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美国正在加速数字孪生体科学体系的建设

      作为第四次工业革命的通用目的技术,数字孪生体得到了美国科学家高度重视,并开展了系列的研究,来自美国科学院和美国工程院的专家,提出了多方面的数字孪生体研究主题,期望加速推进该学科的建立。

      工业4.0研究院自2015年开始系统研究数字孪生体,并把它作为一种新型科学来对待,这一点跟美国科学界的情况是同步的。

      美国科学家认为,如何跨领域来定义数字孪生体,哪些示例和用例展现了数字孪生技术的价值,这是参与该项目的科学家需要回答的。

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      对于数字孪生体的基础数学、统计和计算差距,数字孪生体科学家提出:

      * 在大规模实现强大可靠的数字孪生体方面,有哪些基础差距和研究机会?

      * 这些基本差距或机会在各个领域和应用之间有什么不同?

      * 数据驱动的学习和计算建模在大规模实现数字孪生体方面的作用是什么?

      * 数字孪生体验证的需求什么?如何实现不确定性的两化,这些需求在不同领域有什么差别?

      除了数字孪生体科学的基础研究课题,美国科学家还讨论了数字孪生体开发和使用的情况。

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      他们希望了解,在应用领域内和跨应用领域正在出现哪些数字孪生体的最佳实践,以及在跨领域的数字孪生体应用有哪些挑战和机遇。

      目前,数字孪生体应解决领域内的验证、可重复性、认证、安全、道德等难题,这是数字孪生体大规模应用的前提。

      除了在美国国防部有较多的数字孪生体应用,在工业、医疗和社会中的数字孪生体应用案例还不普遍,美国科学界希望寻找一些有价值的案例,以提高人们对数字孪生体的认识和信心。

      针对数字孪生体的持续发展,美国科学家认为,数字孪生体应建立跨科学、技术、工程和社会的发展体系,重点解决研究、开发和应用的挑战。

      在2021年5月27日,本人结合到工业4.0研究院的核研究工作,发布了《认识数字孪生体科学的意义》一文,希望引起中国科学家对数字孪生体科学研究的关注。

      从我国科学界的反馈来看,由于缺乏上级机关的支持,加上时髦的元宇宙、工业软件或仿真等概念更具吸引力,国内暂时没有学者对数字孪生体做严肃的基础研究。

 

工业4.0研究院2023年主题:数字蓝军

      对于每年的研究和业务重点,工业4.0研究院通常都会确定一个主题。

      经长达3个月的论证,工业4.0研究院确定了2023年主题:数字蓝军(Digital Blue Force)。

      数字蓝军是在数字孪生战场环境下建立的威胁模型。通过试验场或靶场不断积累的数据,利用数字孪生模型可信度增长机制,促使数字蓝军接近实际的威胁情况。

数字蓝军

      为了解决传统建模仿真带来的“维数灾”和“数据灾”问题,导致无法逼近真实战场场景,从而给试验鉴定(包含研制试验鉴定和作战试验鉴定)带来难以逾越的瓶颈。

      针对以上需求,工业4.0研究院开展了多项研究:

      * 数字孪生战场综合环境研究;

      * 数字孪生模型可信度增长;

      * 数字孪生靶场基础设施;

      * 基于数字孪生战场环境的装备测试分析系统;

      * 数字线程驱动的“任务线程”。

      通过JADC2、综合环境等多个开放课题项目,聚集了近10家大学及企业团队,依托N8加速平台的力量,在行业内带来了颠覆性创新的思路及实践,初步形成了“数字蓝军基地”(DBFB,Digital Blue Force Base)。

      工业4.0研究院立足数字蓝军基地,充分发挥理论研究方面的优势,解决蓝军的数字孪生模型建设中的难点和痛点。

      为了保证数字蓝军基地的正常运转,2023年将建立一套数字蓝军标准体系,包括蓝军数字孪生模型、数字蓝军建设流程和数字蓝军质量控制体系等。

      不仅如此,数字蓝军基地将跟大学团队合作,依托工业4.0研究院已有数字蓝军丰富资料,设计数字蓝军课程,培养一批具有专业知识和实践能力的数字蓝军人才。

      秉承包容和开源的核心价值观,数字蓝军基地欢迎符合条件的单位或团队合作,共同推进数字蓝军创新发展。

 

胡权:为什么要做数字孪生靶场?

