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(gè)術(shù)語(yǔ)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(gè)術(shù)語(yǔ)是新工業(yè)革命實(shí)踐活動(dòng)中頻繁使用的重要概念。盡管這四個(gè)術(shù)語(yǔ)在各種場(chǎng)合被經(jīng)常分別提及，但是鮮見同時(shí)討論四個(gè)術(shù)語(yǔ)的分析文章。本文分析了四個(gè)術(shù)語(yǔ)的來(lái)源、組成、內(nèi)涵、運(yùn)行邏輯和相互關(guān)系。它們?cè)诎l(fā)展上一脈相承，在內(nèi)涵和實(shí)質(zhì)上有不少共同點(diǎn)，但是也有明顯區(qū)別。
清晰辨析異同，抓住內(nèi)涵實(shí)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(jì)和實(shí)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(yǔ)，是近幾年業(yè)界當(dāng)紅熱詞。在國(guó)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(yǔ)是各自獨(dú)立，還是彼此相關(guān)？可能絕大多數(shù)人認(rèn)為彼此相關(guān)，但是四個(gè)術(shù)語(yǔ)之間的異同是什么？相關(guān)內(nèi)涵有多少？運(yùn)行邏輯之間到底是什么關(guān)系？可能確實(shí)不太好說清楚。筆者根據(jù)長(zhǎng)期的業(yè)務(wù)實(shí)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(shí)時(shí)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(gè)術(shù)語(yǔ)的內(nèi)涵和實(shí)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(gè)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(jī)器/設(shè)備/業(yè)務(wù)活動(dòng)/流程等物理系統(tǒng)）。用四個(gè)大圓圈來(lái)分別描述每個(gè)術(shù)語(yǔ)的基本內(nèi)涵、組成要素和運(yùn)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(zhǎng)期的要素?cái)?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(jī)、物、數(shù)據(jù)、圖文、語(yǔ)言、物理信息等各種實(shí)體要素。因此數(shù)字孿生是一種經(jīng)過長(zhǎng)期發(fā)展形成的數(shù)字化通用技術(shù)。
筆者認(rèn)為數(shù)字孿生有兩層意思，一是指物理實(shí)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(shí)體、數(shù)字虛體分別稱作物理孿生體、數(shù)字孿生體。默認(rèn)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(shí)提出[2]。目前尚無(wú)業(yè)界公認(rèn)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(guó)國(guó)防部應(yīng)用于航空航天飛行器的健康維護(hù)與保障。德國(guó)西門子、法國(guó)達(dá)索、美國(guó)通用電氣、美國(guó)參數(shù)技術(shù)等公司也積極跟進(jìn)，特別是近些年，隨著智能制造等概念的推進(jìn)，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(guó)內(nèi)一些學(xué)者對(duì)數(shù)字孿生也進(jìn)行了深入研究。北京航空航天大學(xué)陶飛教授團(tuán)隊(duì)較早開展了數(shù)字孿生研究，在國(guó)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(píng)述文章。筆者在《三體智能革命》、《機(jī)·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(duì)數(shù)字孿生進(jìn)行了研究與解讀。西門子公司出版了《數(shù)字孿生實(shí)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(duì)數(shù)字孿生做了深入研究與技術(shù)發(fā)展評(píng)估?！兜虑?020技術(shù)趨勢(shì)》將數(shù)字孿生作為今后的五大趨勢(shì)之一。這些研究成果對(duì)數(shù)字孿生的理論研究與工程實(shí)踐起到了很大的推動(dòng)作用。
筆者認(rèn)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(shí)體空間中的現(xiàn)實(shí)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(shí)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(huì)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(dòng)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(jī)制
圖1大圓圈中表達(dá)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(shí)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(jī)制和運(yùn)行邏輯。
筆者用“△○□”這三個(gè)彼此相鄰的實(shí)線幾何圖形表示不同類型的物理實(shí)體要素，用其虛線幾何圖形表示這些物理實(shí)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(shí)體感知/采集到的物理信息轉(zhuǎn)化為比特?cái)?shù)據(jù)，單向上行進(jìn)入到數(shù)字虛體，虛線箭頭表示虛實(shí)之間的數(shù)據(jù)流動(dòng)方向，四個(gè)順時(shí)針轉(zhuǎn)的大箭頭，既表示了“物理信息-比特?cái)?shù)據(jù)-數(shù)字信息-數(shù)字知識(shí)-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(yàn)、輔助決策、一次做優(yōu)”的數(shù)字孿生作用機(jī)制。
