在李劼看来，狭义上的“数字孪生”并没有单一定义，落实到场景时需要针对性的重新作出定义。
5G带来的数据大连接，IoT数据采集的普及化浪潮，“新基建”七大板块中的工业互联被催动着走向完善，在看似巨大的浪潮下，又掺透几分混沌的行业摸索中，DataMesh创始人李劼在他持续专注的领域 ＆ndash； 数字孪生，摸索出了一套自己的方法。
在李劼看来，狭义上的“数字孪生（Digital Twin）”并没有单一定义，落实到场景时需要针对性的重新作出定义。
就制造业而言，对广大一线工作者的使用场景进行降本增效已经是普遍需求。面对“降本增效”的问题，通过“混合现实＋人工智能”的技术，DataMesh Digital Twin打造数字孪生时代的操作系统助力企业一线员工。
李劼在第一次创业之前的学术研究即与数字孪生仿真系统相关，利用统计能量法结合3D CAD仿真计算飞机舱体内声场能量分布，此后在微软8年云和企业级搜索与协同产品开发的职业生涯中收获企业服务中数字化转型Know－How和打造SaaS产品商业模式的经验，2014年创立DataMesh，现在已是业界领先的企业数字孪生平台和AR／MR应用程序提供商，在中国、日本、新加坡、美国等海外市场均有不错的业务表现。
从混合现实技术切入市场，DataMesh数字孪生助力企业降本增效
什么是数字孪生？DataMesh创始人兼CEO李劼表示，广义上的“数字孪生”由来已久，最初主要指现实世界与虚拟空间的数据流与信息流的映射，后来逐步覆盖从产品设计到制造过程管理的全生命周期，现在又再进一步到产线运维、产品售后、故障诊断等一线领域。从行业角度来看，数字孪生的应用也已经从单一制造业，拓展到智慧医疗、智慧园区、智慧城市等领域。
但是从狭义来讲，“数字孪生”并不是单一某种特殊的技术，也不是单一某种特定的数据，也因此应用到具体场景时，“需要重新定义该场景的数字孪生到底是什么，对应的数据和物理现象以及流程是什么，能够解决什么实际问题。”
当很多人还将AR／MR只作为酷炫的可视化方式时，李劼和他的团队已经将此定义为人类的下一代“屏“，是颠覆人机交互与协作的关键技术。混合现实技术（MR）提供了一种直观的数据叠加和立体视觉效果，能够在很大程度上降低一线人员的学习成本。另外，“一线工作环境对时间的要求是争分夺秒的，我们需要能够做到让数据主动找场景，而不是人根据场景再耗费时间去反复找数据，人工智能（AI）在这方面是至关重要的。”
MR＋AI， 看似“跨界”的技术结合，DataMesh数字孪生平台便基于此为客户解决了在数字化转型中遇到的诸多痛点。“我们的中台解决了企业常见的数据标准乱、复用差、对移动设备支持落后等问题，在前端支持超过8成的AR眼镜和移动设备，直接就能让用户拥有高标准的视觉体验，也能让专家和合作伙伴基于我们的框架继续开发高复用性的应用。”
事实上，李劼的内心一直有一颗”北极星“，引领他和团队利用3D、IoT和知识型数据，将一线人员需要的知识在正确的时间、正确的地点推给正确的人，从而更高效地解决问题。此外，为了让已经有数据的客户能够立刻有落地场景，DataMesh也对操作培训、远程协同与支持、维修巡检等几大场景做了深挖，继而提供高效的第一方应用，让不懂技术的一线人员通过可视化的标准前端产品，快速理解并融入到数字孪生体中进行实操工作，最终达到效率提升、管理更为流程化的企业目标。
他强调，“我们主要是利用新技术手段来带动过往的旧业务，这些业务原本就有很高的成本，而新技术可以打破原本的成本逻辑，实现降本增效。”
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