工业数字孪生技术体系架构分析

工业数字李生技术体系架构分析

一、品牌资产的构成与特征

品牌能给企业带来财富。同样的产品贴上不同的品牌标签，就可

以卖出不同的价格，其市场占有能力也有很大的差异。这是人所共知

的，如OEM就是以此为基础发展起来的。这种由品牌带来的超值利益

是品牌的价值体现，是由品牌这种特殊的资产生成的。称品牌是特殊

资产，不仅是因为它无形，而且还因为它的真实价值并未在企业财务

状况表中反映出来。

(一)品牌资产的一般认知

1、阿克的品牌资产释义

美国加州大学伯克利分校营销战略学教授戴维•阿克认为

(1991),“品牌资产是与品牌、品牌名称和标志相联系的，能够增

加或减少企业所销售产品或提供服务的价值和顾客价值的一系列品牌

资产与负债”，并且品牌资产”可以分为五类：品牌忠诚度、品牌知

名度、品质认知度、除品质认知度之外的品牌联想和品牌资产的其他

专有权一一专利权、商标、渠道关系等“。

2、凯勒的品牌资产解读

美国达特茅斯大学营销学教授凯文•莱恩，凯勒认为(1998),

“品牌资产代表了一种产品的附加值，这种附加值来源于以往对此品

牌的营销投资”；“以顾客为本的品牌资产就是由于顾客对品牌的认

识而引起的对该品牌营销的不同反应”，包括“不同的效应、品牌的

认同和顾客对营销的反应三个重要组成部分“。后又明确为（2008）,

基于顾客的品牌资产是“顾客品牌知识所导致的对营销活动的差异化

反应”°“当顾客对品牌有较高的认知和熟悉度，并在记忆中形成了

强有力的、偏好的、独特的品牌联想时，就会产生基于顾客的品牌资

产”；“创建基于顾客的品牌资产时，在顾客记忆中建立品牌认知和

建立积极的品牌形象（即强有力的、偏好的和独特的品牌联想），这

两者是举足轻重且密不可分的“。亦即，品牌资产包括品牌认知和品

牌形象两方面。其中，“品牌认知是由品牌再认（是指消费者通过品

牌暗示确认之前见过该品牌的能力）和品牌回忆（是指在给出品类、

购买或使用情境作为暗示的条件下，消费者在记忆中找出该品牌的能

力）构成的”，而“积极的品牌形象是通过营销活动将强有力的、偏

好的、独特的联想与记忆中的品牌联系起来而建立的”。

3、我国学者的品牌资产认知

符国群教授提出了“商标资产”的概念。1998年在其《商标资产

研究》中指出，“商标资产作为顾客与商标之间长期关系的反映，它

是由商标知名度、商标的品质形象（或者消费者对商标的品质感知）、

商标联想、商标忠诚、附着于商标之上的其他权利型资产五个方面构

成“。基于前人研究成果，品牌资产作为一种通过为消费者和企业提

供附加利益来体现的、超过商品或服务本身利益以外的价值，它是品

牌知名度、品牌忠诚、品牌联想、品牌的品质形象和附着在品牌上的

其他资产等项内容的集成反映。

总之，品牌资产是一种超过商品或服务本身利益以外的价值。它

通过为消费者和企业提供附加利益来体现其价值，并与某一特定的品

牌紧密联系着。若某种品牌给消费者提供的超过商品或服务本身以外

的附加利益越多，则该品牌对消费者的吸引就越大，从而品牌资产价

值也就越高。如果该品牌的名称或标志发生变更，则附着在该品牌上

的财产也将部分或全部丧失。品牌给企业带来的附加利益，最终源于

品牌对消费者的吸引力和感召力。也可以说，品牌资产是企业与顾客

关系的反映，而且是长期动态关系的反映。

（二）品牌资产的构成

1、品牌知名度

品牌知名度就是指品牌为消费者所知晓的程度，故也称品牌知晓

度。对某一个特定的品牌来说，品牌知名度或知晓度反映了消费者总

体中有多少或多大比例的消费者知晓它。可见，品牌知名度反映的是

品牌的影响范围或品牌的影响广度。

(1)品牌知名度有益于提高品牌影响力，也有益于抑制竞争品牌

知名度。对知名度较高的品牌产生好感，源于品牌宣传，也源于消费

者的自我暗示。对知名度较高的品牌，消费者常常感觉或暗示自己

“有这么大的宣传力度，其实力不凡，品牌及产品定然不错”“这个

品牌广为传诵，又有那么多人在使用其产品，应该或值得信赖……”，

因熟悉而放心。可见，品牌知名度的高低，直接影响着消费者对品牌

的态度，并在此基础上影响消费者的购买选择。品牌知名度不仅影响

消费者的购买选择，而且还会抑制竞争品牌知名度的提高。这是因为,

一方面，人脑对信息的吸纳能力是有限的，有较大选择性的能够形成

长时记忆的信息更是有限的；另一方面，人脑在吸纳信息的过程中，

