从数据孪生发展到元宇宙

作者:李正海

1. 概述

元宇宙目前很多,但是也遇到很多人跟我讲,元宇宙就是个骗子的概念,元宇宙就是数据孪生新瓶装旧酒,甚至有人说数据孪生包含了元宇宙等等,当然相对合理的说法是说数据孪生是元宇宙的核心,但是对于元宇宙目前的成熟度,大部分人认为元宇宙尚未到来,技术还谈不上尽善尽美,所以不妨让子弹飞一会儿。

而笔者以为,把元宇宙作为一种理念,一种思维方式,按照基础设施能力有所显著提升的条件下,改进目前的数据孪生的水平,使其达到一种跨越式的显著改进,这种思路应该是一种可行的思路,而未来也是确定性较高的,预计的收益也巨大。同时强调这种场景显然不同于游戏,社交,而是立意上就定位在元宇宙赋能传统产业,所以可以探索前行。

本文简要总结介绍数据孪生的基本概念,目前的应用状态,然后探讨数据孪生与元宇宙的目前关系,设想元宇宙环境下的数据孪生的发展,并分析目前工业行业仍普遍存在的问题及解决思路,再介绍一些先进的、样板性的数据孪生案例,最后小结实施策略与展望。

2. 数据孪生的基本概念解读

一般意义上的数据孪生可以理解成物理世界在虚拟世界的映射,这种映射强调真实,例如说人的真实度,城市建筑的逼真性,地图的精确性等。而简化的数据孪生,例如一个人,出生就有身份证,产品从开始就有一个独立编号。而更为复杂,或者说专业的概念,如百度百科上的“数字孪生-是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。”这段话十分拗口,其实简单点说,就是针对实物的机电产品或扩展产品或事物,例如航天的空间站、航空的飞机、铁路的机车车辆,甚至扩大化到城市、园区,对象也包括涉及环保、安全的如水、电、风、火等等,在其运营应用过程中,利用传感器同时采集数据(实际上总有轮询周期,只是周期根据要求高低等具体问题具体分析,确立最小采样间隔),采集数据的类型包括如温度、湿度、时间、地点,例如机床设备会有机床转速、进给速度等等,将采集到的数据进行建模,而这个模型与历史知识库、模型库、预置的数值进行对比、分析,从而判断事物当前的状态,假如当前的事物时处于工作状态的,则判断其是否正常,分析其寿命,判断其是否能完成当前的单位工作任务,如果不正常,或者不能完成后续任务,则需要进行相应的停止、维护、修理、更换工作。如果是停机状态,则分析其是否可以满足下一个运作周期的要求。

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数字孪生首先主要应用在航空设备、机电设备,后期泛化应用到楼宇、园区、城市、能源、交通等。以及一些高要求领域,例如医疗;在政府治理中,例如环保、安全、应急等领域也得到了广泛的应用。稍微狭义一点分解数字孪生,则会有监控系统、状态维护、寿命预测三方面应用。

监控系统是以前叫的比较多的信息系统名称,如果狭义理解数字孪生,只是传输出数据,显然是不够的。监控系统采集的数据需要传输,需要存储,需要清洗,这些工作都很重要。而数据传到到数据中台后,我们不能只展示原始数据,我们需要确立阈值,或者阀值,或者说临界值,来判断数据对应状态,也就是如设备是否正常,不正常的要转化出警告条目信息,或者在监控屏警告框显示。而这种警告、错误有的系统做得更为自动化,往往强调时效和闭环控制。例如强调时效性,传感器秒级采集,毫秒级采集。所谓孪生,通常理解为同时、或者实时,但是采集真正同时做不到的,频率高了,意味成本大幅度上升,甚至是跨越式上升。而目前的监控系统大多不是使能的,大多人看到问题,然后去安排处理。少量的监控系统带有自动化执行功能,甚至智能性执行功能。

监控系统主要侧重点在业务的运行,功能的情况,例如机床设备完成的产品数量;状态维护则主要是事物本身的状态,例如机床设备的状态,是不是存在故障。例如一个损耗件,目前的损耗量是多少,机床机油的量是不是到达警戒线。以往的设备维护模式主要是定期维护,或者出现故障的紧急维护。定期维护如果设定间隔过长,则风险高,时间过短,浪费资源,影响生产,而出现故障才维护,一般认为是意外,后果可能会比较严重。而随着信息化基础、理论、计算技术、相关业务知识积累,数据采集的种类、数量有所提升,时效性也更为及时,这样根据检测数据进行计算,可以更加有效地利用设备。

而寿命分析,可以说成是状态维护的进一步深化,计算的基础设施要求高,计算的时间长,有的则涉及系统出现一些异常问题的应对策略设计,因此往往需要人工的介入,系统需要更高的柔性。

