数字化
数字化是比特取代原子（即物理世界）的过程，比特即计算机通过0和1存储信息，通过这样简化为0和1的比特表示物理世界，这样的过程就是数字化。
根据是物体本身变为数字还是物体本身不变，而是通过科技手段模拟出一个虚拟的同胞，即数字同胞，可以分为物体的数字化和数字孪生。
互联网的本质是传输比特，移动比特比移动原子更快、成本更低。只移动比特就能完成数据的传输，无需磁盘硬件。
原子只能有限的人使用，使用的人越多，会变得越少；比特可以由无限的人使用，使用的人越多，价值越多，这也是互联网的长尾价值所在。
数字化第一重天是计算机，产生比特，使虚拟世界成为可能；
数字化第二重天是互联网，让人们能传输比特；
数字化第三重天是数字经济，本质是让人们不仅仅能传输比特，通过处理比特，反过来改变和影响原子。
数字经济
数字经济时代是农业经济、工业经济之后的一种新的社会发展形态，这种以比特为基础的全新模式，不同于互联网时代将比特和原子割裂的状态，数字经济是将比特和原子放在一起，思考他们的互联关系。
从互联网到信息物理系统到信息物理生物系统的过程，数字化逐步深入演变，更强调人机互动，虚拟和物理世界的界限会逐步消失。
【这个过程可以理解为物理世界本身的数字化和物理世界数字孪生体的出现】
【结合此点理解有：我认为学校提出的数字化不是简单的数字+物理世界某个实物，而是分为物理世界本身的数字化转型升级和衍生出物理世界的数字孪生体两个方面；基于这一点可以在优化原有专业方向的基础上往这两个方面建设发展；】
嵌入式系统和机器人——数字化和数字孪生
智能控制或工业4.0——机器智能和数字孪生
电气电网——数字电网或数字孪生
工业（制造业）数字化
工业1.0到工业4.0并不是迭代的关系，而是并存的关系，有的企业在工业1.0状态最佳，有的企业在工业4.0状态最佳，这取决于市场。
工业数字化的方向在于如何通过比特和原子的联系，改变生产方式，实现快速的反应和定制化。
农业数字化转型
需要解决优化生产效率，提升农产品的标准化，提升质量的稳定性和可追溯性的问题。
农业数字化的发展方向大致有3个：
——单一的数字农业技术向数字集成化和高度自动化发展
——信息资源分散向农业资源共享协作化发展
——农业服务方式单一向数字化农业定制化发展
医疗数字化转型
数字医疗的主要趋势是优化医疗流程、开发共享和重用医疗数据以及保护个人隐私。
如何分析利用医疗背后的非结构化数据，可能是未来数字医疗从业者的研究重点。
【健康+对我们专业或学院来说是如何利用好医疗背后的非结构数据，来指导辅助医疗设备的研发未来的研究重点。】
辅助行走
康复医疗
智能看护
智能服务
打造“数字广西云”实现数字政府、数字经济、数字社会全覆盖，实现政务和行业大数据的汇聚、融通，使聚集的数据产生化学反应，打造出基于大数据的新经济、新业态，使数字经济成为助推广西社会经济高速发展的新引擎、新动能。
数字孪生
数字孪生，顾名思义，是指针对物理世界中的物体，通过数字化的手段来构建一个数字世界中一模一样的的实体，藉此来实现对物理实体的了解、分析和优化。
2002年密歇根大学教授Dr.Michael Grieves在发表的一篇文章中第一次提出了数字孪生概念，他认为通过物理设备的数据，可以在虚拟（信息）空间构建一个可以表征该物理设备的虚拟实体和子系统，并且这种联系不是单向和静态的，而是在整个产品的生命周期中都联系在一起。
显然，这个概念不仅仅指的是产品的设计阶段，而延展至生产制造和服务阶段，但是由于当时的数字化手段有限，因此数字孪生的概念也只是停留在产品的设计阶段，通过数字模型来表征物理设备的原型。
数字孪生概念的不同形态
数字孪生技术贯穿了产品生命周期中的不同阶段，它同PLM（Product Lifecycle Management）的理念是不谋而合的。可以说，数字孪生技术的发展将PLM的能力和理念，从设计阶段真正扩展到了全生命周期。
数字孪生以产品为主线，并在生命周期的不同阶段引入不同的要素，形成了不同阶段的表现形态。
