信息、模型、軟體，一直都在試圖解釋它們的物理背面。
世界是三元的，由物質、信息和能量組成。信息往往是物理資源的增值部分，它對外釋放可以解讀的含義。一個不攜帶任何信息的物理實體，是不可想像的。平時人們一般會更在意物理實體的價值，而信息則往往被忽略。但在關鍵設備的製造上，信息的掌握遠勝於物理產品的擁有。
1980年中國最早引入的30萬、60萬千瓦的電廠設備，歷經三年的談判才從五家中選擇了2家。談判最艱難的，首先是價錢。例如普遍被看好的美國GE，報價比西屋公司要高一倍，只能放棄；第二個難點就是技術圖紙的轉讓。當時瑞士BBC（後來合併成ABB公司）為此離開了談判桌。而最後入選的西屋和另外一家公司，則做出了巨大的讓步。他們最後提供的發電機組信息資料，高達35噸。（相比一臺重量高達1.5萬噸的60萬千瓦電站鍋爐，這個數字也真是驚人，當然這個單位本身也是一個諷刺。在進入數位化時代之前，一臺設備的信息也只能向物理產品借用量度單位）。在這些資料之中，光圖紙加起來就近十萬張。這就是談判的價值，技術的引進，最重要的是將信息做了一次巨大的空間交換。如果沒有清晰的信息，各種製造活動和產品，都是令人費解的存在，而且運行效率也是極其低效。而在當下，信息的儲存方式已經大不相同了，論噸重的樣本和技術資料已經消滅了物理載體，這也使得物理實體的增值信息更加難以獲取。博世力士樂的電子液壓泵閥產品、卡特彼勒的工程機械，新產品的技術資料已經全部採用電子圖紙。以前四處可見的非授權維修廠，憑藉一張圖紙就可以進行維修的時代，行將結束。信息再次隱身。僅僅靠著物理形態的辨認，追趕者想獲取和識別先行者的意圖，將變得越來越困難。
信息一直以各種方式替物理實體做解釋，模型就是一種常見的例子。模型是信息的一種高級表達，它呈現高度組織化的特點，而且一般具有模塊性，可以方便地重複使用。重用性是模型的最大美德，這太符合了人類分類記憶的需要。設計研發工程師藉助於這些模型，腦海裡的各種創意，被快速組合，形成可製造的產品。
除了模型之外，軟體也是信息的一種高級組織形式。它萃取了信息中的知識，成為可執行的信息組合包。相對於鬆散的信息而言，它的戰鬥力優勢就像是一個全副武裝的士兵之於一個赤手空拳的平民。可惜，這個比喻在中國是經不起推敲的。因為一臺設備的估價，和一套軟體的估價，幾乎是天壤之別。如果沒有設備撐腰，軟體由於無形而經常被看作是無價。它經常被捆綁在機器中一併銷售，看上去像是「免費贈送」的。軟體巨大的價值，卻只能以設備的溢價來表達。這是一種選擇性認知，體現了人們對信息價值依然充滿了許多無知。
一個產品在數位化設計的過程，可以分解成各種顆粒度的數字模型。這些模型存在於一個世界，而物理產品和製造過程則存在於另外一個世界。這就是數字空間和物理空間的區別，二者可以看成是數學坐標軸上第一象限和第二象限的區別。中間存在著一條虛實分界線。
圖1 從數字空間到物理空間
設計完成之後，最終會有一個確定的數字模型包（比如EBOM），跨越這條隱線，進入製造環節。但實際上，當設計師的細節設計凍結之後，並不會立刻在車間啟動機器進行規模性生產，這中間還有一個環節就是物理樣機。它會被製作出來，用來檢查和驗證數字空間的模型，是否準確匹配，包括人機工程、動力特性等。這是作為模型走向產品的最後一道防線，物理樣機必須能夠證明自身攜帶了正確的信息。顯然，物理樣機將生產的預見性，往前推移了一步，儘管兩者都在同一個物理空間，都在第二象限。
