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安世亚太田锋：数字孪生体进化论( 三 )


六、数据分析
数据分析过程是基于不完整信息和不明确机理来推测未来 。 我们的世界中 ， 大多数现象的物理规律并不明确 ， 大多数情况无法获得完备的边界条件和物理状态 ， 但我们仍然不得不对未来做出预测 ， 哪怕是在模糊的判断 ， 仍然好于毫无判断 。 如果要求数字孪生体越来越智能和智慧 ， 就不应局限于人类对物理世界的确定性知识 。 其实人类本身就不是完全依赖确定性知识而领悟世界的 。
大数据和人工智能（AI）技术是数据分析的关键技术 。 根据通过互动过程收集的数据以及先知过程输出的数据 ， 利用相关性分析建立物理世界的近似模型 ， 依据当前边界条件和物理状态进行下一步状态的预测 ， 并且对近似模型逐步优化 。 当前边界条件和物理对象状态是被不完整测量的 ， 但也只能作为近似模型的不完备输入条件 ， 输出的结果当然距离物理世界的真实情况有一定偏差 。 但随着机器学习的持续 ， 算法和模型逐步改善 ， 近似模型会越来越逼近物理机理 ， 预测结果也会逼近物理世界 。 也正是因为这个原因 ， 业界有人将大数据（及AI）视为科学研究的第四范式 ， 科研方法从传统的三种方法——理论、实验、计算拓展到第四种方法——大数据（及AI） 。
我们把这个过程称为先觉 ， 提供了数字孪生体的右脑 。 人类的右脑专事感性思维 ， 利用直觉和第六感来获得对世界的判断和预测 。 当然这里指的直觉那种优秀的直觉 ， 而非普通人的直觉 。 优秀的直觉源于对丰富经历和有效经验的高度总结 ， 还需要经常性的深度思考和远期瞭望 。 我们的社会中确有一类具有这种优秀和敏锐直觉的人 ， 是他们引导着你的企业、机构甚至人类的发展方向 。
七、数字资产
数字孪生体作为一种数字资产 ， 其中的数据就像生命体的基因 。 它的积累、管理、追溯和共享既是其存在的基本特征 ， 又是其进步的必要手段 。 数字资产通过传承、协同和进化 ， 向历史学习 ， 向他人学习 ， 从而实现持续成长 。 人类之所以进步 ， 是因为我们的祖先通过将他们的思想和成果用文字的方式流了下来 ， 使得我们可以传承祖先的智力资产 ， 可以向老子问道 ， 向孔子习理 ， 向牛顿求知 ， 向亚里士多德讨教 。
数字线程和云计算是进行数字资产处理的关键技术 。 数字线程将物理对象的全生命周期的各数字孪生体之间的数据资产进行传递和追溯 ， 从而实现优秀基因遗传 。 云计算则将不同物理对象的数字孪生体之间实现共享和协同 ， 从而实现平庸基因进化 。
我们把这个过程称为共智 ， 使数字孪生体出现社会性特征 。 同一物理对象在生命周期的不同阶段有不同的数字孪生体 ， 数字资产记录了数字孪生体整个生命周期中的全息数据 ， 并反映这些数据在数字孪生体整个生命周期中的演变路线 ， 但相同对象的孪生数据必须关联和传承 。 物理世界的多样性决定了其对应的数字孪生体的多样性 ， 世界的普遍联系决定了数字孪生体的普遍联系 。 人与人之间具有联系构成了人的社会 ， 数字孪生体之间的联系构成了数字社会 。
共智实现了不同数字孪生体之间的智慧交换和共享 ， 多个数字孪生单体可以通过共智形成更大和更高层次的数字孪生体 ， 这个数量和层次可以是无限的 。 《阿凡达》电影中的潘多拉星球是个物与物天然共智的世界 ， 也许是人类科技所限 ， 地球的各物件之间是否能天然共智尚不得而知 ， 但通过数字孪生体 ， 我们可以实现地球上物理世界的共智 。
八、人机交互
人机交互是人类与数字模型打交道的直观可视化界面 。 这里可以展示数字孪生体的数据 ， 了解数字孪生体的状态 ， 也可以操作和干预数字孪生体 ， 同时实现对物理对象的干预 。
数据的可视化展示技术以及虚拟现实技术是人机交互的两个重要技术 。 数据的可视化展示技术将数据和信息输出为高清、直观、可视化的、可交互的图形图像 ， 通过对数据的操作可以实现与数字孪生体乃至物理对象的操纵 。 虚拟现实（包括VR、AR和MR）提供的深度沉浸技术让人类与数字世界交互模式可以与物理世界类似 。


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