大年三十的早上，在静悄悄的办公室里比较适合做些务虚的思考，没有了平时的吵闹，也没有杂事来打断思路，搞一杯咖啡，想一想过去和将来，还是有机会理出一些头绪的。

TMS一直是一个务实的系统，致力于解决用户操作层面碰到的各种问题，当然总体来说这是一个好事，落地，解决问题总是让人感到踏实，而不是闭门造车，飘在空中。但是一味的务实落地也可能会缺失一些前瞻性，与我们的引领数字物流之道的口号有点不符，也容易失去重要的方向和先机，所以思考思考下一步的方向和非常重要，过年是个很好的时间段。过年期间在公司就是个最好的契机了。

我们一直说数字化，那么数字化到底和信息化区别在哪里？似乎各有各的说法，我觉得其中比较清楚的一个概念就是数字孪生。也就是用数字创造出一个你，和现在大热的元宇宙有点异曲同工的意思。

那么创造出一个数字孪生出来干什么，我听到的一个最有说服里的例子是有一家医药企业在某个论坛上阐述的研发新药的案例：

假设我们能创造除了一个数字化的一模一样的我，那么可能这个我也是有高血压，尿酸似乎也有点偏高。最好找点药吃一吃，不过那种药才最合适我呢？如果有一个数字化的一模一样的我，就可以让他先试一下几种数字化的一模一样的治疗高血压的药。好了，假设这个数字化做的足够的精细，马上我就能知道哪种药是最合适我的。

是不是非常的靠谱，然而这个只是个理想模型，医药领域距离这个理想模型也还有十万八千里。不过只要方向对，总有一天能够走到西天取回真经吧。

虽然现实有点远，不过不得不说这个理想模型是非常吸引人的。怎么把他套到运输领域呢？或者说在运输领域需要孪生的是什么呢？

在医药领域孪生的是人和药，我们把他抽象一点，人需要药来解决问题，也就是人是需求方，药是解决方，实际上他就是用不同的解决方来匹配需求方，看最终的匹配结果更符合要求。

这样一来映射到运输领域就很清楚了。人对应的是运输需求，也就是客户下的运输订单；药对应的是运输资源，也就是维护在系统中的各种运输资源，运输的数字孪生就是一拿到各种运输订单（得了病的人），就能在运输资源中找到多种匹配的运输资源形成运输方案（药），然后看看那个运输方案是最满足要求的。

针对药效有一个评价，评价的维度是多方面的，比如药效快是一种，副作用少是一种，价格是一种，疗效可靠是一种，不同的人会根据自己的需求维度选择最合适的药。

对应到运输需求满足度的评价也是一样的，运输时效，运输价格，安全性，可靠性等等，客户每下一个单就能根据评价维度的需求，匹配到多种运输方案，实时提供给用户做选择，或者根据用户预设的评价维度帮助用户做出最优选择。

看上去逻辑上也没有特别的瑕疵，理想和显示的距离确实是有点远，不过远也不一定是坏事，正好去努力奋斗咯。