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德國漢諾威2019年4月4日消息  埃森哲“工業(yè)X.0”研究顯示，工業(yè)企業(yè)已探索出大規(guī)模開展數(shù)字化創(chuàng)新的高效方式，并顯著提升了數(shù)字投資回報率。這些企業(yè)不斷地進行規(guī)?；拍铗炞C，其效益大幅*平均水平。

埃森哲對13個行業(yè)的1,350名工業(yè)企業(yè)和*高管進行了調(diào)研，覆蓋了離散型制造企業(yè)及流程型制造企業(yè)。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，盡管所有受訪企業(yè)都已邁入概念驗證階段并投資擴展其創(chuàng)新舉措，但只有約22%的企業(yè)達成了預(yù)期收益。

埃森哲大中華區(qū)數(shù)字服務(wù)董事總經(jīng)理、工業(yè)X.0業(yè)務(wù)負責人江崇龍表示：“創(chuàng)新規(guī)模化對于企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要，但顯然，很多企業(yè)尚亟需破解這一關(guān)鍵難題。我們的研究發(fā)現(xiàn)，工業(yè)企業(yè)中的者戰(zhàn)略意識。他們能充分利用管理實踐，明確需創(chuàng)造的價值，并聚焦于改革自身機構(gòu)。對他們來說，雖然仍在推動創(chuàng)新規(guī)?；P(guān)注點已從項目數(shù)量轉(zhuǎn)變至實際成效。”

領(lǐng)業(yè)企業(yè)贏得出色數(shù)字投資回報

調(diào)研顯示，企業(yè)（占樣本量的22%）已對其超過半數(shù)的概念驗證進行規(guī)?；瘜嵤＿@些企業(yè)期望自身行動所產(chǎn)生的回報*，同時他們不僅能普遍達到其高預(yù)期，而且往往可以超出預(yù)期。埃森哲的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，平均來看，企業(yè)預(yù)期的數(shù)字投資回報率(Return on Digital Investment - RODI)為22.3%，但實際可達25.5%。

其他企業(yè)的表現(xiàn)遠遜于企業(yè)。屬于“追逐者”行列的企業(yè)約占65%，雖然他們概念驗證規(guī)模化的比例接近企業(yè)，但就回報來看，其實際結(jié)果(6.4%)并未達到其預(yù)期(7.2%)，且低于行業(yè)平均水平。而第三類“學習者”企業(yè)只能對其不到一半的概念驗證進行規(guī)模化，數(shù)字投資回報率為9.9%，落后于其目標值11.25%。

埃森哲“工業(yè)X.0”研究表明，企業(yè)的數(shù)字投資回報率超過了同行平均水平。

企業(yè)的四大行動秘訣：

本次調(diào)研還揭示了工業(yè)企業(yè)的成功秘訣，這些企業(yè)普遍采取了以下四大具體行動來推動創(chuàng)新規(guī)?；?/p>

定義價值，創(chuàng)新：工業(yè)企業(yè)會評估當下機遇，并由高管理層鎖定需把握的市場機遇，然后基于這一明確的目標與中層管理者溝通，以解決“自上而下推動數(shù)字價值”以及“創(chuàng)新過程中的中層遇阻”兩大關(guān)鍵挑戰(zhàn)，從而推動創(chuàng)新舉措，確保實現(xiàn)預(yù)期回報。

著眼外部價值和內(nèi)部變革：企業(yè)將技術(shù)轉(zhuǎn)型與組織變革相結(jié)合，避免兩者分離，從而打造出埃森哲所定義的“雙引擎”組織。63%的企業(yè)明確認同這是其發(fā)展目標，高于其他企業(yè)(54%)。

實現(xiàn)業(yè)務(wù)職能的全面創(chuàng)新：研究顯示，企業(yè)能夠精準地將投資和創(chuàng)新需求匹配起來，他們善于將數(shù)據(jù)分析平臺、新型工作方式或全新職能協(xié)作模式等“促進因素”植入具有迫切需求并能有效對此加以利用的業(yè)務(wù)職能當中。

建立內(nèi)部創(chuàng)新孵化工廠：工業(yè)企業(yè)更贊同打造內(nèi)部創(chuàng)新孵化工廠，而不是拆分或收購初創(chuàng)企業(yè)來進行創(chuàng)新。這些組織單元隨后會被納入現(xiàn)有業(yè)務(wù)部門的服務(wù)架構(gòu)中，兩者合作創(chuàng)新并規(guī)模化實施新的解決方案。

