新一轮科技革命和产业革命的深入推进，正不断重塑全球创新版图，数字化治理已经成为社会治理、经济治理、国防与军队建设等各领域的时代要求。“十四五”规划指出：“迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。”面对数字治理这一时代命题，需要从复杂系统理论认知入手，分析数字治理复杂性的基本特征及方法论需求。数字孪生（Digital Twin）把系统工程理论与科学前沿相结合，将作为一种新的技术引擎推动社会治理等关键领域数字治理模式的深刻变革。

基于复杂系统理论的数字治理

数字治理的内涵

数字治理是在数字技术条件下，以政府为主导，平台与企业、社会组织、社群、公民个人等多元主体协同参与相关事务的过程和制度安排。它是包含发展的治理，是以公共利益增进、个人福祉提升为目标的治理，是多元主体协同参与、数字化赋能的治理，涉及数字经济、数字社会、数字政府、数字城市等多个领域，呈现出高维度、强关联、多层次、开放性、全局性等特点。

数字治理的复杂性特征

复杂系统理论为解析数字治理问题提供了支点。从系统科学的角度看来，数字治理的主体与对象构成的系统均具备复杂适应系统的特征。一方面，这些系统由大量具备适应性的主体构成，主体能够与环境以及其他主体进行交互，“学习”和“积累经验”，并根据学到的“经验”改变自身结构和行为方式以更好地适应环境。例如，社会系统中的主体——人通过千姿百态的合作、竞争、矛盾、冲突关系，演绎出复杂的交互行为，造就了社会系统的复杂性。另一方面，系统的演进呈现不确定性。不确定性导致“因果不再一一对应，也不会是完全唯一”。经济运行过程受多因素影响且难以准确预测就是复杂系统不确定性的例证。在此情形下，治理的目的是通过化解不确定性来作出更有利的决策。除适应性和不确定性外，治理系统还呈现出层次涌现的特点，即低层次的主体通过相互作用组成更高层次、更复杂的组织，这些组织拥有低层次主体本身不具备的特性。城市本身体现了这种层次涌现性：从小尺度（微观）看，城市的各个子系统（如交通系统）由众多结构各异、行为高度不确定的主体构成，需要大量信息才能描述，复杂度非常高；但从大尺度（宏观）看，我们又可以找到一些简单优美的规律来描述城市，比如城市的规模与其对基础设施需求之间的幂律关系等。

解决复杂性问题的方法论要求

解决复杂性问题需要革新性的方法论。解决复杂的数字治理问题的方法论应当满足以下四个方面的需求：

（1）本质认知

建立复杂系统的科学逻辑，从全局的、联系的、动态的视角，关注治理对象局部与整体、短期与长期、无序与有序、竞争与发展之间的关系，提炼其演化的共性规律。

（2）开放系统

封闭的复杂系统最终会趋于崩溃或消亡，开放的系统才能从周围环境获取能量、正向演进、发展、跃迁。因此在数字治理过程中，要构建开放架构，实现系统要素的有机关联与流动。

（3）虚实共生

数字治理方法应当构建虚实结合的平行系统建模框架，用动态的真实数据支撑对系统运行规律的解析。

（4）动态演进

关注治理对象系统全生命周期演进的过程，提升回顾过去、把握现在、预测未来的能力，为全生命周期的数字治理提供辅助决策支持。

数字孪生解决方案

数字孪生的起源

数字孪生最早起源于复杂航天系统工程探索。从1969年NASA的“阿波罗计划”实体孪生体构造，到2003年提出装备数字孪生体来描述实体全生命周期的运行轨迹，2009年DARPA探讨提出“数字孪生范式”，再到现在的广义数字孪生阶段，数字孪生逐步成为一种改造现实世界的通用目的技术。

数字孪生的本质内涵

数字孪生出现的几十年间，得到了学术界、标准化组织、企业的广泛关注，但目前尚无公认的标准定义。理解数字孪生的内涵可从其特征入手。

图1 数字孪生的特征内涵

如图，从对象域看，人、装备、组织、环境、产业或者抽象对象均可作为数字孪生的对象；从要素域看，数字孪生体的属性包括结构、属性、状态、机理、活动、行为及其联系等；从作用域看，物理实体通过建模和物联数据驱动数字孪生体，数字孪生体则依托AI、大数据、仿真等技术，实现对物理实体的反向控制；从成果形式来看，数字孪生体在伴随现实世界运行过程中产生的数据、模型、系统和标准构成与现实世界对应的数字资产，数字孪生体在物理实体真实数据的“喂养”下，成长为自循环、自适应、自学习、自演进的“数字生命体”。

综上，数字孪生具有虚实共生、数据驱动、数字资产、开放架构、生命特征五大特点。它并非单一特定技术，而是提供了一种开放、灵活、弹性的技术框架来不断承载新兴技术，进而涌现出单项技术所不具备的能力，驱动孪生对象不断进化，构造出与现实世界虚实映射的数字空间，在数字空间回溯历史、把握现在、预测未来，提高对复杂系统全生命周期动态演化机理与规律的洞察力与控制力。

