从虚实映射到智能决策： 数字孪生的工业进化论

在“十四五”规划推动数字经济与实体经济深度融合的背景下，数字孪生作为数字化转型的核心技术之一，却面临着“进退两难”的发展困境：一方面，数字孪生技术供应商尚未形成规模收入，高额研发投入与商业化进程缓慢形成鲜明对比，可持续性质疑出现。另一方面，应用方（如汽车企业、钢铁厂等）的实践同样艰难——即便在行业标杆企业中，智能制造系统往往只能稳定运行一周左右，便因数据拥堵陷入瘫痪。

供应商研发难、应用方落地难，一度让数字孪生的商业化之路布满迷雾。在第28届北京埃森焊接与切割展览会期间同期举办的“汽车焊装智能工厂技术研讨会”上，东风设计研究院有限公司副总工程师邹征宇分享了破题之道。

他认为，2024年以来，随着大模型技术的爆发，人工智能门槛大幅降低，从政府到企业都重新燃起了对智能技术的热情。尤其是在场景适配层面，曾经被认为“高不可攀”的AI技术，如今已能快速融入生产管理场景，这为智慧生产管理系统的突破提供了新的可能。随着人工智能技术的普及，数字孪生与智能系统的融合将迎来加速发展期。
 
认清数字孪生本质与行业应用的技术路线差异

邹征宇认为，要破除对数字孪生的迷思，需要正确认识它的核心定义，回归技术本质。

关于数字孪生的定义，传统标准往往强调“利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据构建动态虚拟模型”，这类定义虽全面却存在实操性缺陷——若严格按此执行，系统会因数据冗余陷入瘫痪。相比之下，更简洁的定义更具指导意义：“数字孪生是现实物体的数字复制品”，或“通过数字化技术在虚拟空间创建与物理实体完全对应的动态虚拟模型”。

在邹征宇看来，这两种定义的价值在于，它们仅明确了数字孪生的目标（虚实对应），却不限制技术路线——而这正是不同行业应用成败的关键。

目前，数字孪生的应用已渗透到工业制造、智慧城市、医疗健康、防洪管理等多个领域。邹征宇表示，应用场景不同，它的技术路线是不同的。

比如，如果把工业制造的数字孪生跟大型水域防洪的数字孪生等同起来，两者根本没办法对比。这主要体现在两个方面：1、数据体量。防洪管理领域的数字化系基于卫星拍摄的地形图与水域数据，它的数据量很小，可能赶不上一台工业生产设备的数据量；2、应用目的。对于汽车制造这样的大体量工业制造公司来说，落地数字孪生需要整套系统运行非常流畅，目的是实现远程管理，解决质量问题，解决设备维修和设备管理、生产管理问题。相比之下，防洪管理领域主要是根据雨量大小、时长、水位高低等，来制定相应的防洪管理措施即可。

“我想说明一个问题，不要把所有的数字孪生等同起来，不同的领域有不同的技术路线。只有这样，数字孪生才能在各行各业真正地得到应用。”

这意味着，工业制造的特殊性，让它不能“照搬”其他行业经验。那么，它应当如何实现智能制造呢？

 

智慧生产管理系统：工业数字孪生的“灵魂”

邹征宇认为，数字孪生仅是工业智能制造的“底座”，若要实现从“虚实对应”到“智能决策”的跨越，必须配套智慧生产管理系统——该系统的核心是具备AI能力的专家系统。

他分享了汽车制造业从设备层到智能驾舱的全链路设计，这个智慧生产管理系统的架构可分为三层，形成“虚实联动”的闭环：

• 设备层：通过OPC协议连接实体产线的传感器、PLC（可编程逻辑控制器）等设备，实时采集运行数据（如焊接电流、夹具定位精度、产线速度）。

• 3D监控层：构建与实体产线一一对应的虚拟模型，实现动态映射。

• 展示与决策层：通过智能驾舱（多屏显示）、手机或平板终端实现远程管理，集成AI专家系统，具备故障诊断、质量预警、生产调度等功能。

邹征宇表示，智慧生产管理系统的核心功能，是解决工业生产的“痛点”。当前工业数字孪生的落地难点集中在两点：

• 轻量化：邹征宇坦言设计中的产线还没办法做到位，“主要是目前所有的3D软件没办法轻量化到我们要用的程度，它们只能轻量化到70%~80%，我们要求达到原来体量的1%。”

• 无延时：“我的虚拟产线和实体产线从理论上是没有延时的，不是几秒钟几毫秒，而要做到理论上无延时。”

