數(shù)字孿生、賽博物理系統(tǒng)、智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)四個術(shù)語之辨析
摘要
數(shù)字孿生、賽博物理系統(tǒng)、智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這四個術(shù)語是新工業(yè)革命實踐活動中頻繁使用的重要概念。盡管這四個術(shù)語在各種場合被經(jīng)常分別提及，但是鮮見同時討論四個術(shù)語的分析文章。本文分析了四個術(shù)語的來源、組成、內(nèi)涵、運行邏輯和相互關(guān)系。它們在發(fā)展上一脈相承，在內(nèi)涵和實質(zhì)上有不少共同點，但是也有明顯區(qū)別。
清晰辨析異同，抓住內(nèi)涵實質(zhì)，有助于引導(dǎo)企業(yè)做好智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的頂層設(shè)計和實踐落地。文中部分內(nèi)容引自《鑄魂》新書。
一.前言
數(shù)字孿生、賽博物理系統(tǒng)、智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這四大術(shù)語，是近幾年業(yè)界當(dāng)紅熱詞。在國內(nèi)業(yè)界，賽博物理系統(tǒng)興于2014年，智能制造熱于2015年，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)火于2017年，數(shù)字孿生則紅于2019年。
四大術(shù)語是各自獨立，還是彼此相關(guān)？可能絕大多數(shù)人認為彼此相關(guān)，但是四個術(shù)語之間的異同是什么？相關(guān)內(nèi)涵有多少？運行邏輯之間到底是什么關(guān)系？可能確實不太好說清楚。筆者根據(jù)長期的業(yè)務(wù)實踐和理論研究結(jié)果，結(jié)合《三體智能革命》中的“20字箴言”——“狀態(tài)感知、實時分析、自主決策、精準(zhǔn)執(zhí)行、學(xué)習(xí)提升”[1]，嘗試分析、比較一下四個術(shù)語的內(nèi)涵和實質(zhì)。
在研究方法上，筆者采用了抽象的圖示方式：用一條水平線將畫面分為上下兩個空間，上半部分是賽博空間（包含數(shù)字邏輯、電磁頻譜和網(wǎng)絡(luò)），下半部分是物理空間（包含機器/設(shè)備/業(yè)務(wù)活動/流程等物理系統(tǒng)）。用四個大圓圈來分別描述每個術(shù)語的基本內(nèi)涵、組成要素和運行邏輯。
二.數(shù)字孿生的基本內(nèi)涵
數(shù)字孿生是在軟件定義作用下，長期的要素數(shù)字化所形成的結(jié)果。此處要素泛指物理世界的各種人、機、物、數(shù)據(jù)、圖文、語言、物理信息等各種實體要素。因此數(shù)字孿生是一種經(jīng)過長期發(fā)展形成的數(shù)字化通用技術(shù)。
筆者認為數(shù)字孿生有兩層意思，一是指物理實體與其數(shù)字虛體之間的精確映射的孿生關(guān)系；二是將具有孿生關(guān)系的物理實體、數(shù)字虛體分別稱作物理孿生體、數(shù)字孿生體。默認情況下，數(shù)字孿生亦指數(shù)字孿生體。
數(shù)字孿生一詞據(jù)稱是由邁克爾·格里夫（Michael Grieves）教授于2003年在密歇根大學(xué)執(zhí)教時提出[2]。目前尚無業(yè)界公認的數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)定義，概念在不斷發(fā)展與演變中。
數(shù)字孿生概念被提出后，很快被美國國防部應(yīng)用于航空航天飛行器的健康維護與保障。德國西門子、法國達索、美國通用電氣、美國參數(shù)技術(shù)等公司也積極跟進，特別是近些年，隨著智能制造等概念的推進，數(shù)字孿生已成為智能制造的通用技術(shù)，在軍工制造、高端裝備等很多行業(yè)得到廣泛應(yīng)用。