数字孪生在不同领域的形态

数字孪生这一方法论与不同领域结合后呈现出不同形态。根据孪生对象的物理特征，可分为部件级、系统级、体系级；根据孪生对象的时空特性，分为历史态、实时态、未来态；根据孪生对象的运行机理，可分为设计态、制造态、运行态。不同行业领域依据其关注的重点，构建不同层级、不同时态、不同状态的数字孪生体，满足不同行业对象全生命周期管理的弹性需求。

数字孪生发展演进

数字孪生是尚处于发展进程中的方法体系，数字孪生应用也存在不同的成熟度等级。当前应用最广的是几何孪生，如在数字孪生城市、数字孪生工厂中运用三维建模工具，描述产品形状、尺寸、位置、装配关系等几何参数，实现“以虚仿实”；在几何孪生之上，融合数据与规则，构建具备较为完整的运动和控制逻辑的模型，接收物理世界的真实数据，实现“以虚控实”；通过数据驱动数字模型与物理实体共生长、共进化，形成可应对不确定性的，具备自学习、自演进能力的数字生命体，“以虚预实”、“以虚优实”，最终达到自主动态孪生的理想状态，实现“虚实共生”。

图2 数字孪生演进路线

数字孪生驱动数字治理

如前文所述，针对数字治理复杂系统的基本特征，我们可以充分利用数字孪生“由实生虚、以虚控实、虚实互动、共生演进”的特点优势，沿着“理解、认知、计算、模拟、赋能”的链条，用数字孪生驱动数字治理，为数字治理提供基于数字孪生的整体解决方案。

图3 数字孪生驱动数字治理

（1）理解

以复杂适应系统理论为基础，挖掘经济、政治、文化、社会、生态文明建设等各个领域数字治理对象的内在复杂规律，使自上而下的数字治理模型与治理对象的发展逻辑与规律相匹配。

（2）认知

从复杂系统运行角度，利用传感器采集、数据融合、数字建模等方法，构建与物理空间实时动态映射的数字空间，形成实体控制环与虚拟试验环双环耦合驱动的系统运行模式。

（3）计算

在虚实映射、双环驱动的过程中，将物理空间反馈的数据、现象、事件等多源异构信息间的逻辑关系转化为可理解、可应用的知识，反映系统内在规律，挖掘“隐秩序”。

（4）模拟

充分发挥数字孪生系统可见、连接、假设、预测的优势，构建经济、社会、城市等治理对象的数字孪生体，实现回顾过去、把握现在、预测未来的治理目标。

（5）赋能

通过上述工作，构建可感知、可理解、可计算、可决策、可进化的数字治理系统，突破当前治理条块分割的现状，众筹群智，统筹协调经济、社会、城市治理，解决应急、交通、防疫、城市生命线等行业痛点问题，提升治理能力体系现代化水平。

数字治理实践

截至目前，数字孪生已在国内外顶层战略规划中多次出现，如美国《数字工程战略》，英国《国家数字孪生体原则》、俄罗斯《俄罗斯联邦数字经济规划》、德国工业4.0平台、我国《“十四五”规划》、《数字经济发展规划》等。同时，数字孪生技术已在航空航天、军事作战、工业制造、城市管理、社会治理等领域得到广泛应用，涌现了“机体数字孪生”、“虚拟宙斯盾”、“虚拟新加坡”、“数字孪生生产线”等一系列项目，数字孪生技术应用正焕发勃勃生机。

面向数字治理多个领域需求，航天数字孪生团队从复杂系统全生命周期动态运行视角出发，以数字孪生为引擎，融合人工智能、泛在感知、区块链等前沿技术，打造了数字孪生操作系统（Digital Twin Operating System）——DTOS。

图4 DTOS架构

DTOS是运用数字孪生理念设计研发的广义操作系统，以统一的架构和技术规范，集成IoT、AI、仿真、区块链等前沿技术，打通虚实空间壁垒，形成可支撑多领域智慧应用的智能底座。基于DTOS，我们在国家“双智”（智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展）、市域社会治理、数字政府等领域落地应用。构建了城市建筑、车辆、道路、基础设施、社会人群、装备等治理对象的孪生体，不断挖掘、沉淀对各个领域系统的认知，并在此基础上，探索复杂性场景下的系统建模、演化与控制机制，基于“可感、可知、可视、可控”理念，搭建了自适应、自响应、正态反馈的智能化管理系统，支持实时感知-虚实互生-智能分析-一体化指挥运营-一体化交互展示，有效促进了城市交通、地下生命线系统、市域社会治理、低空安全等治理对象的全生命周期管理与服务。

“双智”城市应用

公共安全应急推演

结语

数字孪生技术方兴未艾，与数字治理的融合既符合复杂问题的破题需求，又是技术发展的大势所趋。期待与数字孪生技术应用工作委员会以及业界同仁共同探讨，共同推动数字孪生技术在数字治理领域纵深发展。