江崇龍強調(diào)：“成功的數(shù)字化再造必須借助根植于核心業(yè)務(wù)職能中的數(shù)字化能力，從企業(yè)內(nèi)部加以推動。企業(yè)首先鎖定客戶重視的價值，然后建立數(shù)字創(chuàng)新孵化工廠，集整個組織之力為客戶交付這些價值，從而順利克服所有企業(yè)都在面對的創(chuàng)新挑戰(zhàn)。”

埃森哲的調(diào)研顯示，企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新規(guī)?；芰εc六大特定組織管理挑戰(zhàn)密切相關(guān)，這些挑戰(zhàn)分別是：管理*性、數(shù)字價值衡量、技能、技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、伙伴關(guān)系管理和企業(yè)文化。埃森哲應(yīng)用經(jīng)濟分析模型，將這些挑戰(zhàn)與數(shù)字投資回報率相聯(lián)系，表明企業(yè)可以通過更妥善地應(yīng)對這六大挑戰(zhàn)來改善投資回報水平。

　而今，人人都在談?wù)摴I(yè)4.0，新趨勢風起云涌，物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)、機器學習、人工智能、更先進的機器人、增強現(xiàn)實、網(wǎng)絡(luò)安全……作為實現(xiàn)智能制造的重要途徑，工業(yè)4.0對制造業(yè)的重要性不言而喻，在生產(chǎn)力、效率和安全性、靈活性、分析能力等方面，工業(yè)4.0無疑將為主要參與者帶來極大的價值鏈優(yōu)化和可觀的收益。

　　但顧慮的聲音同樣不少。比如有人說，中國的企業(yè)更多解決的是生存的問題，還不是發(fā)展的問題，生存過程中面臨同質(zhì)化的競爭，如何使產(chǎn)品有差異化優(yōu)勢？同時工業(yè)4.0固然提升了靈活性、生產(chǎn)效率，也伴隨著龐大的投資，當前是一個好的投資時間節(jié)點嗎？工業(yè)4.0怎么落地、什么時候落地？

　　正如在近日舉行的第八屆EEVIA年度中國ICT媒體論壇暨2019產(chǎn)業(yè)和技術(shù)展望研討會上，ADI亞太區(qū)工業(yè)自動化行業(yè)市場部經(jīng)理于常濤指出，工業(yè)4.0帶來愈漸強大的分析能力以及生產(chǎn)效率、安全性極速提升的同時，其典型困境也隨之而來，其中包括實現(xiàn)工業(yè)4.0的路徑和時間表不明確；許多正在發(fā)揮作用的業(yè)務(wù)基礎(chǔ)因素帶來不確定性；不能進行可能過時的投資；另外如果客戶沒有準備好，你也不能走得太快。但他也認為，*會有極大的優(yōu)勢。

ADI亞太區(qū)工業(yè)自動化行業(yè)市場部經(jīng)理于常濤

　　但很顯然，工業(yè)4.0已經(jīng)不僅是一個暢想或者愿景了。一眾產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)正積極地推動和著工業(yè)4.0的加速落地，這其中就包括ADI。

　　不妨先看看ADI的一組企業(yè)畫像：

• 　　成立于1965年，總部位于馬薩諸塞州諾伍德，是標普500指數(shù)和納斯達克100指數(shù)成份股；
• 　　員工約15,000人，業(yè)務(wù)遍及20多個國家和地區(qū)；
• 　　在有45個設(shè)計中心，產(chǎn)品種類超45,000；
• 　　客戶超125,000家，2018年總營收62億美元，其中工業(yè)終端市場營收達31億美元，占總營收一半。

　　不難看出，工業(yè)領(lǐng)域是ADI的核心市場。“得益于工業(yè)4.0帶來的新的市場需求和新的技術(shù)導(dǎo)向，ADI的機會整整翻了一倍都不止。”于常濤透露說。

　　作為*的半導(dǎo)體方案提供商，ADI推出了一系列加速工業(yè)4.0應(yīng)用落地戰(zhàn)略，提供了從前端的檢測、各種傳感器，到后端的測量、技術(shù)、參考、ADC、再到數(shù)據(jù)解析等產(chǎn)品及解決方案，幫助客戶盡早達成工業(yè)4.0的愿景。

