基于數字孿生驅動的全面智慧創新管理新范式研究

陳奕延，李 曄，李存金，李 群

（1.北京理工大學管理與經濟學院，北京 100081；2.中國社會科學院大學（研究生院），北京 102488；3.中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所，北京 100732；4.河北省公共政策評估研究中心，河北秦皇島 066004）

隨著新社會向知識經濟社會過渡轉型的進程中，社會模式的變化改變了創新環境，組織開展創新活動面臨的是一個充滿模糊性［1］（Ambiguity）、不確定性［2］（Uncertainty）、復雜性［3］22（Complex）和易變性［4］（Volatility）的創新環境，而知識經濟時代衍生出的大數據、腦科學、區塊鏈、人工智能等新興技術給人類社會帶來了認知、結構及環境上的沖擊［3］27，而傳統的技術創新范式由于缺乏技術要素與非技術要素之間的協同配合，單純聚焦于技術與經濟，其在應對全球變革的過程中往往顯現出局限性［5］，從而最終導致創新活動走向失敗［6-7］。創新是驅動人類文明及社會可持續發展的主要源動力［8］，隨著新興技術浪潮的涌現和產業結構的不斷升級，技術創新除了凸出技術帶來的科技變革外，也更加注重技術發展與社會發展之間的對話［9］，特別是那些以引導組織有序開展創新活動從而實現組織可持續轉型［3］41，符合倫理道德及社會滿意為發展目標［10］的新型創新范式。因此，當前的迫切要務是從理論層面提煉并構建以大數據、腦科學、區塊鏈、人工智能等新興技術為核心驅動的新型創新范式，從而善用科技賦能，突破傳統技術創新的硬邊界。新范式的提出將有助于組織以在跨學科、跨文化、跨區域、跨制度的國際競合大環境框架下打通各創新資源脈絡，實現技術要素與非技術要素在創新活動中的交織融合，推動組織實現變革發展。

在制造行業，隨著諸如云計算、大數據、物聯網、人工智能等新一代信息技術與傳統制造業的融合與落地應用，通過尖端技術來推進制造業轉型升級，發展智能制造已經成為世界各國不斷探索與追尋的戰略目標。智能制造的本質是技術創新，而如何實現物理空間與信息空間的交互融合則是當前實踐“智能制造”這一技術創新面臨的核心瓶頸［11-12］，而數字孿生（Digital Twin）則可以有效破解這一難題，它能夠在物理空間與信息空間中建立一個實時連接，利用信息空間中物理實體的虛擬模型，通過數據融合分析、交互式反饋、決策迭代優化等方式來模擬現實環境中物理實體的行為，為制造行業企業提供更為高效、實時、智能化的服務［12］，是一類集成了多物理、多數據、多尺度、多學科屬性，具有高度同步性、忠實映射性，能夠實現物理空間與信息空間交匯融合的技術手段。

目前關于組織引入數字孿生技術參與創新活動的范式研究較為鮮見，理論架構尚未成形，據此，本研究以數字孿生作為技術基礎，梳理并介紹了其技術特征及當前應用，提出了“創新數字孿生”（Innovation Digital Twin）的定義及創新機理，結合全面創新管理（Total Innovation Management,TIM）范式，提出了數字孿生驅動的全面智慧創新管理（Digital Twin-Driven Total Smart Innovation Management,DTDTSIM）新范式，從技術、戰略、市場、組織、制度、文化六大創新要素的視角入手，闡述了這一范式的創新內涵與優勢特征，以及新范式下全要素創新、全員創新以及全時空創新的創新機制。為形象釋義這一新型創新范式，本研究結合全面創新管理（TIM）范式下的鉆石模型（Diamond Model），以及數字孿生的技術特征，提出了數字孿生驅動的全面智慧創新管理（DTDTSIM）新范式下的“孿生鉆石模型”（Twin Diamonds-Model），該模型是數字孿生驅動的全面智慧創新管理（DTDTSIM）新范式的精粹提煉與形象釋義。最后，對研究進行了總結與討論，豐富了數字孿生技術參與創新活動的范式研究，為組織利用數字孿生技術開展創新活動提供了理論指導依據，同時也為今后學界繼續深入研究該領域提供了參考。

