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中国数字孪生体步入日本30年前类似困境

      近期,美国审计总署(GAO)发布年度《武器系统年度评估》报告,这是第22次发布该报告。该报告具有重要意义,它展现了美国正在加速推进数字孪生体和数字线程先进技术,中国步入日本30年前类似困境,与美国的差距加大了。

      在第四次工业革命时期,中美两国处于竞争状态,两国纷纷瞄准先进技术,力求先人一步获得突破,并把它们产业化。

      虽然大国竞争的领域非常多,涉及的技术种类纷繁芜杂,但针对工业领域的先进技术是竞争之关键,它们是经济持续增长的基本条件,也是国家财富的根本来源。

      工业4.0研究院分析显示,中美两国对于未来工业的发展,有不同的认识和实践。

      为了推进未来工业的发展,中美两国对任何可能提升竞争力的先进技术都来者不拒,近10年尝试了信息物理系统(CPS)、智能制造、工业互联网、数字孪生体和AI等新型概念和技术。

      在近10年的发展初期,两国的节奏基本同频,中国虚心借鉴美国提出的信息物理系统、工业互联网和数字孪生体等概念体系,保持跟美国类似的发展速度。但是,随着美国担心霸权地位的丧失,开始有意识采取“差异化”措施,中美在未来工业上的选择渐行渐远。

      对于信息物理系统和工业互联网两种技术,在此不做评价,仅对数字孪生体的情况跟30年前日本推进智能制造做一个对比。

      20世纪80年代,日美两国在未来工业的发展上处于激烈的竞争关系,日本为了“维持”其领先地位,启动了著名的“智能制造系统”(IMS,Intelligent Manufacturing Systems)项目,但美国选择了“数字制造”(Digital Manufacturing)作为突破点。

      目前我国跟美国分别聚焦智能制造/工业互联网和数字工程(数字孪生体),跟30年前的日美选择有异曲同工之处。

      美国深知自己的优势在于理论研究和颠覆性创新,在选择技术路径的时候,更擅长试错和纠偏,日本通产省的资源控制能力强,产业政策容易落地,但一旦有问题,那么就会带来广泛系统的后果,使得其丧失数十年的机会。

      事实也是如此,日本在智能制造上的努力并不成功,它在2005年就黯然退出了自己打造的智能制造系统国际组织。

      美国在理论研究上的竞争机制,避免了少数专家的话语权决定了技术选择和产业发展方向,当日本当时忙于豪赌智能制造的时候,它悄然组织了美国空军、波音公司和一批CAD软件公司,确定了数字制造的标准体系,加速推进了数字工业的发展。

      当前的情况类似,中国不断加强网络信息技术的发展,但对于跨硬件和软件的数字孪生体技术认识不深,探索不足,导致数字孪生体产业发展非常缓慢,甚至有停滞的趋势。

      中国数字孪生体技术的应用,大部分是通过智慧城市来呈现的,工业领域的数字孪生体应用,大都被德国企业牵引到信息物理系统领域,加上国内部分仿真软件企业的鼓噪,数字孪生体产业并未形成。

      对于中美在工业上的竞争,美国如法炮制,由美国空军支持对象管理集团,发起了美国数字孪生体联盟,通用电气、洛马公司、诺格公司以及MITRE等公司,纷纷参与到美国空军主导的数字孪生体技术生态,持续推进相关应用,形成了类似30年前CAD技术产业体系的格局。

      中国虽然在数字孪生体领域的发力比较早,工业4.0研究院早于美国空军7个月发起了全球第一家数字孪生体联盟,但由于大量产业资源被大型企业把控,这使得中国并未出现具有颠覆性创新意义的数字孪生体应用。

      大量企业纷纷依附政府或大型企业,尽情“消费”数字孪生体这个概念,最终让人人看到这个概念纷纷唯恐避之不及。

      现在,美国审计总署发布的报告出现了越来越多的数字孪生体,不知是否会改变国内主管部门和行业人士对数字孪生体的认识,让具有颠覆性创新的中小企业成为中国数字孪生体的生力军?