　　“圍繞實際工廠的應(yīng)用場景，ADI的獨到的方案已經(jīng)涵蓋了各個環(huán)節(jié)。”在于常濤的演講中，他通過更快、更智能、更安全的工業(yè)自動化方案介紹，闡述了ADI的底層創(chuàng)新技術(shù)如何賦能加速機器人集成、加速軟件可配置系統(tǒng)、加速系統(tǒng)級安全、加速邊緣到云連接、加速設(shè)備健康監(jiān)測等工業(yè)4.0應(yīng)用落地場景。

　　以目前在智能工廠中應(yīng)用廣的機器人為例，傳統(tǒng)機器人的關(guān)鍵技術(shù)大多只涵蓋了運動控制、軟硬件基礎(chǔ)以及功能安全三個方面，但更先進更智能化的工業(yè)機器人要求更高。“比如機器人的各關(guān)節(jié)，我們一定要檢測它當前的角度，看看在大負載情況下，機器手臂本身的抖動情況，同時機器人在工作過程當中，特別是協(xié)作機器人，需要跟工作人員緊密配合的時候一定不能傷到人，這涉及到若干傳感器的技術(shù)。同時機器人作為工廠的一分子，它也需要把參數(shù)上傳到云端。”于常濤舉例道。

　　對此，ADI利用自身深厚而廣泛的運動控制系統(tǒng)級知識，再結(jié)合不同的傳感模式，提供了精確、同步的控制和通信解決方案，大大提高機器人生產(chǎn)力。這其中傳感、ToF、電源、連接、信號處理及安全技術(shù)等，幾乎涵蓋了ADI在工業(yè)領(lǐng)域的所有核心技術(shù)。

　　控制系統(tǒng)作為工廠自動化系統(tǒng)的重要組成部分，擁有大量的模擬和數(shù)字輸入輸出I/O接口，不過一旦客戶需要擴展或者設(shè)備損壞，將耗費大量的時間和成本，并造成計劃外停機時間，影響生產(chǎn)。ADI為此推出了一項*性產(chǎn)品——軟件定義I/O。這款產(chǎn)品的每個通道都可以任意地定義為數(shù)字量的輸入輸出，或者模擬量的輸入輸出，每一個I/O實現(xiàn)軟件可配置，降低產(chǎn)品的復(fù)雜性，現(xiàn)場施工人員只需要清楚地標明接口的數(shù)字型模擬型，正確地連接信號的正負，再結(jié)合現(xiàn)場的實施結(jié)構(gòu)，即可通過軟件的方式把系統(tǒng)完整地運行起來，極大節(jié)省現(xiàn)場工程安裝的難度和成本。

　　工業(yè)網(wǎng)絡(luò)無疑是當今產(chǎn)業(yè)的熱點，更是與工業(yè)4.0的落地息息相關(guān)。但工業(yè)網(wǎng)絡(luò)標準眾多，不同設(shè)備和系統(tǒng)之間的兼容性是個問題。針對這一難題，于常濤詳細介紹了ADI推出的工業(yè)以太網(wǎng)技術(shù)。“ADI產(chǎn)品可以用單一一顆芯片支持現(xiàn)在主流的工業(yè)以太網(wǎng)的協(xié)議。大家可以想象一下，一個單一的硬件平臺，通過調(diào)用或者編寫部分的軟件方式，你就可以直接實施不同的工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議。”不僅如此，作為下一代的延續(xù)，于常濤透露，ADI將在今年底推出支持千兆網(wǎng)絡(luò)的TSN（時間敏感網(wǎng)絡(luò)）芯片，解決工業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的延時問題和優(yōu)先級問題。此外，在運動控制方面，ADI基于ARM/DSP的EtherCAT從站方案，為客戶的高性能運控系統(tǒng)，提供了實時工業(yè)以太網(wǎng)的解決方案。

　　機器健康監(jiān)測是一個典型的工業(yè)4.0落地實踐，精確、實時的機器健康監(jiān)測可以實現(xiàn)預(yù)測性維護，大大減少停機時間和維護成本，正被越來越多的客戶所接受。于常濤表示，在推動設(shè)備健康監(jiān)測方面，ADI的低延遲、基于條件的監(jiān)測工具(CBM)將精確感知與嵌入式算法結(jié)合起來，以的額外處理手段進行實時監(jiān)測，以極其可靠的實時數(shù)據(jù)和通信來防止生產(chǎn)中斷、提高安全性、提高吞吐量和降低成本。

