在信息領(lǐng)域，一個概念有多種解釋已是司空見慣的事情。不過大多概念雖然在開始出現(xiàn)時含義模糊，定義不明，但經(jīng)過一段時間討論和沉淀之后，會逐漸形成一致的看法，比如云計算。而數(shù)字孿生（DT）很有意思，它一開始的時候，含義還比較明確，但隨著研究的深入，定義和內(nèi)涵卻越來越模糊。
另外，很多概念，雖然有多種不同的定義和解釋，但大致的區(qū)別都在于要么看問題的角度和側(cè)重點(diǎn)不同，要么解釋的詳細(xì)程度不同，要么文字表述方式不同，而概念本身所指向的事物主體卻是確定的。像數(shù)字孿生（DT）這樣，不同的定義指向不同的主體，卻不多見。
今天再來談?wù)剶?shù)字孿生，希望把它通俗化的解釋清楚，一定要看完。
百度這么定義數(shù)字孿生：
數(shù)字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應(yīng)的實體裝備的全生命周期過程。數(shù)字孿生是一種超越現(xiàn)實的概念，可以被視為一個或多個重要的、彼此依賴的裝備系統(tǒng)的數(shù)字映射系統(tǒng)。
這個定義把數(shù)字孿生當(dāng)成了仿真過程。
工信部標(biāo)準(zhǔn)化院這么定義數(shù)字孿生：
數(shù)字孿生是以數(shù)字化方式創(chuàng)建物理實體的虛擬實體，借助歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)、以及算法模型等，模擬、驗證、預(yù)測、控制物理實體全生命周期過程的技術(shù)手段。
這個定義把數(shù)字孿生看成是虛擬實體，并講了這個虛擬實體能干點(diǎn)什么。
從今年開始接觸數(shù)字孿生這個概念直到寫這篇文章之前，我已經(jīng)被數(shù)字孿生這個概念搞凌亂了，如果你是一個較真的人，那估計跟我的感覺也差不多，而要搞清楚一個概念的本質(zhì)，還是要回到原點(diǎn)，看看它是怎么出現(xiàn)和發(fā)展的。
DT一詞，業(yè)界一般認(rèn)為，是由密西根大學(xué)MichaelGrieves教授于2002年針對產(chǎn)品全生命周期管理(PLM)提出的一個概念，當(dāng)初并不叫Digital Twin，而是叫鏡像空間模型 (Mirrored Space Model, MSM)，后來NASA的John Vickers將其命名為Digital Twin。其模型的屬性是很清楚的，盡管當(dāng)時沒有引起太多關(guān)注，卻也沒有什么歧義。
DT就是一個數(shù)字化的模型。
但隨著NASA將其引入《NASA空間技術(shù)路線圖》，DT的含義發(fā)生了重要的變化。NASA給出的解釋是這樣的：DT是充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應(yīng)的實體裝備的全生命周期過程。
DT的主體變成了仿真。
還是這個報告，又很明確地指出，NASA的Digital Twin就是“基于仿真的系統(tǒng)工程”（Simulation-Based Systems Engineering）。
DT的主體又變成了系統(tǒng)工程。
為了方便理解，下圖示意了跟數(shù)字孿生相關(guān)的各個部分及其關(guān)系：
DT譯為數(shù)字孿生，也就意味著，默認(rèn)了DT是指模型這一事實，并且不包含物理系統(tǒng)。因為孿生指的是雙胞胎中的一個，顯然不包含所對應(yīng)的物理系統(tǒng)本身。
仿真是模型的應(yīng)用，是動作，顯然跟物理對象無法形成孿生的對等概念，因此，比較嚴(yán)謹(jǐn)?shù)腄T的定義應(yīng)該就是指模型。
我比較喜歡北京航空航天大學(xué)張霖教授的定義：
數(shù)字孿生是物理對象的數(shù)字模型，該模型可以通過接收來自物理對象的數(shù)據(jù)而實時演化，從而與物理對象在全生命周期保持一致?；跀?shù)字孿生可進(jìn)行分析、預(yù)測、診斷、訓(xùn)練等（即仿真），并將仿真結(jié)果反饋給物理對象，從而幫助對物理對象進(jìn)行優(yōu)化和決策。