 

作者:胡权,工业4.0研究院院长、数字孪生体联盟理事长

 

数字孪生体行业进入“出清”阶段

      作为第四次工业革命的通用目的技术,数字孪生体(Digital Twin)具有广泛的应用,经过10年时间的发展,我国数字孪生体产业呈现“出清”的状态。

      “出清”是一个经济学术语,它是供求均衡的方式。

      对于一个发展中的市场来讲,通常会经历概念炒作的阶段,人们为了抓住这个机会,往往会利用各种手段包装传统技术或产品,力图淘到第一桶金。

      数字孪生体是一个全新的技术和市场,但是,由于该技术跟仿真、连接和大数据等传统领域有关,蜂拥而至该领域有三类企业,即仿真派、连接派和数据派。

      为了从渴望引入数字孪生体技术的客户获得项目,这三类企业努力包装已有产品或解决方案。工业4.0研究院分析显示,仅仅在2020年,市场上就出现了数百家数字孪生体供应商,加入数字孪生体联盟(DTC,Digital Twin Consortium)就有一百多家。

      但是,市场上的数字孪生体项目数量比较少,根本支撑不了这么多的供应商正常运行,这意味着该行业存在一定程度的过剩。

      为什么数字孪生体产业未成长起来,就出现了过剩呢?

      笔者在《数字孪生体:第四次工业革命的通用目的技术》一书中写道,数字孪生体是一种颠覆性技术,它是物理世界和数字空间交互的技术体系,可视化或小范围使用是最简单的场景,其核心价值主要体现在深度交互和复杂体系。

      过去多年期间,中国数字孪生体的市场以智慧城市为主,初步估计80%的数字孪生体企业参与了数字孪生城市建设,竞争较为充分的工业领域反而没有多少供应商。

      美国数字孪生体的主要市场是国防领域,美国空军为主的客户群体,已经广泛引入数字孪生体和数字线程,大规模推进数字孪生靶场、数字孪生装备和数字孪生站战场等应用,达到了“无数字孪生体不欢”的地步。

      我国国防市场曾经对数字孪生体技术非常感兴趣,大量军工企业提供了不少包装后的解决方案,结果导致客户不信任该技术,甚至有行业专家表示,“这个新名词早就被大家扒透了,申报项目时应列进‘警戒线’。”

      一些公众号发布文章,开始对数字孪生体项目说三道四,有的对数字孪生体行业是否存在都持怀疑态度,例如,有公众号以“英伟达Earth-2撕开了国内数字孪生的遮羞布”为题,吸引了不少行业人士关注。

      美国不少知名企业是数字数字孪生体的拥趸,例如英伟达、亚马逊、微软、洛马、诺格等,更别说DARPA和美国空军10多年前率先提出了数字孪生体的概念,并推动其逐步成熟发展。

      国内缺乏这样的环境,由于客户群体认知能力较弱,以及采购流程限制,往往选择大型企业提供解决方案,这样做的结果是,数字孪生体市场畸形发展,最终反噬大量的数字孪生体供应商。

      在这样的背景下,数字孪生体产业处于劣币驱逐良币的状态,只能寄希望时间换空间,让一些不具备创新能力的企业出清。

      我们不知道的是,这个出清过程到底要经历多久,会不会时间太长,导致我国数字孪生体产业大幅落后美国的发展,从而对我国未来产业是一种巨大的打击?

 

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:兰德智库如何看“数字孪生体”?

      作为美国国防部大力推进的概念体系,数字孪生体(Digital Twin)已经成为其数字工程战略的核心,开始在国防部和各军种广泛进行应用,但出于大国竞争目的,相关权威分析较为少见。

      近期,兰德公司从吸收能力(Absorptive Capacity)和“可得性启发”(Availability Heuristic)的视角,对数字孪生体的成本和价值进行了分析,透露出美国智库的认知逻辑。

      如果从大规模推广数字孪生体概念的角度来看,当前需要建立更完善的数字孪生体科学体系,保持其严谨性(rigor),还应该注意推广数字孪生体应用的各种风险。

数字孪生体

      来自系统工程和行为经济学领域的专家认为,数字孪生体给人们带来了困惑,主要体现为两种情况:

