数字孪生龙头股_

数字孪生一词由美国密歇根大学Michael Grieces教授2003年在他所讲授的产品生命周期管理课程引入。简单地说，数字孪生就是用数字技术模拟、仿真物理对象在现实世界中的行为。

你也可以绕过所有技术细节来这样理解数字孪生，全球每250个新生儿就会出现1对同卵双胞胎，基因的接近和生活环境的相同，让他们呈现很多相似之处，他们甚至在生理和心理上息息相通。

洛克希德·马丁公司视它为未来国防工业6大顶尖技术之首，美国GE公司已为每个引擎、每个涡轮、每台核磁共振，创造了一个数字孪生体，通过这些拟真的数字化模型，在虚拟空间调试、实验，以让机器的运行效果达到最佳。

工业互联网联盟（IIC）架构任务组联合主席林诗万强调：“数字孪生的另一半不一定都是物理实体，也可以是逻辑实体。比如生产流程、业务流程、组织结构，只要是有数据可采的或者能够安装传感器的、可以测量的、能为我们创造价值的都可以创造数字孪生体。”

林诗万说：“目前我们之所以能够广泛推广这种技术，是因为我们可以汇聚大量数据，也可以低成本对数据进行运算。”

基于模型、数据、服务方面的优势，数字孪生正成为工业互联网关键技术，同时，工业互联网业亦成为数字孪生技术扩展应用场景的孵化床，从制造业逐步延伸拓展至更多的工业互联网空间。

数字孪生引入国内仅几年时间，距离广泛应用还有很长的路要走，却已是众多企业发力工业互联网的重要聚焦点。

联想集团副总裁、中国区商用业务总经理刘征说：“未来工业物联网最核心的应用基础是数据，无论是在生产线上的工业设备，还是城市里的垃圾箱、电灯杆，都需要采集出来并映射到数字世界，数字孪生因此不可或缺。”

工业互联网托出新计算基石

在靠近物或数据源头的网络边缘侧就近提供边缘智能服务，无需交由云端，边缘计算正在成为工业互联网海量计算的新基石。

IDC统计，到2020年，将有超过500亿终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。

联想集团生产的计算设备已不仅仅出现在办公室或机房，而是越来越多地部署到生产环境中。刘征说：“部署这些计算设备的主要目的是帮助客户获取数据，数据可能分散在全世界任何一个地方，不可能百分之百实时传输到云计算中心，可能会需要设备在本地做出决策、判断。比如，一辆自动驾驶汽车上可能有300多个传感器，但没法把这300多个传感器的数据同时发到云计算中心，然后再告诉自动驾驶汽车应该左转还是右转。”

随着从汽车、无人机、医疗设备到机器人领域设备连接数量不断增长，越来越多的边缘计算设备将在室外、工厂、井下、矿山等场景中唱主角。

如果说前10年云计算的发展主要靠技术驱动，边缘计算则让这一技术理念更符合工业互联网的实际场景。

宁宇说：“人们渐渐发现，全部集中模式的云计算未必是最优的解决方案，那些前端采集数据量大、即时交互要求高、业务连续性强的业务，不允许数据脱离自己的控制和系统的业务，集中式的云计算中心就搞不定了，边缘计算技术作为云计算技术的延伸和补充因此大有可为。”

宁宇表示，虽然要实现边缘计算节点与云计算中心的互联和互动，在技术方面有很多问题需要解决，但这不妨碍不同的边缘计算玩家利用各自的优势，从不同的起点、沿着不同的路径，在边缘计算赛道上狂奔，以望在未来工业互联网场景中获取新的价值。

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