物理對象、數(shù)字孿生以及基于數(shù)字孿生的仿真及反饋一起構(gòu)成一個信息物理系統(tǒng) (cyberphysical systems)。面向數(shù)字孿生全生命周期（構(gòu)建、演化、評估、管理、使用）的技術(shù)稱為數(shù)字孿生技術(shù)(DigitalTwin Technology)。
但有了準(zhǔn)確的定義并不代表你就理解它，人們對概念的困惑往往源于“見樹木不見森林”，每個詞都明白，放在一起就糊涂了。人們會問：沒有數(shù)字孿生也可以做模型，它有什么特殊性？沒有數(shù)字孿生也可以做預(yù)測（即仿真）??？為什么數(shù)字孿生要提全生命周期？
還有個更嚴(yán)重的問題是：對學(xué)術(shù)界來說，原理清楚就清楚了；但對企業(yè)界來說，則需要把創(chuàng)造價值的邏輯講清楚。講不清楚價值，講不清楚場景和案例，就是沒有道理，因為企業(yè)界是需要真金白銀投入進(jìn)去的。
首先，數(shù)字孿生跟仿真有什么區(qū)別？
仿真是將包含了確定性規(guī)律和完整機(jī)理的模型轉(zhuǎn)化成軟件的方式來模擬物理世界的一種技術(shù)。只要模型正確，并擁有了完整的輸入信息和環(huán)境數(shù)據(jù)，就基本能夠正確地反映物理世界的特性和參數(shù)。如果說建模是將我們對物理世界或問題理解的模型化，那么仿真就是驗證和確認(rèn)理解的正確性。
仿真的基礎(chǔ)是模型，既然數(shù)字孿生等于模型，那數(shù)字孿生就是仿真的前提，你只有通過模型（即數(shù)字孿生）精確的刻畫出物理實體，也即對物理實體的準(zhǔn)確抽象，仿真才能逼真的模擬物理世界，下圖是一個仿真示意，但這個仿真的基礎(chǔ)全是數(shù)據(jù)模型。
制造業(yè)的模型大多是指物理建?；驇缀谓＃浞抡娓Ｒ话闶莾蓚€獨(dú)立的過程，仿真是驗證你的模型跟某個物理對象的運(yùn)作機(jī)理是否符合，我們所在的信息技術(shù)行業(yè)一般只提建模，不提仿真，但其實我們也有仿真，只是我們把它叫作模型驗證，比如你會輸入各種數(shù)據(jù)和條件，然后驗證模型輸出是否合理。
只是制造業(yè)在仿真出現(xiàn)不合理的結(jié)果時，更多懷疑的是輸入數(shù)據(jù)的問題，模型設(shè)置的問題等等，很少去懷疑模型本身的準(zhǔn)確性，我想大概的原因是因為物理模型、幾何模型大多時候是正確的吧，至少比純粹的相關(guān)關(guān)系來得靠譜。
比如你發(fā)射衛(wèi)星依據(jù)的是牛頓的三大定律，你在做仿真的時候如果出現(xiàn)了問題，首先懷疑的應(yīng)該是發(fā)射的各種輸入?yún)?shù)是否出現(xiàn)了問題，仿真的環(huán)境是否不符合模型的約束等等，而不是懷疑牛頓三大定律出現(xiàn)了問題，因為物理模型是有因果律保證的。
而信息行業(yè)的建模驗證一旦發(fā)現(xiàn)不符合預(yù)期的結(jié)果，首先懷疑的往往是模型本身，因為行為建模更多依賴的是運(yùn)行數(shù)據(jù)和選擇的算法，而這些數(shù)據(jù)和算法出現(xiàn)問題的可能性很大，比如出現(xiàn)過擬合、欠擬合等問題。
其次，數(shù)字孿生跟傳統(tǒng)的建模有什么區(qū)別？
關(guān)于這個問題我以前非常糾結(jié)，覺得數(shù)字孿生就是忽悠的代名詞，因為對于我所處的信息行業(yè)來講，基于數(shù)據(jù)來進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)建模是太平常的事情。
但信息行業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)建模理念限制了自己對其他行業(yè)傳統(tǒng)建模的理解，其實傳統(tǒng)行業(yè)如制造業(yè)的建模，大多不是什么數(shù)據(jù)驅(qū)動，也少有提相關(guān)關(guān)系的。
那么，什么是建模？
建模是為了理解事物而對事物做出的一種抽象，是對事物的一種無歧義的書面描述。建立系統(tǒng)模型的過程，又稱模型化。建模是研究系統(tǒng)的重要手段和前提。凡是用模型描述系統(tǒng)的因果關(guān)系或相互關(guān)系的過程都屬于建模。
建模其實可以分為四種類型，分別是幾何建模、物理建模、行為建模和規(guī)則建模。
