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近几年，计算机技术日新月异，已经出现多种与之相关的规模化应用，如移动互联网、5G、云计算、大数据、人工智能、区块链、物联网、数字孪生等。灵活应用市场上的各种计算机技术，将其融合到数字化转型战略中，有利于提升市场竞争力，进一步加强数字化能力。
不同企业的特点和禀赋不同，各企业应该根据自身成长与发展的需要制订相应的数字化转型方案，推动数字化转型平稳落地。本章将从科普角度切入，分别介绍数字化转型技术的概念和价值，以便让读者在技术术语的理解上达成共识。
移动互联网主要是以宽带IP为技术核心，同时为人们提供图像、视频和传真等多重功能的开放型电信基础网络。它将两种技术，即网络技术与移动通信技术相结合，使原本只能在固定的端口进行连接的互联网变成了随时、随地、随身都能连接的网络。
其实如果深究，移动互联网不仅是一个技术概念，更是将互联网、应用软件、手机用户和移动商业有机链接起来的一种生态融合体。从局部应用到全球普及，从2G到5G，甚至马上就要进入6G时代，移动互联网一直在进步，并持续改变着人们的生活方式。
现代人的生活离不开手机，更离不开移动互联网。普通人的一天可能从早上起床打开手机浏览热点新闻开始；中午吃饭在手机软件上点好外卖等待送达；一天结束后还会使用手机刷短视频进行娱乐……每个人每一天都能通过移动互联网接收到海量信息，同时也会通过点击、浏览等行为产生规模庞大的数据。可以说，移动互联网通过互联互通的信息和数据将用户和移动商业连接在一起，为用户提供了更便捷高效的生活体验。
在生活方面展现出的强大连接作用让移动互联网获得了迅猛发展。工信部提供的数据显示，在我国，移动互联网用户规模在不断扩大，本地生活、网上银行和综合电商的月活跃用户净增长数也均过亿。
同时，2023年春节假期期间，移动数据流量持续增长，5G流量占比已经超过40%；移动互联网用户接入流量高达441.1万TB（1TB=1024GB），与2022年春节假期期间相比增长了6.3%。其中，在5G用户规模扩大，以及超高清视频、VR、AR等新应用的推动下，5G用户接入流量增长势头异常迅猛，与2022年春节假期相比增长103%，在移动互联网用户接入流量中占比高达40%以上。
除了对生活产生了一定影响，移动互联网对企业的数字化转型也有非常重要的积极作用。数字化转型主要依托移动互联网发展，因为该技术能够将众多事物和工作进行数据化处理，从而帮助企业完成升级任务，使企业更好地为用户服务。
以广州汽车集团股份有限公司（以下简称广汽集团）为例，如今该企业规模进一步扩大，供货商数量逐渐增多，此时它若依然采取以前单纯依靠人工的传统经营模式，那会大大增加人工成本。而且人工计算供货商的货品数量或价格有更大的概率会出现错误。移动互联网便可以有效解决此问题。
广汽集团利用移动互联网将自己打造成为数字化企业，引进了供应商协同管理平台，将自己与供应商的沟通流程进行数字化处理，实现了人、业务、系统的三重协同，推动了供应链的整合和优化。这样员工就可以把时间花费在供应链管理上，从而提高供应链效率和收益。
用户规模不断扩大、接入流量持续增长、企业积极引入互联网设备，这些都让移动互联网市场逐渐呈现出一种饱和状态。未来几年，网民增长速度和接入流量规模将逐渐放缓，企业的关注点也从开发流量转化为流量变现。另外，企业也要充分利用移动互联网的互联互通价值，为消费者提供更优质的产品与服务。
5G是指第五代移动通信技术。在为企业提供服务的领域，5G比4G具备更多优点，具体如图2-1所示。
图2-1 5G技术的优点
随着5G的应用范围不断扩大，数字化转型出现了更多的可能性，很多企业都将因为它而发生变革，甚至是颠覆式创新。
爱立信为奔驰56号工厂提供5G服务，并利用5G变革了56号工厂的生产线轨道。在56号工厂中，等待完成制造的产品均由AGV（Automated Guided Vehicle，自动导引运输车）承载，而且AGV会将产品及时引导到指定工位上，使制造产能得到了持续提升。