國內(nèi)一些學(xué)者對數(shù)字孿生也進行了深入研究。北京航空航天大學(xué)陶飛教授團隊較早開展了數(shù)字孿生研究，在國際上首次提出了“數(shù)字孿生車間”概念，并在《Nature》雜志在線發(fā)表了題為《Make More Digital Twins》的評述文章。筆者在《三體智能革命》、《機·智：從數(shù)字化車間走向智能制造》等著作中及多篇文章中對數(shù)字孿生進行了研究與解讀。西門子公司出版了《數(shù)字孿生實戰(zhàn)：基于模型的數(shù)字化企業(yè)》有關(guān)數(shù)字孿生的專著，Gartner、德勤等咨詢公司也對數(shù)字孿生做了深入研究與技術(shù)發(fā)展評估。《德勤2020技術(shù)趨勢》將數(shù)字孿生作為今后的五大趨勢之一。這些研究成果對數(shù)字孿生的理論研究與工程實踐起到了很大的推動作用。
筆者認為：數(shù)字孿生是在“數(shù)字化一切可以數(shù)字化的事物”大背景下，通過軟件定義，在數(shù)字虛體空間中所創(chuàng)建的虛擬事物，與物理實體空間中的現(xiàn)實事物形成了在形、態(tài)、質(zhì)地、行為和發(fā)展規(guī)律上都極為相似的虛實精確映射，讓物理孿生體與數(shù)字孿生體具有了多元化映射關(guān)系，具備了不同的保真度（逼真、抽象等）。數(shù)字孿生不但持續(xù)發(fā)生在物理孿生體全生命周期中，而且數(shù)字孿生體會超越物理孿生體生命周期，在賽博空間持久存續(xù)。充分利用數(shù)字孿生可在智能制造中孕育出大量新技術(shù)和新模式，推動智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用與發(fā)展。數(shù)字孿生基本內(nèi)涵和組成要素如圖1所示。
圖1 數(shù)字孿生的基本要素和作用機制
圖1大圓圈中表達的內(nèi)容有三種：第一是數(shù)字孿生基本要素，第二是物理實體和數(shù)字虛體之間的映射關(guān)系，第三是數(shù)字孿生作用機制和運行邏輯。
筆者用“△○□”這三個彼此相鄰的實線幾何圖形表示不同類型的物理實體要素，用其虛線幾何圖形表示這些物理實體要素在賽博空間的數(shù)字映射（數(shù)字虛體或數(shù)字孿生體）關(guān)系，用“數(shù)據(jù)”表示從物理實體感知/采集到的物理信息轉(zhuǎn)化為比特數(shù)據(jù)，單向上行進入到數(shù)字虛體，虛線箭頭表示虛實之間的數(shù)據(jù)流動方向，四個順時針轉(zhuǎn)的大箭頭，既表示了“物理信息-比特數(shù)據(jù)-數(shù)字信息-數(shù)字知識-數(shù)字決策”的轉(zhuǎn)換過程，也表示了“狀態(tài)感知、數(shù)字體驗、輔助決策、一次做優(yōu)”的數(shù)字孿生作用機制。
模型和數(shù)據(jù)是評價數(shù)字孿生保真度的關(guān)鍵。
模型是構(gòu)建數(shù)字孿生的核心，在機理模型上，可以由數(shù)/理/化模型、因果模型、功能模型、系統(tǒng)模型、詳細設(shè)計模型、仿真分析模型等組合構(gòu)成，在數(shù)據(jù)分析模型上，也可以由機器學(xué)習(xí)模型、經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀⒔惦A模型、故障模型等構(gòu)成。機理模型與數(shù)據(jù)分析模型的綜合應(yīng)用，構(gòu)成了數(shù)字孿生的模型來源。
數(shù)據(jù)是體驗數(shù)字孿生的基礎(chǔ)。數(shù)字虛體藉由傳感器等獲得的數(shù)據(jù)，能不能實時、準(zhǔn)確地反映物理實體設(shè)備的工作狀態(tài)，如果網(wǎng)絡(luò)有一定的時延，時延到底是多少？如果現(xiàn)場有一定的干擾，干擾數(shù)據(jù)能不能排除？等等，都是數(shù)字孿生技術(shù)需要研究和解決的問題。如果這些問題不能解決，體驗就變成了表演，仿真也就成了“仿假”，數(shù)字孿生體也就變成可以人為設(shè)置的數(shù)字動畫。
僅有模型和數(shù)據(jù)這兩個關(guān)鍵要素，仍然不足以完整描述數(shù)字孿生。數(shù)字孿生所要達到的數(shù)字體驗，必須要讓人用五官感受到，其中最主要的感受是讓人看到——即模型、數(shù)據(jù)的可視化，這個任務(wù)必須由而且只能由軟件來實現(xiàn)。無疑，軟件是數(shù)字孿生要素的載體。因此，在筆者參與賽迪研究院研究的數(shù)字孿生模型中，表達了如下觀點：數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，模型是核心，軟件是載體[10]。
