艺术学院女教师林雪萍阅读（艺术学院林青青）

揭开物理背后的神秘面纱

在信息、模型和软件的交织中，我们试图深入理解并解释物理背后的深层含义。这个世界，由物质、信息和能量构成的三元结构，如同一个精密的钟表，每个组成部分都有其独特的价值和意义。

当我们谈论物理实体时，信息往往是其不可或缺的一部分。想象一下一个没有信息的物理世界，那几乎是不可想象的。在日常中，我们可能更关注物理实体的价值，但在信息时代的今天，信息的价值已经超越了单纯的物理产品。

回想1980年代，我国引进的电厂设备谈判，除了价格这一难关，技术图纸的转让更是重中之重。那些厚重的图纸资料，是信息的载体，它们在一次次的空间交换中，为技术的引进铺平了道路。没有这些清晰的信息，制造活动将无法有效进行，产品的运行效率也将大打折扣。

进入数字化时代后，信息的储存和传递方式发生了翻天覆地的变化。曾经论吨重的样本和技术资料，如今已经逐渐消失，取而代之的是电子化的模型和软件。信息的隐形化使得物理实体的增值信息更加难以获取。从博世力士乐的电子液压泵阀产品到卡特彼勒的工程机械，技术资料已经全部电子化。这使得非授权维修厂的日子愈发艰难，仅凭一张图纸就能维修的时代已逐渐远去。

而模型作为信息的高级表达形式，以其高度组织化和模块化的特点，为设计研发工程师提供了巨大的便利。这些模型如同设计师脑海中的创意画板，快速组合形成可制造的产品。软件作为另一种信息的高级组织形式，萃取了信息中的知识，成为可执行的信息组合包。但在现实中，软件的价值往往被设备的溢价所掩盖，许多人对其价值认知不足。

当我们谈论数字化设计过程时，一个产品被分解成各种颗粒度的数字模型存在于数字空间，而物理产品和制造过程则存在于物理空间。这两者之间如同数学坐标轴上的第一象限和第二象限。设计完成后，数字模型需要跨越虚实分界线，进入制造环节。在这个过程中，物理样机起到了至关重要的作用。它不仅用于验证数字模型的准确性，还用于检查人机工程、动力特性等。它是模型走向产品的关键防线。

没有物理样机的模型直接进行生产是一场冒险之旅。实践中，物理样机的制作依然成本高昂。如果它不能证明携带的信息准确无误，那么返工是不可避免的。这不仅会导致工期延误，成本上升，也是许多产品开发失败或延期的根源。设计的重要性不仅在于完成物理产品的功能表达，更在于从一开始就建立好的逻辑和信息的一致性，贯穿整个产品生命周期。

在这个时代里，“预见性”这个词显得尤为重要。为了最大程度地避免物理样机的无谓冒险，我们需要将生产的预见性不断前移。只有这样，我们才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。在数字时代的浪潮下，它重新回归数字空间，在那第一象限，数字样机崭露头角。它不仅仅是一个模型，更是对性能、可制造性等多维度的仿真与模拟。回溯至1989年，MDI仿真公司率先提出了“虚拟原型”的概念，而后被MSC收购。与此其他如欧特克、UG、达索系统等计算机辅助设计CAD厂家也相继推出了数字原型、主动样机、数字样机等不同概念。其中，数字样机DMU的说法尤为流行。它所蕴含的三维模型之间的关系和上下文含义，使得复杂的模拟成为可能。

数字样机的出现，大大降低了物理样机的失败率，甚至在某些情况下直接替代了真实的样机。这是因为信息传递的一致性使得制造难度大大降低。在某种程度上，数字样机是物理样机的信息替代，是一种彩排。它是工业软件的一大胜利，极大地推动了用户端的普及。传统的物理样机在某种程度上可以看作是因为信息资源的阻塞而诞生的昂贵过渡品。

以汽车为例，在规模制造前，汽车需要经历吹风实验，这需要巨大的成本。汽车会被置于巨大的风洞中，模拟各种气流情况。风洞实验对于飞机、航天器而言更是成本高昂。这种实验的成本主要来自于物理实体的制造和测试。当数字样机被引入后，进行同样的吹风实验时，成本大幅度降低。美国著名的兰利实验室的风洞开机次数逐渐减少，就是一个明显的例子。

