總的來說，當前數(shù)字制造、數(shù)字交付、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)軟件等領(lǐng)域都處在一個瓶頸的時期。

數(shù)字化制造被寄予了厚望。而當下的最熱的問題，如數(shù)字孿生、數(shù)字交付、信息技術(shù)與運營技術(shù)融合、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字化軟件和工業(yè)APP等，概念甚多。看上去當下對幾乎所有的問題的解決前景，都表達了相當?shù)男判摹Ｈ欢⑦@些信心的基礎(chǔ)和邏輯還需要進一步論述清楚。

數(shù)字孿生的復雜性

從推理上看，數(shù)字孿生（或者數(shù)字化雙胞胎）問題，基于模型是關(guān)鍵的一步。問題是，需要建模型和能夠建模型是兩個不同的問題。而客體作為實踐和認識活動所指向的對象，理論上而言，人工客體是可以建模的，自然客體是不可能建立完備的模型的。根據(jù)認識論對客體的劃分，信息系統(tǒng)工程對它的“對象”的性質(zhì)作了嚴格的區(qū)分。人工客體是泛指那些“人造”的物體，其特征是所有的結(jié)構(gòu)、部件、功能和相互關(guān)系都是事先被設(shè)計的，因而可以完備地通過模型進行描述的，不同類型的人工客體又是通過抽象建立類的模型，通過這些類模型又可以建立千變?nèi)f化的對象實例。小至水杯、手表，大至汽車、機床、飛機，都是人工客體的實例。

而自然客體是天然形成的，它的特征是在有限的空間和時間上不可能被完備地描述。自然界的生命體都是典型的天然客體，他們可以被認識，但是對他們的認識永遠是有限的、局部的。所以為他們建立的模型并不能完備地代表客體自身，這導致天然客體的數(shù)字孿生體并不是真正“孿生”的。

同時即使客體的功能、關(guān)系和狀態(tài)是可以建模的，而客體與周邊環(huán)境相關(guān)的行為和安全保障是不可能建立完備的模型的。再者，即便是可以建立的模型，其復雜性往往是指數(shù)增長的，往往使得實際的運用上無法實現(xiàn)。

在信息技術(shù)的歷史上，數(shù)字孿生是隨著在電信管理網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫設(shè)計和面向?qū)ο箝_發(fā)等信息系統(tǒng)工程應用逐漸發(fā)展的，很多問題相關(guān)學術(shù)領(lǐng)域和企業(yè)都已經(jīng)有深入的研究。其本質(zhì)至今沒有大的變化。突破模型化的邊界和限制，必須出現(xiàn)原理上的突破。

那么GE號稱有100萬個數(shù)字孿生，算是一種突破嗎？答案是，不算多。100萬個數(shù)字孿生，就是100萬個對象的實例。可能一個飛機發(fā)動機就可能包含了上千個對象實例。1000臺發(fā)動機的實例就有100萬個。可以對比運營商的基站。中國移動通信網(wǎng)絡有上百萬基站，每個基站的管理對象達上千個，移動網(wǎng)管系統(tǒng)包含的基站管理對象是以億計的。移動的移動的業(yè)務管理、終端管理和用戶管理的“數(shù)字孿生”都是以億計的。當然，GE的數(shù)字孿生是用于實時監(jiān)控、分析和控制的，比電信管理網(wǎng)的事件驅(qū)動的“管理”要復雜得多。

數(shù)字化交付

數(shù)字化交付面臨的問題是，是產(chǎn)品（包括零部件和工作母機）可以實現(xiàn)數(shù)字化交付，還是生產(chǎn)過程和運營過程可以實現(xiàn)數(shù)字化交付？是離散工業(yè)的產(chǎn)品和運營可以實現(xiàn)數(shù)字化交付，還是流程工業(yè)的產(chǎn)品或運營可以實現(xiàn)數(shù)字化交付？

數(shù)字化工廠中的數(shù)字化交付，工業(yè)產(chǎn)品的數(shù)字化交付，制造和運營流程的數(shù)字化交付，都建立在網(wǎng)絡和軟件平臺之上，都涉及到前述建模這個根本的問題。這就需要區(qū)分各種數(shù)字化交付的可行性，無論在理論上有多少關(guān)于降低成本、提高質(zhì)量、提供全生命周期服務的好故事。最關(guān)鍵就是建模能夠達到的程度。具體例子可看建筑業(yè)。直觀地看，離散工業(yè)的產(chǎn)品最容易實現(xiàn)數(shù)字化交付，生產(chǎn)過程次之，全生命周期運營最難。流程工業(yè)難于離散工業(yè)，因為它的實時性和不可逆的過程。

過去的IT技術(shù)，都是基于離散的事件驅(qū)動的模型化技術(shù)（ERP, CRM，供應鏈管理，柔性制造，網(wǎng)絡管理，客戶管理等）。而對于連續(xù)的大規(guī)模的過程（如流程工業(yè)的制造過程、交通和電信運營等適時控制過程）缺乏基礎(chǔ)的理論和技術(shù)支持。同樣，過去的OT技術(shù)基于封閉系統(tǒng)中連續(xù)適時的閉環(huán)控制和優(yōu)化，只能在單一的功能環(huán)境（機電產(chǎn)品、汽車、機床和自動化機械等）下保障系統(tǒng)的性能和安全。在大規(guī)模控制的環(huán)境下復雜性指數(shù)增長以致實際上不可行。

這是IT和OT技術(shù)融合中最大的障礙，也是目前二T融合僅僅在工業(yè)場地自動化設(shè)備聯(lián)網(wǎng)中進行一些探索。當前需要的同樣是基礎(chǔ)理論和技術(shù)的突破。如果這個問題沒有解決，軟件技術(shù)和工業(yè)APP的進展完全是表面上的，可以看成是一些探索，沒有實質(zhì)性的意義。

數(shù)字化的動力

最后一個問題是：推動工業(yè)制造數(shù)字化的動力在哪里？這是一個商業(yè)模式的問題。無論對制造和運營業(yè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)軟件都是十分嚴峻的挑戰(zhàn)。從國際上看，至今沒有人給出一個理由，為什么要建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)？為什么要數(shù)字化交付？許多給出承諾和好處的單位，往往也都無法用理論和數(shù)字保證未來產(chǎn)業(yè)生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展。

那么，降低成本和減少意外損失，是否是最基本的動力？答案是，只有在已經(jīng)存在同質(zhì)化功能的產(chǎn)業(yè)生態(tài)中，這個動力才是有效的，但同時必須考慮投入如何回收。然而，對于未來的產(chǎn)品和生產(chǎn)運營過程，諸多不確定因素，商業(yè)模式并不能得到充分保障，使得企業(yè)也不可能用這個標準去決定投資。

這一點，正是當今的制造業(yè)在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時候，自身動力不足的重要原因。這意味著，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的產(chǎn)業(yè)遠景和商業(yè)模式的突破，是十分關(guān)鍵的。