從數(shù)字孿生發(fā)展歷程來看，在模型上，先有機理模型，后有基于數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)分析模型；在數(shù)據(jù)上，先有基于IT視角的模型數(shù)據(jù)化，后有基于CT視角的數(shù)據(jù)通信與傳輸。最終，模型+數(shù)據(jù)+軟件，發(fā)展成為一種基于精準(zhǔn)數(shù)據(jù)的數(shù)字體驗技術(shù)。數(shù)字體驗是數(shù)字孿生對工業(yè)技術(shù)的極其重要的貢獻與補充，很多新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)就是在此基礎(chǔ)上發(fā)展而成。
例如，在產(chǎn)品交付時，產(chǎn)品的物理實體和數(shù)字孿生體將被同時交付給客戶，讓客戶清清楚楚、明明白白地知道該產(chǎn)品的來龍去脈，是以什么市場需求和功能條件為約束而設(shè)計和制造，所有零部件的設(shè)計、生產(chǎn)、測試、物流過程都有數(shù)字孿生體，都是可追溯的。在該產(chǎn)品的使用維護階段，假如遇到了疑難復(fù)雜問題必須要做實驗或驗證的話，也可以不必在物理產(chǎn)品上做實驗或驗證，而是在其數(shù)字孿生體上以數(shù)字體驗的方式來做實驗或驗證，可以設(shè)置任何極限條件做任何次數(shù)的虛擬研制，直到驗證取得令人滿意的成果并且有了百分之百的把握之后，再在物理產(chǎn)品上做驗證，這樣就會做到“驗證即成功”[3]。
數(shù)字孿生體既可以在物理實體之前（由人構(gòu)建而）先行誕生，預(yù)先做待開發(fā)產(chǎn)品的數(shù)字體驗，也可以在該產(chǎn)品的物理實體退出市場甚至在自然規(guī)律作用下實體滅失之后，仍然持久地在賽博空間永續(xù)存在。因此，筆者也把數(shù)字孿生體定義為當(dāng)今數(shù)字社會/智能社會的“遺傳基因”[3]。通常進入賽博空間的數(shù)字孿生體是無法徹底刪除的。
內(nèi)涵：用賽博世界連接物理世界，數(shù)字形態(tài)傳承；
實質(zhì)：數(shù)據(jù)+模型+軟件，基于數(shù)字體驗而優(yōu)化物理產(chǎn)品。
三.賽博物理系統(tǒng)的基本內(nèi)涵
CPS于2006年由美國國家自然科學(xué)基金會（NSF）的海倫·吉爾首次提出，并伴隨著德國人在工業(yè)4.0中的推廣應(yīng)用而在全球業(yè)界興起。美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）、國家自然科學(xué)基金會（NSF）、伯克利大學(xué)、德國國家工程院（acatech）、弗勞恩霍夫協(xié)會等科研機構(gòu)進行一系列研究，提出了一些理論框架。近幾年，一些有關(guān)CPS的書籍也陸續(xù)推出，如倫敦國王學(xué)院軍事研究系教授托馬斯·瑞德的《機器崛起：遺失的控制論歷史》、美國辛辛那提大學(xué)Jay Lee教授的《CPS：新一代工業(yè)智能》、中國信息物理系統(tǒng)發(fā)展論壇編寫的《信息物理系統(tǒng)（CPS）白皮書2017》以及筆者合著的《三體智能革命》等，均對CPS進行了不同角度的研究與闡述。在數(shù)字孿生體基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)不斷被感知和采集，從“△○□”物理實體設(shè)備上行到其數(shù)字孿生體。如果數(shù)字孿生體中的軟件按照預(yù)先設(shè)定的模型和規(guī)則，經(jīng)過分析、推理之后，給出該場景下最適宜的控制指令，控制指令從數(shù)字孿生體下行到物理實體設(shè)備的控制器，驅(qū)動設(shè)備的執(zhí)行器精準(zhǔn)動作，以實現(xiàn)對物理實體設(shè)備更好、更精確的控制，這是CPS的實質(zhì)內(nèi)容。在技術(shù)上，完成了四個大箭頭所表示的“狀態(tài)感知、實時分析、自主決策、精準(zhǔn)執(zhí)行”的智能閉環(huán)[1]。如圖2所示。
