数字孪生、数学模型这些概念，在离散制造业和流程行业是有差别的。相对而言，(高端)离散制造业的技术瓶颈在于复杂性，而流程行业的困难在于随机不确定性。所以，算力提升对提升离散制造的直接作用远大于流程行业。把离散制造业的做法和思想直接搬到流程行业，就会像殷部长说的那样：用妇科药物治疗男科疾病。
笔者还发现：专家对机器学习的误解特别深，特别是跨专业的时候。如果数字仿真的主要瓶颈是计算量，则(算力提升)会极大地提升机器学习的能力。但如果模型仿真的瓶颈主要是随机不确定性，则机器学习的主要任务往往是解决模型参数随着时间漂移的问题。这时，对模型仿真寄予太大的期望，就像指望大夫给你长生不老药一样。
“概念是一种迷雾”。大家说着同样一个词，内涵可能会完全不一样。大家都在谈数字化、都在谈模型仿真，内涵往往也不一样。做学问不能随大流、不能人云亦云。
来源：仪表圈/作者：郭朝晖，工业自动化博士、教授级高工，专注于工业数字化转型及技术创新研究领域
