美云智数孔凡实：工业软件“突围战”——强化核心技术+渠道共赢生态丨数据猿专访...

Posted 2023-04-04 数据猿

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“仿真和数字孪生是企业数字化发展中的刚需的，不论是什么制造业，都会有产品，有产品就会有制造的仿真。”——美云智数渠道产品BU总经理 孔凡实

随着元宇宙概念的火热，数字孪生这项技术也频繁地被提起。元宇宙的实现是基于扩展现实技术提供沉浸式体验，以及利用数字孪生技术生成现实世界的镜像，通过区块链技术搭建经济体系，将虚拟世界与现实世界密切融合。而数字孪生在其中充当起“元宇宙的基础”，承担着搭建真实和虚拟空间桥梁的作用。

那么，如今数字孪生行业，尤其是制造业的数字孪生存在哪些问题，该用什么技术、方案赋能智能制造？带着这些问题，数据猿专访了美云智数科技有限公司（以下简称“美云智数”）渠道产品BU总经理孔凡实。美云智数是美的工业互联网对外输出的载体，其在工业互联网、智能制造领域有深厚的积累。

国内数字孪生之殇：技术力不足、产品力不够

孔凡实获评过“福布斯中国30位30岁以下精英”，是浙江大学航天航空学院博士后、韩国大柱机械研究所主任研究员、Andong National University 博士，担任过国家发改委电子信息产业技术改造项目技术负责人，曾带队荣获“首届工业数字孪生大赛”奖项。在他看来，中国数字孪生领域还存在影响行业发展的问题，具体表现在：

1、把数字孪生简单等同于三维可视化

数字孪生是在数字世界对物理世界形成映射，直观而言，数字孪生就是把现实世界的东西在虚拟世界重现。

数字孪生概念图

数字孪生最早被应用于工业制造领域，比如在汽车制造设计阶段，将平面化的设计图纸和模型，以3D形式在虚拟空间呈现，通过数字孪生3D可视化，先在虚拟空间进行设计阶段，将平面化的设计图纸和模型，以3D形式在虚拟空间呈现，通过数字孪生3D可视化方式，在虚拟空间进行设计、装配，并在成功后将该方法复制到现实世界中。由于数字孪生要求数字世界与物理世界呈现一致，因此物理世界的产品设计与验证过程得到了简化，同时也大幅降低了产品设计到完成过程中的试错成本。

数字孪生在中国的发展，和西方国家并不完全相同。欧美国家是先出现了技术，又出现数字孪生的概念，因此可以把数字孪生概念赋予在相关的技术产品上。但国内许多企业都想要做数字孪生，但简化等同于仿真，等同于三维可视化的模型。部份标榜具有数字孪生技术的企业，都把三维可视化的BI做的详细及精美，可惜脱离了技术和产品的实现。数字孪生，DigitalTwins，核心是digital。

2、数字孪生相关技术储备严重不足

数字孪生发展历程图

国外数字孪生的发展源头可以追溯到1970年，NASA提出“孪生模型”，紧接着二维绘图标志性工具——CAD发布，基于这些技术，2003年密歇根大学的教授Michael Grieves提出来“数字孪生”的概念。当时意在指导整个产品的全生命周期，依托此概念，西门子、PTC、达索等知名国外企业，先后推出数字孪生技术相关产品，为其他企业提供了数字孪生的发展路径和可能性。

西方国家已经具有相关的研发和产品制造的工具和系统，当数字孪生来到中国，在学界和工业领域，发现国内缺少相应的技术和产品做支撑，以及底层原创技术的不足，导致会相对依赖国外已有的技术算法。

3、缺乏核心软件能力

孔凡实认为，“真正的数字孪生是刚需的，不能脱离仿真与工业制造。不管是什么样的制造业，有产品就会有生产制造，就会有生产制造的仿真。如果有了产品的结构设计，就会有结构相关的力学和过程中的仿真技术，但目前国内有关工业仿真的核心软件占比依然较低。”