很顯然，沒有物理樣機的模型，直接進行生產將是衝動而危險的旅途。而在實踐中，物理樣機依然也是昂貴的，尤其是當它無法證明，一臺樣機的信息恰如其分地表達了模型的訴求，那麼回頭返工自然是難免的。工期、成本都會急劇上升，這是很多產品開發失敗或者延期的原因。經常有人會說，設計決定了70%的成本，那是因為設計不僅僅需要完成物理產品的功能表達，而且在一開始就要設計出好的邏輯，讓信息在整個前後流程中保持一致，貫穿產品生命周期之中。而大量失敗的物理樣機，則證明了信息的一貫性並不容易保持。產品不得不重回原點，而大量的資源早已經被消耗，一個工廠就會表現出缺乏競爭力的態勢。
為了避免物理樣機做無謂的冒險，生產的預見性，再一次被前移。它重新回到數字空間，數字樣機在第一象限出現了，它對一個模型的性能、可製造性等，給與了更多的仿真與模擬。1989年，當時的仿真公司MDI（後來被MSC收購）最早提出了「虛擬原型「的概念，而其他計算機輔助設計CAD廠家如歐特克、UG、達索系統等，都從各自角度提出了數字原型、主動樣機、數字樣機等概念，其中數字樣機DMU（DigitalMock-Up）的說法被廣泛使用。它將三維模型之間的更多關係和上下文含義都傾注之中，並且進行了複雜的模擬。數字樣機的存在，大大減少了物理樣機的失敗性（有些時候乾脆直接替代真實的樣機）。由於信息傳遞的一致性，製造的難度被大幅度降低。數字樣機是一種信息代替物理的彩排，也是工業軟體的一次大勝，它大大推動了用戶端的普及。從這個角度講，物理樣機是一種信息資源阻塞而形成的昂貴過渡品。一輛汽車在真正走向規模製造前，需要花費巨大的成本去做吹風實驗。汽車會被安置在一個巨大的風洞，通過強大的氣流來模擬擋風玻璃、車體造型等阻力分布情況。而飛機、太空飛行器的風洞實驗則更是昂貴。造價巨大的風洞，可以說為物理實體而準備的純金試驗臺。風洞一響，黃金萬兩。這都是信息堵塞而形成的昂貴代價。而後來，人們開始採用數字樣機進行吹風實驗的時候，成本開始大幅度降低。美國最著名的風洞實驗室，蘭利實驗室的風洞開機次數現在是越來越少。
從這個角度而言，設計是最昂貴的製造。可惜這個環節，經常被選擇性認知的障眼法給抹掉了。人們只相信在車間裡高速旋轉的機器，和跑來跑去的AGV小車。只有這些忙碌，才被認為是昂貴的成本因此格外受到重視。而設計，往往淪為製造工藝的從屬。信息則更是被甩到一邊。
密西根大學Mr.Grieves教授在《虛擬完美模型：驅動創新與精益產品》一書中曾經提到：「信息是被浪費的物理資源的替代品」。如果我們往前推一步，就會發現，許多工廠裡的成本浪費，其實都是從信息被忽視開始的。一臺機器開始「生病」的時候，總會出現先兆性的信號。然而這種信號或者過於微弱，或者直接被省略，最後會造成工廠設備的OEE效率很低。從這個意義而言，如果要真正關注機器效率的提升，關注物料消耗的合理性，那麼僅僅採用高檔機器或者自動化倉儲系統，是遠遠不足夠的。這些機器、零部件之間的信息是如何傳遞和識別，才是提高效率的關鍵。
當這種信息傳遞被堵塞之後，物理資源的浪費將不可避免地加速。為什麼豐田的精益模式經美國學者整理披露之後，一鳴驚人，成為所有工廠管理者的楷模？那是因為，在幾乎所有看上去組織管理良好的工廠裡，仍然存在著大量漫不經心的浪費。這些浪費是以機器停歇、重複加工、原料堆壓、質量惡化、延遲交貨等看得見的形式存在。而豐田的精益模式，則找到了背後那些關鍵的不可見的信息流。物品不再輕易被移動（如及時生產所倡導的零庫存模式，就是為了封殺不必要的物體搬動），因為物理移動是有巨大成本代價。而廉價的信息流則需要先跑動起來。正確的時間、正確的工位，正確物料，都是由於信息流先行一步，才得以實現。