一些大型制造企业的工厂可能遍及全球，所以也需要优质的5G服务对这些工厂进行远程定位与操控，从而降低运营成本，提升工作效率。以这些工厂的维护工作为例，在数字化时代，此项工作通常由工人与智能机器人协作完成。
工厂中的每个智能机器人身上都有一个IP终端，这个IP是独一无二且不可复制的。工人会根据需要向智能机器人发布指令，而智能机器人则会根据指令进行设备的自动化维护。智能机器人在进入工厂进行维护工作时，工人无论身处何地，都可以在5G的作用下进行信息的接收与交换，并对智能机器人的操作过程进行实时监控。
例如，某工厂在内部覆盖了5G，当设备出现问题时，系统会先上报给智能机器人，智能机器人拥有数据库，可以对数据库中的数据进行学习，找到合适的维修方案，整个过程不需要人为干涉。而如果出现智能机器人无法解决的情况，系统也会在第一时间指导智能机器人上报给工人。无论工人处于何地，都可以通过5G设备解决问题。
工人还可以通过VR设备对工厂中的智能机器人进行远程控制。智能机器人在受控后会到达问题现场进行修复，这时智能机器人与工人之间就是一种实时同步状态。5G能够帮助工人与智能机器人在任何场景下处理各种繁杂的事情，如果需要多人进行合作式修复工作，5G可以借助VR设备将全球各领域的专家召集在一起进行问题物体的修复。
5G拥有较大的网络流量与较快的传输速度，可以满足海量数据交换需求。其低时延特征保证了工人的指令可以及时、迅速地传递给智能机器人，并实现多人控制模式。总之有了5G，工人、智能机器人、原料、产品、设备都可以连接到全球所有数据库，在需要解决问题时，数据库中的数据就可以对相应的问题进行精准识别与解决，从而加速企业发展。
云计算是一种以互联网或移动互联网为基础，按照使用量进行付费的计算模式，属于分布式计算的一种。通常企业只需要投入少量管理成本或与供应商进行一定的互动，便可以快速便捷地访问如网络、应用软件、服务计算、存储、服务器等共享资源。
通俗来说，企业可以把指令交给庞大的计算机处理程序，由它对所需信息和数据进行搜寻，然后将服务部署于分布式计算机上，由提供资源的云端技术，如互联网、移动互联网等为自己解决问题。在此过程中，企业作为使用者，要做的仅仅是按照规定付费。
根据不同的服务层次，云计算可以分为3类，如图2-2所示。
图2-2 云计算的3种服务层次
顾名思义，这三种服务层次分别指的是企业可以从完善的计算机基础设施、软件研发平台及基于Web的软件上获取服务。随着ChatGPT这类大模型的快速普及应用，以及人工智能与云计算的融合，未来很可能还会出现AI即服务（AIaaS），即企业可以从云端直接获取AI能力。
目前在IaaS和PaaS领域，已经出现了百度智能云、天翼云、金山云、京东云和浪潮云等一众知名度和影响力都极具优势的云服务商，其中百度智能云的云智一体模型已经出现了AIaaS的雏形；而在SaaS领域，金蝶、用友等云服务商在逐渐崛起。
根据不同的部署方式，云计算又可以分为3类，如图2-3所示。
图2-3 云计算的3种部署方式
公有云的基础设施所有权属于云服务商，云端资源向整个社会开放，换言之，只要符合条件，任何企业或个人都可以租赁并使用相应的云端资源，而且基础设施的运营与维护均由云服务商负责。公有云是一种低成本的部署方式，但缺点也比较明显—数据不在企业内部，而且数据的独立性与隐私性比较差。
私有云是云服务商为单一的特定用户构建基础设施，云端资源仅供该特定用户使用。使用私有云的企业可以使数据的安全性得到保障，但同时增加了部署成本。
混合云是公有云和私有云同时使用的一种部署方式。一般来说，企业可以在对数据私密性要求较高的业务上使用私有云，而在其他业务上通过网络获取公有云服务。与公有云和私有云相比，混合云部署起来更灵活，性价比也更高。
