備消（xiāo）耗、人員管（guǎn）理、日常排班等動態數據。數字孿生在建設的（de）過程當中，它與數據要素是交融的。除此之外，每一（yī）個環節裏麵還需（xū）要加入（rù）控製（zhì）邏輯（jí），實現具（jù）體的業務模型驅動。隻有（yǒu）這樣，一（yī）個工廠才能從數據工廠變成模型工廠（chǎng），最終走向智能工廠。

筆（bǐ）者十年來通過實踐（jiàn），建立了一個龐大的（de）知識圖譜，很多（duō）知（zhī）識通過數字化進入了一個企業的（de）知識體係。一家（jiā）製造商生產的價（jià）值7000萬的（de）設（shè）備，在（zài）賣給客戶的時候，沒有一頁（yè）說明書，沒有一本操作手冊。所有（yǒu）數據、信息和知識點，都包含在機器係統之中。這種連裝（zhuāng）備帶知識的一體化數字化交付（fù）機器的方式，引起了用戶的高度好評。昂貴機器的使用，再也不需要很高的門檻。數（shù）據要素，通過知識圖譜，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和智能性（xìng）輔導。一台（tái）設備的旁邊（biān），悄然駐紮了設計師、工藝員（yuán）和故障維修工。

這種數字孿生平台可以（yǐ）實（shí）現跨產業的應用。在一個省的數字化轉型項目中，它需要從（cóng）一產一直到三產的全產業鏈聯動。首先從原產地的（de）育（yù）苗、山林（lín）、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（liú）程行業工序，也有（yǒu）高（gāo）速包裝這樣的（de）典型離散製造。最後進（jìn）入（rù）流通（tōng）環節（jiē），也可以實現消費者一碼追溯。數據要（yào）素在全環節的流動過程中，層（céng）層增值，而不同（tóng）形（xíng）式的數字孿生，則相互交（jiāo）融、套合，形（xíng）成一套全鏈價值的提升。

數據要素已經（jīng）獨立解放出來（lái），呈現出自己活靈活現、天馬行空的風格，但有效的約束是必不可少的。而數字（zì）孿生（shēng）則讓數據流動（dòng）變得井然有序，充分吸收不同係統的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（huà）轉型就有了堅實的基座。