圖2 CPS的基本要素和作用機制
CPS與數(shù)字孿生既有相似之處，也有明顯不同。相似之處在于，CPS也會像數(shù)字孿生一樣，建立顆粒度不同的虛實對應(yīng)的映射關(guān)系；明顯不同在于，在數(shù)字孿生中數(shù)據(jù)是單向從物理實體到數(shù)字孿生體的，沒有以數(shù)據(jù)“控制物理設(shè)備”的行為發(fā)生，而在CPS中，控制指令從數(shù)字孿生體下行到物理實體設(shè)備，與上行數(shù)據(jù)形成閉環(huán)。另一個明顯不同在于，在經(jīng)過“感知、分析”之后，數(shù)字孿生體在軟件定義下實現(xiàn)了自主決策，直接操控了物理設(shè)備的運行結(jié)果。
狀態(tài)感知、實時分析、自主決策、精準(zhǔn)執(zhí)行所形成的智能閉環(huán)，是智能系統(tǒng)的基本特征[1]，是第四次工業(yè)革命重要標(biāo)志，也是一個融合了賽博裝置的物理設(shè)備的智能表現(xiàn)。作為使能技術(shù)，CPS在智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中都起著關(guān)鍵作用。
CPS是智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基本運行機理的抽象與提煉。在智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，一定會發(fā)現(xiàn)CPS的身影，它變化形式多樣，尺度大小不一，可能以單元級、系統(tǒng)級、系統(tǒng)之系統(tǒng)（SoS）等不同的系統(tǒng)級別來出現(xiàn)[4]。
內(nèi)涵：實現(xiàn)數(shù)物融合控制；
實質(zhì)：以“感知-分析-決策-執(zhí)行”智能閉環(huán)，精準(zhǔn)控制物理系統(tǒng)的形與態(tài)。
四.智能制造的基本內(nèi)涵
智能制造術(shù)語源于日本在1990年所倡導(dǎo)的“智能制造系統(tǒng)（IMS）”國際合作研究計劃。在國務(wù)院2015年發(fā)布的《中國制造2025》中，闡明了智能制造是主攻方向，讓該術(shù)語再次在國內(nèi)流行。今天的智能制造與30多年前的“智能制造系統(tǒng)”在內(nèi)涵上是有區(qū)別的。德國工業(yè)4.0小組在《德國工業(yè) 4.0 戰(zhàn)略計劃實施建議》中推出通過“三項集成”實現(xiàn)智能化生產(chǎn)與服務(wù)模式。即以智能工廠為單元，“將各種不同層面的IT系統(tǒng)集成在一起（例如執(zhí)行器與傳感器、控制、生產(chǎn)管理、制造和執(zhí)行及企業(yè)計劃等不同層面）”，實現(xiàn)縱向集成和網(wǎng)絡(luò)化制造系統(tǒng)（企內(nèi)鏈）；“通過產(chǎn)品全生命周期和為客戶需求而協(xié)作的不同公司，使現(xiàn)實物理世界與賽博世界完成整合”，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈以及生產(chǎn)者與消費者的端到端集成（價值鏈）；“將各種使用不同制造階段和商業(yè)計劃的IT系統(tǒng)集成在一起，這其中既包括一個公司內(nèi)部的材料、能源和信息的配置，也包括不同公司間的配置”，實現(xiàn)企業(yè)生態(tài)圈的橫向集成與社會化協(xié)作（價值網(wǎng)）[6]。2017年中國工程院提出了中國模式的智能制造“三范式”[9]，認為數(shù)字化制造是智能制造第一種基本范式，也稱作第一代智能制造，是智能制造的基礎(chǔ)；數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造是智能制造第二種基本范式，或稱作“互聯(lián)網(wǎng)+制造”或第二代智能制造；第三種基本范式是數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化智能化制造，或叫新一代智能制造。智能制造“三范式”的英文是：Digital Manufacturing, Smart Manufacturing和Intelligent Manufacturing。