1 相關研究評述

1.1 全面創新管理（TIM）范式

技術創新是由SCHUMPETER［13］提出的創新理論演化而來的分支領域，技術創新強調技術在創新活動中的凸出地位。早期的傳統技術創新范式包括MANSFIELD［14］提出的的模仿與守成理論、KAMIEN等［15-16］提出的技術創新三要素（競爭程度、企業規模和壟斷能力）理論等。隨著科學技術的飛速進步以及創新環境的不斷變化，更為復雜的技術創新范式也隨即層出迭起，一般將這些復雜的技術創新范式稱之為“組合式技術創新”［17］，包括協同創新［18］、開放式創新［19］、集成創新［20］、分布式創新［21］、流程創新［22-23］、全時創新［24］、全員創新［25］、系統創新［26］、責任式創新［27］、顛覆式創新［28］等。相比傳統的技術創新范式，這些更為復雜的組合式技術創新在創新要素、創新主體上取得了一定突破，增加了對新技術特征、創新時間、創新環境的考慮，但仍存在不同程度的缺陷［5］：比如顛覆式創新被認為單純立足于局部思維；開放式創新范式被認為缺少愿景驅動和戰略引領；責任式創新則被認為過于倚重文化和社會因素，忽略了技術要素和管理要素的重要性。存在這些缺陷的根本原因，是因為這些組合式技術創新依然采用了機械線性的創新思維方式［29］，沒有擺脫原子論的創新思維方式［5］，而創新活動實際上是一個復雜的非線性自適應系統［30］。

實際上，創新活動的成功并非單獨依賴新要素、新方法、新產品、新流程中的任何一個單獨創新層面，而是通過組織性、設計性、規劃性地開展創新活動［31］，這種創新必須立足于全局觀且富有戰略性。許慶瑞院士［32］歸納總結了傳統技術創新范式以及組合式技術創新范式的優缺點，提出了全面創新管理（Total Innovation Management,TIM）范式，這一創新范式囊括了技術、市場、戰略、組織、制度和文化六大創新要素，通過全要素創新、全時空創新以及全員創新這三個創新機制來開展創新活動。其中，全要素創新機制統一協調技術要素和非技術要素，要求創新活動立足于全局觀和系統觀，各種創新要素協同聯動，發揮“1+1＞2”的創新功效；全時空創新機制要求創新活動具有動態性，創新主體在創新活動中必須時時關注并響應市場的需求和反饋，捕捉創新熱點并充分利用時間，使得創新主體無時無刻進行創新活動；全員創新機制要求分布于創新利益鏈條上下游的所有組織以及組織成員充分發揮各自的創新能力，做到群策群力，為創新活動貢獻集體智慧。通過六大創新要素以及三大創新機制，全面創新管理（TIM）范式的本質是使創新活動中的各個創新要素有機融合，各個創新主體交互協作，形成“人人創新、事事創新、時時創新、處處創新”的創新局面。全面創新管理（TIM）范式在實際應用中已取得顯著成效，典型案例是以中國南車為代表的高鐵企業開展的創新活動［33］。

1.2 數字孿生

數字孿生（Digital Twin）的基本概念是在2003年密歇根大學GRIEVES［34-35］教授的產品全生命周期管理（Product Lifecycle Management,PLM）課程中被首次提及，當時這一概念并不叫做“數字孿生”，而是被稱為“與物理產品等價的虛擬數字化表達”，這一概念模型主要包含物理空間、信息空間以及連接兩者之間的數據部分，通過數據和信息的交互，可以在利用物理空間中實體的數據在信息空間中生成一個虛擬模型，如圖1 所示。這一概念模型通常被學界認為是數字孿生的雛形；2011 年，GRIEVES教授［36］在其著作《幾乎完美：通過PLM 驅動創新和精益產品》一書中將這一概念模型正式命名為“數字孿生”。