随着云计算的不断成熟与发展，越来越多的企业开始借助云计算来解决传统场景中难以解决的问题。艾媒咨询提供的数据显示，2021年，中国云计算（IaaS+PaaS+SaaS）市场规模已经达3229亿元；2022年，云计算市场规模达4550亿元；预计2023年，云计算市场规模将仍然保持较快的增长速度。
对于企业来说，云计算既能够降低成本，又可以提高业务与工作效率。所以未来在企业发展过程中，云计算将扮演越来越重要的角色。企业可以借助云计算重塑业务模式，提升互动水平，实现更快的收入增长，更显著的竞争力提升，更持久的成本降低，以及更好的管理效果。
当然，企业也可以开发协作共赢的合作伙伴，进一步提升创新和开发能力。例如，良品铺子与华为云合作，打造一体化零售平台，能够更从容地应对瞬息万变的零售市场。在华为云的助力下，即使是百万级别的订单量，良品铺子也可以轻松应对。
与此同时，华为云还为良品铺子提供PaaS服务，帮助良品铺子克隆业务代码，使其新品研发效率进一步提升。据良品铺子提供的数据显示，之前要想研发新品，至少需要3天的时间部署产品测试系统。而现在有了华为云的业务代码克隆功能，只需要大约3个小时的时间就可以完成系统部署工作。良品铺子也因此获得了快速响应市场需求的能力。
对于大多数企业来说，与华为云等云计算服务供应商合作是一条实现数字化转型的捷径，但这并不意味着企业可以做甩手掌柜。企业仍需要谨慎选择云计算服务供应商，确保其服务可以满足自身业务升级需求。
随着产业和技术的发展，数据规模呈现爆发式增长，目前的数据量和数据类型甚至已经“膨胀”到使用传统数据库都无法处理的程度。大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。于是，专门处理海量数据、基于分布式集群的大数据作为一项先进技术也应运而生。究其本质，大数据就是一套用于分析、处理、提取和存储复杂数据的完整的数据+软件+业务解决方案。
大数据和云计算是一对形影不离的伙伴，因为大数据软件和服务都需要部署在云计算基础设施中。大数据和云计算的关系如图2-4所示。
图2-4 大数据和云计算的关系
如今，企业的经营活动会产生大量数据。企业如何更好地运用这些宝贵的数据，将成为企业的核心竞争力来源；国家如何更好地管理和运用好全民全产业的数据，将为加快数字经济、深化发展变革提供原动力。咨询机构麦肯锡提供的数据表明，近几年，全球500强企业在大数据方面的投入金额呈指数级上升，主要原因就是在数字化时代，利用大数据赋能业务是企业发展的核心要务，也是助力企业创新、提升产品价值的有效途径。
只有充分发挥大数据的价值，企业才能更精准地把握数字化时代的脉搏，更好地实现数字化转型。举例来说，电商行业可能是比较有代表性的借助大数据进行数字化转型的行业。电商行业的大数据应用主要有以下几个方向，如图2-5所示。
图2-5 大数据在电商行业的应用
1.大数据预测
对数据进行分析的目的是预测用户的需求。企业在获取海量数据的基础上，通过各种算法、技术和数据分析模型来进行行业热点、用户消费倾向等相关预测并做出决策，进而为用户提供更优质的服务，并做出更有吸引力的业务创新。同时，企业也可以借助数据进行选品，选择合适的营销策略进行广告投放。这些是企业提升利润、降低成本的重要方法。
2.用户画像深入了解用户
通过对用户相关数据进行跟踪和分析，企业可以绘制用户画像，提前了解用户的思维过程和反馈意见，更深入地了解用户，并在此基础上调整产品方案。此外，数据还可以帮助企业减少投诉，在用户对产品或服务不满意前及时发现并妥善处理问题，从而减少纠纷。
3.完善企业战略
数字化转型让很多企业都在重视各类数据，如社交媒体数据、智能手机数据、传感器数据、网站数据和搜索引擎数据等。这些数据会为企业提供更强大的洞察能力，使企业深入了解用户的习惯和行为，然后据此制订更符合用户需求和喜好的发展战略。
4.增强用户体验
