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编辑：文婧
校对：杨学俊
2020年行将结束，回顾这一年国内科技领域最火的技术和产业，除了备受瞩目的新基建外，数字孪生同样不容忽视。
今年4月，国家发展改革委重磅发布《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》，其中“数字孪生”技术在《方案》中被提及多次，和云计算、人工智能、5G、物联网等前沿技术一样，受关注程度上升到国家高度。
同时，全国各地陆续出台政策，提前布局数字孪生城市建设，配套措施也在紧锣密鼓地落实：
- 2020年，上海市发布《关于进一步加快智慧城市建设的若干意见》，探索建设数字孪生城市，数字化模拟城市全要素生态资源，构建城市智能运行的数字底座。
- 同年，北京市海淀区提出，将陆续实施城市大脑建设，结合城市规划、建设、运营搭建海淀区的数字孪生城市时空数据图。
- 去年，贵阳市提出从超大型社区治理、街区街道等小型城市生态系统入手打造数字孪生城市。浙江省则发布了未来社区建设试点实施方案，制定“未来社区”九大场景，提出构建现实和数字孪生社区的要求。舟山市、西咸新区、重庆市、长三角一体化示范区等地纷纷采用数字孪生城市的建设理念和模式，先后制定智慧城市顶层设计和规划，以数字孪生城市为导向推进智慧城市建设。
之所以数字孪生技术受到如此重视，是因为它可以完全绕过现实实物，直接通过操控数字孪生体进行模拟、仿真和预测。例如波音公司的波音777客机，就是利用数字孪生的初期技术开发设计的。它的整个研发过程，300多万个零部件，没有任何图纸模型，完全依靠数字仿真来推演，然后直接进行量产。据报道，这项技术帮助波音公司减少返工量50%，有效缩短研发周期40%。总的来说，数字孪生技术能够困扰人们已久的虚拟世界和现实世界连接交互的问题，它充分利用模型、数据、智能并集成多学科的技术，面向产品全生命周期过程，具有可观的应用价值。利用该技术，可以在数字世界模拟出小到一颗螺丝、大到一座城市，甚至精密复杂如人体的内在结构。理论上讲，物理世界中的各种事物均可使用数字孪生技术进行复制。据有关信息研究和分析机构预测，未来一到两年内，全世界一半以上的大型生产厂家将使用这一技术，可以帮助他们提高近10%的生产效率。正因如此，数字孪生技术受到了空前的重视。如今，随着数字经济成为全球热点，数字孪生技术与新基建、工业互联网等概念被紧密联系在一起，在国家政策的推动下正在加速进入普及时代，对我国经济社会发展的影响也日益深刻。描述这么多，想必很多人会问，数字孪生究竟从何时开始发展、目前到达什么水平，又能够在哪些方面展开应用呢？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。其官方定义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。简单解释，就是现实世界的数字化，以数字化方式为真实世界建立虚拟模型，模拟其在现实环境中的行为，进而提升产品创新力、生产效率等。2003年，密歇根大学教授Dr. Michael Grieves 在产品全生命周期管理PLM课程的文档中提出了“与物理产品等价的虚拟数字化表达”的概念，即在虚拟空间构建的数字模型与物理实体交互映射，忠实地描述物理实体全生命周期的运行轨迹，这被认为是数字孪生概念的雏形。但是由于当时的理论和技术条件的限制，数字孪生技术并未得到人们的重视。Grieves教授对此概念也做过多次修改，直到2011年采用了“数字孪生”这一概念来表述。特别是2011年美国空军制定未来30年的长期愿景时，美国空军实验室AFRL( AirForce Research Laboratory) 与 NASA 合作提出了构建未来飞行器的数字孪生体，总结为“使用最佳可用的物理模型、升级化的传感器、飞行器的历史信息的一个综合的多物理、多尺度、概率模拟的系统，来反映出它另一个正在运行的孪生兄弟的生命周期”。初始的定义是通过考虑随机性、历史数据、传感器数据、与真实世界实体交互信息等，形成了一系列能表示多个方面及系统的集成的子模型，通过以上模型来模拟飞行器的寿命。随后几年，数字孪生真正引起关注，一些学者在NASA提出概念的基础上进行了补充和完善，例如Mika Lohtander等人认为数字孪生可更好地感知和预测生产机器的性能、生产流程和组成结构，通过采集真实系统的数据来表示真实机器上实时信息，将真实信息和模拟信息结合。因此，数据孪生可以被定义为物理过程环境的历史和当前行为的动态数字模型；而Gabor等提出在智能网络物理系统中，应用数字孪生技术将物理对象本身的数字模拟来预测系统的未来状态。由此可见，新的定义添加了数字孪生对实体全生命周期和在预测诊断活动中应用方面的考虑。在数字孪生概念不断完善和发展过程中，学术界主要针对数字孪生的建模、信息物理融合、交互与协作及服务应用等方面开展了相关研究，不过目前还处于起步阶段，有待系统深入地研究。近年来，得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，数字孪生的应用已逐渐成为可能。