傳統(tǒng)制造業(yè)的建模側(cè)重于幾何和物理模型的構(gòu)建，更多的依賴物理機(jī)理和因果關(guān)系，幾何建模、物理建模對于信息行業(yè)的IT來講是陌生的，因此大家不免會產(chǎn)生很多困惑，畫個3D圖形也叫建模？這不是可視化嗎？
但它難道不是一種對事物的抽象嗎？
信息技術(shù)行業(yè)的數(shù)據(jù)從業(yè)者，分析對象往往以人為核心，傳統(tǒng)行業(yè)比如制造業(yè)，其研究的對象更多的是物，而對人建模和對物建模是有很多不同的。
為了逼真制造某個物體，我們需要先建個3D模型，這需要幾何建模；為了讓物體產(chǎn)生某個動作，我們需要研究運(yùn)動機(jī)理，這需要物理建模；基于這些物體運(yùn)動產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，我們能發(fā)現(xiàn)一些規(guī)律，這些規(guī)律可以指導(dǎo)去優(yōu)化物體本身，這叫物體的行為建模。
比如研究飛機(jī)發(fā)動機(jī)的運(yùn)維數(shù)據(jù)從而給出優(yōu)化建議，注意，這就是在制造領(lǐng)域被拿來當(dāng)作數(shù)字孿生的經(jīng)典案例，本質(zhì)其實不過如此。
對人建模就完全不同了，人不是機(jī)器，建個人的3D模型在物理上沒價值，更不可能對人進(jìn)行物理建模，因為太難了，也許只有等把基因搞清楚了后，人就可以像物體那樣被研究和驅(qū)動了吧。
研究人現(xiàn)在屬于社會科學(xué)的范疇，互聯(lián)網(wǎng)公司對人建模的目的主要是為了商業(yè)利益，其主要基于人的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，用以發(fā)現(xiàn)人活動的規(guī)律，從而優(yōu)化商業(yè)策略。
人和物不同，導(dǎo)致兩者采用的建模類型大相徑庭。
大數(shù)據(jù)時代到來后，基于動態(tài)實時的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模在信息技術(shù)這個行業(yè)發(fā)展很快，數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化是這個行業(yè)喊出的口號，但對于那些更傳統(tǒng)的行業(yè)，比如制造業(yè)，這還是很新鮮的事情吧。
究其根本，業(yè)務(wù)的不同，技術(shù)發(fā)展階段的不同，造成了這種認(rèn)知差異，從這個角度來講，我們這些專搞數(shù)據(jù)的對數(shù)字孿生嗤之以鼻倒是可以理解。
但是，信息行業(yè)數(shù)據(jù)建模所采用的數(shù)據(jù)管理手段、機(jī)器建模方法和相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施，一旦與傳統(tǒng)制造業(yè)相結(jié)合，將具有廣闊的應(yīng)用前景，現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)喧囂至上，數(shù)字孿生成為熱點(diǎn)不是巧合。
有了前面的背景，再讓我們回到數(shù)字孿生的定義本身，你會發(fā)現(xiàn)數(shù)字孿生更多的是相對于以前工業(yè)制造業(yè)的建模來說的，兩者之間還是有很大的區(qū)別的，雖然這些區(qū)別在信息技術(shù)行業(yè)來講已經(jīng)不是新鮮事了：
1、全生命周期的數(shù)據(jù)：一般的的模型是為了特定目的而建立的。這意味著，模型往往并不包含與特定目標(biāo)無關(guān)的屬性。但人們建立數(shù)字孿生的目的往往有很多個，甚至可能包含不確定、開放性的目標(biāo)。數(shù)字孿生中的數(shù)據(jù)，往往是把生命周期過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)全部收集起來，這樣，人們需要這些數(shù)據(jù)的時候，用起來就方便了。