　　當然，ADI在推動工業(yè)4.0應(yīng)用加速落地的產(chǎn)品和方案遠不止于上面提及的幾道“菜”。于常濤特別強調(diào)，工業(yè)4.0不僅是一場技術(shù)革命，更是一個商業(yè)的變革，除了一系列技術(shù)專長和深厚的領(lǐng)域知識融合， ADI還致力于成為合作伙伴的可信賴盟友，攜手邁向工業(yè)4.0，共同取得成功。

機器人產(chǎn)業(yè)作為科技創(chuàng)新的重要發(fā)力點，未來5-10年會持續(xù)活躍在創(chuàng)新。機器人產(chǎn)業(yè)是當前人工智能、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等科技浪潮的重要科技創(chuàng)新融合點，是先進制造、產(chǎn)業(yè)升級等重要產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的結(jié)合點。把握機器人產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展大勢，精準施策，特色化發(fā)展機器人產(chǎn)業(yè)，對于區(qū)域競爭創(chuàng)新發(fā)展，產(chǎn)業(yè)蝶變升級的重大意義顯而易見。

筆者總結(jié)梳理了當前機器人產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)業(yè)政策、產(chǎn)業(yè)空間、產(chǎn)品創(chuàng)新、技術(shù)迭代、市場競爭五個維度的變化趨勢，希望能為機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供經(jīng)驗借鑒。

產(chǎn)業(yè)政策：機器人產(chǎn)業(yè)依舊是國家戰(zhàn)略的焦點所在

通過政策和產(chǎn)業(yè)路線圖規(guī)劃設(shè)計謀求在機器人領(lǐng)域的技術(shù)或應(yīng)用優(yōu)勢，已經(jīng)成為世界各國發(fā)展機器人產(chǎn)業(yè)的典型經(jīng)驗和共性做法。如美國政府制定系列化舉措支持機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展，從《國家機器人計劃》（2011年）到《2016美國機器人發(fā)展路線圖——從互聯(lián)網(wǎng)到機器人》（2016年）再到《國家機器人計劃2.0》（2017年），以確保美國在機器人領(lǐng)域的*地位。日本政府則明確自身機器人產(chǎn)業(yè)的定位，發(fā)力“世界機器人創(chuàng)新基地”、“世界*的機器人應(yīng)用國家”、“邁的機器人新時代”（《新機器人戰(zhàn)略》，2015）。2019年2月，據(jù)《日本經(jīng)濟新聞》報道，日本政府計劃在今年內(nèi)制定包括安全對策在內(nèi)的方針，以便在公共道路上進行無人快遞機器人配送試驗。歐盟于2014年啟動了大民用機器人項目，到2020年將投入28億歐元。2016年，歐盟“2020地平線”項目公布在機器人領(lǐng)域?qū)①Y助21個新項目，增強機器人技術(shù)的競爭力和*地位。

產(chǎn)業(yè)空間：機器人產(chǎn)業(yè)市場仍處在加速上升發(fā)展期

得益于既有市場空間尚未飽和，細分領(lǐng)域空間開發(fā)提速，機器人產(chǎn)業(yè)市場增長具有較大潛力。據(jù)《中國機器人產(chǎn)業(yè)研究報告（2018）》披露數(shù)字顯示：2013-2018 年機器人市場規(guī)模的平均增長率約為15.1%。工業(yè)機器人市場是其中大的部分，占據(jù)總的一半以上，工業(yè)機器人正迎來整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展的黃金機遇期，從德國和日本兩個國家的數(shù)據(jù)可見一斑。根據(jù)德國VDMA機器人自動化協(xié)會消息，2018年德國機器人自動化銷售額在*范圍內(nèi)都有所增加，達成約150億歐元的*大規(guī)模銷售額。據(jù)《日本經(jīng)濟新聞》披露，2018年日本工業(yè)機器人訂單金額比2017年增長7%，突破1萬億日元大關(guān)，預(yù)計2019年同比將增長4%，達到1.05萬億日元(折合約90億美元)。從未來的發(fā)展方向上看，2019年服務(wù)機器人預(yù)期增速（32.3%），特種機器人預(yù)期增速（12.0%），都要明顯高于工業(yè)機器人（9.2%）。隨著市場認知和成熟度的提高以及場景應(yīng)用融合度的增加，服務(wù)機器人和特種機器人領(lǐng)域在未來3-5年應(yīng)該會有更強的表現(xiàn)，機器人產(chǎn)業(yè)三足鼎立的格局不會太遙遠。