這是工廠一側繁忙的景象，而工廠的另一邊，則是用戶的天地。
一件產品最終來到用戶的手中，之前其實是走過了漫長的路。它最早起源於一個設計人員的神經元衝動，那個衝動就是一個主意。設計師將這個神經元衝動，捕捉後通過設計軟體，將其轉換成一個有尺寸有約束的模型。這個模型，通過虛擬數字樣機DMU，和各種模擬仿真以確定未來的性能表現之後，就進入物理樣機階段，並且走向物理產品的製造。這是一個從數字空間，進入物理空間的過程。產品從第一象限的數字空間，進入了第二象限的物理空間。
圖2 傳統製造的產品三象限
產品製造完畢之後，就會交付給用戶使用。產品離開了第二象限，進入第三象限的用戶空間，而這正是一個產品的正常歸宿，也是它實現價值的地方。唯有購買使用，一個產品才被確認為一個商品。第三象限最大的價值，就是確立了產品的終極意義。
然而，絕大部分產品，進入第三象限之後，就會跟製造廠家失去聯繫。這種現象，可以被稱之為「產品孤兒」。它在第二象限由製造工廠生產，但它出廠進入第三象限之後，就基本與廠家無關——只有在故障需要質保的時候，二者才重新搭建那未必愉快的連接。產品失聯最重要的原因是，產品從設計到製造全過程的信息，基本停止了流動。它或許留在製造商的手裡，用戶並不知道；或者產品運行的信息，留在用戶這一頭，粗心的用戶未必關注，製造商也無從了解。
產品孤兒，本質上是因為信息流的斷裂而形成的。這種斷裂，是以用戶與製造商之間的若有若無的連接作為分解線。支付完成的一霎那，二者的連接強度立刻急劇下降。考慮到製造商與用戶之間，還有眾多的分銷商、代理商、安裝隊等，信息被徹底地打碎，七零八落，稀稀疏疏地存放在不同層級的機構之中。
設計、製造和用戶，是發生在I、II、III三個象限的事情。設計和製造，在用戶的另一邊；製造和用戶所構成的物理世界，在設計模型的另一邊。象限之間的穿越，對於信息而言，並不完美，有些有用信息會流失而有些無關信息則會增加。這些都增加了回溯的難度。但重要的是，物理實體的移動是昂貴的，而信息流的移動是極其廉價的而且可以重複使用。因此讓信息流替代物理的移動，總歸是廉價的方式。
這種最基本的產品流轉路徑和背後的信息流動，主宰了數千年的商品社會的模式，而半個多世紀以來的設計工具和軟體的大量使用，讓信息的流動變得越來越透明，信息流動不暢而導致物理資源的浪費也變得令人瞠目結舌，信息的價值也開始備受人關注。
這樣的認識，正在緩慢地得到強化。有了信息、模型、軟體、數字樣機的概念作為鋪底，一種更容易理解、更親民的概念開始登場。
數字孿生的概念，跟前面提到的Grieves教授有密切的關係。不出意料的是，這位教授是數位化製造四十多年的參與者，對PLM（全生命周期管理）軟體了如指掌。很顯然，這個概念的提出，跟產品全生命周期、產品模型、數位化製造等都有著密不可分的聯繫，數字孿生被看成是「把物理系統的數位化信息，重新構建成一個獨立體」。而美國宇航局NASA在2010年發布的《模擬仿真技術路線圖》則應該最早地在文獻中明確提出了數字孿生的概念。
如果認為這是一個明星的動作替身，考慮到這個替身從來就是一個不曾公開的存在，物理存在幾乎零，那麼這種理解也是未嘗不可。相比而言，Gartner將其定義為「真實世界實體或系統的數字表示」，這就要寬泛和籠統的多。它甚至提出的數字孿生組織DTO，未免讓人更加難以摸得著頭腦。
