信息不等于智慧，数字孪生如何超越信息模型？

来源：数字孪生城市

1）信息

信息是数据、事实、消息等的集 合。它可以是关于各种事物的描述，例如新闻报道中的事件详情、统计数据中的数值、科学研究中的观测结果等。

2）智慧

智慧则是一种更高层次的能力，它包含了对信息的理解、分析、判断、综合运用以及在不同情境下做出正确决策的能力。智慧不仅仅是知道某些信息，更重要的是能够从众多信息中提炼出有价值的内容，并将其应用于解决实际问题或者提升对世界的认知。

1）信息的获取相对容易

在现代社会，随着信息技术的飞速发展，人们获取信息的途径越来越多，也越来越便捷。通过搜索引擎、社交媒体、新闻媒体等渠道，人们可以轻易地获取大量的信息。然而，这些信息往往未经筛选，可能存在错误、片面或者不相关的情况。

2）智慧的形成需要深度加工信息

要形成智慧，需要对获取到的信息进行深入的思考、分析和整合。这需要时间、经验以及批判性思维能。

1）智慧赋予信息意义

单独的信息本身可能是孤立的、缺乏内在联系的。智慧能够将不同的信息联系起来，赋予它们在特定情境下的意义。例如，在历史研究中，考古发现的各种文物和遗迹（信息），只有通过历史学家的智慧，才能将它们串联起来，构建出特定历史时期的社会风貌、文化特征和人类活动模式。

2）智慧促进信息的创新运用

智慧可以推动信息的创新运用，创造出新的知识、产品或服务。以科技创新为例，科学家们掌握了各种科学原理（信息），但只有具备智慧的科学家才能通过创造性的思维和实验，将这些信息转化为新的技术成果，如智能手机的发明，就是对通信技术、计算机技术等多方面信息的智慧性整合与创新。

数字孪生不仅仅是信息，它是一种将物理实体与数字模型相对应的技术概念，涉及到信息、模型构建、仿真、交互等多方面的内容。

1）信息层面

数字孪生中确实包含大量信息。它以数字化的方式对物理实体的各种属性、状态、行为等进行描述。例如，对于一个智能工厂的数字孪生体，它包含了工厂中各种设备的型号、规格、运行参数等基础信息，还包括设备的实时运行状态信息，如温度、压力、转速等。这些信息是构建数字孪生体的基础，也是实现对物理实体准确映射的必要条件。

2）模型构建与仿真层面

数字孪生是一个高度精确的数字模型。它不仅仅是简单地收集和存储信息，而是通过建模技术，根据物理实体的原理和规律构建出对应的数字模型。例如，在建筑领域，数字孪生模型能够根据建筑的结构力学原理，模拟建筑在不同外力作用下的应力分布、变形情况等。这一过程需要运用复杂的数学模型和算法，将各种信息整合到模型中，并且通过仿真技术来模拟物理实体在不同场景下的行为。

3）交互与反馈层面

数字孪生实现了物理实体和数字模型之间的双向交互和反馈。通过传感器等设备，物理实体的实时信息不断更新数字模型，同时数字模型也可以对物理实体进行控制和优化。例如，在城市交通的数字孪生系统中，交通传感器收集到的车辆流量、车速等信息更新数字模型中的交通状况，数字模型根据这些信息进行交通流量的模拟分析，然后通过智能交通系统对信号灯等设施进行控制，以优化城市交通流量。这种交互和反馈机制使得数字孪生超越了单纯的信息范畴，成为一种对物理实体进行全面管理、优化和创新的技术手段。

1）深度理解与洞察能力

数字孪生展现出了智慧的深度理解和洞察能力，这是智慧高级阶段的一个重要特征。在数字孪生系统中，它能够深入到物理实体的微观和宏观层面进行理解。例如，在航空航天领域，对于飞机的数字孪生模型，它不仅可以反映飞机的整体外观、结构等宏观信息，还能深入到飞机发动机内部的气流流动、零部件的微观应力分布等情况。这种深度理解是通过整合多学科知识，如空气动力学、材料科学、机械工程学等实现的。数字孪生利用这些知识对采集到的海量数据进行分析，从而洞察到物理实体在不同工况下的状态变化的本质原因，这超越了简单的信息处理，体现了智慧的深度性。

2）复杂系统的协同管理能力

数字孪生在处理复杂系统时表现出卓越的协同管理能力，这也是智慧高级阶段的体现。以智能城市为例，城市是一个包含交通、能源、环境、公共服务等众多子系统的复杂巨系统。数字孪生城市能够将这些子系统的数字模型整合在一起，实现协同管理。它可以协调交通流量与能源消耗之间的关系，比如根据实时交通状况调整路灯的亮度以节约能源；还可以协同环境监测与公共卫生服务，如在空气污染严重时提醒易感人群减少外出并调整医疗机构的应急准备。这种跨系统、跨领域的协同管理需要对各个子系统的运行规律、相互关系有深刻的认识，并能通过数字孪生模型进行精准的模拟和优化决策，是一种高度智慧化的表现。

3）自适应学习与进化能力

数字孪生具有自适应学习和进化的能力，这是智慧高级阶段的典型标志。随着物理实体的不断运行和外部环境的变化，数字孪生模型可以不断学习新的数据模式。例如，在工业生产中，对于不断更新换代的产品生产线，数字孪生模型可以根据新的生产流程、新设备的加入等情况进行自适应调整。它能够从新的运行数据中学习到最佳的生产参数设置、设备运行模式等，并将这些新知识融入到模型中，使模型不断进化。这种自适应学习和进化能力使得数字孪生能够始终保持对物理实体的精准映射和优化能力，与简单的静态模型或固定算法相比，更能体现出智慧的高级性。