车库分享｜工业元宇宙：颠覆工业发展的新革命

本文核心观点 

1. 国家层面

随着工业互联网创新发展工程的深入实施，我国涌现了大量数字化网络化创新应用，但在智能化探索方面实践较少，如何推动我国工业互联网应用由数字化网络化迈向智能化成为当前亟需解决的重大课题。工业元宇宙是一个跨越更大范围、更大时间的、包含更多内容的大型平台，是数据资源、设备资源、人力资源的载体，也是企业发展、行业发展、地区发展的着力点。工业元宇宙的新兴技术为我国工业互联网智能化探索提供了基础方法，成为支撑我国制造业高质量发展的关键抓手。

2. 产业层面

工业元宇宙技术有望带动我国工业软件产业快速发展，加快缩短与国外工业软件差距。由于我国工业历程发展时间短，工业软件核心模型和算法一直与国外存在差距，成为国家关键“卡脖子”短板。数字孪生能够充分发挥我国工业门类齐全、场景众多的优势，释放我国工业数据红利，将人工智能技术与工业软件结合，通过数据科学优化机理模型性能，实现工业软件弯道超车。通过地区平台构建产业集群，实现联合营销、设计、制造与服务，并促进数字经济、元宇宙新的产业，构建新兴业态，对于高价值工业软件、复杂高精度、大尺寸机床设备、检测设备、大数据、高算力、高显示力、人工智能系统集约性使用，提高综合利用率，降低使用成本，以获得较高的性能价格比，促进新兴技术的广泛化、普及化、深化、高水平应用。

3. 企业层面

元宇宙时代有大量的创新技术在工业研发、生产、运维全链条均将发挥重要作用。在研发阶段，数字孪生能够通过虚拟调试加快推动产品研发低成本试错。在生产阶段， 数字孪生能够构建实时联动的三维可视化工厂，提升工厂一体化管控水平。在运维阶段，工业元宇宙技术可以将仿真技术与大数据技术结合，不但能够知道工厂或设备“什么时候发生故障”，还能够了解“哪里发生了故障”，极大提升了运维的安全可靠性。从信息化到数字化，意味着信息更加精确，从定性到定量。而信息的完整性、时效性、实时性也都大幅度提升，由于网络能力的提升，可以让生产者与客户、消费者建立起更强大的、更好的沟通场景，更好的沟通模式，从而取得更好的沟通效果。

搭建元宇宙最基础的工作是完成三维数据的采集，也就是完成物理世界向虚拟世界映射的过程，可能会涉及到标准BIM或者CAD模型的转换，或者航测和倾斜影像采集，甚至激光雷达扫描等手段构建三维模型。这些模型通过导入接口接入到数字孪生平台，形成静态数字孪生体，再通过接入工厂应用所产生的实时数据赋予数字孪生体动作和状态，构建以数字孪生体为核心的数据资产管理，形成动态的虚拟世界。

工业元宇宙的体系架构：

· 感知层：感知层主要包括物理实体中搭载先进物联网技术的各类新型基础设施。

· 数据层：数据层主要包括保证运算准确性的高精度的数据采集、保证交互实时性的高速率数据传输、保证存取可靠性的全生命周期数据管理。

· 运算层：运算层是数字孪生体的核心，其充分借助各项先进关键技术实现对下层数据的利用，以及对上层功能的支撑。

· 功能层：功能层是数字孪生体的直接价值体现，实现系统认知、系统诊断、状态预测、辅助决策功能。系统认知一方面是指数字孪生体能够真实描述及呈现物理实体的状态，另一方面指数字孪生体在感知及运算之上还具备自主分析决策能力，后者属于更高层级的功能，是智能化系统发展的目标与趋势；系统诊断是指数字孪生体实时监测系统，能够判断即将发生的不稳定状态，即“先觉”；状态预测只是数字孪生体能够根据系统运行数据，对物理实体未来的状态进行预测，即“先知”；辅助决策是指能够根据数字孪生体所呈现、诊断及预测的结果对系统运行过程中各项决策提供参考。

· 应用层：应用层是面向各类场景的数字孪生体的最终价值体现，具体表现为不同行业的各种产品，能够明显推动各行各业的数字化转型，目前数字孪生已经应用到了智慧城市、智慧工业、智慧医疗、车联网等多种领域，尤以数字孪生城市、数字孪生制造发展最为成熟。

图：工业元宇宙技术架构

1. 微软的工业元宇宙构成

微软以Azure为基础，构建企业元宇宙技术堆栈，该技术堆栈将物联网、数字孪生和混合现实结合。以数字孪生为起点，可以构建任何物理世界的数字世界，不管是工厂、供应链还是跨越人、地点、事物的复杂交互环境；再通过对数字世界进行历史数据的追踪分析、未来数据的预测与模拟以及监控模拟等手段，实现数字世界和现实物理世界共享经验。