      现代工业尊崇专业化分工,军事领域最大的分工就是战场建设和装备研制两大类,在传统军事管理中,两者之间的关系并不紧密,但随着数字孪生体、人工智能、数据科学和物联网等新一代数字技术的发展,两者泾渭分明的关系开始融合,传统的装备和作战人员通过数字孪生化之后,可以纳入到战场建设中去,为指挥人员提供了更大的灵活性。

      战场建设关注态势感知和指挥控制,因为这意味着先发制人的优势,决定了一场战争或战斗的胜败;装备研制既关心质量保障,又希望引入先进的技术,然而先进技术往往在当时难以达到实际应用的程度,以技术成熟度水平(TRL,Technology Readiness Level)来看,它们大都处于TRL 4-6的阶段,需要跨越实验室突破的鸿沟。

数字孪生靶场

      针对这种发展趋势,行业人士提出了新的概念和思路。美国战略及国际研究中心近期发布了《软件定义战争:建立美国国防部数字转型的架构》,提出应从数据中心架构中学习经验,采取虚拟化等方式满足杀伤网的建设需要;美国国防部作战试验鉴定办公室主任提出,应该建立“像作战一样测试”的体系,解决作战试验和开发测试之间的数据共享和模型库共用的问题。

      这些思路跟工业4.0研究院提出的数字孪生国防体系类似,这一点已经在2021年度《数字孪生国防白皮书》中做过阐述,在此不再赘述。在2022年度的白皮书中,工业4.0研究院希望进一步提出解决方案:数字孪生靶场(DTR,Digital Twin Range)。

      工业4.0研究院把贯穿战场与装备的技术称为数字孪生靶场,这是在数字孪生战场概念体系基础上衍生的解决方案。数字孪生靶场以完成装备试验鉴定为核心目标,同时它对新型战术战法验证也有很好的支撑作用,它的提出有助于加速武器装备和战术战法适应新的联合作战需要,从而加快实现武器装备列装的目标。

      跟传统的智库不同,工业4.0研究院依托数字孪生战场实验室的建设,正在开发数字孪生靶场原型,目前已经解决了数据机制及标准问题,并设计了基于数字孪生战场的开放架构,避免了未来场景匹配和广泛应用时的新烟囱IT系统建设的弊端。

      对于数字孪生靶场建设,美国国防部作战试验鉴定办公室主任设定了时间表:2035年前把所有靶场升级为数字孪生靶场。这是一个雄心勃勃的计划,但如果实现,将给现有的战场建设和装备研制带来难以想象的变化。

      数字孪生靶场既能让作战人员的训练发生改变,还能够让装备研制更贴近实际作战需求。更重要的是,通过解决战场和装备之间数据互操作的“堵点”,将给装备创新带来新的灵感来源(从战场实际数据),同时还将对武器装备通过数字孪生体升级适应战场作战需要提供可能,从而改变未来战争的本质。

基于以上认识,本白皮书延续2021年版的数字孪生国防概念体系,更加贴近国防建设的快速部署的军事需求,围绕数字孪生靶场、装备数字化新范      式、“数字空军+”等主题做了分析,以期充分释放数字孪生体在成本和灵活性上的潜力。

 

作者:胡权,工业4.0研究院院长

 

胡权:再谈数字孪生体三大流派

      早在2019年,笔者就提出数字孪生体分为三大流派,分别为仿真派、连接派和数据派。这个结论在后续出版的图书及承接军委项目中得到进一步的阐述。

      在2020年出版的《数字孪生体:第四次工业革命的通用目的技术》中,对数字孪生体三大流派的特点,结合到数字孪生体关键技术做了分析;进一步在承接军委装备数字化的研究中,对如何开展数字孪生装备工作做了详细的分析。

      最近一段时间,不少行业人士谈及数字孪生体产业发展情况时,仍然有不少困惑,其中最突出的就是数字孪生体应用的价值问题,他们大都反馈,企业不认同现在提供的数字孪生体解决方案。

特征 仿真派 连接派 数据派
价值诉求 实现高精度的仿真 实现网络连接和资产管理 实现数据反馈的机制
优势 能够实现对物理系统的高保真描述 能够实现大面积的物体管理 能够实现数据驱动的分析,灵活度高
技术流程 在仿真基础上,通过选择控制点,建立联合仿真分析,提出质量管理优化的解决方案 • 对物理设备或系统建立数字孪生模型

• 对采集的数据进行分析

• 在分析基础上,提出维修保障等质量管理建议

• 建立物理系统或传感器的数字孪生模型

• 对比物理和数字(或虚拟)传感器的数据,建立反馈

• 通过不断反馈的闭环,让物理和数字传感器特性同步

挑战 计算量大,成本高 对目标对象描述精度不够 对目标对象仿真不足
发展方向 多学科设计分析和优化 资产性能管理 动态数据驱动应用系统
示例 Phoenix Integration的ModelCenter GE的Predix提供资产性能管理 美国空军研究实验室的无人系统和DARPA的X-DATA