“三范式”既具有很強的前瞻性、體系性，又具有很強的務(wù)實性，對學(xué)術(shù)界、企業(yè)界研究、推進智能制造具有較好的實操性指導(dǎo)。智能制造聚焦在制造領(lǐng)域，基本上與德國工業(yè)4.0實現(xiàn)對標(biāo)，強調(diào)CPS是使能技術(shù)。德國工業(yè)4.0組件參考架構(gòu)模型（RAMI4.0）[6]，對CPS進行了較為準(zhǔn)確的定義和技術(shù)闡述。2013年的RAMI4.0版本主要論述CPS，而2019年的版本增加了對數(shù)字孿生的論述。可見工業(yè)4.0本身就包含了CPS和數(shù)字孿生。智能制造亦是如此。筆者定義：“智能制造，基于CPS技術(shù)構(gòu)建‘狀態(tài)感知-實時分析-自主決策-精準(zhǔn)執(zhí)行-學(xué)習(xí)提升’的數(shù)據(jù)閉環(huán)，以軟件形成的數(shù)據(jù)自動流動來消除復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性，在給定的時間、目標(biāo)場景下，優(yōu)化配置資源的一種制造范式。”該定義所涉及的各項基本要素是：智能機理：狀態(tài)感知-實時分析-自主決策-精準(zhǔn)執(zhí)行-學(xué)習(xí)提升，系統(tǒng)按照場景而不是按照固定程序來自主工作；操作對象：數(shù)據(jù)（信息與知識的載體）；使能：軟件中的算法與規(guī)則（數(shù)字化知識）；本質(zhì)：數(shù)據(jù)自動流動，并因自動流動而形成信息/知識泛在；目的：消除工業(yè)復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性；約束：給定時空場景；價值：優(yōu)化配置制造資源。智能制造的基本要素和作用機制如圖3所示。
圖3 智能制造的基本要素和作用機制
在圖3中，物理實體設(shè)備（“△○□”實線）及其數(shù)字孿生體（虛線）一直以虛實精確映射的方式存在，但是，物理實體設(shè)備（“△○□”）從企業(yè)資產(chǎn)的角度來說，可能分屬于不同的企業(yè)/工廠/車間，具有不同的工作場景，組成上相對封閉與固化，因此用長方框來組合表達。從物理實體設(shè)備感知和采集的數(shù)據(jù)上行到數(shù)字孿生體，數(shù)字孿生體設(shè)備發(fā)出的控制指令下行到物理實體設(shè)備（其運行機理參見前文CPS內(nèi)容，四個順時針小箭頭形成單元級智能閉環(huán)）。四個大箭頭所表示的“狀態(tài)感知、實時分析、自主決策、精準(zhǔn)執(zhí)行”的系統(tǒng)級智能閉環(huán)一直順時針按序運轉(zhuǎn)，反復(fù)迭代。經(jīng)過長時間、大數(shù)據(jù)量的深度機器學(xué)習(xí)，智能設(shè)備實現(xiàn)了“學(xué)習(xí)提升”，動作過程執(zhí)行得越來越好。
在筆者出版的《機·智：從數(shù)字化車間走向智能制造》中，把智能制造簡要表述為：智能制造是“人智”轉(zhuǎn)“機智”的所有活動[3] [5]。因為從另一個角度來看，把人類的智能（人智），從隱性知識變?yōu)轱@性知識，再把知識寫入軟件，軟件嵌入芯片，芯片嵌入盒子（PLC、DCS等），盒子嵌入物理設(shè)備，就形成了CPS，越來越多的“人智”進入物理設(shè)備，促進了“機智”的爆發(fā)，于是有了智能的機器和智能的制造過程。在軟件定義與賦能下，形成了智能制造新范式。沒有CPS使能，就沒有智能制造落地。
內(nèi)涵：優(yōu)化配置制造資源；
實質(zhì)：實現(xiàn)企內(nèi)鏈、價值鏈和價值網(wǎng)，構(gòu)建新制造生態(tài)。
五.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基本內(nèi)涵