从这个角度看，设计是制造环节中最为昂贵的一环。这个环节常常被人们忽视，只关注车间里的机器和AGV小车的忙碌程度。设计往往被视为制造工艺的从属，而信息更是被甩到一边。密歇根大学的Mr.Grieves教授在《虚拟完美模型驱动创新与精益产品》一书中提到：“信息是被浪费的物理资源的替代品。”当信息被忽视时，工厂里的成本浪费就会不可避免地加速。

丰田的精益模式之所以受到广泛关注，是因为它找到了背后那些关键的不可见的信息流。物品不再轻易被移动，因为物理移动的成本巨大。而信息流则需要先行一步，以正确的时间、正确的工位、正确的物料来实现效率的提升。

一件产品从设计到用户手中，走过了漫长的路。它起源于设计人员的灵感，经过设计软件的转化，再通过虚拟数字样机DMU和各种模拟仿真确定性能表现，最终进入物理产品的制造阶段。这是一个从数字空间到物理空间的过程。产品进入用户手中后，进入了第三象限的用户空间，这是产品的归宿，也是其价值实现的地方。

大部分产品在进入第三象限后，与制造厂家失去联系，成为“产品孤儿”。这是因为从设计到制造全过程的信息基本停止流动。制造商无法了解用户的使用情况，用户也无法向制造商反馈产品的运行信息。这种现象本质上是因为信息流的断裂。

要解决这一问题，需要重建信息流的连接。制造商需要利用现代技术手段，如物联网、大数据等，收集用户的使用数据，了解产品的运行情况。也需要建立有效的反馈机制，让用户能够方便地提供反馈和建议。只有这样，才能将信息流重新连接起来，避免产品成为孤儿。这也是未来制造业发展的一个重要方向。在这个复杂的产品流转世界中，一个无形的纽带始终贯穿于制造商与用户之间。随着支付的一刹那完成，二者的联系并非坚固不变，而是如同破碎的薄冰般急剧瓦解。这其中涉及到众多的分销商、代理商、安装队伍等环节，信息被无情地撕裂，如同碎片般散落在不同层级的机构之间。

设计与制造，仿佛存在于两个平行的象限之中，而用户则身处另一处空间。设计师与制造商在遥远的一端设计并制造产品，而用户则位于物理世界的另一端使用产品。这种跨越象限的信息传递并不完美，有价值的资讯在流转中失落，无关的信息却不断涌入，增加了回溯的困难程度。尽管物理实体的转移成本高昂，信息的流动却异常廉价且可重复使用。让信息流替代物理的移动，已成为一种经济效益显著的选择。

这种基础的产品流转路径与背后的信息流动，构成了商品社会的核心模式，已经主宰了数千年。半个多世纪以来，设计工具和软件的广泛应用让信息流动逐渐透明化，而信息不畅导致的资源浪费现象愈发令人震惊，信息的价值也逐渐受到重视。在这一背景下，“数字孪生”这一理念开始崭露头角。

数字孪生的概念源于对信息化制造过程的深入研究。由美国NASA最早在文献中明确提出这一概念，并在火箭制造中展开非凡实践。火箭与其对应的数字孪生共同为人类提供了直观的想象，并在工程中展现出巨大的价值。初期的数字孪生仍然是一个高高在上的奢侈品，仅在有限场合中发挥作用。直到GE航空发动机的商业化应用案例出现，数字孪生的价值才真正得以体现。在该案例中，通过构建数字孪生模型、利用虚拟传感器和时序数据形成庞大的数据流并进行分析，远程维护发动机变得更为可控，这一商业模式取得了巨大成功。

数字孪生的兴起离不开物联网技术的迅猛发展。廉价传感器的普及和数字化技术的覆盖使得万物互联成为可能，这也使得数字孪生从学术概念转变为实际应用中的关键角色。数字孪生的“生命”在交付给用户的那一刻被激活，这不仅是制造商赋予它的价值的体现，更是其走向实际应用的重要一步。数字孪生如同一张不断增长的网页，记录着物理产品的真实状态，形成独特的数字轨迹。