来源:军委资助研究项目

      事实并非如此,我国数字孪生体产业发展出现这样的状况,跟我国过去40年外生创新的习惯有关系。

      所谓外生创新,它指的是来自客户需求的创新,诸如不少企业提供的可视化解决方案,就是外生创新;与之对应,还有内生创新,即来自技术本身的突破带来的创新应用,我国几乎没有这样的应用,因为国内企业大都不重视理论研究。

      我国科研体制有一定局限,从高校及科研机构的资金来源来看,大都受制于科技部、教育部等评价体制的要求,如果这些评价体制内的评审专家不理解,不认同,那么新型的概念及技术就没有了支持来源。数字孪生体就遇到了这样的困境。

      即便有部分资金支持,但国内学术界追求各种因子,以及各种难以明说的原因,也难以支持一个有多方争议的技术,更何况不少功成名就的院士已经对数字孪生体下了结论:数字孪生体不就是仿真嘛。

      为了描述各界人士对数字孪生体的认识,笔者设计了三种视角的数字孪生体流派,这三种流派各自有自己的核心价值观,同时也有自己的核心商业述求,能够代表行业人士对该概念体系的基本认识。由于《数字孪生体》一书有详细论述,本文不做分析讨论。

      对于笔者在各种场合提到的数字孪生体应用典型案例,例如特斯拉、苹果等,由于缺乏所谓来自美国的公开资料,一些行业人士选择不相信。之所以出现这些行业人士不相信特斯拉及苹果采用了数字孪生技术,是因为这些公司都没有公开表示自己采用了数字孪生体。

      笔者认为,这本质上是研究方法的认同问题,一些做实际工作的人士,通常是眼见为实,对于看不到的东西,自然会怀疑,或者他们希望笔者提供完备的证据,但考虑到国内常见的抄袭作风,还是不与其争论为好。

      时间会证明一切。

 

      作者:胡权,工业4.0研究院院长,数字孪生体联盟理事长

 

胡权:向美军学习“管理对手”的方法

      先人一步的前提是了解对手的想法,仅仅依靠猜测不太容易实现,即便世界上情报机构强大的美军也做不到,既然做不到,那么最好的方式就是让对手按照自己的想法来做,美军经过长期的探索,形成了“管理对手”的方法。

      众所周知,美军对外公开了大量的资料,一些看似“内部”“秘密”“绝密”的资料,也被美军各种机构公开发布,这让人们颇感困惑,难道美军不担心泄露秘密吗?

      工业4.0研究院一直把跨领域研究作为区别于传统研究机构的特点,针对“管理对手”的主题研究,引入了心理学、社会学、战略管理以及技术革命等知识,总结了美军管理对手的三大手段。

手段一:锚定效应

      管理对手的难点是担心对手的“涌现”行为,让对手按照自己设定好的道路行走,则是管理对手的核心。然而对手往往不愿意按照自己设定的道路推进,甚至于可以这样讲,对手往往故意避开自己的技术路径。

      这样的情况非常突出,20世纪80年代,美国跟日本的竞争就是典型的案例。

      当时日本认为自己超越了美国,因此喊出了“对美国说不”等口号。在工业技术创新领域,日本率先提出了“智能制造系统”(IMS,Intelligent Manufacturing Systems),并邀请全球各国参与,分享日本在制造业的创新成果。

      美国不动声色,通过各种媒体或学术刊物强化日本的“骄傲”情绪,让日本认为自己走在正确的道路上,待日本陷入“锚定效应”产生效果的时候,美国悄然启动了STEP计划,开辟了另外的技术路线。

Paul Baran讲分布式通信

      “锚定效应”产生于心理学上的“认知偏差”,人们一旦对一件事情有了第一次认识,很快会形成核心看法,后面的认识大都在此基础上进行修订。

      从管理对手的角度来看,在对手对新概念认识初期,尽量让他误入歧途,则可以强化其“锚定效应”。工业4.0研究院分析显示,一旦对手对新概念形成了基本认识,能够消耗对手3年以上的时间,甚至让对手陷入“锚定效应”中至少5年以上的认知惯性。

      当然,对手不一定会那么“糊涂”,所以在管理对手的时候,一定要充分分享各种资料,特别是一些知名的智库,利用自身的研究逻辑性,很容易让对手长期处于“锚定效应”区间。

      美军在这方面拥有丰富的经验,兰德智库是这方面的老手,它跟DARPA、AFRL等拥有长期的默契,通过紧密的分工,成功的开启了长达60年的管理对手历程。

      1964年,兰德智库的Paul Baran撰写了“分布式通信”的报告,该报告包含了11份报告,按照美国空军的描述,该报告就是为了解决一个问题:指挥控制(C2)。在形成报告之后,为了迷惑对手,Paul Baran和美国空军选择把报告束之高阁。