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從技術(shù)上說起源于工業(yè)以太網(wǎng)和設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)，從術(shù)語上說由中國上海可魯軟件公司在2007年提出[8]，從普及上說得力于美國GE公司的大力提倡與推動。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“第一性原理”，就是要廣泛地聯(lián)接各種機器設(shè)備和工業(yè)系統(tǒng)，由此而實現(xiàn)“聯(lián)接-管控-優(yōu)化-效益”的基本邏輯：由聯(lián)接而實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，由數(shù)據(jù)采集而實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時傳輸、設(shè)備實時監(jiān)測和設(shè)備行為的實時洞察，由此而有憑有據(jù)、精細化地進行制造資源的優(yōu)化配置。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)因為大范圍聯(lián)接了更多的工業(yè)要素，情況會比智能制造稍微復(fù)雜一些。海量數(shù)據(jù)，泛在聯(lián)接，優(yōu)化配置工業(yè)資源，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基本內(nèi)涵，全國大范圍、社會大尺度、跨行業(yè)大協(xié)作（“三大”）是業(yè)界對它的基本期待。其組成要素和作用機制如圖4所示。
圖4 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基本要素和作用機制
在圖4中，高度類似于智能制造，數(shù)字孿生、CPS都同時存在。但是不同之處在于，智能制造聚焦于制造領(lǐng)域，以智能工廠為單元，其所聯(lián)接的終端以企業(yè)（不限于本地）邊界內(nèi)部的設(shè)備和在制品為主；而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)接范圍從一開始就不局限于企業(yè)邊界，而是以價值鏈甚至是以價值網(wǎng)作為起點，直面“三大”需求，聯(lián)接企業(yè)內(nèi)外部要素，特別是在用工業(yè)品，向基于云的新價值鏈網(wǎng)發(fā)展：
1.超越時空限制，打破原有相對封閉和固化的工業(yè)系統(tǒng)格局，以相對離散的形態(tài)更廣泛、輕靈地聯(lián)接機器、原材料、控制系統(tǒng)、信息系統(tǒng)、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)以及人的業(yè)務(wù)活動等工業(yè)要素（圖4中物理要素有些已經(jīng)不在原有方框內(nèi)），優(yōu)化配置工業(yè)資源；
2.打造支撐制造資源泛在聯(lián)接、彈性供給、高效配置的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，構(gòu)建基于海量工業(yè)大數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析的服務(wù)體系[7]，形成新工業(yè)生態(tài)；
3.基于對工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，洞察物理世界過去一直發(fā)生、但是無法觀測到的物理活動細節(jié)，由此而更好地集成工業(yè)場景的實況信息，做好研發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)與管理決策；
4.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不斷促進硬件/軟件捆綁功能解耦，促進傳統(tǒng)工業(yè)軟件解構(gòu)，基于微服務(wù)和云架構(gòu)而重構(gòu)為工業(yè)APP，因此，在賽博空間就不再是與物理設(shè)備完全精確映射的數(shù)字孿生體，而是將原有數(shù)字孿生體打散后重組、重構(gòu)，建立了新型聯(lián)接關(guān)系的數(shù)字孿生體。
具有新型聯(lián)接關(guān)系且離散度較高的數(shù)字孿生體在泛在聯(lián)接、高效協(xié)同方面更為出色，在優(yōu)化配置工業(yè)資源方面更加容易，讓大范圍管控和優(yōu)化“系統(tǒng)之系統(tǒng)（SoS）”、實現(xiàn)超大型企業(yè)的精細化運營成為可能。