產(chǎn)品創(chuàng)新：智能機器人產(chǎn)業(yè)更多集中在產(chǎn)品終端服務(wù)層面

機器人*企業(yè)更關(guān)注于產(chǎn)品的高附加值和消費級產(chǎn)品市場。單純的智能機器人本體生產(chǎn)和供應(yīng)已經(jīng)無法滿足當前數(shù)字化和信息化融合的深度發(fā)展浪潮之需。智能化的管理已經(jīng)成為精益管理之后更高層面的管理需求，“大集成，遠端管理”等理念正在成為互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)融合下的工業(yè)新策略。如在工業(yè)機器人領(lǐng)域，一方面表現(xiàn)為云平臺已經(jīng)成為*發(fā)展的共識，ABB推出ABB Ability工業(yè)云平臺，發(fā)那科設(shè)立FIELD平臺。另一方面表現(xiàn)為智能化工廠發(fā)展態(tài)勢明朗，智能化的工廠已經(jīng)不再是少數(shù)優(yōu)秀企業(yè)的*權(quán)利，它已經(jīng)成為一種趨勢，點、線、面的改造升級浪潮正在新興經(jīng)濟體國家快速興起。在服務(wù)機器人領(lǐng)域，得益于人工智能領(lǐng)域取得的突破性成果，如在人機交互、機器學習、感知能力等方面的提升，“機器類人化”能力正進一步加強，機器人正逐步走入生活之中。相應(yīng)的產(chǎn)品的種類也呈現(xiàn)出更加多元的方向，以滿足終端客戶的多樣化需求。在特種機器人領(lǐng)域，安防機器人、救援機器人、巡檢機器人等品種相繼問世，智能網(wǎng)聯(lián)車已經(jīng)成為當前以及未來布局的重點爭奪領(lǐng)域，國外以谷歌、英特爾為代表的科技，國內(nèi)為代表的企業(yè)紛紛展開布局。同時，北京*出臺《北京市智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新發(fā)展行動方案(2019年-2022年)》，積極布局5G車聯(lián)網(wǎng)，力爭2020年在重點區(qū)域完成5G車聯(lián)網(wǎng)建設(shè)。

技術(shù)迭代：人機共融有可能成為智能機器人技術(shù)發(fā)展重要方向

機器人技術(shù)創(chuàng)新得益于機器人領(lǐng)域的豐富度不斷攀升，機器人創(chuàng)新的方向也更加復(fù)雜。但有一點不可否認，人機共融發(fā)展將在未來一段時間發(fā)揮相當重要的導(dǎo)向作用。在工業(yè)機器人領(lǐng)域，人機共融表現(xiàn)為人機協(xié)作，目前*都已經(jīng)推出相應(yīng)的產(chǎn)品。如ABB集團的YuMi雙臂協(xié)合機器人，發(fā)那科推出了CR系列協(xié)作機器人，庫卡機器人公司推出LBRiiwa協(xié)作機器人。隨著對合作柔性的要求越來越高，未來的競爭點可能會更聚焦軟件控制技術(shù)創(chuàng)新。在服務(wù)機器人領(lǐng)域，人機共融明顯的方向是提高交互的水平和質(zhì)量，涉及語音語義識別、響應(yīng)時間等。特別是當前發(fā)展較為迅速的企業(yè)服務(wù)機器人，如京東智能客服機器人，已初步具備人類情感的簡單分析功能。在特種機器人領(lǐng)域，盡管技術(shù)的發(fā)散方向更加多元，但人機在特定應(yīng)用場景的交互和協(xié)作卻顯得更加重要。值得關(guān)注的是，波士頓動力公司創(chuàng)始人在去年年會中透露，其商業(yè)化中長期進程中涉及短期發(fā)展安防等特種機器人，預(yù)計未來波士頓動力機器人產(chǎn)品可能會成為特種機器人領(lǐng)域中一個新的強有力競爭對手，具有*優(yōu)勢的“步態(tài)行走”有可能對現(xiàn)行部分產(chǎn)品的應(yīng)用（如履帶式產(chǎn)品和輪動產(chǎn)品）產(chǎn)生顛覆式的影響。

