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数字孪生助力企业实现数字化转型刘钰胜（北京优锘科技股份有限公司，北京 100015）摘要：数字孪生是推动企业数字化转型的关键技术之一，但该技术在企业数字化转型的应用还处于起步阶段。为了让数字孪生技术更好地服务企业数字化转型，本文首先对数字孪生的起源、定义及主要应用的 4 个方向，即数字工程、实时推演、数字代理和可视化表达进行了介绍。然后对企业数字化转型的概念与业务形态进行了介绍，并进一步分析了企业数字化的 4 个技术需求：需求感知在线化、控制资源在线化、自主决策自动化、数字融合。最后基于数字孪生技术能力，提出了数字孪生在数字融合、自主决策自动化、人机交互、决策理解 4 个方向上支撑企业数字化转型。关键词：数字孪生；数字化转型；企业数字化中图分类号：TP399 文献标志码：APreliminary Analysis of Digital Twins in Assisting Enterprise Digital TransformationLiu Yusheng(Beijing UINO Technology Co.Ltd.Beijing 100015,China)Abstract:Digital twins are one of the key technologies driving enterprise digital transformation,but their application in this area is still in its early stages.In order to better serve enterprise digital transformation,this article first introduces the origin,definition,and main applications of digital twins in four directions such as digital engineering,real-time simulation,digital agents,and visual representation.Then,it introduces the concept and business forms of enterprise digital transformation,and further analyzes the four technological requirements for enterprise digitization such as online demand perception,online resource control,autonomous decision-making automation,and heterogeneous digital integration.Finally,based on the capabilities of digital twin technology,this article proposes four key application directions for digital twins in supporting enterprise digitization such as digital integration,autonomous decision-making,human-machine interaction,and decision understanding.Keywords:Digital Twins;Digital Transformation;Enterprise Digitization近年来，随着以云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等为代表的新兴数字技术快速发展，数字经济已成为经济发展中创新最活跃、增长速度最快、影响最广泛的产业领域。数字经济的高速发展为传统产业的转型升级带来新的契机，同时也将增强了一个国家产业的全球竞争力1。当前，国家以及众多企业均认识到数字化转型对经济及企业高质量发展的重要性。