模型和數(shù)據(jù)是評(píng)價(jià)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(jī)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(xì)設(shè)計(jì)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(jī)器學(xué)習(xí)模型、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀⒔惦A模型、故障模型等構(gòu)成。機(jī)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(lái)源。
數(shù)據(jù)是體驗(yàn)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(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地反映物理實(shí)體設(shè)備的工作狀態(tài)，如果網(wǎng)絡(luò)有一定的時(shí)延，時(shí)延到底是多少？如果現(xiàn)場(chǎng)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(yàn)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(dòng)畫。
僅有模型和數(shù)據(jù)這兩個(gè)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(dá)到的數(shù)字體驗(yàn)，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(gè)任務(wù)必須由而且只能由軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)。無(wú)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(dá)了如下觀點(diǎn)：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(lái)看，在模型上，先有機(jī)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(yàn)技術(shù)。數(shù)字體驗(yàn)是數(shù)字孿生對(duì)工業(yè)技術(shù)的極其重要的貢獻(xiàn)與補(bǔ)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(shí)，產(chǎn)品的物理實(shí)體和數(shù)字孿生體將被同時(shí)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(lái)龍去脈，是以什么市場(chǎng)需求和功能條件為約束而設(shè)計(jì)和制造，所有零部件的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、測(cè)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(hù)階段，假如遇到了疑難復(fù)雜問題必須要做實(shí)驗(yàn)或驗(yàn)證的話，也可以不必在物理產(chǎn)品上做實(shí)驗(yàn)或驗(yàn)證，而是在其數(shù)字孿生體上以數(shù)字體驗(yàn)的方式來(lái)做實(shí)驗(yàn)或驗(yàn)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(yàn)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(yàn)證，這樣就會(huì)做到“驗(yàn)證即成功”[3]。
數(shù)字孿生體既可以在物理實(shí)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(yàn)，也可以在該產(chǎn)品的物理實(shí)體退出市場(chǎng)甚至在自然規(guī)律作用下實(shí)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(huì)/智能社會(huì)的“遺傳基因”[3]。通常進(jìn)入賽博空間的數(shù)字孿生體是無(wú)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(shí)質(zhì)：數(shù)據(jù)+模型+軟件，基于數(shù)字體驗(yàn)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(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金會(huì)（NSF）的海倫·吉爾首次提出，并伴隨著德國(guó)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(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）、國(guó)家自然科學(xué)基金會(huì)（NSF）、伯克利大學(xué)、德國(guó)國(guó)家工程院（acatech）、弗勞恩霍夫協(xié)會(huì)等科研機(jī)構(gòu)進(jìn)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(guó)王學(xué)院軍事研究系教授托馬斯·瑞德的《機(jī)器崛起：遺失的控制論歷史》、美國(guó)辛辛那提大學(xué)Jay Lee教授的《CPS：新一代工業(yè)智能》、中國(guó)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(duì)CPS進(jìn)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(shí)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(chǎng)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(shí)體設(shè)備的控制器，驅(qū)動(dòng)設(shè)備的執(zhí)行器精準(zhǔn)動(dòng)作，以實(shí)現(xiàn)對(duì)物理實(shí)體設(shè)備更好、更精確的控制，這是CPS的實(shí)質(zhì)內(nèi)容。在技術(shù)上，完成了四個(gè)大箭頭所表示的“狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)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(jī)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(huì)像數(shù)字孿生一樣，建立顆粒度不同的虛實(shí)對(duì)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(shí)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(shí)體設(shè)備，與上行數(shù)據(jù)形成閉環(huán)。另一個(gè)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(shí)現(xiàn)了自主決策，直接操控了物理設(shè)備的運(yùn)行結(jié)果。
狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)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(gè)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(yùn)行機(jī)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(huì)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(jí)、系統(tǒng)級(jí)、系統(tǒng)之系統(tǒng)（SoS）等不同的系統(tǒng)級(jí)別來(lái)出現(xiàn)[4]。
內(nèi)涵：實(shí)現(xiàn)數(shù)物融合控制；
實(shí)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(yǔ)源于日本在1990年所倡導(dǎo)的“智能制造系統(tǒng)（IMS）”國(guó)際合作研究計(jì)劃。在國(guó)務(wù)院2015年發(fā)布的《中國(guó)制造2025》中，闡明了智能制造是主攻方向，讓該術(shù)語(yǔ)再次在國(guó)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(guó)工業(yè)4.0小組在《德國(guó)工業(yè) 4.0 戰(zhàn)略計(jì)劃實(shí)施建議》中推出通過“三項(xiàng)集成”實(shí)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(jì)劃等不同層面）”，實(shí)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(shí)物理世界與賽博世界完成整合”，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈以及生產(chǎn)者與消費(fèi)者的端到端集成（價(jià)值鏈）；“將各種使用不同制造階段和商業(yè)計(jì)劃的IT系統(tǒng)集成在一起，這其中既包括一個(gè)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(shí)現(xiàn)企業(yè)生態(tài)圈的橫向集成與社會(huì)化協(xié)作（價(jià)值網(wǎng)）[6]。2017年中國(guó)工程院提出了中國(guó)模式的智能制造“三范式”[9]，認(rèn)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?！叭妒健奔染哂泻軓?qiáng)的前瞻性、體系性，又具有很強(qiáng)的務(wù)實(shí)性，對(duì)學(xué)術(shù)界、企業(yè)界研究、推進(jìn)智能制造具有較好的實(shí)操性指導(dǎo)。智能制造聚焦在制造領(lǐng)域，基本上與德國(guó)工業(yè)4.0實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)，強(qiáng)調(diào)CPS是使能技術(shù)。德國(guó)工業(yè)4.0組件參考架構(gòu)模型（RAMI4.0）[6]，對(duì)CPS進(jìn)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(duì)數(shù)字孿生的論述?？梢姽I(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(shí)時(shí)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(dòng)流動(dòng)來(lái)消除復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性，在給定的時(shí)間、目標(biāo)場(chǎng)景下，優(yōu)化配置資源的一種制造范式?！痹摱x所涉及的各項(xiàng)基本要素是：智能機(jī)理：狀態(tài)感知-實(shí)時(shí)分析-自主決策-精準(zhǔn)執(zhí)行-學(xué)習(xí)提升，系統(tǒng)按照?qǐng)鼍岸皇前凑展潭ǔ绦騺?lái)自主工作；操作對(duì)象：數(shù)據(jù)（信息與知識(shí)的載體）；使能：軟件中的算法與規(guī)則（數(shù)字化知識(shí)）；本質(zhì)：數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng)，并因自動(dòng)流動(dòng)而形成信息/知識(shí)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(shí)空?qǐng)鼍埃粌r(jià)值：優(yōu)化配置制造資源。智能制造的基本要素和作用機(jī)制如圖3所示。
圖3 智能制造的基本要素和作用機(jī)制
在圖3中，物理實(shí)體設(shè)備（“△○□”實(shí)線）及其數(shù)字孿生體（虛線）一直以虛實(shí)精確映射的方式存在，但是，物理實(shí)體設(shè)備（“△○□”）從企業(yè)資產(chǎn)的角度來(lái)說，可能分屬于不同的企業(yè)/工廠/車間，具有不同的工作場(chǎng)景，組成上相對(duì)封閉與固化，因此用長(zhǎng)方框來(lái)組合表達(dá)。從物理實(shí)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(shí)體設(shè)備（其運(yùn)行機(jī)理參見前文CPS內(nèi)容，四個(gè)順時(shí)針小箭頭形成單元級(jí)智能閉環(huán)）。四個(gè)大箭頭所表示的“狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、自主決策、精準(zhǔn)執(zhí)行”的系統(tǒng)級(jí)智能閉環(huán)一直順時(shí)針按序運(yùn)轉(zhuǎn)，反復(fù)迭代。經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間、大數(shù)據(jù)量的深度機(jī)器學(xué)習(xí)，智能設(shè)備實(shí)現(xiàn)了“學(xué)習(xí)提升”，動(dòng)作過程執(zhí)行得越來(lái)越好。