微软Azure的主要构成如下：

图：微软Azure主要构成

（1）Azure智能云和智能边缘

微软智能云（Intelligent Cloud）即为在云计算基础上融入 AI，适用于各种类型的智能应用程序和系统。微软智能云由公共、私有和混合云服务及服务器产品组成，主要包括 Azure 云服务、SQL Server、Windows Serve、Visual Studio、 System Center、相关客户端访问许可证（CAL）及 GitHub。

智能边缘（Intelligent Edge）为靠近数据源头，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，可以就近提供云服务。随着连接设备数量的增加，生成的高价值数据量也会增加，而服务器地点往往远离数据发生地，如果将所有数据都传回服务器进行处理，可能会导致时延；部分客户也会要求数据需要留在本地。而“边缘”的作用所在，即是在数据产生的地点进行处理，客户能就近获得实时的数据洞察。

图：微软智能云和智能边缘

（2）Azure物联网（Azure IoT）

Azure物联网解决方案是由一个或多个IoT设备构成，这些设备与云中托管的一个或多个后端服务通信，进行数据传输。IoT 设备通常包括一块装有传感器的电路板，这些传感器使用WiFi 连接到互联网。例如远程油泵上的压力传感器、空调设备中的温度和湿度传感器、电梯中的加速计以及房间中的感测器等。Azure IoT解决方案可以让数据在传感器和后端服务中双向传输。此过程在设备和云之间产生一个自动反馈循环，大大提高了解决方案效率。在企业元宇宙中，Azure IoT可连接物理世界，实现数据同步和提供操作反馈。

图：Azure工业物联网检测示意图

（3）Azure数字孪生（Digital Twins）

Azure数字孪生（ Azure Digital Twins）是一个 PaaS平台，用户能创建现实世界的事物、地点、业务流程或人员系统，对现实世界的复杂关系进行可视化建模。这些数字模型可以是建筑、工厂、农场、能源网络、铁路、体育场甚至整个城市。数字孪生平台可以对任何事物进行建模，再通过 Azure物联网 或者连接设备和现有业务系统 、或通过API输入数据，可实现数字模型和现实世界的同步。此外，数字模型可以输出数据进行分析，帮助客户跟踪过去或预测未来。

图：数字孪生系统可视化图表和功能

（4）Azure地图（Azure Map）和Azure Synapse

Azure Map提供简单安全的地理空间服务。在微软的企业元宇宙中， Azure Map能在保证隐私和数据安全的前提下，为用户提供室内的地理位置信息。

Azure Synapse是一项数据分析服务， 结合了数据仓库和大数据分析，是端到端解决 方案的关键环节。数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库 ，用于存储结构化数据，并可进行频繁提取和重复分析。如下图所示，将各种源头的数据引入到 Azure Synapse中， Hadoop、 Spark 和机器学习算法就可以 开始 训练数据 ，当处理后的数据可以进行复杂分析时将会储存进数据仓库，再将洞察输出到应用层。

图：Azure Synapse端到端解决方案流程

（5）Azure AI和Azure Project Bonsai

在企业元宇宙中，Azure AI可提供突破性的数据洞察能力， Project Bonsai可以用低代码方式实现机器学习，并创建可以学习和进化的智能自治系统。

Azure AI可以分为三个类别的服务，应用程序、知识挖掘和机器学习。AI应用程序是由微软 开发、训练和托管 的人工智能服务 ，开发人员只需要调动 API便可以将人工智能加入到自己的应用中，无需从头开始开发整个模型，可以快速部署缩短开发时间。Azure AI能从海量的文档和数据中挖掘出信息，让文件读取分析的过程变得更简单，帮助客户从大量的数据信息中快速找到所需要的特定信息。

Azure Project Bonsai是一个低代码的AI平台，通过AI驱动来加速机器学习的过程，是微软自治系统套件的一部分。Project Bonsai结合机器学习、校准和优化功能，能够让制造、化工、建筑、能源和采矿等行业机械的核心控制系统实现自主化，以协助管理各类工业设备。开发者可以使用Bonsai定制的编程语言，在平台上将专业知识传授给AI，经过对这些专业知识的学习，Bonsai能够自动筛选出最优的训练模型，在数字孪生系统创建的模拟环境中进行不同的操作，给出最优解决方案，优化流程变量，提高生产效率。

图：Project Bonsai架构

（6）Microsoft Power Platform

Microsoft Power Platform是微软提供的一组产品，包括 Power BI、 Power Apps、Power Automate 和 Power Virtual Agents

Microsoft Power Platform 并非简单的各个组成部分的功能之和，而是各部分连接在一起（并且连接到Microsoft 365、 Dynamics 365、 Azure 以及数百个其他应用），构建端到端的业务解决方案。同时， Microsoft Power Platform是一个低代码平台，能让开发人员以最少量代码快速开发应用软件，也能让非 IT普通员工以零代码方式开发符合自己需求的工具软件，释放数字技术红利。