在国家层面，我国提出了各种促进数字化发展的指导政策。2023 年 2 月，中共中央、国务院印发数字中国建设整体布局规划，提出了加快制定和修订各行业数字化转型应用标准的需求，并强调了优化数字化发展环境的重要性，鼓励在农业、工业、交通等重点领域加速数字技术的创新应用，以促进实体经济与数字经济的深度融合。数字中国建设整体布局2024 年第 01 期 第 14 卷67行业观察 Industry Observation规划将数字化的重要性提升至前所未有的高度。在企业层面，企业对数字化能力的引入和拓展也在不断增加。根据埃森哲公司2023 年中国企业数字化转型指数的研究，超过半数（53%）的中国企业计划继续加大数字化投资，并希望通过利用数字孪生技术来更有效地完成其数字化转型。在这种时代背景下，数字孪生技术作为数字化领域的一种先进和综合性技术，受到各行各业的广泛关注。为了让数字孪生技术更好地服务企业数字化转型，本文旨在分析数字孪生技术的能力和其满足数字化转型技术需求的方式，以及数字孪生支撑企业的数字化转型过程。一、数字孪生介绍（一）数字孪生的起源与发展关于数字孪生的起源业内有两种不同的观点：一种观点认为，孪生最早的概念起源于NASA 的阿波罗计划，当时首先使用了物理孪生，为航天器打造了 1:1 的物理孪生体，这个物理孪生体是一个完全复制了实际航天器的模型，包括其结构、材料和组件等。通过对这个物理孪生体进行各种测试和实验，科学家们可以更好地了解航天器的性能和行为，以及在不同环境和条件下的响应和适应能力。然而，随着计算机技术的发展，NASA 科学家们意识到将物理孪生转变为数字孪生是一个更加灵活和高效的方法。数字孪生利用计算机模型和仿真技术，可以更加准确地模拟和预测真实系统的行为和性能，而无须依赖于实际物理模型2。另一种观点认为，数字孪生的概念最初由 Grieves 教授于 2003 在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上提出，并被定义为信息镜像模型，包括实体产品、虚拟产品以及二者之间的连接。但由于当时技术和认知上的局限，数字孪生的概念并没有得到重视。直到 2011 年，美国空军研究实验室和 NASA 合作提出了构建未来飞行器的数字孪生体，并定义数字孪生是一种面向飞行器或系统的高度集成的多物理场、多尺度、多概率的仿真模型，能够利用物理模型、传感器数据和历史数据等反映与该模型对应实体的功能、实时状态及演变趋势等，随后数字孪生才真正引起学者和业界的关注。一些学者在NASA提出的概念基础上进行了补充和完善，认为数字孪生不仅面向飞行器等复杂产品，还应面向更加广泛、通用的产品3。尽管数字孪生的起源存在争议，但这并未阻碍其技术应用的推广。航空制造商洛克希德马丁公司开始响应美国空军对飞行器数字孪生的需求，在工业制造领域实践这一技术。紧随其后，GE、西门子等工业制造巨头也开始引入并应用数字孪生技术。同时，IT 界认识到数字孪生在新一代信息数据中的重要性。著名的IT研究与咨询公司Gartner，连续三年（20162018 年）将数字孪生列为年度十大战略科技趋势之一，引发业界广泛关注。特别是随着 2021年元宇宙概念的兴起，数字孪生作为元宇宙尤其是工业元宇宙的核心技术，越来越受到公众的认识和关注。（二）数字孪生的定义目前，相关专家学者们对数字孪生的概念持有多样化的认知和解释，尚未形成一个统一且广泛认可的定义。这种多元化的理解反映了数字孪生技术在各领域应用的复杂性和多样性。北京航空航天大学的陶飞教授在数字孪生十问：分析与思考中对数字孪生的定义进行了总结归纳4，指出物理实体、虚拟模型、数据、连接、服务是数字孪生的核心要素，且不同阶段（如产品的不同阶段）的数字孪生呈现出不同的特点，对数字孪生的认识与实践离不开具体对象、具体应用与具体需求。因此，从应用和解决实际需求的角度出发，不一定要求所建立的“数字孪生”具备所有理想特征，只要能够满足用户的具体需要即可。本文认为，数字孪生作为一种普适性的应行业观察 Industry Observation2024 年第 01 期 第 14 卷68用型信息技术，能够与不同领域和行业有效融合。在实际应用过程中，各个领域和行业根据自身的技术需求，对这一概念进行了特定的解释和扩展，进而导致了其定义和概念的持续发展。