邹征宇所在的东风汽车团队目前在无延时方面已经摸索出一套完整体系。通过软件公司、东风汽车团队各自的智慧生产管理系统设计对比图，我们可以清楚看到双方的不同：

软件公司做的技术路线，主要思路是采集数据，用数据驱动虚拟模型。这对系统的算力要求高，硬件投入高，落地后在经年累月之下，会产生大量的冗余数据。

东风汽车团队的设计区别在于采用PLC链接实体产线和产线模型。按照邹征宇所言，产线的PLC在驱动实体产线的同时，也会驱动产线模型，“不会产生任何冗余数据，会一直流畅地运行下去。这就是我们做的技术路线不一样。我总结为它不是整形的数字双胞胎，而是真正的数字双胞胎。”

 

AI专家系统：智能制造落地的“智慧大脑”

邹征宇表示，工业制造公司搭建智能生产管理系统，一定要奔着三个目标做：提高效率；提高产品质量；降低成本。以汽车制造业为例，其构建的这套系统围绕这三个目标，直击工业制造的传统难题，能够实现三个重要价值：

远程生产管理：突破地理限制，实现总部对全国分厂的实时管控，既能解决分厂技术力量不足的问题，又无需在每个厂区培养完整的工艺、设备、质量团队，实现了降本提效。

智能质量管控：通过AI分析实时数据，实现“问题定位-原因诊断-解决方案”的自动化。以车身尺寸控制为例，系统通过机器人在线检测采集关键尺寸数据，结合夹具定位点、夹紧机构的历史参数，可直接判断是定位磨损、气缸故障还是工艺参数异常，并自动推送维修方案，无需再召集多部门开会扯皮。

设备运维与节能优化：通过AI预测性维护减少停机时间。例如，基于焊点电流（I）与时间（t）的热输入数据，系统可识别焊点质量缺陷的早期特征；针对传统产线“停机不停电”的浪费问题，系统支持“一键断电”功能，仅保留必要待机能耗，显著降低成本。

但是，要在数字孪生的平台上，让智慧生产管理系统有自己的用武之地，并不是一件容易的事。很多工业制造公司已经搭建了数字孪生的底层框架，但是对怎样实现虚实联动还一头雾水，只能盲人摸象。

邹征宇点破了其中的关键，这些具备MES系统等诸多数字管理的系统，还没有人工智能专家系统。“如果这个系统当中没有AI的话，很难说得上是智能制造。”

智能制造如何真正含有智慧、智能？邹征宇分享了东风汽车团队的经验：AI专家系统的构建，需要技术专家经验与数据采集的双重支撑。

专家团队的核心作用：系统的推理逻辑源于工艺、设备、质量专家的经验。脱离企业自身工业专家团队的AI系统，最终只会沦为“好看不好用”的摆设。

数据采集遵循两大原则：
• 采集有用的数据：拒绝“全量采集”。邹征宇的原则是，“只采集有缺陷的数据，正常的数据全部放掉”。
• 采集有效的数据：很多软件公司设计的智能生产管理系统采集生产数据后，会进行数据清洗，这在邹征宇看来是完全不可取的，“清洗之后的数据是污染过的数据，我们必须要采集真实的、没有污染的数据。”否则AI模型会因“脏数据”产生误判。

可以说，AI专家系统是智慧生产管理的“大脑”，其能力并非来自通用大模型，而是工业专家经验的数字化沉淀与精准数据采集的结合。只有如此，才能令智慧生产管理系统在数字孪生的平台上发挥自己的价值。

 

总结

数字化工厂的建设是一个渐进过程，核心流程可概括为：仿真规划→轻量化建模→数字孪生底座→AI管理系统→智慧工厂。在这一过程中，有三个关键认知必须明确：

技术路线不能“一刀切”。工业数字孪生不能盲目照搬智慧城市、防洪管理等场景的技术路线。轻量化、无延时、AI驱动是工业场景的核心要求。

AI专家系统需“内外结合”。智慧生产管理系统不能依赖第三方软件公司单独开发，必须由企业内部工艺专家与技术团队协作，否则系统会沦为“花架子”。

数据采集要“少而精”。拒绝“为采集而采集”，聚焦“有用且有效”的数据（如缺陷数据、关键工艺参数），避免冗余数据拖垮系统。

随着人工智能技术的普及（如大模型降低AI门槛），智慧生产管理系统的落地成本将持续下降，而工业数字孪生的价值也将从“展示功能”转向“实际效益”（降本、提质、增效）。未来，能够真正解决工业痛点的数字孪生，必将成为制造业智能化转型的核心引擎。

 

来源：荣格-《智能制造纵横》

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