对同种信息而言，还有先入为主的特性。

(2)品牌知名度通过品牌再识率和品牌回忆率来衡量。品牌知名

度是通过富有成效的宣传来提升的，而品牌知名度或知晓度就可以用

品牌再识率和品牌回忆率来衡量。前者反映的是消费者总体中知悉该

品牌的数量及其比例；而后者则反映消费者总体有多少或多大比例的

消费者在只提示产品领域的情况下就能够回忆起该品牌。

2、品牌忠诚度

品牌忠诚度作为消费者对某一品牌偏爱程度的衡量指标，它反映

了对该品牌的信任和依赖程度。一般来说，忠诚度越高的品牌，顾客

对其重复购买行为发生的次数越多。

品牌忠诚的价值具体表现在这样几方面：其一是降低营销费用。

如果消费者对某品牌持有偏好，形成了品牌忠诚，有较高的信任度和

依赖性，进而经常购买该品牌产品，就会使品牌拥有者节省广告等促

销费用。其二是易于吸弓消费者，扩大市场规模。品牌忠诚度高，表

明企业的生产经营活动得到了顾客的认可；顾客的连续重复性购买也

是一种富有诱导性的示范；口碑甚佳又使老顾客成了义务宣传员。而

这些都是消费者群体扩大的重要而又十分有效的条件。

3、品牌联想

对品牌而言，不同的品牌会使消费者在脑海中产生不同的联想，

进而形成不同的品牌印象。不难想象，提及“麦当劳”，消费者可能

就会想起：汉堡、薯条、麦当劳叔叔、洁净的店铺……这种品牌联想

所形成的对品牌的印象最终将成为消费者选择品牌的重要依据。因此,

品牌联想成为品牌资产的构成要素。

品牌，通常会使人们联想到产品特征、消费者构成、消费者利益、

竞争对手等，其联想内容因品牌不同而各异。消费者通过对不同品牌

产生不同的联想，使品牌间的差异得以显露。广告宣传等传播品牌的

主要目的就是试图使消费者“产生联想一产生差别化认知一产生好感

f产生购买欲望”。同时，由于绝大部分联想会想到消费者利益或与

此关联，而这又是消费者购买与放弃购买的依据或缘由。所以，品牌

联想能提供消费者选购的理由。此外，品牌联想的资产价值还表现在

它能揭示品牌扩展的依据、能够创造有利于品牌为消费者所接受的正

面态度与感觉。

4、品牌的品质形象

品牌的品质形象是指消费者对某一品牌的总体质量感受或在品质

上的整体印象。不言而喻，品牌品质形象相当程度地影响品牌的市场

声誉，进而影响品牌或产品的获利能力。

(1)品牌的品质形象不同于产品的实际质量。品牌的品质形象以

品牌标定下的产品的实际质量为基础，但两者又并非完全等同。一方

面，品牌的品质形象依赖于该品牌标定下的产品的功能、特点、耐用

性、产品外观和销售服务能力等影响产品质量的各有关因素；另一方

面，品牌品质形象作为消费者对品牌在质量上的整体感知，它并非必

然与产品的实际质量不可分割。

(2)品牌的品质形象是企业实实在在努力的结果。品牌品质形象

形成的过程中，企业是主角。正是通过企业积极主动的营销努力，使

得企业的品牌相关信息触及到了消费者的心灵，并存留在消费者的头

脑里、记忆中。也可以说，品牌的品质形象的形成反映了企业在品质

方面所做的承诺以及企业为兑现这种承诺所做的各种努力。

5、附着在品牌上的其他资产

作为品牌资产的重要组成部分，这些被称之为附着在品牌之上的

其他资产是指那些与品牌密切相关的、对品牌的增值能力有重大影响

的、不易准确归类的特殊费产，一般包括专利、专有技术、分销渠道

等。例如，可口可乐公司津津乐道的令其感到自豪的“7X”配方即是

一种专有技术，是一种品牌资产。正是“7X”配方及对其神秘化的宣

传，使“可口可乐”品牌具有了无可比拟的价值。

最后还需说明，上述品牌资产的五个方面，具体到某一个特定的

品牌时，并非是均衡的。如，有的品牌知名度很高，但在消费者心目

中产生的联想却不一定十分理想；有的品，牌虽能激起一种独特的或

美好的联想，但其品质形象可能并不尽如人意，等等。对品牌的优势

和劣势做到心中有数是品牌有效运营的重要依据。

（三）品牌资产的一般特征

品牌资产作为企业财产的重要组成部分，主要有以下5个基本特

征。

（1）品牌资产具有无形性。品牌资产与厂房、设备等有形资产不

同，它不能使人凭借眼（看）手（摸）等人们的感官直接感受到它的

存在及大小。所以，品牌资产是一种特殊，的资产，是一种无形资产。

有形资产通常是通过市场交换的方式取得其所有权，而品牌资产则一

般需经由品牌所有者申请注册转化成商标，由注册机关依照法定程序