美國NASA在火箭臺上則展開了非凡的實踐。一臺火箭和它對應的數字孿生，給予了人們直觀地想像，並且真正形成了工程價值。然而，彼時的數字孿生，仍然是一個昂貴的奢侈品，或者說是一個高高在上的模型。它只能在非常有限的場合下工作。再到後來，GE航空的發動機，將數字孿生進一步請下神殿，形成商業化應用。在GE90的發動機引擎中，物理傳感器只有14個，但它構建了數字孿生的模型。通過大量虛擬傳感器，和各種時序數據，形成了龐大的數據流並進行針對性的分析。發動機的遠程維護，變得更加可控，這是一個巨大而成功的商業模式。順勢而為，再到後來，GE的工業網際網路概念名聲大噪，也就順理成章。
那為什麼到了今天，這個概念才開始變得炙手可熱。這背後最大的推手，無疑要屬於物聯網。萬物互聯，這種野心也包括萬物的影子。而廉價傳感器的普及、數位化技術的深度覆蓋，讓連接幾乎無處不在。這也使得數字孿生，徹底擺脫了一個學術概念，成為舞臺中心的關鍵角色。
數字孿生的「生命」從什麼時候開始激活？這誕生一刻的榮耀，並不屬於它的製造商。它並不是從設計軟體CAD開始，也不是從PDM開始，無論設計師、製造商賦予它多少豐厚的「嫁妝」（模型、資料庫、算法等），它的生命都是從交付給用戶的那一霎那開始。這是一個模型，打開窗口走向光明最有意義的時刻。在此之前，所有的動作，都只是調試，都只是一個生命的準備。如果說，跟隨新產品相伴而生的孿生，可以稱之為原裝數字孿生，那麼圍繞著已經運轉的既有設備，也可以直接構建出「流通數字孿生」，它將指向更加明確的目標。
數字孿生就像是一張維基百科的網頁，從一開始的空白，到第一篇文章，到更多的文章，這些網頁會越來越厚，相互之間的連接也會越來越複雜。它們記載著數字孿生的成長，而這背後就是一種嘗試，試圖記錄物理產品隨時隨刻的真實狀態。再想一個簡單的場景，如果翻閱微信支付上的一筆筆流水，這些數字所形成的軌跡，其實是以一種數字孿生的形態，記錄了你的信用表現。
從這裡我們會發現，數字孿生跟傳統的模型、軟體，最大的不同在於，它是自生長的動態模型。如果能夠快速瀏覽一個數字孿生的全部壽命（這可能是幾分鐘，也可能是幾十年），或許可以看到它進化的痕跡。就像一閃而過的人類進化史：一隻猿猴站起來，手裡有了火種，學會馴服小麥和綿羊，成為食物鏈頂端的萬物之王，從田邊進入城市。同樣，數字孿生，由於具備積累記錄、仿真優化的能量，開始學會不斷增長。《人類簡史》的作者赫拉利提到：認知革命（智人最早的起源階段）讓歷史從生物學中脫離而獨立的推動力，在此之前，所有人類的行為其實都是生物學的範疇。數字孿生當然不具備生物體的特徵，但如果以這種比喻的方式來看，可記錄能仿真，也使得數字孿生從模型範疇中進一步分離，二者有交叉，但也有更大的作用。
產品的全生命周期（包括交付後的使用、運維直至報廢），一直是產品製造商非常感興趣的地方。但是這樣的代價和成本往往都很高，只有少數高價值的產品才具有如此開發的必要性。對於美國NASA這樣的機構，每一個發射的航空器都是昂貴無比，全生命周期追蹤更是一個關乎生死的問題。因此這些實踐，只能用於大型工程背景，並無法使得數字孿生在商業上廣泛使用。
然而物聯網的普及，改變了這一布局。一個產品交付用戶之後，由於網絡的無處不再，數據傳輸的便利性，追蹤一個實體以及根據它的模型進行仿真，都變得觸手可得。在用戶側出現了的數字空間的全新疆土。原本空蕩的第四象限，有了新主人。數字孿生，它既呼應了物理產品的存在，同時也跟用戶的使用息息相關。安靜的第四象限，由於數字孿生的出現而變得熱鬧起來。