市場競爭：市場需求與行業(yè)異質(zhì)性形成了*的產(chǎn)業(yè)格局

從整體產(chǎn)業(yè)市場看，產(chǎn)業(yè)市場的可拓展空間更多的依賴于產(chǎn)業(yè)需求的增長。相比于歐美國家，中國作為世界機器人應(yīng)用的市場，既展現(xiàn)出數(shù)量優(yōu)勢，又展現(xiàn)出速度優(yōu)勢。據(jù)IFR統(tǒng)計，2018年機器人產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過300億美元，而中國獨占1/3，連續(xù)多年保持。并且根據(jù)IFR2019年3月份發(fā)布的報告，中國2017年制造業(yè)每萬名工人擁有機器人臺數(shù)平均數(shù)達到97，突破世界平均數(shù)，但與韓國（710）、新加坡（658）、德國（322）、美國（200）等發(fā)達國家相比尚有差距，這反映出中國機器人產(chǎn)業(yè)在未來還有很大發(fā)展空間。從整個機器人產(chǎn)業(yè)上看，機器人三大領(lǐng)域中的競爭表現(xiàn)得各不相同。在工業(yè)機器人領(lǐng)域，90%以上的機器人市場基本上被行業(yè)*所壟斷，技術(shù)壁壘相對比較高，并且*開始向更高價值的后端服務(wù)轉(zhuǎn)型，新進企業(yè)所面臨的技術(shù)和市場挑戰(zhàn)比較大，存量的中小企業(yè)更專注于非標市場，通過低層級的系統(tǒng)集成來獲得相應(yīng)的收益，領(lǐng)域內(nèi)存在著明顯的價值梯度差距。在服務(wù)機器人和特種機器人領(lǐng)域，產(chǎn)業(yè)的集聚度相對來說的比較低，細分領(lǐng)域的市場應(yīng)用也沒有*打開，正處于產(chǎn)業(yè)發(fā)展期，更易于企業(yè)進入和快速發(fā)展。

數(shù)字孿生不僅僅是復(fù)制。

　　孿生，即雙胞胎；數(shù)字孿生，顧名思義，就是數(shù)字形式的雙胞胎。

　　在“數(shù)字孿生”中，雙胞胎中的一個是存在于現(xiàn)實世界的實體，小到零件，大到工廠，簡單如螺絲，復(fù)雜如人體的結(jié)構(gòu)。

　　而雙胞胎中的另一個則只存在虛擬和數(shù)字世界之中，是利用數(shù)字技術(shù)營造的與現(xiàn)實世界對稱的鏡像。

　　如果以家用電腦為例，Word文檔和打印出來的文稿就是“數(shù)字孿生”。若以導(dǎo)航軟件為例，城市中的實體道路和軟件中的虛擬道路也是“數(shù)字孿生”。

　　數(shù)字孿生技術(shù)產(chǎn)生的汽車3D模型 數(shù)據(jù)來源：“數(shù)字孿生城市”

　　此外，這個數(shù)字孿生體，不僅是對現(xiàn)實實體的虛擬再現(xiàn)，還可以模擬對象在現(xiàn)實環(huán)境中的行為。因此可以說，數(shù)字孿生是將物理對象以數(shù)字化方式在虛擬空間呈現(xiàn)，模擬其在現(xiàn)實環(huán)境中的行為特征。

　　數(shù)字孿生有什么用？

　　數(shù)字孿生這個概念究竟有什么用呢？

　　首先，它可以通過設(shè)計工具、仿真工具、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等各種數(shù)字化的手段，將物理設(shè)備的各種屬性映射到虛擬空間中，形成可拆解、可復(fù)制、可轉(zhuǎn)移、可修改、可刪除、可重復(fù)操作的數(shù)字鏡像。