因此，不应过度追求一个全面而泛化的定义，而是应当超越现有的分歧，共同探索和建立一个共识性的技术理解。基于此，本文认为“数字孪生应该是一种以支撑业务发展为目标，通过对实体对象(可以是物理或逻辑实体)进行数字建模，并保持与实体对象之间以特定的精度和频度进行双向数据交互，以充当实体对象的数字代理来提供数字服务”。（三）数字孪生的应用方向数字孪生在各个行业的应用非常广泛，涵盖航空航天、工业制造、水利、医疗、能源、通信、城市管理等多个领域。从业务角度来看，数字孪生的应用可以归结为4个方向，即：数字工程、实时推演、数字代理和可视化表达。数字工程主要是通过建立数字孪生模型，以优化产品设计、生产制造和设备运行，从而提高生产效率和质量。数字孪生模型能够协助企业在设计和生产阶段进行虚拟测试和优化，减少实验和试错成本，提高产品的可靠性和品质。这一方向将数字孪生融入了产品的整个生命周期，以数字主线进行串联，在航空与工业制造业得到了广泛应用5。实时推演主要是通过对实体对象建立数字孪生模型，引入实时仿真功能来模拟和预测系统的运行情况，进而帮助决策者制定合理的决策和应对策略。数字孪生模型融入了仿真算法，可以实时检测系统的运行状态，识别问题并提供解决方案，从而减少故障和停机时间，提高系统的可靠性和稳定性6。数字代理主要是基于业务管理对象进行数字建模，融合 IT、IOT、工控等数据与控制能力，从而形成数字孪生体，为上层应用系统提供数字连接服务。数字孪生体作为管理对象的数字化替代，使上层应用通过所需的数字孪生体来获取数据，并通过数字孪生体与实体对象进行交互。数字代理的出现改变了传统实体对象的管理方式，实现了实时监测和控制、数据集成和分析、自动化和智能化、远程协作和服务等能力，从而为上层应用系统提供了更全面、高效和智能的服务。可视化表达主要是通过建立数字孪生模型，实现系统运行情况和变化趋势的可视化表达，有助于决策者更直观地理解和分析数据。数字孪生的三维可视化模型能够将复杂的数据和信息转化为可视化的图像和动画，帮助决策者更好地理解和分析数据，进而制定更为合理的决策和应对策略。二、企业数字化技术需求（一）企业数字化概述企业数字化没有标准的定义，有些企业认为数字化就是“互联网+”，或者是信息化的升级。团体标准 T/AIITRE 100012020数字化转型 参考架构对数字化转型的描述是：数字化转型是将基于工业技术专业分工取得规模化效率的发展模式逐步转变为基于信息技术获取多样化效率的发展模式。虽然业内对数字化转型的定义没有达成一致，但有些公司是大家普遍认同的数字化公司。例如，传统出租车公司一般不被认为是数字化公司，但同样出行领域的网约车公司则被认为是数字化公司。两者的区别不在于新技术引入或信息化系统建设，而在于业务形态的差异。从业务形态上分析，传统出租车和网约车在出行活动中的业务模式发生了重大变化。传统出租车依靠在路上巡游来寻找乘客，而乘客则通过路边挥手来拦截出租车。上车后，乘客通过口头表达目的地，司机根据自己对城市的理解选择路线，最终将乘客送到目的地，并通过现金结算完成交易。而网约车通过数字化能力对这一出行过程进行了重构。2024 年第 01 期 第 14 卷69行业观察 Industry Observation数字化相对于传统模式最明显的变化是需求感知在线化、资源控制在线化和任务决策自主化。首先，网约车平台通过在线化的需求感知，能够实时获取乘客的需求信息。乘客只需通过手机发送起点和终点，平台便能准确地获取乘客的需求，并进行派单。这种在线化的需求感知使乘客的需求能够更加准确地被捕捉到，提高了乘客出行的便利性和效率。其次，网约车平台通过在线化的资源控制能够根据乘客的需求派发合适的车辆。通过调度算法，平台能够将最适合的车辆派送给乘客，提供更加个性化和高效的服务。这种在线化的资源控制使得车辆利用率得到提高，同时也减少了乘客的等待时间。最后，网约车平台通过实时监测交通路况信息，依托自主化的任务决策来根据路况信息，为司机提供最优的行车路径，避开拥堵，提高出行效率。这种自主化的任务决策使司机能够更加准确地选择行车路线，为乘客提供更加流畅的出行体验7。综上所述，网约车行业通过其数字化能力对传统出租车的业务模式进行了根本性地重构，体现在需求感知的在线化、资源控制的在线化以及任务决策的自主化。