圖3 第四象限的新主人
在沒有數字孿生之前，三個象限有兩個信息流通道，設計與製造之間是雙向通道，這是信息空間和物理空間的交互。它可能在一個機構之內，也可能不屬於一個機構。而製造與用戶之間，一般而言是單通道，產品製造的信息傳遞給用戶之後，就關閉了通道。產品處於「孤兒」無聯繫的狀態。當然也會有例外，例如遠程維護，就是一個製造與用戶的雙向信息交流。即使沒有數字孿生的概念，羅羅發動機在1998年的時候，已經成功地將它遠在天邊飛翔的發動機監管起來，並且成功地將其鎖定為一門商業模式。這一奇襲，曾經導致GE發動機，丟失了全日航空公司這樣的忠實客戶。而後來，這一種商業模式，已經成為航空發動機行業的標配，並且成為工業網際網路領域最經典的奠基性案例。
圖4 三條信息新通道
由於數字孿生在第四象限站穩腳跟，它增加了三條數據通道。一條是數字孿生與物理產品之間的交互：這是數字孿生的支點性定義。如果沒有這一點，數字孿生與它的前身——各種模型，就毫無差別。數字孿生之所以從模型堆裡面脫穎而出，就是它具備了與物理實體的交互性、相似性，許多場合還具有實時性。一向沉寂無聲的數據倉庫中，第一次傳出了規律性的心跳聲。這是第四象限作為全新疆土，對第三象限宣告了一個兄弟般的存在。
如果說產品孤兒是一個少言寡語的物理實體，那麼數字孿生可就是一個熱情洋溢的饒舌者。如果不加以限制，無時無刻它都在「說」個沒完，海量數據是它最拿手的產出。這些海量數據是對物理世界的描述、診斷、預警甚至預測。而在特殊的情況下，這些數據也會觸發實際的操作，從而控制物理產品。當然，這一點在工業領域，往往會被視為危險的動作。
第二條信息通道，就是它將自身的線索，返回到了製造商的手中。這條通道的合法性，還有很多限制和討論。但製造商，終於可以擁有足夠的信號，傾聽產品咚咚的回音。這是一個裡程碑性的握手，對於製造商改善產品的性能，意義重大。
中國工業文明有缺陷之痛，其中一點就是製造商與用戶之間，無法形成友好而持續的互動。一旦產品交付之後，運行數據就被切斷，持續的設計驗證之路也成為斷頭路。而這本來是提升產品反饋信息的最好機會。一個鍋爐廠、汽輪機廠，數億元的設備交付給發電廠之後，基本上就各奔東西了。如果電廠未來有一天回頭來找主機廠，那一般不是別的事情，而是「找茬」的，為出現的各種故障而要求修復。
第三條信息通道，是數字孿生指向了設計部門。一般而言，製造環節，會把數字孿生反饋的信息，提供給設計部門。然而更直接的方法就是，設計部門可以直接得到物理產品的動態信息。PTC曾經展示了一個令人心熱的場景，那就是一輛自行車在穿越街道跨過小溪的時候，給設計部門傳遞迴來的扭矩、胎壓等信息。一個設計師，終於可以最直接地看到，自己的想法如何在物理世界進行打拼。那應該是一個無比自豪的時刻。
數字孿生，改變了人們對一個產品工況的期待。一輛汽車、一臺機器，無論如何個性化定製，當它離開工廠之後，就會呈現一種平均數的特點。你的機器形狀、尺寸，有可能是世界上唯一的一臺，但它的平均能耗、常規應用場景都是被鎖定在一個區間範圍。機器設計參數，都會被提前設定為平均工況。原因很簡單，信息流在產品交付的一霎那，就被切斷了迴路。製造商無法知道機器運行的實時情況。而數字孿生，讓個性化定製，進一步走向了應用的定製化。實際上，個性化定用比個性化定製，更能體現用戶專有價值的實現。
