航空周刊曾做出過一項預測，預示至2035年，當航司接收一架實體飛機的同時，也將接收到一架配套的數(shù)字飛機模型，該模型詳盡地包含了實體飛機的所有組件及結構，并隨實體飛機的每次飛行同步“老化”，這樣一來，任何潛在問題都能通過數(shù)字孿生系統(tǒng)提前捕捉，從而顯著提升航空安全水平。

不過，這一構想在航空業(yè)界內部遭遇了質疑。一些專業(yè)人士反駁稱，單純依賴虛擬模型來判定飛機故障并非可靠之舉。他們指出，真實飛行過程中，飛機因氣壓、氣流、溫度變化等因素導致的對機械構造的影響程度各異，而這復雜細微的變化在虛擬環(huán)境中難以精確再現(xiàn)，過度依賴數(shù)字系統(tǒng)評估飛機實際情況，反而可能導致安全隱患。

這場爭議揭示了數(shù)字孿生技術在應用上的固有難題，即盡管在制造業(yè)等領域廣泛應用數(shù)字孿生理念頗具吸引力，但其在復刻物理世界精密細節(jié)方面存在局限性，與工業(yè)體系對精度的嚴苛要求形成沖突，使得這項技術在看似炫酷與實用價值之間徘徊不定。

數(shù)字孿生自2002年密歇根大學MichaelGrieves教授首次提出以來，其內涵并非指向單一的技術實現(xiàn)手段，而是一個追求的目標集合，正如人工智能旨在模擬人類智慧、思維及情感，涵蓋了多種技術手段而非僅限于專家系統(tǒng)或機器學習。數(shù)字孿生亦是如此，它代表了一種以復制現(xiàn)實世界生產(chǎn)系統(tǒng)的綜合技術群組，而不是存在一種特定稱為“數(shù)字孿生”的孤立技術。

在我們普遍理解的數(shù)字孿生范疇內，囊括了設計仿真、物理建模、傳感器技術、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)可視化等多種技術元素。凡是可以服務于復制現(xiàn)實物理生產(chǎn)系統(tǒng)目標的技術手段，均可視為數(shù)字孿生的組成部分。

然而，要在虛擬世界中完整復制一條生產(chǎn)線或一架飛機，仍面臨多重挑戰(zhàn)。例如，一是缺少統(tǒng)一的通用平臺整合設計、仿真、傳感、虛擬現(xiàn)實、數(shù)據(jù)標準化等諸多維度；二是實際上需要構建孿生模型的設備并不多，許多工廠現(xiàn)有的機械設備無需虛擬副本也能正常運作；三是物理現(xiàn)象的數(shù)字化模擬依然艱難，當前眾多物聯(lián)網(wǎng)云平臺所提供的數(shù)字孿生服務僅停留在數(shù)據(jù)監(jiān)控和三維模型展示層面；四是構建大型生產(chǎn)系統(tǒng)乃至工業(yè)系統(tǒng)、交通系統(tǒng)的數(shù)字孿生體所需的計算資源巨大，但投入巨量算力能否帶來相應的經(jīng)濟效益尚存疑問，由此看來，全面實現(xiàn)周期監(jiān)控和預測功能的數(shù)字孿生體系距離實際應用仍有較大距離。

盡管如此，從一定角度講，我們可以將現(xiàn)有一系列技術視為數(shù)字孿生的組成要素，甚至是設計圖紙本身也可視作對生產(chǎn)系統(tǒng)的初步“孿生”。若嚴格定義數(shù)字孿生邊界，則其可能仍處于實驗室階段。但這與人工智能的發(fā)展狀況有些許相似之處——想象中的全能人工智能可能還需長久等待，但諸如人臉識別等細分領域的AI應用已相當成熟。數(shù)字孿生亦然，理想的工業(yè)級或城市級數(shù)字孿生短期內或許難以實現(xiàn)，但如果接納并認可不完全形態(tài)的數(shù)字孿生同樣具有價值，那么近年來的產(chǎn)業(yè)服務市場中，特別是依托于數(shù)據(jù)挖掘、物聯(lián)網(wǎng)云技術和AI路徑構建的工業(yè)數(shù)據(jù)數(shù)字孿生，已經(jīng)展現(xiàn)出了巨大潛力，并不需要等到遙遠的未來才能發(fā)揮作用。

