讨论 | 信息物理系统跟数字孪生体的关系

众所周知，信息物理系统（CPS，Cyber-Physical Systems）由美国NSF科学家Helen Gill在2006年提出；数字孪生体（Digital Twin）则由NASA的Mike Shafto等人2010年通过《建模、仿真、信息技术和处理路线图》首次提出。

按照德国提出工业4.0概念的介绍，“工业4.0”是建立在信息物理系统基础上的。当然德国专家说得非常直白，“信息物理系统是建立在嵌入式系统基础上的，这对于德国产业非常有利。”

工业4.0研究院在2013年成立之初，对工业4.0和信息物理系统做了较为深入的研究，通过跟进美国加州大学伯克利分校对信息物理系统开源项目的实际开发验证，我们发现了一些有趣的结论。

伯克利EECS教授Edward A. Lee

由于信息物理系统非常强调物理设备跟数字系统的融合，这对于掌握关键嵌入式硬件和软件系统的德国企业非常有利。一位专门研究技术经济学的德国专家也称信息物理系统长期发展有利于实现德国制造业的竞争优势。

美国研究信息物理系统的Edward A. Lee教授，1979年从耶鲁大学获得学士学位，1981年从麻省理工学院获得硕士学位，1986年从伯克利EECS获得博士学位，然后一直在EECS工作至今。1979-1982年他还在贝尔实验室工作了三年时间。

如果总结Edward A. Lee的主要贡献，可以用信息物理系统领域的大咖来描述他。

发布在GitHub的iCyPhy开源项目

他在IEEE两个委员会做了不少工作，一个是TCRTS（Technical Committee on Real-Time Systems），另外一个是TCCPS（Technical Committee on Cyber-Physical Systems）。

最值得信息物理系统行业人士关注的当属Edward A. Lee带领团队做的开源项目，在研究信息物理系统之初，伯克利EECS的团队就开始开发开源项目，这成为了2013年成立的工业4.0研究院首个关注的开源项目。

2013年10月4日，Edward A. Lee带领的团队发布了《利用Ptolemy II实现系统设计、建模和仿真》电子书籍，并以免费开源的方式让所有人下载。

2016年，Edward A. Lee带领团队继续推进了“工业信息物理系统中心”（iCyPhy），其目的是想与时共进，解决常规工业领域的问题，而不仅仅是航天军工领域所需时间敏感工业系统的问题。参与该项目的包括西门子、丰田、福特和电装（Denso）等公司，总体以汽车企业为主。

2019年西门子在iCyPhy会上的发言

如果说信息物理系统在什么领域有较好应用效果，除了航天军工领域，汽车领域应用价值比较突出。

从西门子参与iCyPhy会议上的介绍来看，西门子争取给工业控制系统建模，以保证实现模型驱动的工业控制系统。

工业4.0研究院的技术专家评价称，保证实时（Real-Time）是信息物理系统的基本要求，这限制了它的应用场景，这也是2006年NSF提出信息物理系统之后，实际应用案例非常稀少的原因，虽然间或有把信息物理系统扩张到一般制造业（德国）和智慧城市（日本）等领域，但可复制性较差。

数字孪生体的应用却没有这个问题。

正如Springer在2020年刚刚出版的《信息物理系统和数字孪生体》一书中所讲，“……信息物理系统可以作为数字孪生体研究的附带结果（byproduct）”，作者继续阐释，数字孪生体需要结合到MBSE、数学模型和物联网等。

工业4.0研究院的分析认为，数字孪生体是一个宽松的概念体系，不强制要求“实时”，这给它的广泛应用提供了土壤。

美国NSF针对数字孪生体提供的资助

相信读者没有忘记NSF率先提出了信息物理系统概念，它是如何看数字孪生体的呢？

第一个事实，NSF并没有把数字孪生体归于信息物理系统，而是放到工业创新和合作伙伴（Industrial Innovation & Partnership）来提供资助的。

NSF有一个I-Corps，该项目是2011年创立的，其目的是类似Manufacturing USA，主要是推进科学技术的商业化应用。简单讲，I-Corps支持的都是商业级应用的研发项目。

第二个事实，在NSF每年资助信息物理系统的项目介绍中，已经含蓄表达了信息物理系统经过10多年发展，已经没有什么“新领地”可以开拓，除非可以结合到人工智能做一些研究工作。

工业4.0研究院跟踪的情况显示，目前人工智能技术跟信息物理系统结合，难以实现实时性要求，这正是信息物理系统应用场景有限的原因之一。

即便如此，对于一个如日中天的概念，数字孪生体仍然受到了信息物理系统领域行业人士的关注。

数字孪生体三大流派的划分（工业4.0研究院）

笔者在《全球工业4.0研究报告（2020）》中指出了数字孪生体三大流派，包括仿真派、连接派和数据派，自动化领域主要属于仿真派。目前德国和中国有一批拥趸，他们依靠仿真技术路径做了不少工作。

相比较而言，美国和中国一些创新企业更愿意探索数据的价值，他们被称为“数据派”。

数字孪生体在一些重点领域的应用，跟实时性关系不大，这也是跟信息物理系统最大差别之一。例如，在智慧城市、资产管理和能源管理等领域，通过数据驱动的数字孪生服务，可以设计不少创新服务。

如果要找出数字孪生体最吸引企业家的特点，当属数字孪生体的开放性，给企业家战略和商业模式留下了巨大的空间，这是信息物理系统给不了的价值。

本文写到这里，对信息物理系统和数字孪生体之间的关系可以做一个总结了。

两者最大的差别是基因不同，信息物理系统产生的时候就有“实时性”要求，而数字孪生体不具有这个约束。因此，信息物理系统可以利用数字孪生体来改善其体系，反之难以实现，数字孪生体可以独立发展。