圖1 數字孿生的概念模型簡圖

數字孿生對物理空間中“人—機—物—環境”這類實體起到了充分的拓展作用：在信息空間中通過物理空間到信息空間的映射，利用數據表達的方式構建了一個物理實體外在、內容和性質相同的虛擬“孿生體”，而信息空間可以和物理空間之間通過數據和信息的交互實時融合，通過對虛擬“孿生體”進行預測、監控、診斷、修正和控制，可以對物理空間中的“人—機—物—環境”這一系列實體或實體組成的系統進行優化控制，從而達到“以虛控實”的理念，減少管理過程中時間、空間、技術風險等約束條件的限制。

目前數字孿生這一技術在化學加工、商業模式服務創新、車間生產制造等一系列專業領域均有成熟應用：MANDOLLA 等［37］研究了金屬添加劑制造工藝的各個階段，通過采用區塊鏈解決方案，為飛機工業的添加劑制造流程提供了一個數字孿生體，從而能夠監控整個生產過程，確保生產質量并控制生產成本；ZHENG 等［38］認為除了傳統的信息技術驅動的創新服務以外，基于云平臺的數字化使得服務創新的發展具備更多潛力，比如數字孿生服務創新（Digital Twin-Enabled Service Innovation），也被稱之為信息物理的產品服務系統［39］（Cyber-Physical Product-Service Systems）而在智能產品服務系統中，智能互聯產品［40］（Smart,Connected Product,SCP）是價值創造的關鍵，它是一種嵌入式信息技術（Embedding IT）的產物，是用戶、制造商和服務提供商進行物理交互的門戶，智能互聯產品改變了服務價值創造的方式［41］，也推動了網絡世界中的信息驅動和數字孿生驅動式服務創新，在此基礎上，ZHENG 等［38］研究設計了一種B2C 商業模式下基于平臺、數據驅動和數字孿生的智能產品服務系統；BAO 等［42］提出了一種在制造環境下對數字孿生概念進行建模和操作的方法，并利用該方法對工廠的生產效率進行了績效評估，驗證了生產效率的提高；DAMJANOVIC-BEHRENDT 等［43］總結了一些用于數字孿生建模的開源工具，演示了數字孿生建模的過程，將數字孿生模型歸結為數據管理組件、模型組件和服務組件三個技術構建塊。數字孿生能夠通過利用虛擬“孿生體”，即虛擬模型的仿真技術探討并預測未知世界，尋找并發現更為優化的路徑與方式，從而不斷激發并鼓勵創新主體孕育創新思維，是一種促進創新的新理念、新手段和新工具［44］。

2 創新數字孿生及其典型應用

2.1 創新數字孿生的定義及內涵

在信息通訊技術（ICT 技術）沒有出現之前，人們的世界主要由大自然的物理空間（客觀世界）以及大腦中通過意識匯聚而成的意識空間（主觀世界）組成，物理空間是由原子組成的，它通過物理實體和自然規律來描述自身的狀態和發展，人類的大腦也是由物理空間中的碳基化合物細胞組成，而大腦形成的意識可以分為映像及感知、顯隱性知識以及自我意識三類，這些意識主要來源于人們對物理空間的觀察學習和大腦的加工、分析及想象過程。當信息技術出現后，人們可以通過計算機，利用二進制數字重新描述和認識物理空間，即在計算機硅基電路上用比特信息創造出的虛擬空間，這是不同于物理空間和意識空間的第三個空間，這個空間伴隨著信息通訊技術的發展不斷擴展其邊界并豐富其自身內涵，早起的虛擬空間只能容納一些簡單格式的文字信息、數字信息或圖形表達，用于將人類從物理空間中學習的知識抽象化并簡單加工成有用信息，輔助人們進行分析計算；隨著大數據、工業物聯網、量子信息、人工智能等技術的發展，虛擬空間中的操作已經可以逐漸替代人們通過大腦加工信息、分析信息的過程，承擔一些辨別、認知、控制信息的工作。虛擬空間能夠通過數據倉庫存儲人們的顯性知識，通過軟件算法運用這些知識與物理空間進行交互，從而高效完成相關指定任務，這種虛擬空間替代人腦工作的行為也可以被視作人類智能和認知在虛擬空間中的映射，具有可復制、可重組、可替代、可擴展的特點，也是“數字孿生”這一技術的本質內涵。

