数字孪生
作为第四次工业革命的通用目的技术，数字孪生体是一种共性技术，它在多个领域均有应用场景。虽然大量技术可归入数字孪生体技术，但本书把数字孪生体技术划分为数字孪生化、数字线程和数字孪生体平台三大类，这样分类可以避免两种情况：一是针对特定场景设计数字孪生体技术体系，特定场景下的应用难以推广到其他领域；二是设计的体系太过复杂，不便于形成模板推广应用。
作为数字孪生体应用的基础，数字孪生化的实现非常关键。根据数字孪生化的精度不同，通常可以分为五种等级，笔者称之为数字孪生化水平（DTL，Digital Twinning Level），分别为几何模型、数据描述、数据融合、动态孪生和自主孪生，它们不同于传统的仿真，其设计的理念来自数据驱动。
由于数字孪生化的初级阶段为几何模型建设，这通常来自物理世界的设备或产品客观情况，容易确定单一数据源，这为数字线程的实现和数字孪生体平台的应用提供了基本条件。由此，数字孪生化水平模型不仅可以用在制造领域，还能用在建筑、城市、能源、汽车、交通、医疗健康等更为广泛的行业。
不少行业人士被知名企业的产品销售理念所影响，把产品生命周期管理简单等同于数字现场，这实际上是一个很大的误会。虽然数字线程的目标也是数据交换和分享的问题，但它远比产品生命周期的含义丰富，而且与数字孪生体紧密结合在一起，形成了一套完整的理论体系和工程方法。
“线程”（Thread）这一概念来自基于开放架构的计算机领域。在计算机领域，还有“总线”（Bus）和“进程”（Process）两个概念，之所以将线程与数字组合在一起，设计者心中有借鉴计算机架构中线程代表功能的目的。因此，部分行业人士称之为数字主线或数字线索等，给我们借用计算机开放架构研究成果设置了障碍，不利于跨学科的学习和借鉴。
毫无疑问，数字孪生体不等同于仿真，甚至不能认为数字孪生体来自仿真，正如NASA和美国空军研究实验室专家所说，数字孪生体是一种新范式。既然将其称为一种范式，那么它与传统技术就有较大的差别，否则完全没有必要再提出一套方法论来。
数字孪生体完全是基于数据驱动方法论导引出来的新概念体系，它充分利用了云计算、人工智能、物联网和数据科学等新学科的进展，这些技术融合到数字孪生体中，形成了一种新的运行模式——数字孪生体平台。通用目的技术具有赋能的功能，在第四次工业革命时期，其应用大都以平台的形态呈现，数字孪生体平台成为数字孪生体技术体系的核心部分。
总而言之，数字孪生体技术主要体现为数字孪生化、数字线程和数字孪生体平台，虽然三种技术的内涵不断变化，在不同领域的呈现方式各不相同，但它们的核心价值不会发生太大的变化，这将推动数字孪生体在第四次工业革命中扮演着关键角色。
数字孪生化是数字孪生体范式的核心，在2009年DARPA提出该概念，甚至到2010年、2012年、2015年起草、发布和更新《空间技术路线图》，以及美国空军研究实验室启动机身数字孪生体项目的时候，对于数字孪生化都没有统一的说法，通过基于仿真的系统工程等传统概念进行描述，这给大家认识作为新技术的数字孪生体带来了较大的障碍。
工业4.0研究院在2015年开始研究数字孪生体的时候就发现了这一问题，并试图找到一种统一的方法论对数字孪生体进行描述。经过多年的努力，笔者最终提出了数字孪生化的概念和评价指标，较好地解决了这个问题。与此同时，数字孪生化与数字线程和数字孪生体平台各司其职，共同构成了数字孪生体范式。
众所周知，数字孪生体与仿真有着本质的区别。例如，数字孪生体承载的数据具有时间维度的更新，这是通过物联网采集目标对象上的传感器或系统数据来实现的，虽然这看似是一个较小的改变，但它构成了数字孪生体的核心价值，它的主要场景均受惠于该改变，从而具有了传统静态和离线分析所不具有的意义。
在数字孪生体的概念产生之后，科学家的想象力发挥了很大的作用，他们开始考虑这个概念可以带来的价值，并驱动了不少工程方法的改进。笔者发现，NASA在启动了数字孪生体研究项目之后，联合DARPA在2015年加强了空间制造（In-Space Manufacturing）技术的研发，这对于未来制造具有非凡的意义。
数字孪生化首次让物理世界和数字空间之间拥有了实时交互的能力，这大大改变了人们对未来制造的想象力，也促使人们进一步研发新的工程方法，加快新制造模式的出现。
据称，马斯克正是从NASA和DARPA推进的数字孪生制造中获得启发，既设计了低成本的可回收火箭SpaceX，还研发了可不断降低成本的特斯拉汽车，由此可见数字孪生化在数字孪生体范式中的地位和价值。
数字孪生化水平
无论是初期DARPA提出的数字孪生体，还是在美国空军研究实验室提出的机身数字孪生体，抑或2019年帕梅拉·科布伦在“工程前沿学术研讨会”的演讲中对数字孪生体的论述，都阐释了一个基本事实：数字孪生体应用都是基于对物理世界设备或产品的数字表达（Digital Representation）。由此可见，在数字空间给出物理世界的物体对应的表达方法，成为数字孪生体工程的基础工作。
部分行业人士把数字孪生体概念扩大化，将一些简单的传感器数据在信息系统中的表示，也简单地认为是数字孪生体；还有一些专家把嵌入式系统或信息物理系统看成数字孪生体，并撰写了不少论文。事实上，这些工作并没有数字孪生体概念的参与，不会提升或降低其价值。
既然数字孪生体是第四次工业革命的通用目的技术，那么它将应用到多个领域，不能用某个特定场景的非标准化工程方法来展示，应该考虑更广泛的应用要求，此时设计一个全新的概念就显得很有必要。笔者提出数字孪生化（Digital Twinning）的说法，以表示物理世界和数字空间不同目标的转化过程，这种过程的衡量标准为“精度”，它们表现为从形似、仿真、神似（包含静态和动态）到难分真假，通过这样的方式，体现了数字孪生化水平的高低。
数字孪生化的基础是物理世界中物体的几何模型，这是不容易改变的数据源，通过对该数据的获取，可以实现对该物体基本情况的数字表达。ISO 23247、IEEE P2806等与数字孪生体相关的标准都采用了这样的描述方法，并把数字表达作为数字孪生体工程的基本前提。
当然，数字孪生化的精度各不相同，这既与应用场景的实际需求有关，还与投入代价有直接联系。在机械加工，特别是精密加工领域，数字孪生化的要求非常高，例如航天军工的设备加工经常需要达到微米级别的精度要求，但对于城市管理来说，其精度大部分不需要那么高，部分要求只需要达到厘米级别即可。
因此，数字孪生化的精度并不是越高越好，而是需要根据应用场景和投入能力两者均衡确定。一些行业专家把航空航天领域的数字孪生化案例作为参考来启发对数字孪生体的理解是可以的，但如果把它作为标杆对象就有可能东施效颦了