用户体验对企业发展是至关重要的。有了大数据这项技术，企业可以了解用户情绪和感受，从而获得用户的信任。此外，企业可以通过优化业务流程和服务体验来节省用户的时间。举例来说，企业可以根据消费数据选择距离用户或供应商最近的仓库来分配订单，这样不仅可以降低运输与交付成本，还可以让用户以更快的速度收货，从而获得更优质的体验。
5.自动调节定价
大数据时代，价格是动态的。企业如果安排人员去人为调整价格，是一种人才、财力的浪费，因为自动定价机制就可以发挥作用。以亚马逊为例，它不仅是一家零售公司，更是一家大数据公司。为了吸引用户的注意力，同时也为了超越竞争对手，亚马逊的智能调价系统曾经将一本书的价格调整数十次。这些价格都是由系统根据用户搜索数据和消费数据自动制订和调整的。
有了大数据这项技术，就相当于有了分析数据的条件和基础，再融合现在越来越成熟的移动互联网、人工智能等技术，企业可以通过数据分析找到自身存在的优劣之处，然后基于数据分析结果，辅以一些确定性因素，了解自身发展情况，更好地应对不确定性。
人工智能隶属于计算机科学下面的一个分支，目标是制造出一种能像人类一样思考、决策，甚至超越人类智能的系统。人工智能早在1956年便被提出，几十年来虽然获得了长足发展，但一直不温不火。直到大数据和深度学习的兴起，计算机突然变得“聪明”起来，人工智能逐渐得到更广泛的应用。特别是2016年，AlphaGo击败人类围棋选手李世石后，该技术越来越被大众所关注并熟知，至今成为下至人民，上至国家都关心的话题。
提到人工智能，就会涉及很多新名词，如机器学习、深度学习、神经网络等。这些名词经常令人晕头转向，其实只要了解它们之间的关系，整个脉络就会清晰很多，如图2-6所示。
图2-6 人工智能与新名词的关系脉络
由图2-6可知，人工智能是一个非常宽泛的概念，所有可以代替脑力的产品都可以归属于人工智能的范畴，例如，生活中十分常见的计算器就是一款优秀的人工智能产品。
机器学习是人工智能的子领域，旨在让计算机学会学习，模拟人类的学习行为，建立学习能力。机器学习最基本的做法是使用算法模型分析海量数据，从中找出规律，用学习出来的模型对真实事件做出决策和预测。算法、模型等概念看似神秘，其实通俗来讲就是经验。就像人一样，经过多次尝试后获得经验，便可以对未来类似的事做出更准确的判断。
深度学习也是机器学习的子领域，也是迄今为止人们在各种机器学习方法中找到的最有效、最逼近智能的方法。作为人工智能的顶流，深度学习目前还处于快速发展中，模型及数据规模越来越大，与之相关的各种算法模型日新月异，各种工程框架和优化方法更是层出不穷。
从算法方面来说，深度学习的核心是神经网络模型和BP（反向传播）算法；从框架方面来说，深度学习主要分为卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等；从产业应用方面来说，深度学习主要解决三类业务场景的应用，分别是计算机视觉、语音处理和自然语言处理，如图2-7所示。
图2-7 深度学习的业务场景应用
如今，人工智能已经被广泛应用在各大业务场景，包括工业生产场景、物流场景、家居场景和客服场景等。它的出现为企业降低了人力成本，提高了生产效率。例如，中国石油化工股份有限公司（以下简称中国石化）的巡检工作环境中存在大量易燃的石油，工作人员很容易在巡检过程中遭遇危险。同时由于工作人员的工作能力限制，巡检质量无法得到保障。为解决这一问题，防爆巡检机器人应运而生。
防爆巡检机器人的本质是一个数据采集端，它在现场确定清楚被巡检的设备，就能自动在机器内部规划好巡检的最优路径并开始进行巡检工作。同时，防爆巡检机器人会将采集到的信息自动上传至云端，方便工作人员实时监控巡检情况。对于中国石化来说，防爆巡检机器人的诞生降低了工作人员的死亡率，更好地保障了工作人员的安全。
人工智能通过数年的技术沉淀和行业积累，迎来了快速发展时期。企业开展数字化转型，所需的其中一项技术便是人工智能，它是新时代下的重要生产力，为企业探索出巨大的商业潜力。同时它也通过技术创新帮助企业实现了降本增效，是企业提高收益的重要法宝。