确立其法律意，义的所有权；当然，品牌资产也可以直接通过交换获

得所有权。

（2）品牌资产难以准确计量。一方面，品牌资产构成的特殊性决

定了的品牌资产难以准确计量。我们知道，品牌反映的是一种企业与

顾客的关系。这种关系的深度与广度通常需通过品牌知名度、品牌联

想、品牌忠诚和品牌品质形象等多方面予以透视，而且品牌资产的这

些组成部分又是相互联系、相互影响、彼此交错而难以截然分开的。

另一方面，反映品牌资产价值的品牌获利性（品牌未来获利能力）受

许多不易计量因素的影响，如品牌在消费者中的影响力、品牌投资强

度、品牌策略、产品市场容量、产品所处行业及其结构、市场竞争的

激烈程度等。这也增添了准确计量品牌资产的难度。

（3）品牌资产在利用中增值。就一般有形资产而言，其投资与利

用往往是泾渭分明，存在着明显的界限，投资即会增加资产存量，利

用就会减少资产存量，而品牌资产则不同。品牌资产作为一种无形资

产，其投资与利用常常是交织在一起、难以截然分开的。品牌资产的

利用并不必然是品牌资产减少的过程，而且，如果品牌管理利用得当,

品牌资产，非但不会因利用而减少，反而会在合理利用中增值。

（4）品牌资产具有波动性。从品牌资产构成上的分析可以看出，

无论是品牌知名度的提高，还是品牌忠诚度的增强，抑或品牌品质形

象的改善，都不可能一跳而就，而是营销企业长期不懈努力的结果。

尽管品牌资产是企业以往投入的沉淀与结晶，但这并不表明品牌资产

只增不减。事实上，企业品牌决策的失误、竞争者品牌运营的成功，

都有可能使企业品牌资产发生波动，甚至是大幅度下降，或者快速增

长。

（5）品牌资产是营销绩效的主要衡量指标。品牌资产是企业不断

进行营销投入或营销活动的结果，每一种营销投入或营销活动都或多

或少地会对品牌资产存量的增减变化产生影响。正因如此，分散的单

一的营销手段难以保证品牌资产获得增值，必须综合运用各种营销手

段，并使之有机协调与配合。像奔驰、可口可乐、SONY等品牌之所以

能够长盛不衰，与品牌运营者拥有丰富的营销经验和娴熟的营销技巧

是密不可分的。如此说来，品牌资产的大小是各种营销技术营销手段

综合作用的结果，它在很大程度上反映了企业营销的总体水平。品牌

资产是营销绩效的主要衡量指标。

二、市场营销学的研究方法

市场营销学的研究方法很多，主要有以下几种。

（一）传统研究法

1、产品研究法

产品研究法即对产品（商品），如农产品、机电产品、纺织品等

的营销问题分门别类的研究方法。其优点是具体实用，缺点是有许多

共同的方面造成重复。这一方法的研究结果形戌了各大类产品的市场

营销学，如农产品市场营销学。

2、机构研究法

机构研究法即对分销系统的各个环节（机构），如生产者、代理

商、批发商、零售商等进行研究的方法。侧重分析研究流通过程的这

些环节或层次的市场营销问题。其研究结果形成了批发学、零售学等。

3、职能研究法

职能研究法即研究市场营销的各类职能以及在执行这些职能中所

遇到的问题及解决方法。如将营销功能划分为交换职能、供给职能和

便利职能三大类，并将之细分为购、销、运、存、金融、信息等内容,

分别和综合进行研究。这一方法在西方学术界颇为流行。

（二）历史研究法

这是从发展变化过程来分析阐述市场营销问题的研究方法。如分

析市场营销的含义及其变化，工商企业100多年来营销管理哲学（观

念）的演变过程，零售机构的生命周期现象等，从中找出其发展变化

的原因和规律性。市场营销学者一般都重视研究对象的历史演变过程,

但不把它作为唯一的研究方法。

（三）管理研究法

这是战后西方营销学者和企业界采用较多的一种研究方法。它是

从管理决策角度研究市场营销问题。其研究框架是：将企业营销决策

分为目标市场和营销组合两大部分，研究企业如何根据其“不可控变

数”即市场环境因素的要求，结合自身资源条件（企业可控因素），

进行合理的目标市场决策和市场营销组合决策。管理研究法广泛采用

了现代决策论的相关理论，将市场营销决策与管理问题具体化、科学

化，对营销学科的发展和企业营销管理水平的提高起了重要作用。

（四）系统研究法

这是一种将现代系统理论与方法运用于市场营销学研究的方法。

在管理导向的营销研究中，常常采用这一方法。企业市场营销管理系

统是一个复杂系统。在这个系统中，包含了许多相互影响、相互作用

的因素，如企业（供应商）、渠道伙伴（中间商）、目标顾客（买

