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。

      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。

      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