一家航空公司同時定製的5架同一批次同一型號的飛機，其數字孿生是各不相同的。尾號為N123的空客A321，一旦投入運營，就有其獨一無二的數字孿生N123，即使它們出廠交付的時候所攜帶的信息完全一樣。它使得一架飛機的運維，開始走向不同的場景。也就是說，由於有了數字孿生，機器的工況被即時記錄，被壓縮了的平均工況，開始復原成一種瞬時參數。只有到了這一步，才產生了真正的個性化意義。而這就回歸了數字孿生的價值：它本來就是為了實時優化物理產品的性能而誕生的。
圖5 從個性化定製走向個性化定用
而如果能夠將全程的數據流打通，那麼從第一象限到第四象限，就會形成一個源源不斷的數據流。跨越四個象限的數據流動，才是驅動產品設計的澎湃動力。數字孿生在第四象限的崛起，使得整個數據流第一次在全生命周期內形成徹底的閉環。而這種信息交互與通訊的框架，保證信息傳遞的準確與保真，則顯得尤其重要。
數字孿生是描述世界的一種模型，或者說是一種高級模型。因為它包含了數據、分析、專業知識和軟體能力，有各種接口和應用。但由於它的仿真能力，比模型有更多的針對性和能動性。在這一點上，它跟軟體也有類似的地方。
這意味著數字孿生並不是真實世界的全部反應。它永遠只是對物理世界的一個局部模仿、一個隨動的模型、一個有缺陷的影子。它唯一努力的方向，就是向真實無限靠攏。這意味著，一個數字孿生的高保真度（HighFidelity）是一個關鍵命題。儘管這個獨立體希望儘量接近真身的樣子，但這是一個不可完成的使命。琳琅滿目的數字孿生，就像蘋果園裡眼花繚亂的蘋果，大大小小，都經歷了豐收的季節。但在摘下之後，大小光潤的不同，要分很多等級。優良的蘋果可以賣出好價錢，而沒開眼的蘋果甚至都無法進入交易市場。數字孿生同樣也是可以分好壞等級的。健康的數字孿生，會有更好的保真度；而一個糟糕的數字孿生，會遠遠地偏離它的物理實體。它完全有可能給人們虛假的信息，這就是危險的數字孿生。可以說，在數字孿生們的世界裡，如果一個一個數過去，那一定是到處充滿了病怏怏的病夫——它們並不能完成人們對數字孿生所寄予的那些過於熱情的期待。
決定數字孿生健康度的要素，就要看數字孿生是以何種方式被構建出來。可惜，數字孿生現在被各個行業使用，全無數字孿生的標準，而每個公司又各有自己的定義。
總而言之，當下過於熱心的描述，未免讓人對它充滿膜拜、放鬆警惕而疏忽事實的真相：數字孿生並沒有全部重構物理產品的全部。恰恰相反，在絕大多數情況下，它是物理實體大量裁剪後的高濃縮簡版。一臺上千個零部件的機器，會被不同的用戶裁剪成不同的顆粒度，也許只有幾個零部件，進入數字孿生的世界。數字孿生，天生就是一個不完整的存在。
當然，它還是熱烈的來了。
健康的數字孿生，是如何產生的？專業知識當然是關鍵。而理解它的體系和工具，也是必不可少的。
尤其是對於複雜產品的數字孿生的構建，需要深刻地理解數字孿生的周邊環境。它的出現，代表了一種全新的時空觀連接，從過去現在到未來，從物理空間到數字空間。這背後是一個龐大的關係體系，而破解這種複雜關係的方法，就需要一套系統工程的方法論，需要對系統需求有一套完整的描述方式。