国产工业软件“破局”之战：掌握核心技术

工业软件被广泛应用于制造行业，覆盖研发、设计、生产、协作等各个生产环节。但相关数据显示，目前中国工业软件占全球市场份额不足10%。当前不少企业在核心软件能力方面往往被“卡脖子”，成为中国制造业的“阿喀琉斯之踵”。

如何破局？工业软件是不仅需要长期经验累积，还要适配复杂的工业应用场景，它跟产业深度融合迭代，如果产业本身处于跟跑状态,那工业软件的核心能力发展就会受限。故而打铁还需自身硬，国产工业软件解决关键还在于突破“技术关”：补上技术、产品的短板。值得欣慰的是，不少企业有了长期的探索和沉淀，技术实力不断提升，并推出诸多优秀的工业软件产品。

基于美的集团10多年数字化实践以及50余年制造业经验，加上多行业实践，美云智数成为懂制造业的专家，推动工业软件产业高质量发展，“数字领航”助力多个行业进行产业升级。

双跨平台——美擎工业互联网平台

接下来，我们将以美擎仿真一体化软件平台为例，来看看全球领先的工业仿真软件之一的工业软件有什么特点。

美擎仿真作为国内最早的工业级数字化仿真平台之一，集3D工艺仿真、装配仿真、人机协作、物流仿真、机器人仿真、虚拟调试、数字孪生工厂等功能于一体的数字化工业仿真平台，具有数字工厂快速搭建、生产及物流状态仿真、机器人离线编程与虚拟调试等功能。

美云智数的美擎仿真一体化软件平台

不仅能够有效利用虚拟仿真技术对工厂所有环节进行复现，通过数十种复工方案进行模拟验证，找出生产运营过程中存在的问题，还能够在此基础上对它进行分析、评估、验证、优化，最后提出最优解决方案，助力企业挖掘内生增长点，实现自主研发设计，提高企业运营效率和设计效率。目前，这款软件已经为航空军工、汽车电子、工程重工、自动化集成、包装机械等制造型企业、科研院所等提供全面的数字化智能制造解决方案。

美擎仿真的应用场景

此外，美云智数还提供一系列强大的工业软件产品，例如统一身份与访问管理产品 美擎业权IAM，该产品主要以用户身份为核心，构建企业唯一数字身份OneID，使全生命周期管理变得简单,为企业内/外部用户提供统一账号管理、单点登录服务、业权一体化管理等。

要满足企业客户需求，只有技术产品是不够的，还要将适配不同行业的企业应用场景，加上不同体量的企业需求往往存在显著的差异。为了更好地推动中国制造企业转型升级，美云智数通过“三条曲线”，分别为大中型、中小型、小微型企业提供差异化的解决方案。

“三条曲线”+渠道布阵，共创共赢数字生态

孔凡实表示，在数字化浪潮中，智能制造、数字技术等不断为传统工业带来福音，美云正与更多企业共建数字生态、共创数智未来。在这个过程中，美云回归软件的本质——帮助企业促进业务转型的价值，并逐步形成了“三条曲线”：

第一曲线，依托大的行业经验和客户积累，形成面向各个行业的解决方案，包括形成全价值链的数字化服务方案，服务大中型企业。

第二曲线，以行业经验为基础不断优化产品，形成一系列工业软件和标准产品。因为第二曲线是以精益产品为核心，把各个行业中美云智数积累的相关数据和经验，进行内化沉淀，使产品在数据和经验的基础上更加标准化，再逐渐形成核心的标准产品，服务中小型企业。

第三曲线，依托链主优势和产业集群，配合当地的服务部门，面向当地的整个行业集群，以SaaS模式形成对小微企业的覆盖。

全球“灯塔工厂”——美的冰箱荆州工厂应用

如何破解“卡脖子”问题？在孔凡实看来，要想破除工业软件长期被国外厂商垄断的困局，需要两个条件：一是有优秀的国产工业互联网平台，有先进的技术产品，又有长期的制造业经验积累。二是要构建强大的渠道伙伴生态。独木难成林，需更多的伙伴参与，共建繁荣生态。