你會覺得，這種無目的性的數(shù)據(jù)搜集不就是數(shù)據(jù)倉庫干的事情嗎？的確是這樣，當(dāng)然由于數(shù)字孿生分析的對象始終是某個物理對象，因此相對于數(shù)據(jù)倉庫的跨越數(shù)據(jù)整合，其更強(qiáng)調(diào)針對這個物理對象全生命周期的數(shù)據(jù)采集，橫跨這個物理對象的需求、設(shè)計、開發(fā)、安裝、調(diào)試、投運(yùn)、運(yùn)維等各個階段，重點(diǎn)是跨越時間段。
2、動態(tài)實時的數(shù)據(jù)：以前工業(yè)建模更多是幾何建模，物理建模，一般采集離線靜態(tài)的數(shù)據(jù)就可以了，數(shù)字孿生會有更多的基于行為的建模，數(shù)字孿生模型具有高保真、高可靠、高精度的特征，進(jìn)而能真實刻畫物理世界，就必需具備動態(tài)實時的數(shù)據(jù)采集能力，從而與物理對象在全生命周期保持一致，這就好比飛機(jī)發(fā)動機(jī)的數(shù)字孿生，如果不能實時的采集飛行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，就無法實時給出優(yōu)化建議，這樣數(shù)字孿生的價值就大打折扣了。
3、模型的實時演化：有別于傳統(tǒng)模型，數(shù)字孿生模型還強(qiáng)調(diào)虛實之間的交互，即數(shù)字孿生模型能生成一定的策略，對物理對象進(jìn)行控制，并對物理世界的作用結(jié)果以數(shù)據(jù)的形式反饋回來，從而進(jìn)一步優(yōu)化模型，實現(xiàn)模型的實時更新與動態(tài)演化，也就是持續(xù)改進(jìn)。
要達(dá)成以上數(shù)字孿生的目標(biāo)，工業(yè)制造就需要引入更先進(jìn)的傳感器技術(shù)，從而能全面而實時的采集所需的數(shù)據(jù)；需要搭建更先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)，從而為孿生數(shù)據(jù)的實時、可靠、高效傳輸提供幫助；需要打造更先進(jìn)的數(shù)據(jù)管理體系，從而能高效的匯聚和整合數(shù)據(jù)；還需要引入更先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI算法，從而提升模型的智能化水平，不要僅限于傳統(tǒng)的物理、幾何或規(guī)則建模。
我發(fā)現(xiàn)，以前的制造業(yè)的建模由于研究對象更多是物理實體的原因，具有極為鮮明的行業(yè)特點(diǎn)，無論是物理、幾何建模還是仿真，圍繞這些特征形成了自身獨(dú)特的技術(shù)體系。
比如在建模領(lǐng)域，更多指VR/AR/3D/CAD軟件，在仿真領(lǐng)域，更多指CAE/BIM等軟件，并由此涌現(xiàn)出了一大批國內(nèi)外廠商。
而信息技術(shù)行業(yè)以大數(shù)據(jù)為核心的建模方法論代表了未來的趨勢，在數(shù)字化這個時代，你會發(fā)現(xiàn)兩者最終還是殊途同歸，數(shù)字孿生是集中的一個爆發(fā)點(diǎn)。
再次，既然數(shù)字孿生就是模型，為什么要熱炒這個概念？
就好比數(shù)據(jù)中臺在國內(nèi)被熱炒一樣，亂花漸欲迷人眼，數(shù)字孿生在國內(nèi)似乎也碰到了同樣的問題，入局者大都從自身的利益角度出發(fā)，來詮釋對數(shù)字孿生的理解，除了本文提到的模型的角度，還有其他各類維度。
（1）數(shù)據(jù)維度：有一種觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字孿生是數(shù)據(jù)/大數(shù)據(jù)，這些認(rèn)識側(cè)重了數(shù)字孿生在產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)集成與融合等方面的價值。數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的核心驅(qū)動力，數(shù)字孿生數(shù)據(jù)不僅包括貫穿產(chǎn)品全生命周期的全要素/全流程/全業(yè)務(wù)的相關(guān)數(shù)據(jù)，還強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的融合，如信息物理虛實融合、多源異構(gòu)融合等。此外，數(shù)字孿生在數(shù)據(jù)維度還應(yīng)具備實時動態(tài)更新、實時交互、及時響應(yīng)等特征。