设计阶段的数字孪生
在产品的设计阶段，利用数字孪生可以提高设计的准确性，并验证产品在真实环境中的性能。
这个阶段的数字孪生，主要包括如下功能：
数字模型设计：使用CAD工具开发出满足技术规格的产品虚拟原型，精确的记录产品的各种物理参数，以可视化的方式展示出来，并通过一系列的验证手段来检验设计的精准程度；模拟和仿真：通过一系列可重复、可变参数、可加速的仿真实验，来验证产品在不同外部环境下的性能和表现，在设计阶段就验证产品的适应性。
例如，在汽车设计过程中，由于对节能减排的要求，达索帮助包括宝马、特斯拉、丰田在内的汽车公司利用其CAD和CAE平台3D Experience，准确进行空气动力学、流体声学等方面的分析和仿真，在外形设计通过数据分析和仿真，大幅度地提升流线性，减少了空气阻力。
制造阶段的数字孪生
在产品的制造阶段，利用数字孪生可以加快产品导入的时间，提高产品设计的质量、降低产品的生产成本和提高产品的交付速度。
产品阶段的数字孪生是一个高度协同的过程，通过数字化手段构建起来的虚拟生产线，将产品本身的数字孪生同生产设备、生产过程等其他形态的数字孪生高度集成起来，实现如下的功能：
生产过程仿真：在产品生产之前，就可以通过虚拟生产的方式来模拟在不同产品、不同参数、不同外部条件下的生产过程，实现对产能、效率以及可能出现的生产瓶颈等问题的提前预判，加速新产品导入的过程;数字化产线：将生产阶段的各种要素，如原材料、设备、工艺配方和工序要求，通过数字化的手段集成在一个紧密协作的生产过程中，并根据既定的规则，自动的完成在不同条件组合下的操作，实现自动化的生产过程；同时记录生产过程中的各类数据，为后续的分析和优化提供依据。关键指标监控和过程能力评估：通过采集生产线上的各种生产设备的实时运行数据，实现全部生产过程的可视化监控，并且通过经验或者机器学习建立关键设备参数、检验指标的监控策略，对出现违背策略的异常情况进行及时处理和调整，实现稳定并不断优化的生产过程。
例如，寄云科技为盖板电子玻璃产线构建的在线质量监控体系，充分采集了冷端和热端的设备产生的数据，并通过机器学习获得流程生产过程中关键指标的最佳规格，设定相应的SPC监控告警策略，并通过相关性分析，在几万个数据采集点中实现对特定的质量异常现象的诊断分析。
服务阶段的数字孪生
随着物联网技术的成熟和传感器成本的下降，很多工业产品，从大型装备到消费级产品，都使用了大量的传感器来采集产品运行阶段的环境和工作状态，并通过数据分析和优化来避免产品的故障，改善用户对产品的使用体验。
这个阶段的数字孪生，可以实现如下的功能：
远程监控和预测性维修：通过读取智能工业产品的传感器或者控制系统的各种实时参数，构建可视化的远程监控，并给予采集的历史数据，构建层次化的部件、子系统乃至整个设备的健康指标体系，并使用人工智能实现趋势预测；基于预测的结果，对维修策略以及备品备件的管理策略进行优化，降低和避免客户因为非计划停机带来的损失；优化客户的生产指标：对于很多需要依赖工业装备来实现生产的工业客户，工业装备参数设置的合理性以及在不同生产条件下的适应性，往往决定了客户产品的质量和交付周期。而工业装备厂商可以通过海量采集的数据，构建起针对不同应用场景、不同生产过程的经验模型，帮助其客户优化参数配置，以改善客户的产品质量和生产效率。产品使用反馈：通过采集智能工业产品的实时运行数据，工业产品制造商可以洞悉客户对产品的真实需求，不仅能够帮助客户加速对新产品的导入周期、避免产品错误使用导致的故障、提高产品参数配置的准确性，更能够精确的把握客户的需求，避免研发决策失误。
例如，寄云科技在为石油钻井设备提供的预测性维修和故障辅助诊断系统，不仅能够实时采集钻机不同关键子系统，如发电机、泥浆泵、绞车、顶驱的各种关键指标数据，更能够根据历史数据的发展趋势，对关键部件的性能进行评估，并根据部件性能预测的结果，调整和优化维修的策略；同时，还能够根据钻机的实时状态的分析，对钻井的效率进行评估和优化，能够有效的提高钻井的投入产出比。