      如果数字孪生体是物理系统的虚拟表达,那其实就是传统的建模仿真,就没有必要必须使用新概念。

      通过建立数字孪生模型,让设计师和工程师理解未开发的系统,这样的价值不言而喻,但严格意义上,这种做法缺乏传统的科学和工程严谨性,特别是在满足美国国防部的关键任务方面,造成的问题可能比较多。

      “模型很花钱”(Models cost money),作者引用Thomas Wolfe所著《正确的东西》(The Right Stuff)的话,表达了严谨的工程之重要性。

兰德数字孪生体报告

      报告作者强调,数字孪生体中的虚拟化做法,如果不能跟项目目标关联,那么是没有什么作用的。

      简单讲,只是做可视化的数字孪生体实践,不会创造出真正的价值,这个结论对国内过去几年把可视化等同于数字孪生体的问题也是适用的。

      其次,如果数字孪生体等同于工程模型(Engineering Model),那么就没有必要搞一个酷炫的概念,以免增加人们的困惑。

      作者表示,工程模型是人们容易理解的概念,并在工程领域被广泛接受和使用,跟数字工程也是保持一致的,能够完成预定的价值创造目标。

      知识吸收能力理论能够很好解释这个问题。

      该理论的基本认识是,吸收新知识可使组织变得更具创新性和灵活性,且相比不吸收新知识的组织有着更高的绩效水平。

      报告提出,一个毫无边界没有充足新手能力的数字转型文化(unbounded digital transformation culture without adequate absorptive capacity)可能会导致低于优化水平的决策。

      由于数字孪生体的概念比较容易望文生义,各国利益群体出于各种目的,都愿意给自己贴上(labeled)数字孪生体的标签,但他们实际做的事情还是过去那些事情,甚至没有任何改进或提升。

      这种情况在国内比较突出,笔者在数字孪生体联盟呼吁注意这样做的风险。

      当人们利用可得性启发带来的认知偏差,会加速数字孪生体的进一步泛化,导致低水平的数字化转型,不能达到知识吸收的目的,更不能帮助客户提升其数字化水平。

      报告强调,“虚拟化自身不是目的”(Virtualization itself is not a goal)。

      在笔者所著《数字孪生体》一书中,给出了数字孪生体概念的定义,认为它是物理世界和数字空间的交互体系,跟兰德公司对数字孪生体的分析评价有异曲同工之处。

      在报告最后,兰德公司综合评价了数字孪生体当前的问题,提议美国国防部应建立严谨的科学体系。

      这不正是工业4.0研究院提出的“数字孪生体科学”吗?!

 

作者:胡权,工业4.0研究院院长、数字孪生体联盟理事长

 

为什么认知影响了数字孪生体的发展?

      人们通常都有认知偏差(Cognitive Bias),与之相关的心理学和生理学研究成果汗流充栋,其中,认知流畅度(Fluency)理论在解释为什么人们会选择错误上颇有成效,笔者借此来解释为什么我国数字孪生体产业发展缓慢。

      认知流畅度是认知偏差中较为普遍的现象,简单的来讲,那就是人们听到的信息流畅性和频率有可能转化为直觉。

      作为第四次工业革命的通用目的技术,数字孪生体是建立了多种学科基础上的新科学体系,而且还处于不断发展演变中,难以用一两句话来描述。

      但是,一些行业人士发现了数字孪生体机会,传统仿真企业、大数据公司和物联网提供商,纷纷把自己包装为数字孪生体企业,开始为客户提供相关解决方案。

      由于这些企业拥有传统的解决方案基础,加上跟数字孪生体有一定关联,在阐述的时候具备了认知流畅度要求,而客户往往没有清晰的概念认知,或者采纳了一些院士和网红给出的解释,从而陷入了流畅性启发(Fluency Heuristic)陷阱。

      为了降低认知负担,人们往往认为处理速度快、更流畅、更顺利的事物更有价值。

      长期以来的摸着石头过河带来的经验强化了这种认识,客户对拥有“成熟“解决方案的提供商青睐有加,即便不具备逻辑的解决方案,在权威和有经验的人提出来之后,更容易获得客户的认可。