这些变革显著提高了网约车在满足乘客需求和优化服务体验方面的效率。然而，对于传统企业来说，数字化路径与新兴的网约车企业有着本质的区别。具体而言，传统企业在进行数字化转型时，并不是像网约车公司那样从头开始构建全新的数字化系统。相反，他们面临的挑战是在现有的信息化和自动化系统基础上进行改造升级。这就意味着传统企业必须在保持现有系统运行的同时，引入数字融合能力来实现新旧系统的有效整合。数字融合的能力旨在将需求感知在线化、资源控制在线化和任务决策的自主化能力融入企业现有的技术架构中，这不仅要求技术的深度集成，还需要业务流程和管理决策上的创新思维。因此，传统企业在数字化转型过程中，不仅要具备需求感知的在线化、资源控制的在线化以及任务决策的自主化能力，还需要数字融合能力来解决新旧技术的融合挑战。（二）企业数字化转型的技术需求传统企业在数字化转型时需要关注 4 个核心能力领域，即需求感知在线化、资源控制在线化、任务决策自主化以及数字融合的全面实施，这些领域的综合应用构成了数字化转型的基石。企业必须掌握并应用一系列关键的数字化技术，才能有效应用这些能力。企业要实现需求感知在线化，一方面需要利用大数据分析、云计算和高级数据挖掘技术来实时捕捉和分析市场动态、客户需求和行业趋势；另一方面，企业已有的信息化系统如CRM（客户关系管理）和 ERP（企业资源规划）等也需要协同运作，以便更全面地理解市场和客户数据。此外，移动互联网技术在此过程中也扮演着至关重要的角色，尤其是在收集和处理与人员相关的动态信息方面，如客户行为数据、销售团队的市场反馈等，以增强企业对市场的敏感度和响应速度。为了落实资源控制在线化能力，企业需要将物联网（IoT）技术、自动化系统和智能传感器融入现有的信息化和自动化基础设施中。这种融合可以提高企业对生产线、供应链和内部运营的监控和管理效率。例如，通过物联网技术与自动化生产系统的结合，企业可以更精准地控制生产流程和物料使用，而智能传感器可以提供实时数据，支持快速决策和响应。此外，移动互联网技术在资源控制在线化中同样重要，特别是在实现对现场操作人员的实时通信和管理方面。任务决策自主化在企业数字化转型过程中起到了核心作用，其实质是基于需求分析计算来制定有效的执行策略。实现这一能力的关键技术可归纳为专家决策系统、基于机器学习的人工智能决策以及仿真推演技术。其中，专家行业观察 Industry Observation2024 年第 01 期 第 14 卷70决策系统技术是依托经验丰富的专家知识和经验，将这些知识和逻辑固化于系统中，以实现业务决策。这种技术特别适合那些任务明确、对响应速度有较高要求的决策环境，其优势在于能够迅速且有效地处理和分析标准化或常规化的业务场景。而基于机器学习的人工智能决策技术则是通过训练神经网络等算法来建立决策模型。这一过程依赖于大量的业务数据。这种技术适用于有着丰富历史数据支撑的决策环境，尤其适合那些对决策精确度要求极高的场景。仿真推演技术则是通过模拟业务场景并通过对不同参数的调整和结果预测来支持决策。这种技术特别适用于那些需要对决策结果进行多次验证和分析的场景，如复杂的战略规划和风险评估。然而，仿真推演技术通常需要较强的计算能力和高度专业化的知识输入，以确保模拟的准确性和可靠性。这 3 类技术在任务决策自主化领域各有所长，能够提供不同场景下的有效决策支持，帮助企业在数字化转型过程中实现更高效和精准的决策能力。数字融合能力的核心在于将需求感知在线化、资源控制在线化和任务决策自主化能力有效整合到企业现有的技术架构之中。这一过程不仅要求企业具备精湛的架构设计能力，还需要深入的数字集成和重构能力。这意味着企业不仅要进行现有系统的集成，还要能够将新兴的数字技术与传统系统融合，创造出一个协调且高效的数字化运营环境。具体而言，企业要建立数字集成总线，应对现有系统与新技术进行数字化、服务化管理，在此基础上根据其业务的管理对象和管理流程建立数字模型，并通过数字模型来准确地反映现实操作。进一步来说，企业还应将数字模型能力封装成数字化服务，并为自主决策进行计算以及供数字交互的应用系统进行调度使用。数字融合不仅是技术层面的挑战，更是对企业在组织结构和运营模式上的全面革新。通过这种深度融合，企业不仅能够更好地适应数字化时代的需求，也能提升其在市场上的竞争力和创新能力。