当我们提智能制造和工业4.0的时候，感觉这是一个大理念和趋势，真正到落地的时候还是难以下手。后来说应该重点研究CPS，讨论来讨论去，感觉CPS呢也是一个模式。后来转向了工业互联网，应该抓住这种基础设施，否则空中楼阁也都是没法建设的，但也感觉工业互联网走向平台生态，这个有点大。随后数字孪生进入了人们的视野，很多人认为这是推进智能制造的抓手，是能够落地的。

数字孪生是基于物理世界实体的状态采集，通过构建分析推理模型实现，分析推理和决策，并对物理世界的实体进行干预。嗯，看起来这跟当初我们提智能制造的状态感知，数据采集，分析推理、闭环执行，基本上没有区别啊。数字孪生说的是一个闭环关系，智能制造和CPS其实强调的也是这个闭环关系。数字孪生可能对于实时性的要求更高，否则难以做到及时镜像般的映射，其实相对于智能制造，或者cps来说，内涵范围是在更加的收窄。其实数字孪生也是一种机制或模式。

数字孪生的核心是决策，而执行这个的是数字孪生闭环关系中的数字孪生体，重点是建模分析和推理。如果只是强调三维可视化展示，其实是有点舍本逐末，其实也不符合数字孪生的闭环要求，就是数字孪生体要对物理实体进行干预。也许在很多情况下面，真正起决定作用或者说发挥更重要作用的，对于显示的要求并不是那么高。从以决策为核心出发，基于实际执行状态的APS，其实也可以认为是一种数字孪生，其中涉及大量的模型和算法，并且是对生产进行预测规划与控制，但可能连显示都没有。其实我们以前做各种各样的cae分析，也是比较强调试验验证和模型校验的，只是这个反复迭代的过程比较冗长，与当前所提的数字孪生所强调的实时性不同，但其实这方面的努力，也都是抓住了数字孪生最核心的决策要求，也为当前数字孪生体的发展提供了基础支持，从某种角度来说，这种工作更加有意义。

数字孪生所强调的物理实体的状态数据采集，尤其是实时的数据采集，就与当前工业互联网发生了密切的关系。即使在没有工业互联网之前，我们对于物理实体也总是想办法通过各种传感器来进行数据采集，只是比较繁琐，可能实施性也不够，更别说物理实体实行干预，指令干预运行的功能的。因此对于工业互联网来说，从基础设施的角度，应该尽量的统一标准，否则的话也只是一种理念，看起来也很美好，其实很难做。当国内沉浸于智能制造和工业4.0的宏大理念的时候，其实不管是德国还是美国，都在发展工业互联网标准，比如德国为资产设备所施加的管理壳，或者提出的，与实体相对应的代理agent，个人认为这才是应该我们认真注意的，否则又是在建空中楼阁，或者寄希望于单打独斗的建平台对抗国外的整个体系。