此前，区块（block）和链（chain）是两个不同的概念，后来随着两者涉及的方面越来越重合，便逐渐被整合成一个专业术语—区块链（Blockchain）。
区块链的定义有狭义和广义之分。从狭义角度来讲，区块链是一个去中心化账本，它可以按照时间顺序将区块相连，组合成一种链式数据结构，然后通过密码学原理保证记录在上面的数据是不可篡改和伪造的；而从广义角度来讲，区块链其实是一种分布式基础架构与计算方式，主要作用是保证数据访问与传输安全。
区块链起源于比特币，有全程留痕、公开透明、可追溯和集体维护等特征，可以解决信息不对称问题，实现多个主体之间的高效协作。近年来，专家和企业对比特币的态度莫衷一是，但区块链作为一项能推动数字化转型进程的技术获得了广泛关注。
区块链的应用范围十分广泛。目前在数字人民币、身份验证、文件存储、证券交易、智能合约和NFT（Non-Fungible Token，非同质化通证）等领域都能见到区块链的身影。以数字人民币为例，区块链让数字人民币具备了可追溯性。详细地说，区块链有强大的记录功能，就像一个可以随身携带的录像机，在防伪、定位、导航等方面为数字人民币提供了强大的技术支持。而且数字人民币不怕假币，不怕丢失，可以更好地保障人们的财产安全。
鉴于区块链的强大作用和广泛应用，很多企业都将区块链纳入数字化转型方案。例如，美国知名零售巨头沃尔玛为了保证食品安全，与IBM合作推出了区块链超级账本项目。该项目利用区块链记录食品信息，包括食品的来源、生产批次等，这些信息会储存在区块链的数据库中。这样沃尔玛就可以实现从产品生产到销售的全流程溯源，在出现食品安全问题时对相关环节的责任人进行精准问责与追责，并立即追回问题食品。
除了沃尔玛，京东也利用区块链进行数字化转型，希望谋求新的突破与发展。京东开发了区块链防伪溯源平台，对线上及线下的产品进行追溯与防伪，以此来保护消费者权益。消费者只需要在订单中单击“一键溯源”或扫描产品上的二维码，就可以获取产品信息。
举例来说，消费者在京东购买了肉制品，可以通过包装上的溯源码查询肉制品来自哪个养殖场，以及动物品种、喂养饲料、产地检疫证号、加工企业等信息。换言之，有了区块链防伪溯源平台，非法交易和欺诈造假等行为都将无处遁形，这有利于京东打造品质购物生态。
以沃尔玛为代表的零售企业和以京东为代表的电商企业都感知到了区块链的重要性，也最大化地榨取了区块链在数字化转型过程中的价值。其实，银行、保险机构、教育机构、慈善机构、文娱企业等都适合引入区块链，以此来充分保证关键信息和数据的安全性。
物联网是一项通过信息传感设备捕捉光、热、声、事件等真实世界中的信号，使得真实世界中的事物与互联网或移动互联网连接起来的先进技术。这项万物相连的技术，是在传统互联网的基础上扩展与延伸而来的，可以实现任何时间、任何地点，人、物、设备的互联互通，使它们之间能进行信息交换与共享。
物联网作为新一代技术，有渗透性强、综合效益好等特点。随着数字化时代的发展，物联网应用体系也逐渐丰富，包括物联网感知制造业、物联网通信业和物联网服务业等。同时，物联网也有利于促进企业朝着精细化与智能化的方向发展，可以推动企业引进新技术、开发新产品、探索新模式，帮助企业尽快实现数字化转型，为企业带来更有价值的经济增长点。
从长远来看，随着传感器的不断发展，真实世界的全息信号能够被捕捉并信息化，物联网将成为一种新常态，能打通真实时空与数字时空的隔阂。特别是物联网与人工智能融合形成AIoT技术，已在物流、农业、工业、公共服务等领域落地，并引导这些领域主动进行智能化与自动化升级。以蒙牛为例，它借助物联网、人工智能等技术打造了极具科技感的自动化物流体系，受到了业界的广泛关注。
蒙牛的物流体系主要应用于常温液态奶的生产、储存及运输，通常由融合了物联网的计算机统一进行自动化管理，可以实现从产品生产到货物装车的全程无人化作业。该物流体系主要由以下四个部分组成，如图2-8所示。
图2-8 蒙牛的自动化物流体系
