数字孪生、数字原生的概念已经广为人知，但并未形成一个统一的标准，不同的行业和人对这些概念会有不同的认识和理解。随着数字化转型中新应用、新形态的出现，这些概念也在持续发展中。
元宇宙未来的技术发展的阶段，一般认为会分为三个阶段：数字孪生阶段、数字原生阶段和虚实共生阶段。数字孪生与数字原生构成了元宇宙中除了“真人”以外的虚拟数字人、物、场等主要内容，也是元宇宙中知识的主要来源。因此它们一起组成了元宇宙的数字底座。
2月20日下午，腾讯数字孪生产品部总经理、腾讯自动驾驶业务总经理苏奎峰，UINO优锘科技CEO兼联合创始人陈傲寒，土豆数据科技集团董事长兼CEO霍向琦，北京飞渡科技有限公司创始人兼CEO宋彬坐客泰伯网举办的第二期《WGDC会客厅——从数字孪生到数字原生》，围绕如何理解元宇宙的三个发展阶段？数字原生的核心是什么？如何看待空间数字孪生未来有哪些新的技术趋势等话题进行了深刻的探讨，同时参与会议的还有100位产学研界代表。
苏奎峰:数字原生我相信是以互联网数据为基础，同时它会更强调云原生包括游戏NFT，人工智能数据驱动的基础。同时随着近年来产业发展和云技术的发展，它也强调云边端一体，因为只有云边端一体，它对整个实时的数字孪生构建才构成一个基础。在人机物物理环境这些多要素的情况下，包括数据流和能源流，甚至到资金流的整体一体化业务上的驱动催生了整个数字孪生包括数字原生技术的发展，以及在各个业务上的应用。总体来说它是离不开数据驱动下的数字孪生的，不仅仅是物理和模型的构建，更多的是以业务数据构建的主线来催生整个业务的发展，使得我们在以数据对于物联数据和数字孪生这三个要素为核心支撑的基础之上实现数字孪生以及虚实共生，从而实现虚实的双向互动。
陈傲寒:优诺我们其实是在做物联网的数字化管理平台，我们主要还是把游戏场景的技术形式和物联网的管理需求结合，用现实的物联网的数据来驱动虚拟场景的变化，来帮助人们更好的认知和管控现实场景。像游戏形态的这种纯的物理世界它完全是在数世界中造出来的，可能现在也走到了一种更广泛的应用场景，不只是游戏，包括其实大家在做的这种系统仿真，模拟驾驶舱，在虚拟驾驶场景里面练习算法和跑虚拟的车。还有像我们现在看到一些教培行业，他们也开始用数字化的教具来替代物理的教具，所以我们会看到数字原生的这种形态也开始在某些行业中推进。也许在未来，到了智能化非常强大的时候，你告诉AI我要做一个什么样的公司，结果它自己就可以数字化的去设计一个商业计划，甚至是一个细化的执行计划，它自己去申请执照，自己建网站，自己构建交易系统，自己开始做生意了。这可能是一个比较极端的数字原生的企业了。数字孪生、数字原生、虚实共生，他们可能是在不同的场景中不同的类型，可能也不会完全谁替代谁，而是各有侧重，可能在某些行业和场景中会有交融性的使用。
霍向琦:数字孪生至少是基础设施的数字化，然后加上传感，加上产业或者场景智能化的业务模型，这个三要素才能构成一个数字孪生场景。数字原生我觉得首先是以数据为核心要素，让数据从获取到价值反馈整个全过程是非常便捷的，没有任何卡点和堵点的流动。第二是数据要素的构建，动态要素的自动化生成，文本、内容、图片甚至视频的生成都没有问题。另外一点，就是人工智能包括新兴的IT技术集成的框架能让数据处理，智能化挖掘，包括数据的流动变得更简单，可以不断的迭代升级。我们觉得时空信息是整个数字中国的空间基底，是所有产业数字化转型的基础设施。如果把这些做成，我们才能说构建下一个阶段的元宇宙和智能世界。
宋彬:数字孪生是什么，我认为它是一个系统的工程思维。我用过去传统方法，传统工艺，传统技术去解决问题的时候，很难去从一个局部走上一个整体，或者从整体走向一个有强逻辑关系的微观的时候，数字孪生帮助我们从系统工程的角度来看待我们的物理世界跟数字世界之间的互动。第二，数字原生强化了一点数字数字或者数据作为我们唯一或者是重要的一个生产资料，就意味着我们传统产业的生产要素发生了变化。过去我们传统产业靠能源，靠空气，靠这些来构建物理世界的空间，今天我们讲数字原生是要以数字数据来作为我的生产资料，这时候价值创造的方法一定是发生了一个重要的变化。这一块就印证了一句老话叫业务数字化，那么原生就是数据业务化。
刘玉璋：关于数字孪生城市，有研究者把它分为了L1-5五个层次，目前处于哪个层次，主要挑战是什么？