芒格曾提出“超级临界效应”，指的是将几个模型联合起来形成几种力量，共同作用于同一个方向，当达到一定程度的临界质量时就能引发“核爆炸”。数字时代，软件生态也暗合此道：以生态正向激发超级临界的宏大力量，促进链上企业共创共赢未来。

如何在“三条曲线”发展之路上激活生态？孔凡实表示，美云智数依靠产品优势和过往的数字化服务经验，不断盘活打通全渠道生态，连通数据中心上下游产业链的渠道生态伙伴，打造基于不同企业的细分化解决方案，实现大中小微企业渠道通路的多维度覆盖。

据了解，借助美擎“云原生、工业数智引擎、集成协同、开放生态”四大平台能力，美云智数已经联合中科创达、广州达悦、佛山南菱、爱在工匠等全国各地代理商打造融合解决方案，同时，把握数字化浪潮，持续寻求更多志同道合的代理商伙伴，进一步扩大渠道生态“朋友圈”。

孔凡实表示，美云智数将持续深耕行业细分领域，通过引入更多“活水”润泽自身的渠道生态，并且基于制造业发展态势，精准把握和产业实际需求，共创更具个性化的系统解决方案和创新产品，在服务终端用户的同时，推动产品技术同步创新，助力数字技术与实体经济的深度融合。

文：木清漪 / 数据猿

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工业互联网平台七大核心技术

工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题，涉及七大类关键技术，分别为数据集成和边缘处理技术、IaaS技术、平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析技术、安全技术。

1.数据集成与边缘处理技术

设备接入：基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以太网、光纤等通用协议，3G/4G、NB-IOT等无线协议将工业现场设备接入到平台边缘层。

协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。

边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端分析形成协同。

2.IaaS技术

基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基础设施服务。

3.平台使能技术

资源调度：通过实时监控云端应用的业务量动态变化，结合相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应用可以自动适应业务量的变化。

多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。

4.数据管理技术

数据处理框架：借助Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构，满足海量数据的批处理和流处理计算需求。

数据预处理：运用数据冗余剔除、异常检测、归一化等方法对原始数据进行清洗，为后续存储、管理与分析提供高质量数据来源。

数据存储与管理：通过分布式文件系统、NoSQL数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量工业数据的分区选择、存储、编目与索引等。

5.应用开发和微服务技术

多语言与工具支持：支持Java,Ruby和PHP等多种语言编译环境，并提供Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git和 Jenkins等各类开发工具，构建高效便捷的集成开发环境。

微服务架构：提供涵盖服务注册、发现、通信、调用的管理机制和运行环境，支撑基于微型服务单元集成的“松耦合”应用开发和部署。

图形化编程：通过类似Labview的图形化编程工具，简化开发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。

6.工业数据建模与分析技术

数据分析算法：运用数学统计、机器学习及最新的人工智能算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预测分析。

机理建模：利用机械、电子、物理、化学等领域专业知识，结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现分析应用。

7.安全技术

数据接入安全：通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密隧道传输技术，防止数据泄漏、被侦听或篡改，保障数据在源头和传输过程中安全。

平台安全：通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。

访问安全：通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源实现对云平台重要资源的访问控制和管理， 防止非法访问。

在上述七大类技术中，通用平台使能技术、工业数据建模与分析技术、数据集成与边缘处理技术、应用开发和微服务技术正快速发展，对工业互联网平台的构建和发展产生深远影响。在平台层，PaaS技术、新型集成技术和容器技术正加速改变信息系统的构建和组织方式。在边缘层，边缘计算技术极大的拓展了平台收集和管理数据的范围和能力。在应用层，微服务等新型开发框架驱动工业软件开发方式不断变革，而工业机理与数据科学深度融合则正在引发工业应用的创新浪潮。