（2）連接維度 ：一類觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字孿生是物聯(lián)網(wǎng)平臺或工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，這些觀點(diǎn)側(cè)重從物理世界到虛擬世界的感知接入、可靠傳輸、智能服務(wù)。從滿足信息物理全面連接映射與實時交互的角度和需求出發(fā)，理想的數(shù)字孿生不僅要支持跨接口、跨協(xié)議、跨平臺的互聯(lián)互通，還強(qiáng)調(diào)數(shù)字孿生不同維度（物理實體、虛擬實體、孿生數(shù)據(jù)、服務(wù)/應(yīng)用）間的雙向連接、雙向交互、雙向驅(qū)動，且強(qiáng)調(diào)實時性，從而形成信息物理閉環(huán)系統(tǒng)。
（3）服務(wù)/功能維度 ：一類觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字孿生是仿真，是虛擬驗證，或是可視化，這類認(rèn)識主要是從功能需求的角度，對數(shù)字孿生可支持的部分功能/服務(wù)進(jìn)行了解讀。目前，數(shù)字孿生已在不同行業(yè)不同領(lǐng)域得到應(yīng)用，基于模型和數(shù)據(jù)雙驅(qū)動，數(shù)字孿生不僅在仿真、虛擬驗證和可視化等方面體現(xiàn)其應(yīng)用價值，還可針對不同的對象和需求，在產(chǎn)品設(shè)計、運(yùn)行監(jiān)測、能耗優(yōu)化、智能管控、故障預(yù)測與診斷、設(shè)備健康管理、循環(huán)與再利用等方面提供相應(yīng)的功能與服務(wù)。由此可見，數(shù)字孿生的服務(wù)/功能呈現(xiàn)多元化。
（4）物理維度 ：一類觀點(diǎn)認(rèn)為物理實體對象是數(shù)字孿生的重要組成部分，數(shù)字孿生的模型、數(shù)據(jù)、功能/服務(wù)與物理實體對象是密不可分的。數(shù)字孿生模型因物理實體對象而異、數(shù)據(jù)因物理實體特征而異、功能/服務(wù)因物理實體需求而異。此外，信息物理交互是數(shù)字孿生區(qū)別于其他概念的重要特征之一，若數(shù)字孿生概念范疇不包括物理實體，則交互缺乏對象。
很多人也意識到，也許不需要去糾結(jié)數(shù)字孿生這個定義本身，因為無論是定義成模型，仿真，連接還是數(shù)據(jù)，都無法單獨(dú)創(chuàng)造價值，站在企業(yè)應(yīng)用的角度看，理解數(shù)字孿生的生態(tài)更為重要，《數(shù)字孿生體白皮書2019》就自定義了數(shù)字孿生體這個概念，指出數(shù)字孿生跟物理實體、虛擬模型、數(shù)據(jù)、連接、服務(wù)都密切相關(guān)，如下圖所示：
在《數(shù)字孿生應(yīng)用白皮書2020》中，也指出數(shù)字孿生生態(tài)系統(tǒng)由基礎(chǔ)支撐層、數(shù)據(jù)互動層、模型構(gòu)建與仿真分析層、共性應(yīng)用層和行業(yè)應(yīng)用層組成，從這張圖你也許看不出數(shù)字孿生到底是什么，只知道圍繞數(shù)字孿生要干很多很多事情。
但無論概念詮釋的如何高大上，架構(gòu)圖畫得多么完美，在數(shù)字孿生領(lǐng)域領(lǐng)先的美國，卻很少去炒作這個DT概念。
作為數(shù)字孿生中最核心的技術(shù)建模和仿真，在六十年前就誕生在了美國，也在美國的發(fā)展中發(fā)揮出了巨大的價值，比如曼哈頓計劃中復(fù)現(xiàn)核鏈?zhǔn)椒磻?yīng)過程的仿真。
當(dāng)前制造領(lǐng)域的建模和仿真軟件，也基本為國外所壟斷，下圖展示了數(shù)字孿生的產(chǎn)業(yè)圖譜：
這讓我想起20年前在大學(xué)做數(shù)字信號處理的時候采用的電子設(shè)計仿真軟件Cadence，有次聽導(dǎo)師說起，Cadence軟件太貴了，只買了部分，不知道現(xiàn)在局面有沒有改觀。