　　這極大的加速了操作人員對物理實體的了解，激發(fā)模擬仿真、批量復(fù)制、虛擬裝配等設(shè)計活動。

　　過去，在沒有數(shù)字化模型幫助之下，制造一件產(chǎn)品要經(jīng)歷很多次迭代設(shè)計。

　　現(xiàn)在，采用了數(shù)字化模型的設(shè)計技術(shù)，就可以在虛擬的三維數(shù)字空間輕松地修改部件和產(chǎn)品的每一處尺寸和裝配關(guān)系，這使得幾何結(jié)構(gòu)的驗證工作和裝配可行性的驗證工作大為簡單，大幅度減少了迭代過程中物理樣機的制造次數(shù)、時間，以及成本。

　　此外，數(shù)字孿生還可以通過采集有限的物理傳感器指標的直接數(shù)據(jù)，借助大樣本庫，通過機器學習推測出一些原本無法直接測量的指標。由此實現(xiàn)對當前狀態(tài)的評估、對過去發(fā)生問題的診斷，以及對未來趨勢的預(yù)測，并給予分析的結(jié)果，模擬各種可能性，提供更全面的決策支持。

　　例如，針對大型設(shè)備運行過程中出現(xiàn)的各種故障特征，可以將傳感器的歷史數(shù)據(jù)通過機器學習訓(xùn)練出針對不同故障現(xiàn)象的數(shù)字化特征模型，并結(jié)合專家處理的記錄，將其形成未來對設(shè)備故障狀態(tài)進行精準判決的依據(jù)終形成自治化的智能診斷和判決。

　　應(yīng)用場景豐富

　　1. 數(shù)字孿生，5G應(yīng)用落地強風口

　　數(shù)字孿生是5G物聯(lián)網(wǎng)時代的一個重要場景應(yīng)用。

　　5G網(wǎng)絡(luò)的場景應(yīng)用包括：eMBB（高帶寬）、mMTC（大聯(lián)接）、URLLC（高可靠&低延遲）。海量的應(yīng)用場景和模式都是在這三者的基礎(chǔ)上衍生出來的。

　　eMBB全面提升網(wǎng)絡(luò)速度，增強網(wǎng)絡(luò)體驗；mMTC鏈接更多的智能終端，實現(xiàn)萬物互聯(lián)；URLLC因其高可靠性和低延時，應(yīng)用于自動駕駛、移動醫(yī)療等精度要求高的行業(yè)。

　　數(shù)字孿生便是上述應(yīng)用場景的衍生之一。

　　5G衍生賦能產(chǎn)業(yè)鏈 數(shù)據(jù)來源：“數(shù)字孿生城市”，國泰君安證券研究

　　目前，數(shù)字孿生技術(shù)多用于工業(yè)制造領(lǐng)域，尤其是汽車、電子制造領(lǐng)域。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)系統(tǒng)與高級計算、分析、感應(yīng)技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)連接融合的結(jié)果，催動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)走向完善的關(guān)鍵技術(shù)很多，然而能體現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“助燃劑”5G拉動作用的就是數(shù)字孿生。

　　未來工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)核心的應(yīng)用基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，無論是在生產(chǎn)線上的工業(yè)設(shè)備，還是城市里的垃圾箱、電燈桿，都需要采集出來并映射到數(shù)字世界，數(shù)字孿生因此*。

　　2. 數(shù)字孿生幫助制造業(yè)效能大幅提升

　　推進設(shè)計和制造高效協(xié)同

　　在數(shù)字孿生模型中，所需要制造的產(chǎn)品、制造的方式、資源以及地點等各個方面可以進行系統(tǒng)的規(guī)劃，將各方面關(guān)聯(lián)起來，實現(xiàn)設(shè)計人員和制造人員的協(xié)同。

　　一旦發(fā)生設(shè)計變更，可以在數(shù)字孿生模型中方便地更新制造過程，將完成各項任務(wù)所需的時間以及所有不同的工序整合在一起，進行分析和規(guī)劃，直到產(chǎn)生滿意制造過程方案。

　　確保設(shè)計和制造準確執(zhí)行

　　在數(shù)字孿生模型中對不同的生產(chǎn)策略進行模擬仿真和評估，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計學技術(shù)，快速找出有空檔時間的工序。

　　調(diào)整策略后再模擬仿真整個生產(chǎn)系統(tǒng)的績效，進一步優(yōu)化實現(xiàn)所有資源利用率的大化，確保所有工序上的所有人都盡其所能，實現(xiàn)盈利能力大化。

　　舉個例子來說，數(shù)字孿生車間就是數(shù)字孿生技術(shù)在制造業(yè)的典型應(yīng)用，也是突破制造的物理世界和信息世界之間的交互與共融瓶頸的典型實例。