与传统的模型和软件相比，数字孪生的最大不同在于它是一个自生长的动态模型。通过积累记录、仿真优化等能力，数字孪生开始实现持续增长。就像人类进化的历程一样，数字孪生也在不断地进化、发展。从最初的空白状态到逐渐丰富的记录内容，再到复杂的连接关系，数字孪生的“生命”在不断成长和壮大。这种成长不仅体现在数量的增加上，更体现在其功能的不断强大和优化上。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，数字孪生将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的便利和价值。《人类简史》中，赫拉利提及的认知革命让历史从生物学中独立出来，在这之前，人类行为都是生物学范畴。而数字孪生虽不具备生物特征，但其可记录、仿真的特性，使其从模型中脱颖而出，与物理世界产生了交叉而又独立的作用。这一点在产品全生命周期管理中体现得尤为明显。

在产品的全生命周期管理中，制造商一直对产品的使用、运维直至报废阶段充满兴趣。这些环节往往涉及巨大的代价和成本，只有高价值的产品才会进行这样的开发。美国NASA等机构的实践证明了这一点，但这些实践主要用于大型工程背景，难以在商业领域广泛应用。但随着物联网的普及，这一局面得以改变。

物联网的普及带来了全新的疆土第四象限。在交付用户之后的产品，由于网络无处不在和数据传输的便利性，追踪实体并根据其模型进行仿真变得触手可及。数字孪生的出现使得第四象限变得热闹起来，与物理产品存在相呼应，并与用户的使用紧密相关。

在没有数字孪生的时代，产品设计、制造和用户之间主要是单向的信息流通道。而数字孪生的出现，为产品增加了三条全新的数据通道。数字孪生与物理产品之间的交互是支点性的定义，这也是数字孪生的核心特征之一。这种交互使得数字孪生从模型中脱颖而出，具备与物理实体的交互性、相似性，并具有实时性。

数字孪生的第二条信息通道是将自身的线索返回给制造商。这一通道的合法性虽然还存在许多限制和讨论，但对于制造商而言意义重大，因为它们终于可以拥有足够的信号来倾听产品的回音，从而改善产品的性能。这一通道的建立是一个里程碑式的握手。

在中国工业文明中，制造商与用户之间的持续互动一直是一个痛点。产品交付后，运行数据被切断，设计验证之路成为断头路。数字孪生的出现为制造商提供了与用户互动的友好机会。例如，锅炉厂、汽轮机厂等设备交付给发电厂后，通过数字孪生技术，制造商可以获取设备的运行数据，及时修复故障，提高服务质量。

第三条信息通道是数字孪生指向设计部门。制造环节可以将数字孪生反馈的信息提供给设计部门，或者设计部门直接获取物理产品的动态信息。例如，当一辆自行车在穿越街道、跨过小溪时，设计部门可以实时获取扭矩、胎压等信息，设计师可以最直接地看到其设计在物理世界中的表现。这一通道的建立让设计师们能够更直观地了解他们的设计在实际应用中的表现。

数字孪生改变了人们对产品工况的期待。个性化定制的产品在离开工厂后仍然具有独特性，但其平均能耗、常规应用场景都被锁定在一个区间范围内。数字孪生技术的出现使得制造商能够更全面地了解产品的运行情况并进行相应的优化和改进从而提高产品的性能和用户体验。在这个数字化时代，信息流似乎在我们生活的每一个角落都扮演着至关重要的角色。尤其在产品交付的那一刻，信息的流动往往被切断，制造商难以获得实时的机器运行信息，这无疑是个巨大的挑战。但正是这个挑战推动了数字孪生的诞生与发展。数字孪生不仅仅让个性化定制成为可能，更推动了应用的定制化，让每一个产品都能更好地满足用户的独特需求。

以一家航空公司的五架同一型号飞机为例，尽管它们出厂时携带的信息完全相同，但它们的数字孪生却是独一无二的。尾号为N123的空客A321，其数字孪生N123在投入运营后，便开始了与众不同的运维场景。数字孪生技术让每架飞机的工况都能被即时记录，那些被压缩的平均工况开始被还原为精确的瞬时参数。这一步的跨越，才真正实现了个性化，也让数字孪生的价值得到了充分的体现它就是为了实时优化物理产品的性能而诞生的。

从个性化定制到个性化定用，数字孪生引领我们走向了一个全新的时代。如果说个性化定制只是满足消费者的基本需求，那么个性化定用则更进一步，实现了用户专有价值的实现。每一架飞机、每一个产品，都有其独特的数字孪生，它们记录着产品的全生命周期，从第一象限到第四象限，形成了一个源源不断的数据流。这种数据流动才是驱动产品设计的澎湃动力。