運用數字孿生技術進行創新，則是將整個創新框架或創新系統中的創新思維、創新主體、創新方式、創新要素等一系列物理空間中的實際創新因子通過數字化表達的方式映射至信息空間，并利用這些創新因子的數據全方位建構一個集多物理、超寫實、多尺度、動態概率為一身的虛擬仿真模型，即創新系統在信息空間中的虛擬“孿生體”，可以對這一虛擬“孿生體”（虛擬模型）進行系統參數上的設定調整，從而達到模擬、監控、診斷、預測、控制物理空間中創新系統的目的，通過“以虛控實”的方式對創新系統進行優化迭代，從而提高創新系統的完整性并降低創新風險，最終通過數據和信息的交互完成創新系統進行創新活動的精確表達，這是一種數據驅動的創新方式，它通過采集海量的數據，將數據進行組織形成信息，之后對相關的信息進行匯總、整合及提煉，在數據的基礎上經過訓練和擬合形成自動化的創新系統模型，參考“產品數字孿生”的定義［44］，則可以將這種運用數字孿生進行創新活動的行為稱為“創新數字孿生”（Innovation Digital Twin），若將創新實踐產生的成果、工藝或服務視作產品，則“創新數字孿生”可以被認為是一類特殊的“產品數字孿生”。通過“創新數字孿生”的定義及概念描述可以看出：（1）通過數字孿生技術生成的創新系統的虛擬“孿生體”是物理空間中創新系統及其囊括的創新思維、創新主體、創新方式、創新要素等創新因子在信息空間中的集成仿真，是創新系統在整個創新周期中運行的數字化檔案，可實現整個創新周期中創新系統中全部數據的統一集成管理；（2）創新系統在信息空間中生成的虛擬“孿生體”是一個虛擬模型，該模型是通過與物理空間中的創新系統之間不斷進行數據和信息的交互來構建、優化并完善的；（3）創新數字孿生是物理空間中的各創新因子在信息空間中的精確化描述，這一描述過程是物理空間至信息空間的映射；（4）創新數字孿生可以用來設計、預測、模擬、監控、診斷、修正、維護和控制物理空間中的創新系統及其運作機制、運作過程和運作狀態。創新數字孿生不僅包含了對創新實踐成果、工藝或服務的幾何、性能和特征描述，也包括了生成這些創新實踐成果、工藝或服務的周期流程和狀態描述，其定義范疇超出了單純的虛擬樣機和數字化產品，虛擬樣機是對產品整機或獨立功能的產品子系統的數字化描述，數字化產品是對產品功能、物理特征和性能的數字化描述，二者均側重產品本身的屬性，而不涉及產品本身形成的過程和狀態，雖然創新實踐的成果、工藝或服務也可以作為一類產品，但創新數字孿生卻不同于虛擬樣機或數字化產品，是一種內涵更廣、描述更加綜合全面的數字化創新機理。