霍向琦:以我们的理解，数字孪生现在还差一个环节，就是业务场景本身的知识模型和业务体系，以及整个基础设施数字化的融合还没有做到，目前还处于L3相对比较早的阶段，到L4可能还得有一个比较长的时间。我觉得未来三年能做到L4这个阶段都非常好了，对于整个城市的治理体系，包括很多应用场景现在还在早期基础数据整合应用阶段。我们参加了几个实景三维城市建设，包括和一些行业也有融合，我们在自动化模型构建上做了很多尝试，今后ai对跨模态和多模态的数据融合会变得更快，一些动态要素的构建也会变得更快，能更好的把数据价值发挥出来。
苏奎峰:我认为现在应该是在L1到L4之间一个混合发展的阶段。比如说从基底的几何模型到机理模型，不同尺度，不同颗粒度我们都做的更精细，甚至在从数据驱动的模型上再做一个多元数据融合构建。这些要素数据在相对于物理时间那么广泛的动态的数据还是很有限的，所以说它是从L1到L4在数据交融的状态下齐头并进发展的一个过程。挑战方面，追求本质上机制上的精准描述，才能够带来新的业务价值上的提升和体现？另外在这种复杂的物理世界里边，需要在多元离散的数据上面怎么才能进行更好的时空融合，这也是我们面临的挑战。未来面临很大的一个挑战，就是分布式的并行计算如何支持ai大模型，如何支持大规模的并行仿真高逼格的渲染。如何更好的无感的实现人机交互和数据上的打通，让人更平滑的参与到虚拟和物理世界的迁移和交互，我想这个新的交互方式也是一个很大的挑战。
刘玉璋：如何看待空间数字孪生，就是地理空间技术跟数字孪生的结合。数字孪生跟空间技术结合，相对于不结合而言在市场体量上的差异你们有什么样的判断？另外，数字孪生跟应用场景的结合，哪一些领域或者是场景是有潜力，或今年增速会比较快的？
刘玉璋:我提供一个新的参考啊，联合国地理空间专委会做了一份相关的研究，2021年跟地理空间相关的数字孪生大概占到了60%左右，到2026年整个增速将翻三倍。
陈傲寒:我们一开始做城市大规模物联网的应用并不太多，但是做着做着，我们就感觉数字孪生其实本质是空间，就是当物能够通过数字化的手段被感知被控制，可以进到虚拟时空里面来的时候，它能看清楚这些物的一个空间逻辑关系，这是特别重要的一个维度。我们感觉数字孪生比较重要的是为所有物联网平台、物联网管理的这些场景提供了一个空间底座。物联网丰富的场景，其实它的本质、最底层的每一个具体场景构成的事例，其实都可以描述成是当某物发生某事。当这个连到了一个数字孪生空间里的时候，我觉得非常重要的是数字孪生的这个平台和物联网的平台的结合，能不能为物联网上的场景提供一种物理空间的坐标，和基于坐标的分析的能力。每个不同的行业，每个不同的场景要去找到如何去利用空间的能力，也就是通过数字孪生提供一个统一的空间坐标和统一的空间计算能力，可以把过去分离的物的管理系统打通，让它们处于同一个空间中，让他们通过空间关系产生更丰富的互动和实用的场景，我觉得这个是数字孪生下一步一个特别重大的意义。
苏奎峰:到2023年，包括我们在从事的一些业务，除了智慧城市，智慧交通，智慧水务这些领域跟GIS高度相关以外，在其他方向我们也参与了很多，比如能源。能源里边有大量的这种储能，蓄水、或风电储能这些场景，包括一些场站的管理。另一个方面就是工业。如何利用数字孪生的技术帮助生产线进行优化组织调度，包括前期生产阶段物流的优化和管理，生产计划的优化以产线的管理等等，另外，我相信2023年旅游业是一个发展期，如何实现线上和线下的结合虚拟，能够为旅游业的深入发展引流，以及创造更新的一些体验和场景，也是能看到很多的机会。最后就是智慧建筑。智慧建筑里包括设备的管理，低碳的管理等等，这些过去跟数字孪生结合的也很深，在23年我相信也会有更深的发展。
宋彬:23年我觉得政策导向的行业会好一点。因为孪生这个事情它是一个认知，他面临一个障碍问题在认知不一，它是一个长周期的事情。如果有这些导向就避免了市场的孵化期过长。比如说水利行业，各个地方开展的进速度是非常快的，城市到今天为止也有将近几十个示范点了。第二个我认为在于行业本身，是真的有这个需求、并且是具备一定的工作条件的，市场驱动的东西来的快。已经具备比较好的工作条件，不需要太多的去做市场孵化的一些领域，可能也会有些成效吧！
