數字孿生、數學模型這些概念，在離散制造業和流程行業是有差別的。相對而言，(高端)離散制造業的技術瓶頸在于復雜性，而流程行業的困難在于隨機不確定性。所以，算力提升對提升離散制造的直接作用遠大于流程行業。把離散制造業的做法和思想直接搬到流程行業，就會像殷部長說的那樣：用婦科藥物治療男科疾病。
筆者還發現：專家對機器學習的誤解特別深，特別是跨專業的時候。如果數字仿真的主要瓶頸是計算量，則(算力提升)會極大地提升機器學習的能力。但如果模型仿真的瓶頸主要是隨機不確定性，則機器學習的主要任務往往是解決模型參數隨著時間漂移的問題。這時，對模型仿真寄予太大的期望，就像指望大夫給你長生不老藥一樣。
“概念是一種迷霧”。大家說著同樣一個詞，內涵可能會完全不一樣。大家都在談數字化、都在談模型仿真，內涵往往也不一樣。做學問不能隨大流、不能人云亦云。
來源：儀表圈/作者：郭朝暉，工業自動化博士、教授級高工，專注于工業數字化轉型及技術創新研究領域