三、数字孪生支撑企业数字化技术需求数字孪生作为一种数字化技术，可为企业数字化提供多方面的支持。针对上文提出的企业数字化技术需求，数字孪生可提供数字融合和任务决策自主化的能力支撑。此外，在数字化应用层面，数字孪生还可以提供人机交互和决策理解能力的支撑。（一）支撑企业数字化的数字融合当前，企业数字化转型并非从零开始，往往是在已有的 IT 信息化和自动化基础上进行的。已有的信息化、自动化系统其实已经完成了一部分需求和资源在线化的工作，但都是独立分散且封闭的，这些需求和资源仅在系统内可感知、可调用，但无法被其他的应用、算法所消费。而数字孪生通过将实体对象数字化，使其与数字系统连接，实现了实体与数字的融合。数字孪生体作为实体对象的数字代理，可以获取实时的数据和信息，并将其与其他数字系统进行集成和分析。这种数字融合可以实现数据的共享和交流，提高数据的利用效率，从而支持企业的数字化转型。北京优锘科技公司在为某电力企业设计的落地数字化方案中，采用了以管理的实体对象为核心进行建模的方法，打通各类异构的信息化、自动化系统，将不同的信息、数据、能力融合为一个个数字孪生体，并将数字孪生体封装为数字化的服务，供上层的数字化应用使用。这种以数字孪生为核心的数字融合模式，帮助电力企业建立了统一的数字融合平台，从管理视角进行了数字化的建模梳理，形成了数字服务配合交付的零代码开发平台，让该企业的员工通过拖、拉、拽自定义各类所需的数字化应用，解决了企业数字化转型过程中专业开发编程人员稀缺的问题，让业务人员可以进行数字化应2024 年第 01 期 第 14 卷71行业观察 Industry Observation用的开发。（二）支撑企业数字化的任务决策自主化数字孪生通过对实体对象建立数字孪生模型，引入实时仿真能力模拟和预测系统的运行情况，帮助决策者制定合理的决策和应对策略8。这一能力正是企业实现自主决策三大技术之一的仿真推演所需的能力。具体为基于当前的业务状态，形成一个数字化的副本，通过预设未来某些参数变化，运行推演过程，得到运算结果，并通过不同的参数设计与结果对比得到一组最优的参数，从而指导企业的决策执行。数字孪生的实时推演能力也广泛应用在不同行业与领域，包括工厂设计、汽车制造、交通管理、物流仓储等。在物流企业的仓储数字化设计中，企业为了提高仓储物流效率，需要解决生产线如何布局排放、AGV 机器人参数如何设定等问题。然后，可以根据企业的现状与未来的规划，建立 1:1 的数字环境，通过数字化程序不断调整产线布局和AGV机器人运行参数，查看单位时间内货物出入库效率与成本以进行方案选择与分析，从而得出最优的布局与机器人运行参数的设定方案。（三）支撑企业数字化的人机交互企业在数字化过程中，一方面需要通过数字化能力重新塑造业务形态和模式，提升效率并探索新的商业模式；另一方面，数字化也应重视人员的体验升级，而内部员工在面对不同的数字化系统和使用不同的操作管理面板时，很难获得更好的体验9。可视化则可以很好地解决这个问题，可视化是数字孪生的重要应用方向之一，通过三维和二维能力的使用，可以将不同维度的数据和系统重新组织和整合，以用户的应用场景为主线，形成新的人机交互界面，从而提高员工的数字化体验，并降低人机交互的复杂度。（四）支撑企业数字化的决策理解随着数字化应用的普及，企业决策过程正在逐渐从“人工决策”转变为“人机共决”。然而，数字化系统的决策过程往往是一个黑盒应用，人们无法准确判断决策结果是否合理，尤其是基于海量信息处理和分析后的决策结果。数字孪生通过将实时演练和视觉呈现能力相结合，可以很好地帮助人类理解程序的决策和算法，避免人类成为“人机共决”的弱势群体，出现数字化决策脱离人类掌控的情形。当前，数字孪生在企业数字化的决策理解方面具有重要作用。传统的决策过程依赖人工经验和直觉，而数字孪生通过实时推演和 3D 动画还原能力，帮助人们理解数字化系统的决策过程和算法所做的各种决策。数字孪生的可视化展示帮助决策者理解决策的原因和结果，并根据需要进行调整和优化，提高决策的准确性和效率，同时增强决策者对数字化系统的信任和接受度，不仅能为企业提供决策依据，还能还原不同的决策过程和后续演化过程，让决策者能够“通晓过去，理解当下，预见未来”。