△点击上方卡片关注我，回复“实践”，即可获得 AI Agent、RAG、多模态大模型相关的案例资料。作者 | 韩昭芳 我在之前的工作经历中，有幸参与过工厂数字化改造与升级类的项目。这段经历让我认识到数字技术在提升生产效率方面的关键作用。数字化生产线的构建，不仅仅是技术层面的简单升级，更是一场生产方式的深刻革命。它促使我们从根本上重新审视生产数据的收集、分析过程，并利用这些数据来进行精准地预测和仿真模拟，从而优化生产管理。这些改造措施，实际上是对“数字孪生”技术的一种创新应用实践。最近几年，我开始参与企业架构规划类的项目，通过企业架构工作方法帮助企业梳理业务、应用、数据和技术的架构，辅助企业进行信息化和数字化的规划。这一过程，本质上是对企业进行一场数字化革新。尽管企业架构类的项目与生产线的数字化改造在应用领域上有所不同，但它们之间存在着诸多相似之处。无论是在企业架构还是生产制造流程中，核心目标都是通过构建模型、采集和分析关键信息，然后基于这些模型进行仿真，以辅助决策过程。因此在后续的工作中开始思考数字孪生与企业架构工作之间的关联性和相似性，以及如何利用数字孪生背后的工程方法来指导企业架构工作。什么是数字孪生？数字孪生技术，简而言之，就是创造一个物理实体的数字双胞胎，在虚拟世界中精确模拟现实世界的行为、过程和系统。这种技术的核心在于，它允许我们在数字环境中实时地监控、分析和优化其物理对应物的性能和效率。数字孪生的应用场景极为广泛。在生产线上，它可以通过监控设备运行状态，预测维护需求，从而优化生产流程。在智能交通领域，数字孪生结合多种传感器和网络通信技术，能够实现对道路基础设施全生命周期的动态监控。这不仅帮助交通管理部门提前制定交通应急疏散预案，还能有效缓解交通拥堵等问题。数字孪生技术的应用，无疑为各个行业带来了革命性的变革。在 Gartner 发布的 2019 年十大战略技术趋势[1]中，组织数字孪生（DTO）被定义为一种动态的软件模型。它依托运营数据或其他数据源，深入理解组织如何运作其业务模型、与当前状态相连、分配资源，并响应变化，提供预期的客户价值。DTO 通过创建组织的数字化模型，如战略、业务架构、制度等，极大地提升了业务转型计划的规划和执行能力。数字孪生提供了一个比实体模型更易于分析和调整的虚拟平台，通过这个平台，可以更轻松地发掘新的见解和提升效率。这些发现和改进又可以反过来应用于组织的优化，形成一个良性循环，推动组织不断向前发展。数字孪生和企业架构的关系尽管 Gartner 的文章中并未明确阐述 DTO 与企业架构之间的直接联系，但 DTO 的概念似乎与企业架构工作的实践高度契合。在当前这个“数字孪生”的时代，企业架构资产的管理已经普遍采用了模型化、标准化和数字化的方法。企业架构通过对企业进行精确建模，在将企业数字孪生的概念转化为现实的过程中扮演着至关重要的角色。数字孪生技术不仅仅局限于对物理世界的数字建模和信息采集，而是在特定的应用场景中，如稳定性和复杂性的约束条件下，通过一套框架来实现虚拟与现实之间的双向反馈机制。这套框架结合了建模、仿真、数据双向闭环等多种技术手段，实现了对设计和生产的全生命周期管理和验证。当我们对比生产制造场景与企业架构工作中的一些典型场景时，可以发现二者在应用场景以及关键工序和技术上存在显著的相似性。本质上，它们都是在进行虚拟世界与物理世界的数字孪生工作，只是所处的领域不同而已。数字孪生对企业架构工作的启发业务变革数字孪生技术通过一套框架实现了虚拟与现实之间的双向反馈机制，这一点在企业架构工作的数字孪生应用中同样适用。为了支撑企业的持续业务转型和变革过程，需要将传统企业架构的元模型与企业的运行和运营数据通过数字化或 AI 技术建立持续的反馈闭环。这样的闭环能够确保企业架构的各个层面都能够有效地响应业务变化，比如：
战略层面：业务变革如何关联到企业的战略目标及其拆解。
