解决问题的灵活性是Thingswise重要设计目标之一显而易见，工业互联网与消费者互联网的应用场景的重大差别不仅在与前者的复杂性高，可靠性要求高，同时应用场景的差异性也很大对于工业，不同行业的，不同场景不仅有非常大的差异性，在同一场景面对的需求和要解决的问题也是不断地变化的。

但这也不等于说对于每一个场景，每一个新需求都要用特制的技术方案去解决，继续沿用源于八十，九十年代的架构去搭建垂直封闭的应用以数据驱动的工业应用都有一些基本的共性如果能把这些共性的技术需求抽象出来，构建水平解偶的模块，提供通用的功能，把需求的差异性削减压缩到比较薄的顶层，也就可以把复杂问题简化，大幅度降低应用开发的工作量，不必每次都从底层开始都搭建大而全的应用（郭博士所说的建大楼），而是在这些通用功能模块上建立针对具体问题的小而精的解决方案（在楼顶上搭帐篷一样可以居高远眺）。

抽象的威力在于简化和复用基于这种理解，Thingswise的架构是高度抽象的，因而也是十分简约的，只有数据、模型，数据孪生和应用层把物理过程的差异性统一放在模型层解决，把业务性的差异性放在应用层解决把简单问题复杂化不难，把复杂问题合理地简化很难，但如果做对了，效力是很大的。

通过抽象实现简化和复用是软件发展的基本套路，叫中台或别的什么台，本质是一样的林诗万最近，“数字中台”的说法突然热起来了，宣传和批评的声音都很大当我看完第一篇文章时，就大吃一惊：对灵活性的认识怎么与林诗万博士的思想如此接近？。

诗万是美国工业互联网协会架构组的主席，设计开发了Thingswise工业互联网平台目前是我在优也的同事前几个月我一直在问他：国内外的工业互联网平台很多，Thingswise到底有什么不同在我看来，工业互联网领域的很多说法都差不多、彼此大同小异。

诗万和我讲过几次，我没有完全听懂直到不久前问了同事，从开发者的角度看，才真正搞清楚原来，Thingswise的优势在于灵活性这种灵活性是针对工业大系统（或者叫系统的系统：SOS）的、维护阶段的灵活性，便于增加或者修改功能。

如果把过去开发传统软件系统比作“建大楼”，在Thingswise系统上开发一个功能就像搭帐篷增加一个功能时，工作量和难度降低了、也不容易出错，还容易促进不同专业人士的分工协作为了做到这一点，诗万采用了分层的架构和数字孪生技术。

其实，我不久前才意识到：数字孪生技术居然会有这样一个用处，让我对诗万倍加敬重在半小时前，看到寄云时总转发了一个关于数据中台的帖子他评论道：“正当陷入僵局的时候，天空中飘来一声IT谚语：软件开发中遇到的所有问题，都可以通过增加一层抽象而得以解决”。

想一想确实除此：TCP/IP协议用了4层，ISO/OSI协议用了7层索为的众工业平台是在各种工业软件上加了一层凑巧的是，今天傍晚同事还对我说：“Thingswise和数字中台相比，数字孪生这一层是加出来的。

”

对于软件技术，我是业余水平别人谈论深入的技术问题时，我只能看热闹但作为软件专业的“三脚猫”，我能够体会到：为从事日常生产的产线开发新系统是件麻烦很大的事情，风险也很大于是，很多可做可不做的事情，最后往往不做了。

这一点，不利于系统的持续改进根据我的研究，推进智能化、工业互联网最好的切入点是用相关技术提高企业的管理水平，减少各种跑冒滴漏而这必然是一个长期、持续改进的过程最好的做法是：系统要不断添加新功能、改善原有的功能。

这意味着：对中台或者平台来说，灵活性强是个极其重要的要求我知道，阿里一直想进入工业领域平心而论，我一直没把阿里的宣传当成一回事这一次却让我着实吃惊了一下当然，中台是来自商业互联网领域的体系是否适合工业，还很难说。

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