主）、竞争者、社会公众、宏观环境力量等。一个真正面向市场的企

业，必须对整个系统进行协调和整合，使企业外部系统和企业内部系

统步调一致、密切配合，达到系统优化，产生峭效作用，提高经济效

益。

三、市场营销学的研究方法正在不断创新和发展，这也是这门学科

的生命力源泉之一。工业数字李生行业应用特点

1、丁业数字挛生流程行业分析

流程行业具备数字化基础好、生产过程连续、安全生产要求高等

特点。目前，数字挛生应用重点聚焦于提升设备管理、工厂管控和安

全管理水平。

一是基于数字李生的全工厂三维可视化监控。当前以石化、钢铁、

核电为代表的流程行业企业已经具备了较好的数字化基础，很多企业

全面实现了对全厂设备和仪器仪表数据采集。在此基础上，多数企业

涌现出对现有工厂进行三维数字化改造的需求。通过构建工厂三维几

何模型，为各个设备、零部件几何模型添加信息属性，并与对应位置

IOT数据相结合，实现全工厂行为实时监控。

二是基于数字李生的工艺仿真及参数调优。工艺优化是流程行业

提升生产效率的最佳举措，但由于流程行业化学反应机理复杂，在生

产现场进行工艺调参面临安全风险，所以工艺优化一直是流程行业的

重点和难点。基于数字李生的工艺仿真为处理上述问题提供了解决方

案，通过在虚拟空间进行工艺调参验证工艺变更的合理性，以及产生

的经济效益。

三是基于实时仿真的设备深度运维管理。传统设备预测性维护往

往只能预测设备什么时间坏，不能预测设备哪个关键部位出现了问题。

而基于数字李生实时仿真的设备监测将离线仿真与IOT实时数据结合,

实现基于实时数据驱动的仿真分析，能够实时分析设备哪个位置出现

了问题，并给出最佳响应决策。

四是基于智能仿真的设备运行优化。基于数字李生的智能仿真诊

断分析，将传统仿真技术与人工智能技术结合，极大提升了传统仿真

模拟准确性。

五是基于数字李生虚拟仿真的安全操作培训。由于流程行业生产

连续、设备不能停机、安全生产要求等特点，导致无法为新入职的设

备管理、工厂检修等技术工程师提供实操训练环境。基于数字李生的

仿真培训为现场工程师提供了模拟操作环境，能够快速帮助工程师提

升技术技能，为其真正开展实际运维工作提供基础训练。

2、工业数字李生多品种小批量离散行业分析

多品种小批量离散行业具备生产品种多、生产批量小，产品附加

价值高、研制周期长，设计仿真工具应用普及率高等特点。当前，以

飞机、船舶等为代表的行业数字李生应用重点聚焦于产品设计研发、

产品远程运维、产品自主控制等方面。可以说，在基于数字李生的产

品全生命周期管理方面，多品种小批量离散行业应用成熟度高于其他

行业。

一是基于数字李生的产品多学科联合仿真研发。多品种小批量离

散行业产品研发涉及力学、电学、动力学、热学等多类交叉学科领域,

产品研发技术含量高、研发周期长，单一领域的仿真工具已经不能满

足复杂产品的研发要求。基于多学科联合仿真研发有效将异构研发工

具接口、研发模型标准打通，支撑构建多物理场、多学科耦合的复杂

系统级数字李生解决方案。

二是基于数字李生的产品并行设计。为了更好的提升产品整机设

计效率，需要通过组织多个零部件研发供应商协同开展设计。同时，

为了保证设计与制造的一致性，需要在设计阶段就将制造阶段的参数

设定考虑其中，进而为产品设计制造一体化提供良好支撑。总之，产

品并行设计的关键在于在研发初级就定义好每一个最细颗粒度零部件

的几何、属性和组织关系标准，为全面构建复杂系统研发奠定基础。

三是基于数字样机的产品远程运维。对于飞机、船舶等高价值装

备产品，基于数字挛生的产品远程运维是必要的安全保障。而脱离了

与产品研发阶段机理算法相结合的产品远程运维，很难有效保证高质

量的运维效果。而基于数字样机的产品运维将产品研发阶段的各类机

理模型与IOT实时数据，并与人工智能分析相结合，实现更加高可靠

的运维管理。

此外，以航天为代表的少数高科技领军行业，除了利用数字李生

开展综合决策之外，还希望基于数字李生实现自主控制。特斯拉

SpaceX飞船、我国嫦娥五号、NASA航天探测器等均基于数字李生开展

产品自主控制应用，实现由数据采集-分析决策-自主执行的闭环优化。

3、工业数字李生少品种大批量离散行业分析

少品种大批量离散行业以汽车、电子等行业为代表，产品种类少、

规模大、生产标准化，对生产效率和质量要求高，多数企业基本实现