四、结语本文对数字孪生的起源、定义及关键技术进行了简要介绍，并分析了企业数字化转型需要具备的需求感知在线化、资源控制在线化、任务决策自主化、数字融合 4 大能力，以及实现 4 大能力的技术需求，并针对数字孪生如何支撑企业数字化的技术需求进行分析。数字孪生作为企业数字化转型的关键技术，在一些实际项目中已有初步应用，但仅限于可视化、监控、预测性维护等有限的应用场景中，还有更多的应用场景值得继续探讨和研究。随着技术的快速发展，行业对数字孪生的认知更加成熟，且国家和行业层面的政策扶持，使数字孪生在企业数字化转型中拥有广阔的发展前景。参考文献：1 肖旭,戚聿东.产业数字化转型的价值维度与理论逻辑 J.改革,2019(8):61-70.2 王楠,徐斌,邱明.数字孪生概述及其应用展望 J.电信快行业观察 Industry Observation2024 年第 01 期 第 14 卷72报,2021(8):6-9,12.3 陶飞,刘蔚然,刘检华,等.数字孪生及其应用探索 J.计算机集成制造系统,2018,24(1):1-18.4 陶飞,张贺,戚庆林,等.数字孪生十问:分析与思考 J.计算机集成制造系统,2020,26(1):1-17.5 郭亮,张煜.数字孪生在制造中的应用进展综述 J.机械科学与技术,2020,39(4):590-598.6张霖.关于数字孪生的冷思考及其背后的建模和仿真技术J.系统仿真学报,2020,32(4):1-10.7 刘亮明,向坚持,李要星.乘客视角的新型网约车与传统出租车商业模式对比分析:以滴滴出行为例 J.特区经济,2017(3):116-119.8 周芳,铁清木,丁冉,等.面向指挥决策支持的数字孪生系统 J.指挥信息系统与技术,2022,13(4):14-18,39.9 鲍勇剑,徐晶卉,杨苓,等.预体验“虚拟真”:数字化增长的理论与实践 J.清华管理评论,2019(9):62-74.作者简介：刘钰胜，北京优锘科技股份有限公司数字孪生研究院院长，软件工程硕士，研究方向：数字孪生技术与应用方向，电子邮箱：。（上接第 47 页）来训练仿真模型，提高仿真准确度和可靠性成为可能。通过数据驱动的仿真方法，设计人员可以更准确地预测产品的性能和行为，快速评估不同设计方案的优劣，并进行优化和改进。同时，仿真技术将更加强大和智能化。随着计算能力的提高和仿真软件的不断优化，复杂产品创新系统仿真将能够处理更大规模的模型和更复杂的物理现象。（2）多物理场耦合仿真将得到进一步发展。未来的仿真技术将更好地模拟和评估多物理场耦合现象，提供更全面准确的产品创新预测。（3）通过仿真技术的应用，复杂产品的创新和发展将更加可行和可持续。根据生产数据进行系统仿真，在数据公开趋势下，更有利于发现复杂产品生产流程中可以创新优化的环节，促使复杂产品的生产呈现规模化改善和提升。参考文献：1 曾德麟,欧阳桃花.复杂产品后发技术追赶的主供模式案例研究 J.科研管理,2021,42(1):25-33.2 张建辉,王素,张文旭,等.复杂产品生产管理优化的研究综述和展望 J.机械设计与制造,2023(8):265-271.3 李俊.汽车公司复杂产品创新管理优化研究 D.上海:华东师范大学,2022.4 张璐瑶.复杂产品设计-制造-服务的协同设计及创新路径研究 D.上海:上海海事大学,2022.5 施国强,刘泽伟,林廷宇,等.面向复杂产品建模与仿真系统的开放式云架构设计 J.系统仿真学报,2022,34(3):442-451.6 卢艳秋,施长明,王向阳.技术集成能力对复杂产品创新绩效的影响机制 J.科技进步与对策,2022,39(3):21-29.7 李玉.基于图像驱动的复杂产品建模方法研究及设计平台构建 D.长沙:湖南大学,2021.8 闫喜强,刘宗政,杨毅晟.复杂产品多学科概念设计建模方法研究 J.机械设计,2021,38(S1):104-108.9王素.面向复杂产品生产流程改进的过程模型研究D.天津:河北工业大学,2021.10 胡京波,欧阳桃花,张凤.复杂产品创新生态系统互补性管理研究:以商飞 C919 为例 J.科技进步与对策,2023,40(12):42-53.作者简介：李刚，哈尔滨剑桥学院工商管理学院副教授，管理学硕士，研究方向：工业工程管理。2024 年第 01 期 第 14 卷73行业观察 Industry Observation