      另一方面,认知流畅度带来的认知偏差会受到信念偏差(Belief Bias)的叠加影响。

      所谓信念偏差,就是人们会根据自己对概念或知识的信任熟悉情况,选择更相信某种数字孪生体认识,这也是笔者在《数字孪生体》一书中提出仿真、连接和数据三大数字孪生体流派的原因。

      从我国当前发展情况来看,数字孪生体仿真派占据了主流,在过去几年承接了一些项目,这种流派对应的客户往往对智能制造、建模仿真等传统概念有信念,因此很容易产生信念偏差,缺乏对数字孪生体实际价值的深入挖掘。

      在智慧城市领域,数字孪生体主要呈现为数据派,大屏和可视化通常是标配,由此带来的认知流畅度让主管领导充分释放直觉,他们更容易说服自己相信这就是数字孪生体。

      数字孪生体连接派以电信企业和工业互联网领域的人群为主,他们设计了自己能够认知的数字孪生体系统,这让”自我证实预言”成为这个流派通常的结果。

      三种数字孪生体流派有明显的信念偏差,虽然在美国也存在类似的问题,但由于数字孪生体是DARPA和美国空军重点保护和推进的颠覆性技术,一批顶级科学家长期研究和探讨,避免了商业领域的过度包装带来的负面影响,因此美国推进数字孪生体的进程非常快。

      相比之下,中国在推进数字孪生体发展过程中的认知偏差非常严重,三大流派各自放任信念偏差的影响,进一步强化了各个流派画地为牢的状况。

      最终,不管是已经尝试了数字孪生体解决方案的客户,还是一直观望的潜在应用企业,都选择了同一个结论:数字孪生体没有多大用。

      40年前日本受制于美国的认知压制,导致其忽视数字制造的兴起趋势,现在,我国不少行业人士对数字孪生体的悲观和误解,似乎在重复日本当年的认知偏差。

      中国要发展新质生产力,或者推动第四次工业革命的实质性进展,应向科学要答案,这种科学不是人们通常重视的技术科学,而是中国人时常忽视的社会科学、心理科学和认知科学,它们的进步已经可以解释美国颠覆性创新成功秘诀,以及其他国家无法追赶的原因。

      总之,尊重科学才是唯一的选择。

 

作者:胡权,工业4.0研究院院长、数字孪生体联盟理事长

 

第五届数字孪生体挑战赛获得圆满成功

      2023年12月底,根据报名并完成各阶段比赛任务的参赛团队最终呈现的结果,第五届数字孪生体挑战赛(DTC 2023)组委会遴选了最终的获奖团队,并授予参与X计划的权利。

      为了推进建模仿真工作,第五届数字孪生体挑战赛提供了数字模拟器和X无人作战两个赛道,多只来自高校和企业的专业团队报名参加了各阶段赛事,展现了不同寻常的学习能力,顺利进入最终的决赛。

第五届数字孪生体挑战赛

      参与第五届数字孪生体挑战赛的团队得到X创业基金的资助,同时还获得工业4.0研究院技术团队的指导,各参赛团队对两大赛道的任务体现了创新思路,得到了组委会专家的好评。

      在第五届数字孪生体挑战赛获奖的团队,除了得到丰厚的奖金,还可以根据协商加入工业4.0研究院的X计划,得到X创业基金的进一步资助,让有意愿深入开展研发的团队继续围绕真实的客户需求,提供具有颠覆性创新价值的解决方案。

      按照第五届数字孪生体挑战赛计划,对建模仿真拥有较好基础的参赛团队(不论是否获奖),可以参加AFSIM开源项目计划,重点解决战术数据链的建模仿真问题,所有参与团队均可以获得一定补助。

      对于后续的安排,将邀请参赛团队参加工业4.0研究院近期提出的“数字孪生体内嵌”(Digital Twin Inside)计划,部分获奖的参赛团队可以获得项目机会或特权奖励,参加国家部委或知名企业相关项目工作。

      工业4.0研究院将听取各方意见,继续改善数字孪生体挑战赛体系,举办好2024年度的第六届数字孪生体挑战赛。