数字孪生技术架构
- 数字孪生体参考架构主要分为两部分
- 数字孪生体应用
数字孪生体参考架构主要分为两部分
：一部分为数字孪生化所代表的硬件映射，这类似于个人电脑的操作系统核心，即对硬件的驱动程序控制下的交互，它的性能指标表现为“精度”；另一部分为数字孪生体平台和应用，它们构成了应用环境和能力，由于其开放架构的特性，除了企业内部可以在数字孪生体平台上开展应用外，外部经过认证的第三方力量也可以参与数字孪生体应用开发。
一些行业人士认为数字孪生体必然是实时控制类，这实际上忽视了它与信息物理系统之间的差异。高度集成的信息物理系统的核心功能为实时控制，因为它来自嵌入式系统，就是为了实时控制而产生的，但数字孪生体通过对传统工业系统的解耦，形成了分层的结构，客观地说，它牺牲了一定的性能，换来了灵活性，这也是它具有通用目的技术特征的原因之一。
既然是开放架构，数字孪生体就比较容易通过各个模块自治而较轻松地解决标准化问题。众所周知，工业领域的标准战持续了几十年，一直没有得到有效的解决，其根本原因在于大家都不愿意放弃自身非标解决方案伴生的壁垒，以维持自身的竞争优势。由此可见，采用传统的工业自动化方法，不是解决数据交换和分享的办法，反而是导致工业数字化进展较慢的原因。
不仅如此，在平台战略理论体系中，模块化也是其中一项重要特征。任何一种产品或服务，都可以看成多个模块或子系统构成的系统，模块或子系统之间的联系涉及标准，如果没有高效的标准体系，这个系统就难以快速演进。数字孪生体平台把复杂的标准隐藏到能力中，通过掌握专业技能的人员对这些复杂的系统进行重构，让它们都可以对接数字孪生体标准接口。随着该平台逐渐成熟，当利益相关者数量较多的时候，新加入平台生态的开发者将因为利益驱使而遵循已有的标准。
由此可见，开放架构作为数字孪生体的基因，构成了其核心价值，这也是它有别于其他概念体系的特点之一。借助数字孪生体平台所蕴含的双边市场经济学原理，将产生人人渴求获得的网络效应，让先发者以及敢于创新的企业获得行业竞争优势，最终形成繁荣昌盛的数字孪生体产业。
数字孪生体应用
在数字孪生体开放架构的驱动下，数字孪生体应用成为数字孪生体平台生态的活力所在。传统的工业系统通常只服务于提供企业自身，如果客户企业需要进行拓展，则需要提供商专门为之定制，这样的市场结构有助于行业结构的稳定，但不利于行业创新快速推进，安娜贝拉·加威尔等人指出这是创新平台的特点。
平台生态理论研究显示，它受益于个人电脑的成功案例，不少理论正是从该行业抽象出来的。在个人电脑成功的示范下，移动互联网把理论推向深入，苹果通过封闭的硬件系统构建了应用商店，通过卓越的使用体验“迫使”开发者接受30%的应用税，让苹果赚得盆满钵满，2020年第三季度移动应用收入就高达190亿美元。与之对应，安卓的应用收入在2020年第三季度为103亿美元。
在平台应用生态潜在价值的驱动下，不少企业投入巨资建设平台，以期将来形成规模，最终从应用收入中获利。通用电气在推进Predix平台生态的策略中，也是采用这样的方法。通用电气的业绩报告显示，在Predix建设投入中，2015年花费了5亿美元，2017年花费则高达7亿美元，这样的投入自然产生了效果，至2017年12月，通用电气已经拥有2.2万名开发者。这个时候，它已经拥有开发者社区所必备的资源：文档、指南、培训、API、开发模拟器和虚拟机等。
为了帮助开发者获得必要的帮助，通用电气还在巴黎、慕尼黑、上海、波士顿、新加坡等地建立了数字工坊（Digital Foundry）。据工业4.0研究院跟踪调研，通用电气甚至还考虑设立类似微软开发者网络（MSDN，Microsoft Developer Network）之类的体系，引入相关的认证，提升Predix平台开发者的价值。不过由于通用电气最近几年经营上出现了问题，相关预算削减较多，该设想目前还没有实现。
在通用电气的Predix生态发展计划中，其关键业绩指标即为工业应用，如图5-2所示。在规模化发展阶段，要求发展100多个工业应用；到平台化发展阶段，则提出了1000个以上的工业应用数量要求；最终Predix平台要承载10万个以上的工业应用。通用电气2019年发布的数据显示，Predix平台上的工业应用已经超过了1万个，这意味着它已达到了预定目标，并超出了发展目标。