但我们必须明白，数字孪生只是一种模型，它包含数据、分析、专业知识和软件能力等各种接口和应用。尽管它具有仿真能力，但它永远无法完全反映真实世界。它只是一个局部的模仿，一个有缺陷的影子。高保真度是数字孪生的关键。健康的数字孪生能够更好地反映真实情况，而糟糕的数字孪生则可能提供错误的信息，这就是危险的数字孪生。

决定数字孪生健康度的要素在于其构建方式。目前数字孪生被各行业广泛使用，却缺乏统一的标准，每个公司都有自己的定义。这导致了数字孪生的构建和使用变得复杂和混乱。在大多数情况下，数字孪生是物理实体经过大量裁剪后的浓缩版。一台复杂的机器可能被不同的用户裁剪成不同的颗粒度，只有部分进入数字孪生的世界。数字孪生天生就是不完整的存在。

尽管存在这些挑战和误解，但数字孪生仍然以其独特的优势蓬勃发展。它代表着一种全新的时空观连接，从过去到现在，从物理空间到数字空间。这背后是一个庞大的关系体系，需要一套系统工程的方法论来破解复杂关系。实际上，数字孪生的出现与NASA的太空计划密切相关。数字孪生是一整套系统工程的技术架构体系中的一部分，包括计算、建模、仿真和信息处理四大要素。只有在这样的背景下，数字孪生的价值才能得到真正的体现。否则，单独的数字孪生可能会被庸俗化，变成一种华而不实的界面游戏。

数字孪生是一种强大的工具，但它需要正确的使用和理解。只有深入理解其背后的系统和方法论，才能更好地利用数字孪生为我们的生活和工作带来便利和效益。在数字孪生的热潮中，我们似乎看到了一种新的选择性的短视。仅仅对数字孪生展现偏爱，而忽视了它背后的系统工程思维，就像是买椟还珠的故事一样，令人费解。工业界若只是将其当作轰轰烈烈的示范项目，无疑会陷入一种悲哀的境地。

数字孪生，如同建造一座宏伟的宫殿，需要系统的架构和稳固的地基。在这一点上，工业软件扮演了至关重要的角色。从PLM的思考和延展中诞生的数字孪生，需要传统工程师一直在使用的工具，结合当前的微服务、容器等技术，通过工业互联网的桥梁，搭建起一个多维度的数字世界。就像GE为其GE90引擎建立数字孪生，原本需要25周的时间，借助工业互联网的力量，这个时间被期待大大缩短至6周。

构建数字孪生的过程，如同精心构建一座宫殿。屋顶是系统工程的架构，而地基则是各种软件。建造者将丰富的行业知识融入其中。当我们赞美数字孪生的神奇时，更应深入理解系统工程的重要性，它是整个结构的灵魂所在。而工业软件，则是我们不可或缺的助手。

数字孪生技术在第四象限的崛起，象征着制造商关注的焦点已从“产品经济”转向“体验经济”。用户的体验是抽象而难以量化的，但数字孪生技术却能将这其中的抽象参数转化为实实在在的行为记录。这使得体验经济不再只是心领神会的艺术，而是可以被捕捉的科学法则。数字孪生技术实现了“个性化定制”，让制造商的盈利点有了全新的蓝海航程。

可以说，数字孪生已经成为数据的全新分发中心。它是第四象限崛起的真正意义所在，让三象限世界变成了一个完美对称的四象限世界。产品的全生命周期数据流终于形成了一个有价值的闭环，制造与服务的融合也因此变得更加顺理成章。

我们必须清醒地认识到，数字孪生终究只是一种可以仿真的模型，与工业互联网相得益彰。它本身并不自动释放价值，更不能被看作是一种独立的生产力。单独拔高数字孪生的价值并无太大的意义。它最大的价值在于用更多的信息流动和数据分析构建一套“行为暴露真相”的叙事方式。在美国、德国等地，数字孪生只是普通的学术概念，更多地是一种思维方式的进化。与其迷恋数字孪生的神奇魔力（其实并不存在），不如借此机会大力推动系统工程思维的落地。否则，数字孪生真的可能变成一种推销工具软件的广告语。

作者林雪萍，南山工业书院发起人，北京联讯动力咨询公司总经理，微信公众号“知识自动化”期待与您分享更多精彩。本文流产网希望对大家有所帮助。