团队层面：业务变革将涉及哪些团队。
业务流程：业务变革和调整将影响哪些流程。
预期收益：业务变革带来的预期收益，以及对关键运营指标的影响。
成本考量：业务变革所需的时间，以及可能带来的成本，如数字化和运营成本等。
通过整合企业架构资产与相关数据，可以为决策者提供深刻的变革影响洞察，从而快速制定和调整决策。例如，在业务调整发生时，这种方法可以提前评估这些调整将如何影响各个团队以及团队的工作任务和交付成果，进而制定出有效的应对策略。在 IT 规划的场景中，集成外部研发管理系统或其他度量系统的数据，可以评估现有系统与规划系统之间的演进方向和进度。如果发现某些关键指标不符合预期，决策者可以及时进行调整，确保 IT 战略与业务目标保持一致，同时优化资源分配和提高运营效率。架构资产管理借鉴数字孪生的理念，可以极大地提升企业架构资产的管理效率：持续迭代和演进的架构资产：将架构资产的管理和使用直接融入企业管理部门和信息化部门的工作流程中，如实时采集和录入流程优化调整、系统规划调整等信息，确保架构资产在团队间及时协同，从而推动架构资产的持续迭代和演进。识别架构资产变更的联动影响：结合数字孪生的行为与模拟算法，可以提前预测到架构资产变更可能产生的影响，从而及时提醒相关决策者对变更进行评估和响应，降低风险并提高决策效率。通过架构资产动态关系发现潜在机会和模式：由于架构资产之间存在动态关联，通过观察和分析这些资产与其他资产和资源之间的交互方式和关联关系，可以帮助企业发现和设计新的业务场景和工作流程，开拓创新的可能性。总结在这篇文章中，我们多次提到了“反馈”这个词。基于企业架构模型，通过各种手段“盘点”企业的各类架构资产，并将这些资产保存在文档或架构资产管理平台中。为了充分利用这些架构资产，数字孪生提供了一个创新的思路。通过将企业架构模型与企业的运营数据和实际业务流程结合起来，建立“反馈闭环”，可以更高效地支持业务变革和架构资产的更新。这种方法在数字化环境下更容易实现。随着技术的发展，特别是人工智能（AI）技术的融入，企业架构的数字孪生应用将变得更加丰富和高效。参考资料[1] 2019 年十大战略技术趋势: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-10-15-gartner-identifies-the-top-10-strategic-technology-trends-for-2019注：本文来自于“架构三人行”公众号，作者韩昭芳，经授权同意后发布。内容推荐金融行业凭借相对完善的数据和技术基础，以及丰富的业务场景，成为智能技术的实践场。在智能时代背景下，包括银行、保险、证券等在内的金融机构正在借助 AI 大模型、大数据、云计算等数字化技术不断完善和迭代自身的产品和服务，同时通过向外赋能，加速其它行业数字化，完成数实融合。关注「InfoQ 数字化经纬」，回复「实践案例」领取相关资料。企业福利极客时间企业版推出「金融科技人才培养解决方案」， 构建金融科技人才数字化能力的全景培养体系，提供一个结构化的成长路径，满足金融科技行业对于不同层级人才的需求，明确了数字化领军人才、数字化管理人才、业技融合人才、数字化应用人才、专项技术人才各层级的培养重点及形式。扫描二维码了解方案详情。活动推荐AI 应用开发正在逐步成为各行业内的核心创新驱动力，CUI 式的对话助手、串联业务流程的 Agent 或是内嵌在原有业务逻辑中的 AI 模块，都在不断拓展面向用户的新应用场景。我们惊喜地看到从中小创业公司到大型企业，都在利用计算机视觉、自然语言处理、个性化推荐、对话式交互等 AI 能力提升业务效率、优化用户体验，显著增强了产品的市场竞争力。10 月 18-19 日，来 QCon 全球软件开发大会（上海站），了解更多成功应用 AI 技术的案例与最佳实践。福利通道