（1）成品自动化立体库。成品自动化立体库主要用于产品封箱后的环节，如装车前的出库区运输、成品存储与出库操作，以及空托盘存储等。在成品自动化立体库中，提升机、机器人自动码盘系统、环形穿梭车、高位货架及单伸堆垛机等设备应有尽有。
（2）内包材料自动化立体库。内包材料自动化立体库负责将内包材料送到入库运输线上，主要设备包括驶入式货架系统、单伸堆垛机以及出库机器人自动搬运系统（AGV系统）。其中，AGV系统可以自动把内包材料送到无菌灌装机指定位置，并将空托盘送回去。
（3）辅料自动运输系统。员工将辅料放到自动搬运悬挂车后，由辅料自动运输系统准确地将辅料送到指定位置。
（4）计算机监控和管理系统。有了计算机监控和管理系统，已经生产出来的成品可以实现自动化入库，内包材料及辅料也可以由智能设备自动控制。
在企业进行数字化转型的过程中，数字孪生将发挥关键作用。什么是数字孪生？数字孪生是一种将现实世界镜像化到虚拟世界的技术，即为现实世界中的物体创造一个数字孪生体。同时，现实物体与数字孪生体之间是相互影响、相互促进的。简而言之，数字孪生就是创造一个还原现实世界的虚拟场景，支持人们进行各种尝试并得到结果。现实空间、感知系统与数字空间之间的关系，如图2-9所示。
图2-9 现实空间、感知系统与数字空间的关系
目前在国民经济中，制造领域占据着非常重要的地位。政府提供的数据显示，2021年，我国制造领域的增加值为31.4万亿元，比2020年增长1.1%，占国内生产总值的27.4%。因此，当数字化时代来临时，制造领域是一定要和数字孪生等技术融合在一起的。
现在数字孪生也确实已经从概念走到了实践。企业可以收集关键数据，将其应用到虚拟模型中。通过这种模拟，企业能够尽快明确产品上市流程、测试相关功能，从而提升产品研发和生产的效率。例如，通用电气就借助数字孪生技术，让每个机械零部件都有数字孪生体，并借助数字化模型实现产品在虚拟环境下的调试、优化等，从而节省了相关成本。
在产品设计方面，企业还可以借助数字孪生将设计搬进虚拟场景，帮助设计师解决设计问题，进一步优化设计流程、提升设计效率、降低设计成本。有了基于数字孪生的虚拟场景，设计师就可以对各种零件的作用方式进行更精准的设计和模拟。这样有利于设计师检验产品的质量和性能。此外，数字孪生也可以打破地域限制，让身处异地的设计师实现远程协作。
用户甚至可以在虚拟场景中参与设计，亲自体验设计师设计的产品。这样可以让产品更贴近用户的需求，也能够更大限度地提升用户的使用体验。而且，设计师还可以从用户的建议和意见中获得灵感，设计出更新奇、有竞争力的产品。
在虚拟场景中，设计师不再受到材料方面的限制，可以随心所欲地改变衣服、鞋子甚至汽车等产品的设计。而且因为在虚拟场景中，改变设计将不需要额外的生产过程，也不会造成材料的浪费，这就意味着设计师可以对产品进行多次设计，让产品变得可持续迭代。
以鞋子为例，设计师可以设计一款在现实场景中看起来很个性甚至有些古怪的鞋子。当设计师觉得鞋子的设计不好想重新对其进行设计时，那就可以在原有鞋子的基础上对其材料、图案、样式等进行调整，最终设计出一双全新的鞋子。
制造领域可能是最早应用数字孪生方案的领域之一，之后随着数字孪生的不断发展，其应用逐渐扩展到智慧城市、智慧医疗、数字化金融等更多领域，通过在虚拟世界中投射现实世界，并对数据进行智能分析，可以实现业务的自动化与智能化管理。
企业在应用数字孪生方案时，有以下两点需要注意。
第一，数字孪生面对的并不是静止的对象，形成的也并不是单向的过程，其面对的是具有生命周期的对象，形成的是动态的演进过程。因此，数字孪生应用在各大场景中时，其生成的不仅有拟真三维模型，还包括各大场景在运行过程中基于各种变动数据的动态时空演绎。准确地说，数字孪生并不是形成一个单一的虚拟场景，而是体现了一个数字孪生的时空。