自动化。当前，少品种大批量离散行业数字李生应用场景较多，涵盖

了产品研发、设备管理、工厂管控、物流优化等诸多方面。

一是基于虚实联动的设备监控管理。传统的设备监控仅是显示设

备某几个关键工况参数的数据变化，而基于数字李生的设备监控需要

建立与实际设备完全一致的三维几何模型，在此基础上通过数据采集

或添加传感器全方位获取设备数据，并将各个位置数据与虚拟三维模

型一一映射，实现物理对象与李生设备完全一致的运动行为，更加直

观的监控物流对象实时状态。

二是基于设备虚拟调试的控制优化。汽车、电子等多品种小批量

离散行业在修改工艺时均需要进行设备自动化调试，传统设备自动化

调试多数为现场物理调试，这提升了设备停机时间，降低了生产效率。

而基于数字李生的设备控制调试能够在虚拟空间开展虚拟验证，有效

降低了传统物理调试时间，减少了物理调试费用开销。

三是基于CAE仿真诊断的产品研发。传统CAE仿真是数字李生产

品设计的最主要方式，通过仿真建模、仿真求解和仿真分析等步骤评

估产品在力学、流体学、电磁学、热学等多个方面的性能，在不断的

模拟迭代过程中设计更加高质量的新型产品。

四是基于离散事件仿真的产线规划。在传统新建工厂或产线过程

中，各个设备摆放的位置、工艺流程的串接均凭借现场工程师的经验

开展，为产线规划准确性带来不小的隐患。而基于数字李生的产线虚

拟规划大大提升了产线规划准确率，通过在虚拟空间以拖拉拽的形式

不断调配各个工作单元（如机器人、机床、AGV等）之间摆放位置，实

现产线规划达到最佳合理性。此外，在基于数字化产线进行虚拟规划

后，部分领先企业还将数字化产线与生产实时数据相结合，实现工厂

规划、建设、运维一体化管理。

五是基于数字李生的供应链优化。少数少品种大批量离散行业企

业构建了供应链数字李生应用，通过打造物流地图、添加物流实时数

据、嵌入物流优化算法等举措，打造供应链创新解决方案，持续降低

库存量和产品运输成本。

六是基于机-电-软一体化的综合产品设计。如以汽车为代表的产

品，正在由传统个人交通工具朝着智能网联汽车方向发展。在这一发

展趋势下，新型整车制造除了需要应用软件工具和机械控制工具外，

还需要融入电子电气的功能，进而推支撑汽车发展朝着电动化、智能

化方向演进。随着智能网联汽车发展愈发成熟，基于机-电-软一体化

的产品综合设计解决方案需求有望不断加大。

四、工业数字李生数字李生体技术体系

数字挛生体是数字寄生物理对象在虚拟空间的映射表现，重点围

绕模型构建、模型融合、模型修正、模型验证开展一系列创新应用。

1、工业数字李生模型构建技术

模型构建技术是数字李生体技术体系的基础，各类建模技术的不

断创新，加快提升对李生对象外观、行为、机理规律等刻画效率。

在几何建模方面，基于AI的创成式设计技术提升产品几何设计效

率。如上海及瑞利用创成式设计帮助北汽福田设计前防护、转向支架

等零部件，利用AI算法优化产生了超过上百种设计选项，综合比对用

户需求，从而使零件数量从四个减少到一个，重量减轻70%,最大应力

减少18.8%o

在仿真建模方面，仿真工具通过融入无网格划分技术降低仿真建

模时间。如Altair基于无网格计算优化求解速度，消除了传统仿真中

几何结构简化和网格划分耗时长的问题，能够在几分钟内分析全功能

CAD程序集而无需网格划分。

在数据建模方面，传统统计分析叠加人工智能技术，强化数字李

生预测建模能力。如GE通过迁移学习提升新资产设计效率，有效提升

航空发动机模型开发速度和更精确的模型再开发，以保证虚实精准映

射。

在业务建模方面，业务流程管理（BPM）、流程自动化（RPA）等

技术加快推动业务模型敏捷创新。如SAP发布业务技术平台，在原有

Leonardo平台的基础上创新加入RPA技术，形成人员业务流程创新-业

务流程规则沉淀-RPA自动化执行-持续迭代修正的业务建模解决方案,

2、工业数字李生模型融合技术

在模型构建完成后，需要通过多类模型拼接打造更加完整的数字

李生体，而模型融合技术在这过程中发挥了重要作用，重点涵盖了跨

学科模型融合技术、跨领域模型融合技术、跨尺度模型融合技术。

在跨学科模型融合技术方面，多物理场、多学科联合仿真加快构

建更完整的数字李生体。如苏州同元软控通过多学科联合仿真技术为

嫦娥五号能源供配电系统量身定制了数字伴飞模型，精确度高达90%-

95%,为嫦娥五号飞行程序优化、能量平衡分析、在轨状态预示与故陵