在對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)涵理解上，賽迪研究院和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院也提出了“三全”的思路：全要素，全產(chǎn)業(yè)鏈，全價值鏈。雖然術(shù)語和解讀有所不同，但是都是在試圖突出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基于云的新價值鏈網(wǎng)，各方對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基本內(nèi)涵的理解上總體上是趨于一致的。
內(nèi)涵：優(yōu)化配置工業(yè)資源；
實質(zhì)：基于云的新價值鏈網(wǎng)，構(gòu)建新工業(yè)生態(tài)。
六.四個術(shù)語的相互比較
在分析了四個術(shù)語的內(nèi)涵、實質(zhì)和主要特征之后，不難看出，數(shù)字孿生、賽博物理系統(tǒng)、智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)四個術(shù)語，在發(fā)展上一脈相承，在內(nèi)涵和實質(zhì)上有不少共同點，但是也有明顯區(qū)別。
共同點：四個術(shù)語都是由物理空間的物理實體與其在賽博空間映射出來的數(shù)字孿生體兩大部分基本要素組成，都屬于新工業(yè)革命的活動內(nèi)容，都可以給企業(yè)帶來新技術(shù)、新模式和新業(yè)態(tài)。作為一種基礎(chǔ)通用技術(shù)，這兩年數(shù)字孿生的研究備受業(yè)界重視；
差異點：在內(nèi)涵/實質(zhì)上則是各不相同。數(shù)字孿生主要是在賽博空間對物理實體與業(yè)務(wù)流程等現(xiàn)實對象進行映射、仿真、優(yōu)化和數(shù)據(jù)支持等數(shù)字形態(tài)傳承類的活動，重在數(shù)字體驗，以期最大幅度地通過優(yōu)化數(shù)字孿生體而提升物理世界的材料、時間、能量、人力等作業(yè)效率與質(zhì)量；數(shù)字孿生體與物理實體相融合，引入控制功能形成智能閉環(huán)后，形成了CPS，強化了對物理實體的形和態(tài)的精準(zhǔn)控制；多個多級別的CPS彼此互聯(lián)而構(gòu)建了智能工廠，基于企內(nèi)鏈、價值鏈、價值網(wǎng)絡(luò)完成特定領(lǐng)域的工業(yè)要素集成與制造管控，優(yōu)化配置制造資源，形成新制造生態(tài)；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)則是將智能制造系統(tǒng)進一步離散化、解構(gòu)與重構(gòu)，實現(xiàn)海量工業(yè)要素的泛在聯(lián)接，超越企業(yè)邊界管控物理設(shè)備（特別是在用品），在更大的范圍內(nèi)優(yōu)化配置工業(yè)資源，形成新工業(yè)生態(tài)。這是一種由企業(yè)內(nèi)到企業(yè)外，由在制品到在用品，由價值鏈網(wǎng)到新價值鏈網(wǎng)，由新制造生態(tài)到新工業(yè)生態(tài)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程。表1列出四個術(shù)語之異同以及從左到右的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級過程。
表1 四個術(shù)語在內(nèi)涵上的異同和遞進關(guān)系
由表1不難看出，數(shù)字孿生作為一種數(shù)字化通用技術(shù)，以“模型+數(shù)據(jù)+軟件”貫穿于四個術(shù)語，成為數(shù)字社會/智能社會的“遺傳基因”。
圖5是四個術(shù)語的內(nèi)涵、構(gòu)成及作用機制的幾種展現(xiàn)與對比。
圖5四個術(shù)語的內(nèi)涵、要素及作用機制比較