在筆者出版的《機(jī)·智：從數(shù)字化車間走向智能制造》中，把智能制造簡(jiǎn)要表述為：智能制造是“人智”轉(zhuǎn)“機(jī)智”的所有活動(dòng)[3] [5]。因?yàn)閺牧硪粋€(gè)角度來(lái)看，把人類的智能（人智），從隱性知識(shí)變?yōu)轱@性知識(shí)，再把知識(shí)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(lái)越多的“人智”進(jìn)入物理設(shè)備，促進(jìn)了“機(jī)智”的爆發(fā)，于是有了智能的機(jī)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(shí)質(zhì)：實(shí)現(xiàn)企內(nèi)鏈、價(jià)值鏈和價(jià)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(yǔ)上說由中國(guó)上?？婶斳浖驹?007年提出[8]，從普及上說得力于美國(guó)GE公司的大力提倡與推動(dòng)。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(jī)器設(shè)備和工業(yè)系統(tǒng)，由此而實(shí)現(xiàn)“聯(lián)接-管控-優(yōu)化-效益”的基本邏輯：由聯(lián)接而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，由數(shù)據(jù)采集而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸、設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和設(shè)備行為的實(shí)時(shí)洞察，由此而有憑有據(jù)、精細(xì)化地進(jìn)行制造資源的優(yōu)化配置。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)因?yàn)榇蠓秶?lián)接了更多的工業(yè)要素，情況會(huì)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(guó)大范圍、社會(huì)大尺度、跨行業(yè)大協(xié)作（“三大”）是業(yè)界對(duì)它的基本期待。其組成要素和作用機(jī)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(jī)制
在圖4中，高度類似于智能制造，數(shù)字孿生、CPS都同時(shí)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(jià)值鏈甚至是以價(jià)值網(wǎng)作為起點(diǎn)，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(jià)值鏈網(wǎng)發(fā)展：
1.超越時(shí)空限制，打破原有相對(duì)封閉和固化的工業(yè)系統(tǒng)格局，以相對(duì)離散的形態(tài)更廣泛、輕靈地聯(lián)接機(jī)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(dòng)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(tái)，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(duì)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(wú)法觀測(cè)到的物理活動(dòng)細(xì)節(jié)，由此而更好地集成工業(yè)場(chǎng)景的實(shí)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(jìn)硬件/軟件捆綁功能解耦，促進(jìn)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(shí)現(xiàn)超大型企業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)成為可能。
在對(duì)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(jià)值鏈。雖然術(shù)語(yǔ)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(jià)值鏈網(wǎng)，各方對(duì)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(shí)質(zhì)：基于云的新價(jià)值鏈網(wǎng)，構(gòu)建新工業(yè)生態(tài)。
六.四個(gè)術(shù)語(yǔ)的相互比較
在分析了四個(gè)術(shù)語(yǔ)的內(nèi)涵、實(shí)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(gè)術(shù)語(yǔ)，在發(fā)展上一脈相承，在內(nèi)涵和實(shí)質(zhì)上有不少共同點(diǎn)，但是也有明顯區(qū)別。
共同點(diǎn)：四個(gè)術(shù)語(yǔ)都是由物理空間的物理實(shí)體與其在賽博空間映射出來(lái)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(dòng)內(nèi)容，都可以給企業(yè)帶來(lái)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(diǎn)：在內(nèi)涵/實(shí)質(zhì)上則是各不相同。數(shù)字孿生主要是在賽博空間對(duì)物理實(shí)體與業(yè)務(wù)流程等現(xiàn)實(shí)對(duì)象進(jìn)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(dòng)，重在數(shù)字體驗(yàn)，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(shí)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(shí)體相融合，引入控制功能形成智能閉環(huán)后，形成了CPS，強(qiáng)化了對(duì)物理實(shí)體的形和態(tài)的精準(zhǔn)控制；多個(gè)多級(jí)別的CPS彼此互聯(lián)而構(gòu)建了智能工廠，基于企內(nèi)鏈、價(jià)值鏈、價(jià)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(jìn)一步離散化、解構(gòu)與重構(gòu)，實(shí)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(jià)值鏈網(wǎng)到新價(jià)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(gè)術(shù)語(yǔ)之異同以及從左到右的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)過程。
表1 四個(gè)術(shù)語(yǔ)在內(nèi)涵上的異同和遞進(jìn)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(gè)術(shù)語(yǔ)，成為數(shù)字社會(huì)/智能社會(huì)的“遺傳基因”。
圖5是四個(gè)術(shù)語(yǔ)的內(nèi)涵、構(gòu)成及作用機(jī)制的幾種展現(xiàn)與對(duì)比。
圖5四個(gè)術(shù)語(yǔ)的內(nèi)涵、要素及作用機(jī)制比較
