為什么看了很多資料還是不能夠很清晰的了解數(shù)字孿生到底是什么？為什么搞了那么多數(shù)字孿生城市、數(shù)字孿生車間還是不知道數(shù)字孿生到底能夠干什么？因?yàn)閺哪壳暗目茖W(xué)技術(shù)上來講，是沒辦法實(shí)現(xiàn)真正意義的數(shù)字孿生的。數(shù)字孿生它是一個(gè)技術(shù)概念，一個(gè)我們目前還沒有實(shí)現(xiàn)的一個(gè)技術(shù)概念。

既然它還沒有實(shí)現(xiàn)，那么我們每個(gè)行業(yè)每個(gè)機(jī)構(gòu)甚至每個(gè)個(gè)人都可以通過自己的想象來定義它實(shí)現(xiàn)后的樣子，所以我們看到各行各業(yè)給數(shù)字孿生的概念定義都有很多不同的說法，比如國外的一個(gè)機(jī)構(gòu)以及國內(nèi)的行業(yè)專家，我們剛剛理解這個(gè)機(jī)構(gòu)給的一個(gè)概念，可能過一段時(shí)間又看到另外一個(gè)機(jī)構(gòu)又給了一個(gè)數(shù)字孿生的概念，我們當(dāng)然會(huì)很困惑，會(huì)很糊涂了。

我們舉一個(gè)例子，比如搞建模的那波人呢，他們可能認(rèn)為數(shù)字孿生是三維模型，他是虛擬樣機(jī)，甚至認(rèn)為可視化就是數(shù)字孿生。搞物聯(lián)網(wǎng)的人呢，他認(rèn)為數(shù)字孿生是物聯(lián)網(wǎng)平臺，它更強(qiáng)調(diào)的呢是數(shù)字孿生的一個(gè)雙向交互和雙向互動(dòng)。還有一些人認(rèn)為智能是數(shù)字孿生，它更強(qiáng)調(diào)智能算法、仿真分析以及智能決策。不同行業(yè)甚至不同的個(gè)人，他都有對數(shù)字孿生的一個(gè)定義，我們聽到的越多就會(huì)越糊涂。

那么之所以會(huì)各行各業(yè)都有自己的數(shù)字孿生定義，是因?yàn)槲覀兡壳凹夹g(shù)還沒有能夠完全實(shí)現(xiàn)這個(gè)數(shù)字孿生，所以它的定義是眾說紛紜不夠清晰的。

那么我們?yōu)槭裁凑f以當(dāng)前的技術(shù)是沒辦法實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生呢？

我們以感知端為例，目前傳感器按照公認(rèn)的說法一共有十四個(gè)大類，六十五個(gè)家族。但是想通過傳感器來度量我們現(xiàn)有世界的所有的維度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足的，比如我們城市中最核心的是人，其實(shí)數(shù)字孿生城市是為人服務(wù)的，那么傳感器可以把人的所有行為都能監(jiān)測得到嗎？人的思想是能監(jiān)測的嗎？那是不可能的。再者我們再看那個(gè)數(shù)字孿生很重要的一點(diǎn)：虛擬交互，假如物理世界有變化了，我們?nèi)绾胃挛覀兊哪Ｐ湍?？其次呢再說這種預(yù)測，我們只是針對一些比較相對簡單的問題是可以進(jìn)行仿真的，也仿真的比較好。然后現(xiàn)實(shí)世界都是一些非線性的、復(fù)雜邊界條件的、機(jī)理不夠清晰的一些問題，是非常難以仿真分析預(yù)測。

那么有人就會(huì)說了，用人工智能呀，人工智能目前來看，我們還是一個(gè)弱人工智能的狀態(tài)。我們現(xiàn)在在圖像識別、語義分析，還有一些有規(guī)律的這種數(shù)據(jù)趨勢預(yù)測上是比較成熟的，但是也是還要框定在有大量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、有限邊界條件的條件下才能夠發(fā)揮作用。因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界它是非常復(fù)雜的，邊界條件也是非常不清晰的。目前的這種人工智能呢還很難發(fā)揮作用。如何實(shí)現(xiàn)模型和現(xiàn)實(shí)的一個(gè)雙向互動(dòng)，如何呢進(jìn)行一個(gè)全要素的建模，如何真正實(shí)現(xiàn)故障的一個(gè)準(zhǔn)確預(yù)測等等等等，現(xiàn)在目前的技術(shù)都是比較難以回答的。

對于這些問題，目前我們沒辦法，那么真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生我們就不研究了嗎？答案肯定是否定的。因?yàn)槲覀兛傄~出這一步，技術(shù)呢它是一步一步積累的，我們只需要以一個(gè)更加理性的角度來看待數(shù)字孿生這項(xiàng)技術(shù)。目前它沒辦法來徹底改變我們的生活，是因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在還沒辦法實(shí)現(xiàn)真正意義的數(shù)字孿生。但是呢我們還是可以實(shí)現(xiàn)部分的數(shù)字孿生，比如目前我們可以做到一些可視化、小范圍的仿真模擬分析、小場景下的一個(gè)自動(dòng)控制。

再者可能從應(yīng)用場景上，比如規(guī)劃設(shè)計(jì)、建設(shè)治理、智慧交通等智能工廠等領(lǐng)域呢還是都有著比較好的功能應(yīng)用的，這些呢我們后期啊會(huì)具體展開來講，這期就講到這里，我們下期再見。