2021年8月29日 信息技术知识相关 数字孪生Digital Twin

数字孪生，英文名叫Digital Twin（数字双胞胎），也被称为数字映射、数字镜像。

它的官方定义非常复杂，是这么说的：

数字孪生，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

看晕了吧？其实，简单来说，数字孪生就是在一个设备或系统的基础上，创造一个数字版的“克隆体”。

这个“克隆体”，也被称为“数字孪生体”。它被创建在信息化平台上，是虚拟的。

也许你会说，这不就是电脑上的设计图纸嘛？CAD搞搞不就有了？

其实不然。相比于设计图纸，数字孪生体最大的特点在于：它是对实体对象（姑且就称为“本体”吧）的动态仿真。也就是说，数字孪生体是会“动”的。

而且，数字孪生体不是随便乱“动”。它“动”的依据，来自本体的物理设计模型，还有本体上面传感器反馈的数据，以及本体运行的历史数据。

说白了，本体的实时状态，还有外界环境条件，都会复现到“孪生体”身上。

如果需要做系统设计改动，或者想要知道系统在特殊外部条件下的反应，工程师们可以在孪生体上进行“实验”。这样一来，既避免了对本体的影响，也可以提高效率、节约成本。

除了“会动”之外，理解数字孪生还需要记住三个关键词，分别是“全生命周期”、“实时/准实时”、“双向”。

数字孪生是源自工业界的概念。在工业制造领域，有一个词叫做“产品生命周期管理（PLM）”。相信很多人都听说过。

全生命周期，是指数字孪生可以贯穿产品包括设计、开发、制造、服务、维护乃至报废回收的整个周期。它并不仅限于帮助企业把产品更好地造出来，还包括帮助用户更好地使用产品。

而实时/准实时，是指本体和孪生体之间，可以建立全面的实时或准实时联系。两者并不是完全独立的，映射关系也具备一定的实时性。

双向，是指本体和孪生体之间的数据流动可以是双向的。并不是只能本体向孪生体输出数据，孪生体也可以向本体反馈信息。企业可以根据孪生体反馈的信息，对本体采取进一步的行动和干预。

数字孪生的起源

说到“数字孪生”这个概念的发明者，行业里并没有明确的说法。

很多人认为，数字孪生是美国密歇根大学教授Michael Grieves博士于2002年提出的

但这种说法并没有书面的文献或资料可以支撑。

Michael Grieves博士在2014年发布的文章中，曾经“追溯”自己曾经在2002年密歇根大学PLM中心一次演讲中，提及了类似数字孪生的相关概念。他还“追溯”自己曾经在2003年的一次高管培训上，提出了“物理产品的数字等同体或数字孪生体概念”。

然而，这些都没有确凿的文献或影像资料证据。

真正有据可查的“数字孪生”概念提出者，是美国空军研究实验室（AFRL，Air Force Research Laboratory）。

2011年3月，美国空军研究实验室结构力学部门的Pamela A. Kobryn和Eric J. Tuegel，做了一次演讲，题目是“Condition-based Maintenance Plus Structural Integrity (CBM+SI) & the Airframe Digital Twin（基于状态的维护+结构完整性&战斗机机体数字孪生）”，首次明确提到了数字孪生。