2.2 創新數字孿生的典型應用

創新數字孿生大多運用于智能制造行業，以數字孿生車間為例［45］，數字孿生車間的框架模型可以分為映射層、數據功能層以及管理應用層三個層面：

在映射層中，車間作為物理實體，是人力、機械設備、信息系統、工藝、技術手段的實體集合，通過傳感器，車間的設備參數、工藝參數、操作參數、要素參數等反映車間狀態及運行的數據被實時采集到孿生數據服務平臺，形成孿生數據，這些孿生數據通過機器學習被用來在信息空間中建構車間的多維虛擬模型，即虛擬的“數字孿生體”，虛擬模型可以在信息空間中準確反映車間實體的物理狀態，從而給車間管理人員提供更為直觀的機會來干預整個車間的運作模式和物理狀態，車間的設備參數、工藝參數、操作參數、要素參數都被實時上傳至數據平臺形成孿生數據，用來動態化迭代信息空間中的虛擬模型，而孿生數據服務平臺會通過對虛擬模型進行預測、評估、仿真和驗證來形成一系列數據，這些數據在被分析后上傳至孿生數據服務平臺，用于修正模型，同時也通過執行器對物理空間中車間的干預，映射層中的物理空間和信息空間與孿生數據服務平臺均存在數據交互，物理空間和信息空間之間同時存在“物理—信息”映射以及“信息—物理”逆映射，二者之間的數據和信息交互存在數據迭代行為，通過這種不斷的迭代平時修正物理實體和多維虛擬模型；

孿生數據服務平臺中的數據在整個數字孿生車間中發揮著重要作用，海量的數據形成了一個數據功能層，包含數據源、計算存儲及應用功能三個主要部分。通過傳感器搜集的數據主要包括結構化數據、非結構化數據以及半結構化數據，這些數據的數據源是異構的，結構化數據包含結構化文本、數據庫的二參表記錄以及TSV 文件等。非結構化數據包含各類辦公文檔、圖片圖像文件、音頻視頻文件等。半結構化數據則包含常見的XML 和JSON 文件；數據源中的這三類數據通過SHELL/API 接口、ETL、SQOOP 工具等進行抽取、清晰、轉換、加載和同步等處理后，被用于進行存儲、計算和分析。存儲方式構成了一個數據存儲框架，這一框架包括分布式數據倉庫Eive、NdSQL 數據倉庫Eive、分布式文件系統EDFS、數據庫及其它文件系統。數據計算則通過數據計算框架完成，包括批量計算、內存計算和流計算。數據分析則通過數據分析框架來完成，這一框架通常包括分析挖掘算法庫以及分析挖掘工具箱，分析挖掘算法庫包含的算法通常包括數據清洗算法、信息融合算法、數據歸約算法、模型相關性及相容性測評算法、模型虛實偏差分析算法、服務關聯挖掘算法、可視化算法、資源配置算法、車間運行的動態優化閉環控制算法等。分析挖掘工具箱中包含一些常用的數據分析挖掘工具，比 如Rapid Miner、IBM SPSS Modeler、Oracle Data Mining、Teradata、Kaggle、Rattle 等。數據存儲框架、數據計算框架以及數據分析框架通過集群協調的方式進行管理和運作，比如作為Hadoop 和Hbase 組件的Zookeeper，它是一個開放源碼的分布式應用程序協調服務，可以監視各個框架中各個節點的狀態并根據節點提交的反饋進行下一步合理操作；這些數據經過計算存儲后，會進入應用功能部分，通過數據可視化工具生成智能報表，也可以實現數據轉換、多位動態分析、數據挖掘分析等功能；

管理應用層是整個數字孿生技術在車間生產管理中的具體應用實踐層面，包含風險監測管理、生產環境管理、物料配給管理、生產流程管理、設備健康管理、人力資源管理和庫存服務管理等。車間通過這一系列管理應用向市場上的用戶提供產品或服務，而車間在管理應用實踐中生成的風險監測數據、生產環境數據、物料配給數據、庫存服務數據等也將作為管理實踐的反饋回傳至孿生數據服務平臺，形成可以共享、開源的數字化檔案，并通過孿生數據服務平臺對物理空間中的車間以及信息空間中的虛擬“孿生體”進行改造和修正，從而形成更加精確的數字化表述過程，這一過程存在數據的雙向迭代，這種不間斷的實時改造和修正優化了整個車間的生產流程并提高生產效率，是數字孿生技術在車間生產管理中的創新應用，數字孿生車間的模型如圖2 所示：