在賽博、物理兩大空間占比上，四個術(shù)語有微妙差異，數(shù)字孿生體始于IT領(lǐng)域，賽博空間占比偏多；CPS強調(diào)數(shù)字虛體與物理實體深度融合，賽博、物理相對平衡對等；智能制造基于智能工廠，以CPS實現(xiàn)對物理系統(tǒng)的精確控制，物理空間占比稍高；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以基于云的新價值鏈網(wǎng)來泛在聯(lián)接工業(yè)要素和強化工業(yè)數(shù)據(jù)的采集與處理，賽博空間占比略多。這是一個虛實相互融合、占比交替占優(yōu)的演變過程。圖5中四個大圓圈位置高低不同，粗略地展示了這一演變趨勢。
七.結(jié)論
數(shù)字孿生、賽博物理系統(tǒng)、智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這四個術(shù)語，在發(fā)展上一脈相承，在內(nèi)涵、實質(zhì)和運行邏輯上有不少共同點，但是也有明顯區(qū)別。四個術(shù)語在內(nèi)涵和組成上呈現(xiàn)出賽博與物理相互虛實融合、占比交替占優(yōu)的演變過程。對于這四個術(shù)語，清晰理解異同，抓住內(nèi)涵實質(zhì)，有助于澄清概念，正本清源，可為這些概念的理論研究與工程實踐提供了較為明晰的指導(dǎo)，避免了對這四個術(shù)語人為的邊界模糊、功能泛化，影響這些概念在科研與實踐中的應(yīng)用。也有有助于發(fā)揮四個術(shù)語的各自特長，引導(dǎo)企業(yè)將智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這些新工業(yè)革命的具體活動內(nèi)容，在不同的行業(yè)領(lǐng)域中做好實踐與落地。由于篇幅所限，本文僅對這四個術(shù)語的基本內(nèi)涵與相互之間關(guān)系進行了初步闡述。作為新工業(yè)革命的重要組成部分，這個四個術(shù)語在智能制造研究與推進方面具有很強的現(xiàn)實意義，建議相關(guān)研究人員做進一步研究，能更詳實、更系統(tǒng)地厘清這四個術(shù)語產(chǎn)生的背景、內(nèi)涵、關(guān)系、技術(shù)路徑、應(yīng)用場景、典型案例等內(nèi)容。如果條件允許，建議政府組織相關(guān)專家，在深入研究的基礎(chǔ)上，編寫四個術(shù)語的白皮書，為廣大理論研究者與企業(yè)智能制造與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的實踐者，提供有益的參考與指導(dǎo)資料。 參考文獻
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【作者簡介】
趙敏——走向智能研究院執(zhí)行院長，中國發(fā)明協(xié)會常務(wù)理事，創(chuàng)新方法研究會常務(wù)理事，英諾維盛公司總經(jīng)理。國內(nèi)著名兩化融合/智能制造/工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)/工業(yè)軟件專家，U-TRIZ創(chuàng)始人。正高工。在國內(nèi)外媒體和國際國內(nèi)學(xué)術(shù)會議發(fā)表文章和論文百余篇，為企業(yè)解決200多個技術(shù)難題。著有《創(chuàng)新的方法》、《TRIZ入門及實踐》、《知識工程與創(chuàng)新》、《TRIZ進階及實戰(zhàn)》、《三體智能革命》、《智能制造術(shù)語解讀》、《機·智：從數(shù)字化車間走向智能制造》等專著、合著。
朱鐸先——北京蘭光創(chuàng)新科技有限公司董事長，國內(nèi)著名智能工廠/數(shù)字化車間實戰(zhàn)型專家。高工。兼任中國機電一體化協(xié)會MES分會副理事長、走向智能研究院數(shù)字工廠首席專家等職。具有二十多年制造業(yè)信息化研究與應(yīng)用經(jīng)驗。指導(dǎo)研發(fā)的設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)、MES等產(chǎn)品已在航空航天等數(shù)百家企業(yè)得到成功應(yīng)用。提出了“CPPS人機網(wǎng)三元戰(zhàn)略”、“六維智能工廠”等具有獨到見解的理論。撰寫智能制造方面文章數(shù)十篇，合著有《機·智：從數(shù)字化車間走向智能制造》、《三體智能革命》。
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