图：Microsoft Power Platform平台

2. 微软工业元宇宙的应用案例

百威英博和微软合作进行数字化探索，利用工业元宇宙技术堆栈，百威英博建立了数字工厂和数字供应链，通过数字化方案实现酿酒厂和全球运营的转型，以最快的效率生产并将产品交付给客户：

1. 工业元宇宙的发展趋势

(1) 工业元宇宙作为“新型科研力”将充分发挥其技术优势，加速各领域新科研成果的产出速度和迭代频率。不论是欧盟的数字孪生地球“目的地地球”计划，通过高精度数字孪生地球上现有地球海陆空等全方位多角度地理资源实现对未来极端天气的预测和气候变化的研究；还是美国华盛顿贝尔维尤市通过数字孪生城市进行城市交通环境的模拟演练，达到优化城市交通治理效率的目的；亦或芬兰政府利用数字孪生建筑还原正式建筑中的商店人流情况，在数字孪生世界中测试病原体传播进行流行病学研究。对现实世界的数字孪生，实现快速高效的获得实验数据，用安全有效的方式进行一系列之前难以开展的研究。未来，随着元宇宙的发展及其开发成本的降低，元宇宙将在更广泛的领域承担更多的科研重任。

(2) 工业元宇宙带来的内核技术变迁将把人类从“数据互联网”时代带入“空间互联网”时代。上一代的传统互联网技术的核心是数据搜索引擎和线上对海量数据搜索提取，如今产业元宇宙的核心是空间搜索引擎，在线下空间实现更加海量的数据搜索处理。由此带来的生产要素和产业目标将发挥根本性变革：从对人的喜好进行数据搜集用于营销提升“消费与服务效率”到对实体空间变化进行感知用于生产提升“生产效率”，最终实现实体经济的繁荣发展

(3) 工业元宇宙将打造相较于传统互联网算力平台更具真实感、智能感、实时性的超强算力的宇宙级计算基建。元宇宙中的真实感不仅模拟仿真现实世界中的物体和相关行为，同时，也呈现将高阶物理特性的实时性和真实性，例如火焰在镜面汽车上的反射、人物在光线下的阴影、物体自身的重力作用等。此外，工业元宇宙将在未来具备更高的实时性。一方面，当把线下工厂数字孪生到产业元宇宙中后，需要保证数字孪生的实时同步，即线下工厂的任何变化需实时同步在线上数字孪生模型中，并在全球范围内实时保持一致。另一方面，需要保证高精度的厘米级同步，实现线上和线下的复刻。以上工业元宇宙中的各类要求背后都需要具有超级算力的基建支撑。

2. 投资方向分析

a)我们认为工业元宇宙赛道的最优投资方向为平台层。平台公司在产业链的关键卡位将构建其长期竞争壁垒，平台层公司所具备的底层支撑能力具备一定的稀缺性，并有望成为未来具备长期成长性的公司，成为产业爆发的助推器。

b)工业元宇宙第二个投资领域是终端层。终端硬件设备是元宇宙的重要底层基础设施之一。目前，AR/VR设备的终端渗透率仍处于低位，未来渗透率的提升依然是行业主旋律。智能化终端将通过不断升级用户体验来推动元宇宙技术载体的创新，其技术发展是元宇宙的决定性趋势。

c)工业元宇宙的第三个投资领域是内容层。目前，仅靠零代码的平台或智能化终端无法全面解决工业元宇宙传统应用碎片化的问题，未来在工业场景具备提供实景三维或数字孪生模型能力的工业元宇宙应用将与底层平台层和智能终端层构成完整的工业元宇宙产业链。

3. 风险提示

a)实施成本高。工业元宇宙技术的实现涉及到企业研发、生产、供应链、管理等系统的改造，投资大、沉没成本高。受限于此，目前数字孪生往往仅能成为大企业“锦上添花”的高端技术应用，而难以成为广大小企业“雪中送炭”的普适技术应用。

b)产业基础薄弱。工业元宇宙产业链长、分工细致、碎片化程度高，跨领域之间的技术融合性较差、资源整合难，存在IT企业不懂行业机理、OT企业难以报团的突出痛点，亟需产业整合者的出现。

c)商业模式不成熟。不同垂直行业对数字孪生的需求差异大，垂直行业内需求“长尾效应”显著，解决方案的可复制性不强，导致工业元宇宙应用多以项目交付型为主，平台化、模块化程度较低，不利于高效推广。

d)技术短板凸显。在机理建模、仿真分析、数据集成等方面的技术短板制约了工业元宇宙技术整体的应用深度，同时部分核心技术被国外龙头企业垄断，“安可”有潜在风险。

转载自星无限资本 作者丨刘逸凡  张根源

*免责声明：本文由作者原创，侵删。文章内容系作者个人观点，转载仅为了传达一种不同的观点，不代表对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系我们。

元宇宙、DAO

车库咖啡现正关注元宇宙、DAO领域
相关的创业方向 
欢迎在该领域的创业者
或对该领域有思考的小伙伴们
来车库咖啡一起交流探讨！