人類能夠“稱霸”地球靠的是強大的“大腦”，正是大腦的不斷進化，讓人類擁有了更為高級的智慧，強大的邏輯推理能力、思考判斷能力，以及豐富的想象力和創造力。數字孿生體與物理世界的互動，推理判斷，以及預測能力，跟人類大腦的功能有著異曲同工之妙。數字孿生體之所以能夠流行，在于其能夠通過互動感知、數字建模、數據分析等，影響并有效解決物理世界問題的能力。

 

我們需要提前知道數字孿生體和物理世界將要發生什么。《數字孿生體爆發之謎》中，講述了數字孿生體的兩大“器官”，數字建模（軀體）和互動（神經系統），這兩個系統使得數字孿生體具有了初步的生命特征，可以感知和驅動物理世界。但由于缺乏思考能力，目前的數字孿生體還是個“傀儡”或“僵尸”孿生體。讓數字孿生體成為更有“生命力”孿生體的是能夠產生理性思考、預測與判斷能力的“大腦”的進化和形成。

 

 

1、模擬仿真：數字孿生體的“左腦”

 

“無仿真，不孿生。”是我們對數字孿生理解的一個基本判斷。模擬仿真過程提供了數字孿生體的“左腦”。

 

模擬仿真是基于完整信息和明確機理計算未來，將“數化”過程建立的模型與物理機理相結合，包括材料性質、理論規律、工程規律等，根據完整和實時的邊界條件和物理狀態，來計算和預測數字模型的下一步狀態。這種仿真不是對一個階段或一種現象的仿真，應是全周期和全領域的動態仿真。實時邊界條件和物理對象狀態是被完整測量，可作為物理規律的完備輸入條件。模擬仿真的輸出結果必須具有確定化和無二義性的特征。“實時”二字依賴于“互動”過程的測量系統來保證。

 

此處所說的仿真是廣義仿真，那些具有明確物理機理的計算過程都屬于廣義仿真，包括物理（如流動、力學、化學等）原理確定并被實踐驗證，往往被作為成熟理論來使用，包含公理、定理、公式、數值計算、工程算法、經驗公式等。模擬仿真采用的工具包括算法程序、各類CAE工具，譬如物理場仿真、人群仿真、交通仿真、物流仿真、組織仿真等。

通常來說，CAE有兩種類型：物理場仿真和系統仿真。物理場仿真的計算規模大、時間長，通常無法滿足數字孿生體與物理對象實時交互的需要；系統仿真則具有速度快的優勢，通常可以達到實時交互要求。因此，在數字孿生實踐中，往往需要把物理仿真過程進行降階（ROM），抽取物理仿真的某些特性和參數，轉換成系統仿真模型來參與計算。

 

我們把模擬仿真過程稱為“先知”，該過程提供了數字孿生體的“左腦”。人類的左腦專事邏輯推理和理性判斷，只要具有明確規律和邏輯，不管多復雜，總是可以通過推理獲得明確的結論，提前知道數字孿生體和物理對象將會發生什么。此時的數字孿生體就是一個有頭腦、會思考的智能孿生體，開始具有明顯的生命特征，特別是人類的理性思維特征。

 

2、數據分析：數字孿生體的“右腦”

 

數據分析過程是基于不完整信息和不明確機理來推測未來。我們的世界中，大多數現象的物理規律并不明確，大多數情況無法獲得完備的邊界條件和物理狀態，但我們仍然不得不對未來做出預測，哪怕是在模糊的判斷，仍然好于毫無判斷。如果要求數字孿生體越來越智能和智慧，就不應局限于人類對物理世界的確定性知識。其實人類本身就不是完全依賴確定性知識而領悟世界的。

 

大數據和人工智能（AI）技術是數據分析的關鍵技術。根據通過“互動”過程收集的數據以及“先知”過程輸出的數據，利用相關性分析建立物理世界的近似模型，依據當前邊界條件和物理狀態進行下一步狀態的預測，并且對近似模型逐步優化。當前邊界條件和物理對象狀態是被不完整測量的，但也只能作為近似模型的不完備輸入條件，輸出的結果當然距離物理世界的真實情況有一定偏差。但隨著機器學習的持續，算法和模型逐步改善，近似模型會越來越逼近物理機理，預測結果也會逼近物理世界。也正是因為這個原因，業界有人將大數據（及AI）視為科學研究的“第四范式”，科研方法從傳統的三種方法——理論、實驗、計算拓展到第四種方法——大數據（及AI）。

 

 

我們把這個過程稱為“先覺”，提供了數字孿生體的“右腦”。人類的右腦專事感性思維，利用直覺和第六感來獲得對世界的判斷和預測。當然這里指的直覺那種優秀的直覺，而非普通人的直覺。優秀的直覺源于對豐富經歷和有效經驗的高度總結，還需要經常性的深度思考和遠期瞭望。我們的社會中確有一類具有這種優秀和敏銳直覺的人，是他們引導著你的企業、機構甚至人類的發展方向。

 

3、數字孿生體的突破

 

數字孿生體將撐起數字化之輪，但又不止于數字化。《從黑客帝國到數字孿生》文中講到，數字孿生體的突破在于：數字世界不滿足于展現一個舊的物理世界，還要模擬新的物理世界；既要實時接受物理世界信息，還要預測物理世界；既要接受物理世界的操縱，更要反過來驅動物理世界；數字世界要進化為物理世界的先知、先覺甚至超體。

 

這個演變過程稱為成熟度進化，即一個數字孿生體的生長發育將經歷數化、互動、先知、先覺和共智等幾個過程。這里首先要強調互動，因為沒有實時互動，數字世界和物理世界之間其實是偽孿生。其次，我們提出“數字孿生體是仿真應用新巔峰”這一論斷，因為在數字孿生體成熟度進化的每個過程中，仿真都扮演著不可或缺的角色。另外，我們不應局限于人類對物理世界的確定性知識，大數據和AI可以基于不完整信息和不明確機理來推測未來，從而讓數字孿生體越來越智能和智慧。