前面的几种模式用个具体例子说明更容易理解。例如机车发动机有早期故障,以180公里时速行驶,继续行驶下去,缺陷越来越大,坚持不到下一站,会停在路上,这叫机破,发动机也损伤严重,修复成本大,难度大,费用高。现场救援麻烦。但是如果能及时发现早期故障,分析后,可以用80公里速度行驶到下一站,显然这样解决问题的投入就小很多。

而随着数字孪生概念的提出,越来越要求数据的种类、数量增加、数据更加精确,有的则更加强调人的视觉感受,例如城市的数据孪生。

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3. 数据孪生的发展

数据孪生的狭义就是物理实体,孪生出数据,有的则会有数据传输,而进一步发展,称为信息物理系统CPS,信息物理系统的构成包括三个要素,通讯、计算与控制,具备使能能力,具备闭环控制能力。可以认为是数据孪生是信息物理系统的核心组成成为数据孪生。近阶段也有一个新名称诞生,就是HCPS,这种模式则引进了真实的人,这样就更为完整。

从前述的内容来分析,主要是设备的应用状态,而从机电产品的生命周期而言,通常简单可以分为三个阶段,设计、生产和应用。那么对于数字孪生,设计与生产也有大量的应用。

在产品设计的时候,尚没有真实的产品,或者会先制造出小型样机,这种情况下,对于产品需要进行分析计算,那么相关的环境工况设定,往往是根据真实场景的虚拟映射来完成,这部分内容也可以说是数据孪生。例如一辆新型汽车,在真实如城市道路对应构建的虚拟环境下虚拟运行,实时产生新车的响应情况数据,这个和实物监控类似,根据采集到的响应数据,分析新车的性能指标,看不是达到设计要求,还有没有哪些要改进。

而在生产场景,出现了一个名词,称为产品指导生产,也可以理解成数据孪生。例如一件衣服生产,以前是有工单,领衣料,根据工单进行生产。实际情况经常会出现领不到衣料,于是影响生产的情况。而按照产品指导生产的模式,则是,领衣料,或者流水线上流过来的衣料,衣料上附有衣料的二维码,工人用系统的扫描设备进行扫码,系统显示出加工工艺,这样指导生产。而生产结束后,再一次扫码,则衣物的生产完成信息则及时地输入到生产管理系统中了。这种模式对于多品种、小批量的生产形态更为有效。

4. 数据孪生与元宇宙的关系分析

11 月 2 日新华社发文表示,元宇宙是基于扩展现实技术提供沉浸式体验,以及

利用数字孪生技术生成现实世界的镜像。这个定义还是太狭义了。通常而言,元宇宙的概念中的虚拟数据包含两个部分,首先是存纯粹意义的虚拟数据,然后是数据孪生的数据,也就是实到虚的隐映射。显然缺少了一大部分。这些虚拟数据包括例如标准、规章制度,计算方法、规范等等,预测的场景等等。对照产品,例如设计阶段的三维模型,显然是没有实物进行对照的。然后分析数据的厚重度与意义,例如元宇宙强调沉浸感,真实体验,多种感官体验,多种交互模式,显然这些内容也是传统的数据孪生中没有的。而从场景看,目前元宇宙中的游戏,社交、虚拟营销等等,在传统的数据孪生中也不存在。

综合总结,数据孪生,强调由实到虚,继续虚到虚的转化,到可指导行为,而行为,就导致实的变化,进而又产生新的虚的数据。这样可以是开环 可以是闭环,也可以是,螺旋式上升。虚虚实实,虚实融合,可将其比喻成人的DNA。所以可以简单理解为:数据孪生是工业元宇宙的一部分,当然也是元宇宙的一部分。

5. 从数据孪生发展到元宇宙

目前元宇宙的概念还相对空泛,目标也不够清晰,因此笔者经过与多位专家进行探讨,提出了一些观点,从目标、到要素及阈值,并与数据孪生进行对比。

a) 目标设想:元宇宙提出的沉浸感、真实感、模拟身份、去中心化,新型社交模式等,很多具有科幻性,不确定性,价值与意义也不明确。而数字孪生更非常务实,价值与意义明确。

b) 笔者提出的有中国特色的元宇宙,包括了人,包括了创意,这样构成了执行单元,具备使能,因此不象数字孪生往往看待成纯粹意义的信息化系统。

c) 元宇宙包含、管理内容更为完整、流程化、精细化、精确化,例如以工业为例,以往通常说设计、生产、应用三个阶段,而工业元宇宙可以细化除前述外包括:此意过程、工艺设计过程、检测过程、仓储与运输过程、项目验收过程、改进与革新过程等、总结与知识积累等。

d) 单元技术的深化。以监控的角度说明,展示的内容不仅仅是所谓简单的复刻,更要强调利用使用增强现实,让人更好地觉察到系统的异常。这里沉浸感只是其中一个要素,而考虑让你的响应时间、操作速度等内容,将使监控的水平提高到一个显著改进的层级。