分析提供了坚实的技术支撑。

在跨类型模型融合技术方面，实时仿真技术加快仿真模型与数据

科学集成融合，推动数字李生由静态分析向动态分析演进。如ANSYS

与PTC合作构建实时仿真分析的泵李生体，利用深度学习算法进行流

体动力学(CFD)仿真，获得整个工作范围内的流场分布降阶模型，在

极大缩短仿真模拟时间基础上，能够实时模拟分析泵内流体力学运行

情况，进一步提升了泵安全稳定运行水平。安世亚太利用实时仿真技

术优化空调节能效果，将IOT采集数据作为仿真计算的边界条件和控

制变量，大大降低了空调用电消耗。

在跨尺度模型融合技术方面，通过融合微观和宏观的多方面机理

模型，打造更复杂的系统级数字李生体。如西门子持续优化汽车行业

Pave360解决方案，构建系统级汽车数字李生体，整合从传感器电子、

车辆动力学和交通流量管理不同尺度模型，构建汽车生产、自动驾驶

到交通管控的综合解决方案。

3、工业数字季生模型修正技术

模型修正技术基于实际运行数据持续修正模型参数，是保证数字

李生不断迭代精度的重要技术，涵盖了数据模型实时修正、机理模型

实时修正技术。

从IT视角看，在线机器学习基于实时数据持续完善数据模型精度。

如流行的Tensorflow、Skit-learn等AI工具中都嵌入了在线机器学

习模块，基于实时数据动态更新机器学习模型。

从0T视角看，有限元仿真模型修正技术能够基于试验或者实测数

据对原始有限元模型进行修正。如达索、ANSYS、MathWorks领先厂商

的有限元仿真工具中，均具备了有限元模型修正的接口或者模块，支

持用户基于试验数据对模型进行修正。

4、工业数字李生模型验证技术

模型验证技术是李生模型由构建、融合到修正后的最终步骤，唯

有通过验证的模型才能够安全的下发到生产现场进行应用。当前模型

验证技术主要包括静态模型验证技术和动态模型验证技术两大类，通

过评估已有模型的准确性，提升数字挛生应用的可靠性。

五、工业数字李生定义及功能架构

工业数字李生是多类数字化技术集成融合和创新应用，基于建模

工具在数字空间构建起精准物理对象模型，再利用实时I0T数据驱动

模型运转，进而通过数据与模型集成融合构建起综合决策能力，推动

工业全业务流程闭环优化。

第一层，连接层，具备采集感知和反馈控制两类功能，是数字李

生闭环优化的起始和终止。通过深层次的采集感知获取物理对象全方

位数据，利用高质量反馈控制完成物理对象最终执行。

第二层，映射层，具备数据互联、信息互通、模型互操作三类功

能，同时数据、信息.、模型三者间能够实时融合。其中，数据互联指

通过工业通讯实现物理对象市场数据、研发数据、生产数据、运营数

据等全生命周期数据集成；信息互通指利用数据字典、元数据描述等

功能，构建统一信息模型，实现物理对象信息的统一描述；模型互操

作指能够通过多模型融合技术将几何模型、仿真模型、业务模型、数

据模型等多类模型进行关联和集成融合。

第三层，决策层，在连接层和映射层的基础上，通过综合决策实

现描述、诊断、预测、处置等不同深度应用，并将最终决策指令反馈

给物理对象，支撑实现闭环控制。

全生命周期实时映射、综合决策、闭环优化是数字孳生发展三大

典型特征。一是全生命周期实时映射，指李生对象与物理对象能够在

全生命周期实时映射，并持续通过实时数据修正完善李生模型；二是

综合决策，指通过数据、信息、模型的综合集戌，构建起智能分析的

决策能力；三是闭环优化，指数字李生能够实现对物理对象从采集感

知、决策分析到反馈控制的全流程闭环应用。本质是设备可识别指令、

工程师知识经验与管理者决策信息在操作流程中的闭环传递，最终实

现智慧的累加和传承。

六、工业数字李生典型应用场景

在提升李生精度、延长李生时间、拓展李生空间三大类数字李生

应用模式中，提升挛生精度的应用比例达到87%,远超过延长挛生时间

和拓展李生空间的应用比例。这也隐含说明，当前数字李生应用仅处

于初级阶段，更多是点状场景能力提升的简单应用，而在全生命周期

应用、复杂系统应用等方面稍显不足。

在提升李生精度应用中，依次涵盖了简单描述级、通用诊断级、

智能决策级、自主控制级四大层级。当前，数字李生应用更多停留在

简单描述和通用诊断阶段，二者应用比例之和达到了7设，智能决策类

应用相对较少，自主控制类应用比例最少。其中，简单描述类数字李