      与此同时,英国的Donald Davies独立做了分布式通信的研究,并建立了一个实验场景。但由于美国空军和兰德智库“不认同”该报告,导致Donald Davies无法获得资金资助,最终该项目推动非常缓慢……实际上,美国悄悄加大了分布式通信的研究,并形成了ARPANET和MILNET两大互联网原型。

      简单讲,美军是管理对手的手段确实非常强大。

手段二:创造概念

      美国人喜欢创造概念,这成为了他们管理对手的必备手段。

      工业4.0研究院认为,管理对手必须创造代差,只要把对手放到低一级或多级的代差范围,就具有非常高的安全性,具有代差优势的一方,只要能够保证新概念中的互补内容不泄露,那么就能有效管理对手。

      模仿和跟随的对手,通常对提出新概念非常警惕,担心陷入战略迷雾中。对于善于管理对手的一方来讲,必须把创造概念作为其中必备的手段。

      现代科技越来越复杂,任何新概念的演进,必然产生一个新的技术生态。领先的一方,应把自身的创新思想放入新概念中,并通过管理“互补物”,实现管理对手的目的。

      美军在过去10年期间,在数字孪生体、人工智能、数据科学上获得了巨大突破,从学术界和产业界来讲,这些成果是解决复杂系统的方法,按照一般的认识,美军可以继续用系统工程或基于模型的系统工程等传统概念,然而美军创造了“数字工程”的新概念。

      通过淡化数字孪生体、人工智能和数据科学等在数字工程体系中的显性定位,让对手陷入半信半疑的状态,既不敢完全照搬美军数字工程体系,也不敢随意调整其中的内容,例如,不少人难以接受数字孪生模型的概念,而用“数字原型”(DMU,Digital Mock-Up)去代替它。

      在2009年DARPA提出数字孪生体概念的时候,通用电气参与了后续的工程验证等工作,为此它希望管理各种对手,进一步提出了“工业互联网”(Industrial Internet)的概念……这个概念已经影响了不少工业国家长达10年之久,甚至于现在仍然在继续影响这些国家。

      然而通用电气早就放弃了“工业互联网”的提法,甚至于配合通用电气的“对象管理集团”(OMG,Object Management Group)在去年已经把成立近10年的“工业互联网联盟”(Industrial Internet Consortium)改名为“工业物联网联盟”(Industrial IoT Consortium)。

      面对大量的类似案例,笔者不得不感慨:美军创造概念管理对手的能力确实强大。

手段三:体系优势

      前面提及的锚定效应和创造概念手段均是“软实力”,要实现管理对手的目的,必须拥有“硬实力”,从美军长期实践来看,这种硬实力就是“体系优势”。

      既然做了那么多真真假假的工作,对手肯定会从中获得一些收益,对于管理对手的基本原则来看,必须避免对手发过来“打击”自己,这只能通过“体系优势”来保障。

      体系优势本质上是代际差异,它体现的形式是不为对手所知的“互补物”。

      目前美军号称未来克敌制胜的法宝是JADC2,包括DARPA的马赛克作战、美国陆军的融合项目、美国海军的超越项目以及美国空军的ABMS等,既然把自己的项目公诸于众,那么必然要设定绝密的“互补物”。

美军沙漠风暴行动

      只要控制了“互补物”,对手只是通过公开的各种信息,就想设计某种对抗方案,则比较困难。

      美军只要让对手不相信“互补物”的存在,或者不重视这些互补物的效果,留待真正的战争来检验即可。

      1991年的1月17日凌晨2时40分,停泊在海湾地区的美国军舰向伊拉克防空阵地、雷达基地发射了百余枚“战斧”式巡航导弹。以美国为首的多国部队开始实施“沙漠风暴”行动,海湾战争爆发。

      时任伊拉克总统萨达姆对美军的评估显然不准确,他对美军一直未使用过的高科技武器及作战方法知之甚少,这是这场战争仅仅在38天就结束的重要原因。

      战争的成败从来就是出其不意攻其不备,如果可以有效管理对手,在真正的战场上获胜则是情理之中的事情。

结论

      笔者认为,未来战争必然是参谋之战,对于美军一直以来施行管理对手的手段,谋划未来战争的参谋们必须了解,对于构建在心理学之上的“锚定效应”、来自战略管理的“创造概念”和基于现代战争论的“体系优势”等三大手段,应进一步探讨。

      工业4.0研究院自2013年成立以来,把包容和开源作为核心价值观,我们分享所有公开演讲的PPT,同时还拥抱新概念,创造了“新一代GPT”等有较大影响的新概念,不仅如此,在工业4.0研究院内部,我们一直采用7:2:1的战略管理体系。

      因此,我们不仅是研究者,还是管理对手的实践者。