第二，数字孪生不仅重视对海量数据的表现，也重视拟真模拟背后的数据分析。数字孪生呈现的是一个动态的过程，这意味着其需要对海量数据进行分析。在此基础上，数字孪生不仅能够根据当前数据搭建起相应的虚拟场景，还能够根据数据的变化，模拟出相应场景的变化。仍旧以数字孪生在制造领域的应用为例，数字孪生不仅能够模拟出产品的当前状态，还能够借助各种数据，展现出产品可能存在的不同的迭代路径。
总之，数字孪生可以实现数字空间的打造，诸多场景都可以复刻到这个数字空间中。借助各种数字模型，企业可以进行多方面的推演与预测，进而做出更科学的决策。
根据特斯拉（Tesla）的官方数据，2022年，位于上海的特斯拉数字化超级工厂年交付量已经超过71万辆，比2021年增长了48%。超级工厂作为特斯拉的核心生产基地，自成立以来就获得广泛关注，其惊人的交付成绩更是引发热议。当然，这也从侧面证明，作为电动汽车领域的佼佼者，特斯拉在数字化转型方面取得了亮眼的成绩，让其他车企倍感压力。
为了实现数字化转型，进一步提升生产效率，特斯拉引入了大量现代化技术和智能设备，对超级工厂进行了创新升级，具体可以从以下方面入手分析，如图2-10所示。
图2-10 超级工厂的创新升级关键点
1.建立数字神经网
技术是数字化转型的必备工具，通过技术对人、机、物进行全方位互联，打造全要素、全产业链和全价值链的新型生产体系，能够有效变革制造模式。特斯拉便为超级工厂引入了人工智能、物联网和数字孪生等多项技术，有利于其尽快实现数字化转型。
置身于超级工厂，就犹如置身于科幻电影，好像一切工作都可以由机器来完成，如图2-11所示。
在超级工厂中，特斯拉推出了基于人工智能、大数据等技术的生产制造控制系统（MOS），该系统有人机交互、智能识别及追溯等功能，可以深度应用到电池车间和电机车间中。
除了MOS，高速率、低时延的5G覆盖了超级工厂的各个角落，为生产设备、智能设备提供网络连接、生产数据采集、智能化决策等服务。特斯拉借助5G实现了生产过程的标准化，提高了生产效率。另外，特斯拉还将5G与其自主研发的大数据系统连接在一起，使系统可以及时追踪每辆汽车、每个零件和设备的生产数据，从而更好地消除生产误差。
图2-11 特斯拉的超级工厂
2.借助技术对产品进行严格的质量管控
特斯拉为超级工厂制订了产品全生命周期质量管控方案。所谓全生命周期，通常是从供应商筛选到零部件检验，再到生产过程，最后到用户使用产品。超级工厂会按照这个生命周期对每一个产品进行质量管控，为用户打造出真正安全、质量高、速度稳定的汽车。
特斯拉的全生命周期质量管控方案由以下几个部分共同支撑。
（1）人工智能、大数据在精准化生产方面发挥了关键作用。前面说过，融合了人工智能、大数据等技术的MOS系统有自动追溯功能，该功能可以对关键工位的数据进行记录，帮助工人在追溯生产过程时随时随地对这些数据进行查询和分析。
（2）大数据、物联网、区块链等技术帮助超级工厂进行全方位数据采集，并对产品的生产过程进行监控和追溯。此外，超级工厂还可以借助这些技术采集零件尺寸检测数据，并对这些数据进行自动化分析，从而更精准地预测尺寸偏差，使产品的每一个细节都得到保证。
（3）特斯拉为超级工厂安排了严格的质量检测环节，同时引进融合了人工智能、大数据、物联网及5G等技术的智能检测设备。该设备可以实现产品的全方位自动检测，保证各项功能都是正常的，同时也会对电池、电机等关键零件进行检测，保证这些零件的各项数据都符合标准。更重要的是，所有检测数据都会上传到特斯拉的数据库中，供工人随时查询。
当产品经过层层检测顺利出厂后，移动互联网、人工智能、大数据、物联网等技术继续发挥作用。由这些技术融合而成的售后质量管理系统闪亮登场，该系统贯穿物流运输、交车前查验、交付后用户使用等多个环节，以自动化、智能化的管理模式保证产品的质量。在这种抽丝剥茧般的质量管理过程中，特斯拉实现了数字化检测和自动化数据分析等工作，用户也感受到了特斯拉对质量的高追求，在使用其产品时能更有底气和安全感。
数字化技术为超级工厂的创新升级提供了有力支撑，特斯拉将技术与实践操作合理地融合在一起，实现了产量与质量的双重优化，始终在行业中占据领先地位。