生应用涵盖了设备虚实联动、三维可视化工厂监控、物流可视化监控、

基TAR/VR设备巡检等；通用诊断类应用除了包含基于CAE的产品研

发外，还涵盖了大量虚拟制造应用，如设备自动化虚拟调试、工艺流

程虚拟规划、仿真虚拟操作培训等；智能决策类应用指将仿真建模与

数据科学融合后产生的综合决策应用，如基于［0T数据驱动的实时仿

真，基于人工智能技术优化的智能仿真等；最后，自主控制类应用指

将智能决策结果形成控制指令，自主控制物理对象行为，形成闭环优

化的应用。

在延长李生时间应用中，少数企业围绕设计制造一体化、全生命

周期优化等数字李生应生开展积极探索，二者应用比例加和达到1O%C

如在产品设计制造一体化方面，达索将产品三维设计与增材制造结合,

用户自行设计产品后可以直接下发到增材制造设备，打印出3D产品。

在全生命周期优化方面，机械工业第九设计研究院帮助红旗HE焊装车

间打造数字李生工厂，先通过事件仿真工具进行产线规划，再将前期

规划阶段的建模成果再利用，与物理产线实时数据连接，构建工厂级

数字李生监测体系，实现工厂全生命周期管理。

在拓展李生空间应用中，主要涵盖同尺度李生对象协同和不同尺

度李生对象协同两类应用。同尺度李生对象协同应用的典型代表是基

于多智能体的机群调度应用，如民用机场的飞机航班调度、无人战斗

机群的作战调度等。不同尺度率生对象协同应用的典型代表是机-电-

软一体化的复杂系统优化，如西门子基于数字李生技术开发自动驾驶

汽车产品PAVE,集成了从芯片设计到软硬件系统、整车模型以及交通

流量等不同领域和尺度下的模型，形成跨尺度数字李生构建能力。

七、工业数字李生技术体系架构

工业数字李生技术不是近期诞生的一项新技术，它是一系列数字

化技术的集成融合和创新应用，涵盖了数字支撑技术、数字线程技术、

数字李生体技术、人机交互技术四大类型。其中，数字线程技术和数

字李生体技术是核心技术，数字支撑技术和人机交互是基础技术。

八、工业数字李生发展脉络

工业数字李生发展经历了三个阶段，其发展背后是数字化技术在

工业领域的演进与变革。第一阶段，概念发展期。2003年，美国密歇

根大学MichaelGrieves教授首次提出了数字李生概念，概念提出的基

础是当时产品生命周期管理(PLM)、仿真等工业软件已经较为成熟，

为数字李生体在虚拟空间构建提供支撑基础。第二阶段，应用于航空

航天行业。数字李生最早应用于航空航天行业，2012年美国空军研究

室将数字挛生应用到战斗机维护中，而这与航空航天行业最早建设基

于模型的系统工程(MBSE)息息相关，能够支撑多类模型敏捷流转和

无缝集成。第三阶段，向多类行业拓展应用。近些年，数字李生应用

已从航空航天领域向工业各领域全面拓展，西门子、GE等工业巨头纷

纷打造数字李生解决方案，赋能制造业数字化转型。

数字李生蓬勃发展的背后与新一代信息技术的兴起、工业互联网

在多个行业的普及应用有莫大关联。

九、4c观念与4R理论

20世纪90年代以来，人们从传统家庭价值观的压力下解放出来，

有更多的生活形态可以选择。一方面，是产品的同质化日益增强，另

一方面是消费者的个性化、多样化日益发展。1990年，罗伯特♦劳特

朋在《广告年代》上发表《4P退休，4C登场》一文，提出了4C理论,

认为营销需持有的理念应是“请注意消费者”而不是传统的“消费者

请注意”。随后，唐・E・舒尔茨在《整合营销传播》一书的开始便提

出“4P(产品、价格、通路、促销)已成明日黄花，新的行销世界已

经转向4c了"o于是日渐兴起的4c观念，要求“暂时忘掉”传统的

4P理论，更新和强化以消费者需求为中心的营销组合。

(1)消费者：指消费者的需要和欲望。企业要把重视顾客放在第一

位，强调创造顾客比开发产品更重要，满足消凄者的需要和欲望比产

品功能更重要，力求提供顾客确实想购买的产品。

(2)成本：指消费者疣得满足的成本，或是消费者满足自己的需要

和欲望所愿付出的成本价格。全部成本包括：企业生产适合消费者需

要的产品成本；消费者购物成本，不仅指购物的货币支出，还有时间

耗费、体力和精力耗费以及风险承担。新的定价模式是：消费者支持

的价格一适当的利润二成本上限。企业要想在消费者支持的价格限度内

增加利润，就必须努力降低成本。

(3)便利：指购买的方便性。在销售过程中，强调为顾客提供便

利，让顾客既购买到商品，也购买到便利。在各种邮购、电话订购、