在賽博、物理兩大空間占比上，四個(gè)術(shù)語(yǔ)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(qiáng)調(diào)數(shù)字虛體與物理實(shí)體深度融合，賽博、物理相對(duì)平衡對(duì)等；智能制造基于智能工廠，以CPS實(shí)現(xiàn)對(duì)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(jià)值鏈網(wǎng)來(lái)泛在聯(lián)接工業(yè)要素和強(qiáng)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(gè)虛實(shí)相互融合、占比交替占優(yōu)的演變過程。圖5中四個(gè)大圓圈位置高低不同，粗略地展示了這一演變趨勢(shì)。
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(gè)術(shù)語(yǔ)，在發(fā)展上一脈相承，在內(nèi)涵、實(shí)質(zhì)和運(yùn)行邏輯上有不少共同點(diǎn)，但是也有明顯區(qū)別。四個(gè)術(shù)語(yǔ)在內(nèi)涵和組成上呈現(xiàn)出賽博與物理相互虛實(shí)融合、占比交替占優(yōu)的演變過程。對(duì)于這四個(gè)術(shù)語(yǔ)，清晰理解異同，抓住內(nèi)涵實(shí)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(shí)踐提供了較為明晰的指導(dǎo)，避免了對(duì)這四個(gè)術(shù)語(yǔ)人為的邊界模糊、功能泛化，影響這些概念在科研與實(shí)踐中的應(yīng)用。也有有助于發(fā)揮四個(gè)術(shù)語(yǔ)的各自特長(zhǎng)，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(dòng)內(nèi)容，在不同的行業(yè)領(lǐng)域中做好實(shí)踐與落地。由于篇幅所限，本文僅對(duì)這四個(gè)術(shù)語(yǔ)的基本內(nèi)涵與相互之間關(guān)系進(jìn)行了初步闡述。作為新工業(yè)革命的重要組成部分，這個(gè)四個(gè)術(shù)語(yǔ)在智能制造研究與推進(jìn)方面具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義，建議相關(guān)研究人員做進(jìn)一步研究，能更詳實(shí)、更系統(tǒng)地厘清這四個(gè)術(shù)語(yǔ)產(chǎn)生的背景、內(nèi)涵、關(guān)系、技術(shù)路徑、應(yīng)用場(chǎng)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(gè)術(shù)語(yǔ)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(shí)踐者，提供有益的參考與指導(dǎo)資料。 參考文獻(xiàn)
[1] 胡虎, 趙敏, 寧振波, 等. 三體智能革命 [M]. 北京: 機(jī)械工業(yè)出版社, 2016.
[2] M Grieves. Digital twin:manufacturing excellence through virtual factory replication. Whitepaper.Melbourne, FL: Florida Institute of Technology; 2014.
[3] 趙敏, 寧振波. 鑄魂：軟件定義制造 [M]. 北京: 機(jī)械工業(yè)出版社, 2020.
[4] 中國(guó)信息物理系統(tǒng)發(fā)展論壇. 信息物理系統(tǒng)白皮書(2017) [R]. 北京: 中國(guó)信息物理系統(tǒng)發(fā)展論壇, 2017.
[5] 朱鐸先, 趙敏. 機(jī)·智：從數(shù)字化車間走向智能制造 [M]. 北京: 機(jī)械工業(yè)出版社, 2018.
[6] ZVEI. The Referencearchitectural model RAMI 4.0 and the industrie 4.0 component [R]. Frankfurt:ZVEI, 2015.
[7] 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟. 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)白皮書(2017) [R]. 北京: 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)聯(lián)盟, 2017.
[8] 工控網(wǎng)/工業(yè)以太網(wǎng). 三大要素考驗(yàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)[EB/OL], 北京：工控網(wǎng)https://gongkong.ofweek.com/2013-08/ART-310008-8420-28716983.html, 2013-08-30
[9] 周濟(jì)等，中國(guó)智能制造發(fā)展戰(zhàn)略研究[J]，北京：《中國(guó)工程科學(xué)》，2018年04期
[10] 張洪國(guó)等，《數(shù)字孿生白皮書》(2019年) [R]，北京：賽迪網(wǎng)，2019-12-19
【作者簡(jiǎn)介】
趙敏——走向智能研究院執(zhí)行院長(zhǎng)，中國(guó)發(fā)明協(xié)會(huì)常務(wù)理事，創(chuàng)新方法研究會(huì)常務(wù)理事，英諾維盛公司總經(jīng)理。國(guó)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(guó)內(nèi)外媒體和國(guó)際國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)表文章和論文百余篇，為企業(yè)解決200多個(gè)技術(shù)難題。著有《創(chuàng)新的方法》、《TRIZ入門及實(shí)踐》、《知識(shí)工程與創(chuàng)新》、《TRIZ進(jìn)階及實(shí)戰(zhàn)》、《三體智能革命》、《智能制造術(shù)語(yǔ)解讀》、《機(jī)·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(zhǎng)，國(guó)內(nèi)著名智能工廠/數(shù)字化車間實(shí)戰(zhàn)型專家。高工。兼任中國(guó)機(jī)電一體化協(xié)會(huì)MES分會(huì)副理事長(zhǎng)、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(yàn)。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(jī)網(wǎng)三元戰(zhàn)略”、“六維智能工廠”等具有獨(dú)到見解的理論。撰寫智能制造方面文章數(shù)十篇，合著有《機(jī)·智：從數(shù)字化車間走向智能制造》、《三體智能革命》。
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