e) 集成化技术。元宇宙涉及的各种技术、场景、应用更为繁杂,更为讲求要素之间的数据架构,模型,接口等内容,强调大集成能力。

f) 元宇宙有一种提法是未来的场景,也就是基础设施还需要大幅度地提升,例如有人提出,因为网络能力不足、数据流量不足,所以VR眼镜的信息展示存在缺陷,还有头盔太重,用户往往使用15分钟就会出现眩晕状态。

g) 元宇宙涉及很多文化、规章制度、风险、安全等内容。数据孪生则相对技术化。

小结起来,就是元宇宙的理念更为高远,那么利用元宇宙概念下的成熟技术,以及目前已经进入探索阶段的技术、设施等,针对具体的数据孪生系统,提出显著提升的功能要求来规划改进,综合实现采集提升,传输能力,计算能力(包括虚拟展示能力),控制能力,执行能力,虚实结合能力(这个是一大重点),然后整合起来,实现总体的能力得到显著改进,甚至说革命的水平。

有一句话叫未来已来,只是未能普及。那么大力推进元宇宙概念下的相关先进技术,在新兴技术、基础设施已经有所改善的环境下,显然具备很高的可行性。另一概念就是一些萌芽状态的先进技术,可以集中起来,针对一些典型的场景,构建一些样板性项目,从而实现对未来的引导作用。

6. 目前通常存在的问题及实施案例

就目前而言,我国的生产、生活、学习场景下,需要应用数据孪生,乃至需要应用元宇宙级的数据孪生显然十分必要。例如,在生产现场经常出现小老广问题,也就是小问题、老问题、范围很广,具体的如很多实物没有标签、过程没记录、 记录不完整,正确性不足、很多重要数据填报不及时、系统不闭环、数据混乱、数据不足,不足以恰当展现事物现状及寿命状态,模式需要改进,甚至是企业、产业需要升级,园区需要腾笼换鸟。

而从实施数据孪生,并将数据孪生进入元宇宙模式的意义而言,在此仅举三个案例。化工领域的油气井生产中,以往的模式是每天检查一次出油量,如果有异常则安排人员到现场处理。而实现油田数据孪生系统后,可以分钟级地查看油田的生产状态,这些信息包括数字信息,例如温度、湿度、压力、流量等,也可以包括是否有牲畜进入围栏的照片、影像等。这种模式提高了油气田管理的时效性,精确性。平均一个地块可以达到1.4%~4%的产量提升,而按费用计算,一年的投入不足2万元,而原油增产价值高于10万元,显然效果显著。(数据来源:山东天工石油装备有限公司)

一个地区的老百姓意见很大,认为饭店酒店不卫生,采购的材料是否新鲜,厨师是否健康,后厨是否干净,是否有地沟油,是否有剩菜回用等等,每天市长投诉电话不断。于是地区决定实施饭店、酒店的监控系统,摄像头安装在后厨,摄像头采集数据后,数据传递到中控室,而中控室设置在食品药品监督管理局,老百姓可以利用手机、计算机远程查看。结果项目实施后,后厨卫生管理明显改进,老百姓认为政府做了一件实事、好事。

类似的,一个地区出现过环保恶性事件,一些群众到市政府前抗议。地区政府实施环保监控系统,增加了采集设备的数量,对于重点单位、地点进行了全覆盖,数据统一采集到环保局中控室。而中控室是普通老百姓可以直接进入的,而正因为百姓可以自由地进入,起到了监督作用。偶尔发生环保不良事件,中控室环保局工作人员必须快速处置,最终地区环环境得到了明显改善。

7. 结语

信息不对称是一种常态,理念在改变、技术在升级、基础设施也在革命性地提升。以往很多以为高不可攀的先进技术,实际已经可以进入到普及阶段。例如计算机的计算能力提升、图卡显示能力提升、大尺寸平面、大屏、5G网络等等,这些提供了技术保障。同时一些新的模式,例如众筹采购、租用模式,地区公共服务等降低了成本。这就为新兴技术的普及提供了可能。同时供应商、客户也在不断地提高要求,现在的市场竞争也进入了全球化,企业也需要大幅地提升业务水平、技术水平、产品水平、应用服务能力,从而把创新水平、生产管理水平、物资能源利用水平、环保安全监控水平提到一个更高的层级。而一些新兴的技术也需要重点突破,构造样板场景,样板产品、样板应用,从而促进数字经济相关产业蓬勃发展。

新兴技术的推广与深化应用需要正确的观念,需要多方都以积极的态度参与,以改进的目的去做事,这样才能用确定性去应对不确定性。利用政府的政策、金融领域的投资、研究机构、教育机构的研究和人才培养、智库的策划等要素,把下一代版的数据孪生推进到探索实施阶段,也就是元宇宙初级阶段,为今后的全面发展树立起灯塔,构造出一个又一个历程碑,显然具有重要意义。


来源:中国大数据网