代购代送等方式出现后，消费者能在家里就能买到自己所需的物品。

企业要深入了解不同的消费者有哪些不同的购买方式和偏好，把便利

原则贯穿于营销活动的全过程。在售前及时向消费者提供充分的关于

产品性能、质量、价格、使用方法和效果的准确信息；售货地点，要

提供自由挑选、方便停车、免费送货、咨询导购等服务；售后应重视

信息反馈和追踪调查，并及时处理和答复顾客意见，对有问题的商品

主动退换，对使用故障积极提供维修方便，大件商品甚至终身保修。

为方便顾客，很多企业已开设热线电话服务。

(4)沟通：指与用户沟通。企业可以尝试,多种营销策划与营销组

合，如果未能收到理想的效果，说明企业与产品尚未完全被消费者接

受。这时，不能依靠加强单向劝导顾客，要着眼于加强双向沟通，增

进相互的理解，实现真正的适销对路，培养忠诚的顾客。

4c一开始就是以挑战者的角色出现的，矛头直指4P,意图创立新

的营销理论框架。唐，E.舒尔茨后来又进一步提出了4R理论，并以此

作为IMC的基础。4R较4c更突出顾客的核心地位，强调营销的核心从

交易走向关系。4R是：Relevance(关联)，与顾客建立紧密的关联，

形成互助、互求、互需的关系，减少顾客的流失；Reaction(反应)，

提高企业对市场的反应速度，倾听顾客的反馈并及时做出反应；

Relationship（关系），建立和顾客的互动关系;Reward（回报），

一切营销活动必须以为顾客和公司创造价值为目的。

营销理论界不少人认为：4P、4C、4R三者不是取代关系而是完善、

发展的关系。由于企业层次不同，情况千差万别，市场、企业营销还

处于发展之中，所以在一定时期内，4P还是营销的一个基础框架，4C

也是很有创新精神的思路，4R是在4P、4c基相上的发展。在了解新世

纪市场营销理论的新发展的同时，根据企业的实际，把三者结合起来

指导营销实践，可能会取得更好的效果。有位营销学者这样说：“用

4c来思考，用4P来行动，用4R来发展。”

十、品牌资产增值与市场营销过程

品牌资产增值是市场营销活动的重要结果。品牌存在于顾客的心

智之中。营销者在建立强势品牌时面临的挑战是：他们必须保证提供

的产品和服务能针对顾客的需求，同时能配合市场营销方案，从而把

顾客的思想、感情、形象、信念、感知和意见等与品牌关联起来；而

基于顾客的品牌资产就是顾客品牌知识所导致的对营销活动的差异化

反应。品牌资产来源于以往对此品牌的营销投资。营销者在长期实践

中创造的品牌知识，决定了该品牌的未来方向。消费者是基于其品牌

知识进行品牌选择的，这意味着“顾客会认为品牌应该与营销活动或

文案如影随形。”“品牌资产可以提供更多的注意力和领导能力，并

给营销者提供一个途径，以解释他们过去的营销业绩以及对未来营销

方案的设计。公司所做的一切都可能会增强或破坏品牌资产”。正所

谓营销做来做去做品牌，品牌资产增值的主要表现是溢价。

与此相对，强势品牌也自然产生市场营销优势，如“对产品性能

的良好感知”“更高的忠诚度”“受到更少的竞争性营销活动的影

响”“受到更小的营销危机的影响”“更大的边际收益”“顾客对涨

价缺乏弹性”“顾客对降价富有弹性”“更多的商业合作和支

持”“增强营销沟通的有效性”“有特许经营的机会”“具有品牌延

伸的机会”等。

十一、营销调研的方法

（一）确定调查对象

调查对象的代表性直接影响调查资料的准确性。根据调研的目的

及人力、财力、时间情况，要适当地确定调查样本的多少和确定调查

对象。

1、普查和典型调查

普查是对调查对象进行逐个调查，以取得全面、精确的资料，信

息准确度高，但耗时长，人力、物力、财力花费大。典型调查是选择

有代表性的样本进行调查，据以推论总，体。只要样本代表性强，调

查方法得当，典型调查可以收到事半功倍的效果。

2、抽样调查

当调查对象多、区域广而人力、财力、时间又不允许进行普查时,

依照同等可能性原则，在所调研对象的全部单位中抽取一部分作为样

本，根据调查分析结果来推论全体。常用的抽样方法有：

(1)纯随机抽样。完全不区别样本是从总体的哪一部分抽出，总

体中的每个单位都有同等机会被抽取出来。如采用抽签法或乱数表法。

(2)机械抽样。遵照随机原则，将全部调查单位按照与研究标志

无关的一个中立标志加以排列，严格按照一定的间隔机械地抽取调查

样本。由于样本在总体中分配较