實際上NASA在2010年出現的數字孿生，有著嚴肅而宏大的工程背景。首先NASA打算把數字孿生完整地用在金星探索（VenusLander）計劃之中，這是NASA野心勃勃的太空探索計劃中的一部分。更重要的是，數字孿生是出現在一套完整的系統工程的技術架構體系之中，包括計算、建模、仿真和信息處理這四大金剛。數字孿生是四大金剛層層編織之後呈現的數字之心。可以說，數字孿生是推行了多年的基於模型的系統工程（MBSE），與物聯網（IoT）時代的一個交集。如果剝離這些前後環繞的條件要素，視MBSE如無物，數字孿生難免不被庸俗化，被單獨拎出來，變成了一件有趣好玩的界面遊戲。單獨的數字孿生是乏力的，它只是視覺上膚淺，滿足了一種追求華麗表面的心思。只對數字孿生呈現了偏愛而捨棄了它背後的系統工程思維，就跟買櫝還珠並無兩樣，這是工業界的一種選擇性短見。如果進而將數字孿生放大成一種轟轟烈烈的示範項目，那更是會成為一個悲哀。
圖6 NASA的系統分解結構圖
要建設數字孿生，底層工具必不可少，工業軟體最為明顯。如果能夠理解數字孿生最早是源自PLM的思考和延展，那麼就可以理解為什麼傳統的PLM軟體廠商（包括CAD、CAE軟體），對數字孿生會如此熱心。原有的武器擦得雪亮，就可以大展身手。有了傳統工程師一直在使用的工具，結合當前流行的微服務、容器等技術，數字孿生也可以藉助工業網際網路平臺進行搭建。GE為它的GE90的引擎，建立一個數字孿生，需要25周的時間。而藉助於工業網際網路平臺，這個時間被期待降低到6周。構建之後，數字孿生可以以各種功能模塊的方式，被嵌入到工業APP之中，也可以通過瀏覽器的方式，看到它所推送的信息和結果。
構建數字孿生就像是構建一座宮殿。屋頂是系統工程的架構，地基是各種軟體。建造者將各種行業知識加載其中。當數字孿生備受讚美的時候，更需要深度領會系統工程才是引領結構的根本，而工業軟體則是離不開的工具。
數字孿生在第四象限所要代表的物理實體，無論是一臺海上風機，或是一座宏偉的建築，還是一個人口繁榮的城市，甚至是一個供應鏈，情況並沒有太大的變化。少數、局部的物理特徵，重新構建了一個令人耳目一新的新世界，這個世界可以伸縮、可以回放、可以重構，它更接近於「一切盡在掌握」的雄心。
數字孿生從第四象限的崛起，意味著製造商關注的焦點，從「產品經濟」轉向了「體驗經濟」。一個用戶的體驗，是一個很難量化的事情。然而通過數字孿生，很多抽象的參數，被實實在在的行為，忠實地記錄了下來。體驗經濟，不再是心領神會的藝術，而是可以被捕捉的科學法則。這使得製造商的盈利點，有了新的藍海航程。數字孿生實現了「個性化定用」，這也使得「個性化定製」的內在屬性得以充分的發揮，這是體驗經濟的終極目標。大規模定用實現千人千面千機變。
可以說，數字孿生成為數據的全新分發中心。這就是第四象限的崛起的真正含義。它讓一個三象限世界，終於變成一個完美對稱的四象限世界。而產品的全生命周期的數據流，終於可以形成一個有價值的閉環。製造與服務的融合，變得更加順理成章。
然而數字孿生終究只是一種可以仿真的模型，一種與工業網際網路相得益彰的模型。它本身並不自動地釋放價值，更不能看成是一種獨立的生產力。單獨拔高數字孿生的價值，並無太大的意義。它帶來的最大啟發，就是用更多的信息流動和數據分析構建一套「行為暴露真相」的敘事方式。在美國、在日本、在德國，數字孿生都只是一個普通的學術概念，工程界平靜地拿來引用，不沾半點神奇星火。這更多的是一種思維方式的進化。與其迷戀數字孿生的魔力（其實沒有），不如藉機大力薰陶和推動系統工程思維的落地，否則數字孿生真的變成了一種推銷工具軟體的最好廣告語。
相關閱讀：
數字孿生大戰管理殼
工業數位化轉型的困境 | 2018
論數字孿生的十大關係 | 2018
數字孿生：智能製造術語解讀 | 2016
林雪萍：南山工業書院發起人，北京聯訊動力諮詢公司總經理，微博@南山林雪萍