圖2 數字孿生車間的模型示意圖

3 數字孿生驅動的全面智慧創新管理新范式

結合全面創新管理（TIM）范式的創新內涵和機制，數字孿生技術可以在技術、戰略、市場、組織、制度和文化六個創新要素層面對創新活動進行拓展：

（1）在技術要素層面，數字孿生可以利用海量數據對整個創新行為進行模式分析、數據建模和數據決策，這種操作可以降低創新風險，避免傳統技術創新活動直接在物理空間層面開展從而導致創新活動的失敗。物理空間的創新失敗是很難挽回和彌補的，雖然學界曾經嘗試從創新系統［46］、再定位式創新戰略［47］以及政策工具［48］等方面尋找挽救技術創新失敗的路徑，但依然無法有效尋找其背后的規律，更無法有效減少創新主體因創新失敗造成的經濟損失和資源浪費［49］，因此，若想通過“事后諸葛亮”的方式來百分之百成功挽救技術創新的失敗是無法實現的，而數字孿生技術可以先對整個創新系統的運作進行“模擬”，并評估驗證信息空間下的虛擬創新活動是否成功，這種“虛擬預創新”的方式可以反復操作，并不斷通過數據對模型進行迭代優化，提高創新活動成功的概率；（2）在戰略要素層面，數字孿生技術可用于構建數字化戰略場景，這有助于將不同創新利益、不同創新經驗、不同創新知識的創新主體通過數字紐帶［50］（Digital Thread）納入到整個戰略場景中，這種數字化戰略可以使戰略過程中的利益相關方在創新過程中的表現更為具體和直觀，使戰略決策這一“軟要素”以可視化或具現化的方式呈現在各個創新主體前，并充分通過數據體現各個創新主體之間協商談判的過程及結果，以及這種變化給整個戰略帶來的實質影響，有助于戰略決策的傾向性從組織權力配置向決策的理性主義配置轉變［51］；（3）在市場要素層面，數字孿生技術有助于提高供需之間的匹配程度，使得供需之間的關系變得更加契合。通過數據和信息的交互，創新系統可以通過創新實踐的反饋對市場形成實時響應，一方面可以通過這些數據信息將消費者的喜好或需求呈現出來，從而在創新活動中滿足不同消費者對創新成果的“個性化”需求，實現供給上的精益化；另一方面，數字孿生對市場形成實時響應也可以提高創新包容性，從而提高組織的創新績效，擴張消費市場［52］，創新包容性是指組織在創新開發產品時考慮低端市場消費者（The Bottom of the Pyramid,BOP）的程度［53］，創新包容性越高，則覆蓋的市場范圍越大，覆蓋的消費群體越廣泛；（4）在組織要素層面，數字孿生技術有助于提高組織的效率，優化組織結構，使組織的結構變得更加扁平化。數字孿生技術形成的數據信息交互機制也可以強化組織的動態能力［54］（Dynamic Capabilities），使組織在面對復雜的外部創新環境時能夠有效整合、建立并重構內外部資源，這種動態能力也是組織的競爭優勢之一［55］。組織競爭優勢提升的過程將是一個尋求知識積累和組織演化的過程［56］，數字和信息的不斷交互使得組織可以高效地進行知識學習、知識吸收、知識創新及知識整合，并通過知識“再數據化”將其封裝并嵌入組織慣例中，形成一套面對不確定風險的補償機制，強化組織適應創新環境變化的能力［57］，從而牢牢把握創新機遇；（5）在制度要素層面，數字孿生技術有助于降低政策創新擴散（Policy Innovation Diffusion））的“試錯”風險，減少“試錯”成本和損失，提高政府的數字化執行能力。政府通過制定大量的政策來引導創新，形成政策激勵下的“政策創新”，而隨著時間的流逝，這種政策激勵下的創新活動也會在其它地方傳播和交流［58］，而通過孿生技術在創新活動中建立的“數字化檔案”相比其它介質更易于傳播擴散，這些“數字化檔案”能夠記錄創新活動每時每刻的進度和狀態，相比傳統的技術擴散模式更為精準全面，且可以改變傳統的“垂直擴散”［59］、“水平擴散”［60］和“先上后下的動態擴散”［61］三種政策創新擴散路徑，通過數字滲透的方式實現360 度全方位、全區域的政策創新擴散路徑；（6）在文化要素層面，數字孿生技術有助于加強市場型文化建設，促進共性文化和個性文化的協調發展，降低文化沖突帶來的創新風險；文化要素主要由組織外部文化和組織內部文化共同構成，而組織內部文化可以分為個性文化與共性文化［62］，組織共性文化主要聚焦組織的愿景、價值導向、治理機制等，而個性文化則聚焦于組織領導者的自身經歷、個人信念以及組織的歷史因素，二者構成不同，往往會在創新活動中導致文化沖突。數字孿生技術可以將構成這些文化的要素信息“數據化”，并通過在信息空間中建立文化的虛擬“孿生體”，根據創新活動在不同階段、不同任務的具體特征和實際需求尋找適當的文化進行匹配，從而達到激發組織成員創新意愿和潛力，促進組織創新發展的目的；對于組織外部文化，數字和信息的交互機制可以提高信息透明度，減少“黑色”或“灰色”文化氛圍，從而強化社會文化的非人格化［63］（Impersonal）交易秩序，提升信息共享意愿以及秩序共建意愿，促使作為組織外部文化的社會文化滿足“市場型社會文化”，使得創新主體在“理性—法制”的秩序下開展創新活動［64］，同時增強組織創新的柔性、彈性和韌性。