即便如此，通用电气在平台上不太可能一蹴而就，应用的开发是一件非常具有挑战的事情。初期看似有大量的应用出现，很大程度是从自身已有业务转换过来的，或者通过紧密的合作方支持获得，并不是有机的增长。
数字孪生体应用遵循类似规律，面临两大难题。
一是杀手级应用。任何平台生态都有满足行业共性的解决方案，这种解决方案体现为杀手级应用。
二是“鸡与蛋悖论”。只有平台上的数字孪生体应用达到一定数量，才会持续吸引开发者进入该平台。
我们先来看看杀手级应用的难题。对于任何一个产业平台，它必然要解决行业的共性问题，这样才具有行业特征。过去20年间，研究平台生态的学者形成了一个共识：只有解决了行业共性问题的平台，才可以称为产业平台。工业4.0研究院分析了近百家数字技术企业建设平台的情况，发现大部分企业都没有意识到或没有能力解决行业共性问题，最终导致其平台一直未能转化为产业平台。
简单来说，杀手级应用解决的是行业共性问题，它通常具有刚性需求特征。数字孪生体平台的杀手级应用有可能是资产管理，按照数字孪生化五个等级的要求，第一级几何模型构成了数字资产的基本特征，虽然这个等级的数字孪生化代表的数据精度不高，但它已经高出了传统互联网所处理的物体级别精度，在一些领域具有了非常高的价值。
通用电气数字公司在介绍数字孪生体应用的时候，主推的也是资产管理。在数字孪生城市、数字孪生建筑、数字孪生航空航天等领域，其本质也体现为资产管理，甚至在目前可见的案例中，90%以上的应用只是实现了可视化的资产管理。这些应用并非没有用处，它们可视化的效果可以简化管理上的难度和困惑，同时还有利于推进各个设备或子系统之间建立单一数据源——因为数字孪生化第一级实现了几何模型。
翼络数字提供的智能杆数字孪生体解决方案展示了数字孪生体应用开发的技巧。第一，为智能杆建立几何模型，这部分工作较为简单，有助于固化相关标准体系；第二，为关键部件提供仿真数据描述，包括材料、制造标准等数据，这些数据可以反向提供给智能杆产业链上的供应商；第三，以数字孪生城市的尺度要求，推进多尺度场景的数据融合，例如，结合GIS和BIM数据，构成了数字孪生城市的解决方案。
虽然目前只实现了数字孪生化的第一级要求，但它已经呈现出了其刚性价值。在某些应用场景，它有可能是目前唯一的需求。因此，资产管理是数字孪生体平台的杀手级应用。一般情况下，在推进数字孪生体应用建设时，应该率先建设资产管理这个杀手级应用。在美国海军210亿美元的数字孪生体项目投入中，其中上百亿美元都是用于建立造船厂的数字孪生基础设施，其核心工作就是数字孪生化各种设备资产。英国、新加坡推进的国家数字孪生体战略，则直接就是数字孪生城市应用，核心就是为各个建筑、街区、园区等建立数字模型。
除了杀手级应用，数字孪生体应用还有“鸡与蛋悖论”。刚才已经阐述了杀手级应用的价值，它可以吸引用户使用该平台，但如果想要持续吸引用户使用平台服务，则需要有持续不断的新应用，苹果和谷歌的应用商店就是这样维持其平台领先地位的。
开发者选择某个平台作为创新应用承载，通常比较看重平台上的客户群体数目大小，而客户群体数目的增加通常依赖于平台承载的数目多少，两者互为因果，所以称为“鸡与蛋悖论”。破解这个困境需要平台运行者持续不断的努力，在发展初期，各大平台都会想方设法吸引开发者，前述通用电气在全球建立数字工坊，其目的也在于此。
不过，大量平台运行成功与否的案例显示，解决“鸡与蛋悖论”，建立良性循环的开发者创新生态，关键要素包括简单的开发语言、丰富的SDK、积极的推广等。苹果和谷歌为了降低开发过程的难度，都推出了自己的开发语言；同时，为了避免开发者重复做底层开发，它们都提供了丰富的SDK；这些平台运行者还重点扶植典型的应用，帮助它们赚取利润，这样可以吸引一些淘金者进入，提升开发者创新生态的活跃度和价值。
目前比较成功的开发者创新生态都是在消费互联网领域，数字孪生体应用生态还没有成功典范。究其原因，所谓规模化的市场需求和开发者，在目前以非标著称的工业领域都属于痴人说梦，除非能解决非标的市场定义问题。如果数字孪生体视角能给工业领域带来一致性市场认识，则可以解决数字孪生体应用生态建设难题。