的確，在云計算和大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域，我們現(xiàn)在的很多大型互聯(lián)網(wǎng)公司實現(xiàn)了進(jìn)步并且有所超越，這也是這些公司在數(shù)字孿生領(lǐng)域躍躍欲試的原因吧，但數(shù)字孿生的第一代，即制造業(yè)傳統(tǒng)的物理建模、幾何建模、規(guī)則建模及相關(guān)仿真技術(shù)，我們落后的不止是一點(diǎn)半點(diǎn)，伴隨著數(shù)字孿生熱度的提升，真正熱賣的也許還是老外企業(yè)的那些產(chǎn)品吧。
即使是在信息技術(shù)這個行業(yè)，建模最有價值的部分，其實還是數(shù)據(jù)采集和處理的能力、跟業(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān)的規(guī)則建模這種看似傳統(tǒng)的東西，而不是現(xiàn)在高大上的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，相信在數(shù)字孿生領(lǐng)域也一樣。
想到這里，我心一緊，以前還以為數(shù)字孿生是個全新的東西，沒想到剛起步，就落后別人半截，靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的概念能彎道超車？
最后，我找了兩個看得懂的，講人話的數(shù)字孿生的應(yīng)用案例，方便你進(jìn)一步理解，也可以思考下實現(xiàn)這些數(shù)字孿生的難度，從而對制造業(yè)的建模和仿真保持敬畏之心。
第一個是關(guān)于數(shù)字孿生用于產(chǎn)品研發(fā)的：
搭載兩名宇航員的SpaceX獵鷹九號（Falcon 9）運(yùn)載火箭成功升空，并在海上回收一級火箭。SpaceX快速崛起的背后，也必須從數(shù)字樣機(jī)說起。三維模型最重要的是機(jī)械結(jié)構(gòu)，包括靜力、動力、強(qiáng)度、疲勞等性能，以前這些性能是要靠實驗來檢測的，現(xiàn)在利用三維數(shù)字化模型進(jìn)行虛擬實驗。
獵鷹九號成功的核心就是用三維數(shù)字化建模的方法注入材料數(shù)據(jù)，然后通過大量的仿真分析軟件，用計算、仿真、分析或者叫虛擬實驗的方法來指導(dǎo)、簡化、減少甚至取消物理實驗，這就是智能制造的高層次的問題。
火箭發(fā)射出去后扔掉的捆綁火箭，靠爆炸螺栓和主火箭連接，到一定高度后引爆螺栓爆炸釋放衛(wèi)星。貴重的金屬結(jié)構(gòu)爆炸不能回收使用。馬斯克想用機(jī)械結(jié)構(gòu)的強(qiáng)力彈簧彈射分離，回收火箭。歷史上美、蘇都做過大量相關(guān)實驗，但受限于早期計算機(jī)能力、軟件、材料，都沒有成功，但產(chǎn)生了大量的實驗數(shù)據(jù)。
馬斯克彈射分離實驗用了NASA大量的公開數(shù)據(jù)，在計算機(jī)上做建模仿真分析強(qiáng)力彈簧的彈射、彈射螺栓，沒有做一次物理實驗，最后彈射螺栓分離成功，火箭外殼的回收大幅度降低了發(fā)射的價格。
第二個是關(guān)于數(shù)字孿生用于設(shè)備運(yùn)維的：
GE 的數(shù)字孿生將航空發(fā)動機(jī)實時傳感器數(shù)據(jù)（如溫度、振動、碰撞、載荷等）與性能模型結(jié)合，隨運(yùn)行環(huán)境變化和物理發(fā)動機(jī)性能的衰減，構(gòu)建出自適應(yīng)模型，精準(zhǔn)監(jiān)測航空發(fā)動機(jī)的部件和整機(jī)性能，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和性能模型，進(jìn)行故障診斷和性能預(yù)測，以便在預(yù)定停機(jī)時間內(nèi)更換磨損部件，避免意外停機(jī)。
潮水退去，才知道誰在裸泳。
希望我的解讀于你有所幫助。
參考文獻(xiàn)：
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[4] 北京航空航天大學(xué) 數(shù)字孿生十問：分析與思考_人工智能學(xué)家-CSDN博客
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