当时，AFRL希望实现战斗机维护工作的数字化，而数字孪生是他们想出来的创新方法。

当美国空军意识到数字孪生具有很强实用意义的同时，另一家企业也对数字孪生产生了浓厚的兴趣，它就是美国通用电气公司（GE）。

美国通用电气公司在为美国国防部提供F-35联合攻击机解决方案的时候，发现了数字孪生体的价值。

不知道大家是否还记得小枣君之前那篇介绍工业4.0的文章？是的，美国通用电气公司，就是美国先进制造战略（美国版的工业4.0）的主要推手。

当时的美国通用，一直在致力于研究工业数字化，以及如何构建工业互联网体系。显然，数字孪生对工业4.0非常有用，可以说是如鱼得水。

再后来，德国西门子（德国工业4.0的代表企业）也跟着拥抱了数字孪生，将其奉为至宝。

2015年左右，中国也开始跟进。当时包括工业4.0研究院在内的多家国内研究机构和企业，纷纷启动了数字孪生相关的研究课题。

从那之后，数字孪生这个概念，就开始风靡互联网和产业界，直至今日。

只是建了一个数字孪生体，凭什么说它会影响第四次工业革命的发展？它到底能给传统产业带来哪些好处？

我们通过案例来解释说明一下。

工业制造

数字孪生起源于工业制造领域。工业制造也是数字孪生的主要战场。

前面我们介绍数字孪生概念的时候，其实已经提到了这块的内容。

在产品研发的过程中，数字孪生可以虚拟构建产品数字化模型，对其进行仿真测试和验证。生产制造时，可以模拟设备的运转，还有参数调整带来的变化。

数字孪生能够有效提升产品的可靠性和可用性，同时降低产品研发和制造风险。

维护阶段，数字孪生也能发挥重要作用。

正如前文所说，美国空军提出数字孪生，就是为了帮助更好地维护战斗机。

采用数字孪生技术，通过对运行数据进行连续采集和智能分析，可以预测维护工作的最佳时间点，也可以提供维护周期的参考依据。数字孪生体也可以提供故障点和故障概率的参考。

数字孪生给工业制造带来了显而易见的效率提升和成本下降，使得几乎所有的工业巨头趋之若鹜。

以美国通用公司为例。他们号称自己已经为每个引擎、每个涡轮、每台核磁共振创造了一个数字孪生体（截至2018年，GE已经拥有120万个数字孪生体）。

通过这些拟真的数字化模型，工程师们可以在虚拟空间调试、实验，能够让机器的运行效果达到最佳。

国内的很多工业科技企业也在数字孪生技术上有所布局，其中包括树根互联、研华科技、软通动力等。

智慧城市

除了工业制造之外，数字孪生和5G、智慧城市也有非常密切的关系。

我们知道，5G将开启“万物互联”的时代，它使得人类的连接技术到了前所未有的高度。

未来，在5G的支持下，云和端之间可以建立更紧密的连接。这也就意味着，更多的数据将被采集并集中在一起。

这些数据，可以帮助构建更强大的数字孪生体。例如，一个数字孪生城市。

如今，我们的城市布满了各种各样的传感器、摄像头。借助包括5G在内的物联网技术，这些终端采集的数据可以更快地被提取出来。

在数字孪生城市中，基础设施（水、电、气、交通等）的运行状态，市政资源（警力、医疗、消防等）的调配情况，都会通过传感器、摄像头、数字化子系统采集出来，并通过包括5G在内的物联网技术传递到云端。

城市的管理者，基于这些数据，以及城市模型，构建数字孪生体，从而更高效地管理城市。

相比于工业制造的“产品生命周期”，城市的“生命周期”更长，数字孪生带来的回报更大。当然，城市数字孪生的部署难度也更大。

事实上，印度海德拉巴、新加坡，还有我们中国的深圳、雄安，都已经在做这方面的摸索和尝试。大量的投资，正在涌向“智慧城市+数字孪生”的应用场景。

阿里的“城市大脑”、“数字平行世界”，还有科大讯飞的“讯飞超脑”，都涉及到智慧城市和数字孪生的结合。

基建工程

基建工程也是数字孪生的一个重要应用领域。尤其是对中国这个“基建狂魔”来说，引入数字孪生意义更加重大。

我们在修建高速公路、桥梁等基础设施前，完成对工程的数字化建模，然后在虚拟的数字空间对工程进行仿真和模拟，评估工程的结构和承受能力，还可以导入流量数据，评估工程是否可以满足投入使用后的需求。

在工程交付之后，还可以在维护阶段评估工程是否可以承担特殊情况的压力。以及监测可能出现的事故隐患。

除了上述领域之外，包括医疗、物流、环保等很多场景都适合采用数字孪生技术，应用场景非常广阔。

结 语

总而言之，数字孪生是一项非常有潜力的前沿技术，会给企业带来丰厚的价值回报。

也正因为如此，很多投资机构趁机热炒数字孪生的概念，也有很多企业迫不及待想要拥抱数字孪生。

根据全球知名咨询公司Gartner2019年初的调查，部署物联网的企业和组织中，已有13%应用数字孪生，62%的组织正在准备使用数字孪生。

Gartner还将数字孪生列为2019年十大战略性技术趋势。

但是，我们还是应该理性看待数字孪生。

拥抱数字孪生，既需要深厚的技术沉淀，也需要巨大的资金投入，还需要管理水平和员工技能达到相应的层次。

目前这个阶段，国内大部分企业都不具备这个条件。如果盲目跟风、仓促上马，投资很可能会血本无归。

相对来说，潜心研究、客观评估、谨慎投入，才是打开数字孪生世界的正确姿势。

参考文献：

1、《工业4.0与数字孪生》，德勤

2、《数字孪生体是谁提出的？》，工业4.0研究院

3、《数字孪生：为城市和你创造一个虚拟副本》，陈龙

4、《数字孪生：打造生力产品，重塑客户体验》，埃森哲