另外，數字孿生技術也可以拓展全面創新管理（TIM）范式全要素創新、全員創新以及全時空創新這三大創新機制：（1）在全要素創新機制中，數字孿生的技術要素能夠在創新活動中生成海量數據，同時通過這些數據和信息的交互對模型和物理實體的不斷迭代優化，這種方式能夠促使組織及時捕捉技術熱點并掌握吸收，有助于組織獲取創新優勢；在制度要素和戰略要素下，政府會通過數字孿生技術模擬政策創新擴散的過程，對模擬結果進行評估、驗證和歸納總結，降低政策的“試錯”風險，并通過數字孿生技術提高政策創新擴散的數字化滲透能力，而組織則通過數字孿生技術積累了海量數據用于構建數字化戰略場景，并使得組織的戰略決策更加理性化；在市場要素下，組織在進入市場前可利用數字孿生技術測試供給與需求之間的匹配程度，從而調整創新包容性，力求擴大市場占有率并滿足多數用戶群體的需求；在組織要素下，數字孿生技術形成的數據信息交互機制強化了組織的動態能力，使組織面對復雜的外部創新環境時擁有更強的適應能力；在文化要素下，數字孿生技術可以通過在信息空間中建模的方式模擬不同文化氛圍下創新活動在不同階段、不同任務時的狀態，從而尋找出能夠促進創新的局部最優的組織文化，協調組織內部文化的沖突，并通過數據和交互的信息機制提升文化透明度，促使組織外部文化朝“市場型社會文化”的方向轉型發展；（2）在全員創新機制中，數字孿生技術使信息傳播的渠道更加通暢，同時使得創新活動的每一個步驟變得更加透明清晰，打破了創新活動環節中存在的各種“黑箱”，從而保障各個創新主體在創新鏈條上的信息對稱，也能夠通過數字與信息的交互方式及時協調各個創新主體的創新意愿與期望，兼顧多方利益，鼓勵各個創新主體在這種相對透明的創新環境下積極參與創新活動；（3）在全時空創新機制中，由于數字孿生技術促進了創新系統的智能化，組織的創新效率將大為提升，創新活性也因此加強，數字孿生技術能夠克服人類在生理、地理以及時間上不能克服的局限，從而通過智能化載體（比如量子計算機）24 小時不間斷、持續連貫地進行創新活動。因此，本研究將這種利用數字孿生技術深化全面創新活動的新方式命名為數字孿生驅動的全面智慧創新管理（Digital Twin-Driven Total Smart Innovation Management,DTDTSIM）新范式，這一范式是數字孿生技術在全面創新管理（TIM）范式上的拓展與延伸。