關鍵在于，我們不一定非要追求在屏幕上呈現(xiàn)出與實物一模一樣、具備所有物理特性的數(shù)字孿生模型，而是應當通過虛擬世界的計算和分析，提升機器的生產(chǎn)力。機器學習結合數(shù)據(jù)挖掘正從某種程度上激活了數(shù)字孿生的新應用場景。傳統(tǒng)的工廠生產(chǎn)流程中，物料、設備、人員以及質量檢測等各自獨立運行，很大程度依賴于人工經(jīng)驗，而通過數(shù)字孿生和機器學習技術，可以連接并優(yōu)化這些生產(chǎn)環(huán)節(jié)，猶如在迷霧中點亮前方，清晰指引整個生產(chǎn)流程，提高整體效率。

當前，隨著云計算和數(shù)字化升級浪潮的推動，越來越多的云服務商和企業(yè)數(shù)字化服務商開始依據(jù)數(shù)據(jù)采集提供數(shù)據(jù)層面上的系統(tǒng)孿生服務，如甲骨文等公司早已涉足此類業(yè)務。但對于企業(yè)用戶而言，疑惑在于，“我的設備實現(xiàn)了數(shù)字孿生后，我能從中得到什么？”僅僅是屏幕上的大量數(shù)據(jù)流動，對企業(yè)決策的實際價值似乎有限，主要體現(xiàn)在兩個方面：管理者能夠更準確地掌握全局數(shù)據(jù)，同時企業(yè)數(shù)據(jù)有了備份以便問題排查。然而，這樣的提升與高昂的服務費用相比，有時會讓企業(yè)猶豫不決。

然而，正是AI技術，尤其是數(shù)據(jù)挖掘與機器學習技術的深度融合，賦予了簡化版數(shù)字孿生新的生命力。借助AI，企業(yè)在工業(yè)生產(chǎn)中能夠預見并解決包括能耗、原料配比、次品來源等問題，極大地提升了數(shù)字孿生在企業(yè)應用中的價值，同時也包括3D模擬機器和預測維護等方面的應用。

因此，盡管我們期盼的那種全方位、立體化數(shù)字孿生仍顯得遙遠，但在今天，數(shù)字孿生基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）與AI的落地應用，正在催生另一種價值，并反過來重塑工業(yè)領域的諸多產(chǎn)業(yè)關系。即便是初級版的數(shù)字孿生技術，也讓工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)充滿熱情。最終，數(shù)字孿生技術在AI與工業(yè)結合的語境下，為工業(yè)企業(yè)帶來了多方面的變革，例如降低了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的入門門檻，實現(xiàn)了遠程數(shù)據(jù)分析、集中監(jiān)控等工業(yè)化生產(chǎn)的互聯(lián)網(wǎng)模式；幫助企業(yè)更容易定制化生產(chǎn)流程，通過數(shù)字孿生技術與AI的配合，解決了個性化產(chǎn)品設計與生產(chǎn)協(xié)調的問題；同時，企業(yè)的實踐經(jīng)驗也可以通過數(shù)字孿生得以傳承，使得以往口口相傳的抽象生產(chǎn)經(jīng)驗能在數(shù)據(jù)平臺上得以再現(xiàn)，實現(xiàn)行業(yè)經(jīng)驗和實體工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字融合。

盡管現(xiàn)階段我們所能運用的僅是簡易版的數(shù)字孿生技術，甚至可能沒有冠以此名，但在技術體系演進的大背景下，這項技術無疑為實體經(jīng)濟開啟了新的啟示之門。盡管完全成熟的“影子飛機”式數(shù)字孿生可能還需要數(shù)年的等待，但重要的是實踐與預測并行不悖，許多技術并不必待到完全成熟才可應用。這個非典型的案例恰恰向我們展示了技術發(fā)展的一種典型可能性。