　　數(shù)字孿生車間主要由物理車間（Physical Workshop）、虛擬車間（Cyber Workshop）、車間服務(wù)系統(tǒng)（Workshop Service System:WSS）、車間孿生數(shù)據(jù)（Workshop Digital Twin Data）四部分組成。其中：

　　物理車間是車間客觀存在的實體集合，主要負責接收WSS下達的生產(chǎn)任務(wù)，并嚴格按照虛擬車間仿真優(yōu)化后的預(yù)定義的生產(chǎn)指令，執(zhí)行生產(chǎn)活動并完成生產(chǎn)任務(wù)；

　　虛擬車間是物理車間的忠實的、*數(shù)字化鏡像，主要負責對生產(chǎn)計劃／活動進行仿真、評估及優(yōu)化，并對生產(chǎn)過程進行實時監(jiān)測、預(yù)測與調(diào)控等；

　　WSS是數(shù)據(jù)驅(qū)動的各類服務(wù)系統(tǒng)功能的集合或總稱，主要負責在車間孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動下對車間智能化管控提供系統(tǒng)支持和服務(wù)，如對生產(chǎn)要素、生產(chǎn)計劃/活動、生產(chǎn)過程等的管控與優(yōu)化服務(wù)等；

　　車間孿生數(shù)據(jù)是物理車間、虛擬車間和WSS相關(guān)的數(shù)據(jù)，以及三者數(shù)據(jù)融合后產(chǎn)生的衍生數(shù)據(jù)的集合，是物理車間、虛擬車間和WSS運行及交互的驅(qū)動。

　　3. 數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用場景暢想

　　數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用場景非常龐大，在未來，它會在多個方面改變我們的工作和生活，應(yīng)用場景涉及各個方面。

　　智慧城市管理

　　把數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用到智慧城市管理上，會讓城市更安全。街道、社區(qū)、娛樂、商業(yè)，甚至是電力線、變電站、污水系統(tǒng)、供水排水系統(tǒng)等，都會有數(shù)字孿生體，從而可以更輕松便捷地監(jiān)控管理城市的每個地方。

　　工業(yè)設(shè)備監(jiān)控

　　工廠中的設(shè)備都可以通過數(shù)字孿生技術(shù)復(fù)制出來。我們可以利用數(shù)字孿生設(shè)備了解設(shè)備內(nèi)部的運行機制。數(shù)字模型和實體設(shè)備一起使用，我們可以知道設(shè)備的運行數(shù)據(jù)，提高故障預(yù)判和維修效率。

　　健康管理

　　個人的數(shù)字孿生體可以通過醫(yī)療檢測、掃描儀器、可穿戴設(shè)備來復(fù)制。比智能手環(huán)更智能的是，我們可以得到數(shù)字孿生體每一部位的運動變化數(shù)據(jù)，更加有效地管理個人健康。

　　大腦活動的監(jiān)控與管理

　　人腦非常復(fù)雜，大腦的活動更加不容易追蹤研究。大腦的思考方式、運動感知功能都是科研人員研究的重難點。將數(shù)字孿生技術(shù)用在大腦研究上，以后可以幫助治療腦部疾病患者。

　　雖然總體來看，數(shù)字孿生技術(shù)還處在早期階段，但可以肯定的是，在數(shù)字時代的未來，數(shù)字孿生將*改變我們發(fā)現(xiàn)、認知和改造世界的方式，未來世界大有可為。

　　數(shù)字孿生是5G賦能產(chǎn)業(yè)鏈上的重要一環(huán)。數(shù)字孿生作為5G衍生應(yīng)用，加速了物聯(lián)網(wǎng)的成型和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)字化，這與5G三大場景之一的萬物互聯(lián)需求強耦合。此外，數(shù)字孿生還是5G推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展過程中的助燃劑，5G時代數(shù)字孿生*。

　　以上內(nèi)容節(jié)選自國泰君安證券已經(jīng)發(fā)布的證券研究報告《數(shù)字孿生，復(fù)制同一個你》，作者莊宇、趙良畢，具體分析內(nèi)容（包括風險提示等）請詳見完整版報告。若因?qū)蟾娴恼幃a(chǎn)生歧義，應(yīng)以完整版報告內(nèi)容為準。

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