4 孿生鉆石模型

全面創新管理（TIM）范式的形象釋義是鉆石模型，鉆石模型旨在形象展示全面創新管理（TIM）范式的創新結構及機制內涵，如圖3 所示：

圖3 全面創新管理（TIM）視角下的鉆石模型

通過數字孿生技術可以對整個全面創新管理（TIM）范式進行拓展，進而演化出數字孿生驅動的全面智慧創新管理（DTDTSIM）這一新范式。同理，通過數字孿生技術也可以在信息空間中生成一個虛擬的“鉆石模型孿生體”，將物理空間的鉆石模型及信息空間生成的虛擬的“鉆石模型孿生體”統稱為數字孿生驅動的全面智慧創新管理（DTDTSIM）新范式下的“孿生鉆石模型”（Twin Diamonds-Model），如圖4 所示：

圖4 孿生鉆石模型示意圖

通過孿生鉆石模型可知，全面創新管理（TIM）范式下物理空間中的鉆石模型通過孿生數據服務平臺，利用創新過程中的數據在信息空間中生成了一個虛擬鉆石模型，數字孿生技術對創新活動在戰略、市場、組織、制度和文化這五個創新要素層面進行了拓展，即創新要素的“再創新”，這種“再創新”是通過數字孿生技術驅動的，本質上是數字孿生技術在戰略、市場、組織、制度和文化這五個創新要素層面的滲透與延伸，同時也對全要素創新、全員創新、全時空創新這三大創新機制進行了拓展，對其進行了數字化賦能，使得三大機制的運作可以通過孿生數據服務平臺生成的“數字化紐帶”來統一協調。通過數字孿生技術，可以對創新活動進行設計、預測、評估、驗證和控制，克服了創新環境中不確定因素對創新活動的消極影響，信息空間中的虛擬鉆石模型和物理空間中的鉆石模型也可以通過孿生數據服務平臺相互迭代優化，將創新介質通過“數字化”方式封裝在數據和信息交互的過程中，提高了組織的創新效率，而物理空間中的鉆石模型和信息空間中的虛擬鉆石模型則統稱為數字孿生驅動的全面智慧創新管理（DTDTSIM）新范式下的“孿生鉆石模型”。

5 結語

“創新數字孿生”具有智能化、靈活化、高效化的創新特征，通過虛實結合的方式，可以為“人—機—物—環境”下的創新活動提供有力保障，提高創新活動的可靠性，減少創新風險，同時使得整個創新系統能夠靈活應對日趨復雜多變的創新環境，提高創新活動的成功率。然而，數字孿生技術仍存在一些不足之處：比如實時數據獲取的物理分離現象、仿真的系統性缺失問題、物理和信息融合上的數據孤島等問題［45］，由于將數字孿生技術作為創新驅動，數字孿生驅動的全面智慧創新管理（DTDTSIM）新范式也存在上述不足之處，且在數據的利用上更多傾向于諸如機械設備上的各項參數等“剛性數據”的采集，缺少將組織文化、員工心理、團隊情緒等“柔性創新要素”數據化并有效進行封裝、傳輸的手段，這不利于新創新范式下非技術要素在整個創新系統中的功能發揮，也不利于技術要素與非技術要素之間的協調。另一方面，過分依賴數據也容易形成一種“唯數據論”的機械唯物主義式的錯誤觀點，這反而會束縛了創新思維的衍生，會給創新活動的開展帶來消極的副作用。

本研究梳理介紹了全面創新管理（TIM）范式和數字孿生技術，以數字孿生作為創新驅動，提出了“創新數字孿生”的定義及創新機理，進一步闡述了數字孿生技術在技術、戰略、市場、組織、制度、文化六大創新要素層面上對創新活動的拓展，以及數字孿生技術下全要素創新、全員創新、全時空創新的運作機制，提出了數字孿生驅動的全面智慧創新管理（DTDTSIM）新范式，以及這一新范式下的“孿生鉆石模型”，為今后繼續深入研究數字孿生技術下的創新活動提供了一定的理論參考。