现阶段，除了航空航天领域，数字孪生还被应用于电力、船舶、城市管理、农业、建筑、制造、石油天然气、健康医疗、环境保护等行业。特别是在智能制造领域，数字孪生被认为是一种实现制造信息世界与物理世界交互融合的有效手段。许多著名企业（如空客、洛克希德马丁、西门子等）与组织（如 Gartner、德勤、中国科协智能制造协会）对数字孪生给予了高度重视，并且开始探索基于数字孪生的智能生产新模式。此外，微软推出了Azure Digital Twin服务，能够创建任何物理环境的数字模型，包括连接它们的人员、地点、事物、关系和流程，并与物理世界保持同步。通过Azure Digital Twins，用户可以在空间的语境中查询数据，该服务将成为Azure IoT平台的一部分；阿里巴巴城市大脑则提出了“数字孪生交通”、“数字孪生城市”、“数字孪生生态”三个阶段的数字孪生蓝图；GE公司已经拥有了120万个数字孪生体，可以处理30万种不同类型的设备资产。IDC的数据显示，世界上40%的大型制造商都会用到数字孪生系统来建立虚拟模型，数字孪生技术被广泛运用于制造业，成为企业迈向工业4.0的核心解决方案。另外，Gartner机构早在2017年就将数字孪生技术列入了十大战略科技发展趋势之中。它在报告中指出，数年之内，数以亿计的物件将由数字孪生呈现，企业将大量运用数字孪生业务。Gartner还预测，到2020年，互联传感器与端点将超过200亿，数字孪生将以数据为基础，服务于数十亿个物联网设备。今年11月，由工信部中国电子技术标准化研究院牵头编写的2020年《数字孪生应用白皮书》。作为新基建背景下的重要研究成果，该白皮书对当前我国数字孪生的技术热点、应用领域、产业情况和标准化进行了分析，同时收录了在智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧建筑、智能制造、智慧健康6大领域的31个应用案例。下面，我们以工业互联网和智慧城市为例，分析数字孪生技术具体如何赋能。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。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。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。具体而言，数字孪生能够结合工业互联网全要素、全价值链、全产业链连接的需求，在边缘侧、私有云、公有云三个层面开展应用，进而实现从单点、局部到全局的优化。（1）边缘云——基于数字孪生开展面向设备的全状态健康管理在边缘侧，面向设备数字孪生应用的时间最早可以追溯到CAX仿真时期，目前发展较为成熟。通过对人、机、料、法、环等生产要素的数字化、模型化、代码化，构建物理实体设备的数字孪生模型，实现对设备的全状态健康管理。在设备状态检测方面，可以通过对物理设备的几何形状、功能、历史运行数据、实时监测数据（如轴承震动、转轴转速、定子电流、功率等）进行数字孪生建模，改变了传统的实体设备运行的“黑箱”状态，可实时监测设备各部件的运行情况。比如，通用电气拥有3万个数字孪生的喷气发动机，可实时获取发动机的运行状态、维修配件供应情况，以及飞行的环境温度、灰尘条件等环境数据，为发动机安全运行提供保障。在远程故障诊断方面，数字孪生体将实体设备的历史故障与维修数据、实时工况数据，与故障诊断知识库相连，利用机器学习技术和知识图谱技术分析数字孪生体的情况，实现实体设备的故障检测、判断、定位与恢复。例如，美国空军在数字空间建立了战斗机的三维模型，每次飞行任务结束后，都会通过数字孪生体的远程分析来评估飞机结构的可能性状况，以便远程诊断实体飞机部件是否存在故障。在预测性维护方面，售后维护人员通过数字孪生体实时收集产品的各项内在性能参数，绘制工作状态与设计性能之间的关系曲线，分析各项性能偏差，提前预判产品零部件的损坏时间，以便主动、及时和提前提供维护服务，避免设备非计划停机带来的损失。（2）私有云——基于数字孪生开展面向企业内部的全流程业务优化在企业私有云上，通过对企业研发、生产、管理等各环节的业务流程数字化、模型化，代码化，建立在数字空间的映射，对企业整个生态进行管理。在精益研发方面，数字孪生可以在虚拟空间研发设计复杂多样型的个性化产品，在没有实际生产产品的情况下，客户就可以模拟体验产品内外部功能结构以及功能性能，开发者则可以验证产品在真实环境中的性能。数字孪生还可以提供沉浸式和差异化的购买体验来实现与顾客互动。比如法国达索公司建立了基于数字孪生的3D体验平台，将工程数据转换为真正沉浸式的产品体验和虚拟应用，使宝马，特斯拉的汽车用户获得模拟体验并感受汽车外观和内饰，通过用户反馈，形成闭环反馈系统以不断改进产品的设计模型，进而达到对物理实体的改进升级。在智能生产方面，在新产品投入使用之前，可以利用数字孪生预先对生产计划排程，订单管理，质量管理，物料管理和设备管理，进行建模测试，找出最优方案，帮助企业缩短新产品导入周期，提高产品交付速度。比如玛莎拉蒂公司通过对虚拟的数字孪生体进行设计和测试，缩短了30%新款车型设计开发时间，将跑车上市的时间缩短了16个月。 在精益管理方面，通过对企业管理各要素（人，机，料，标准，流程，制度）和各环节（开发，质量，物流，销售，售后）的数字孪生，一方面可以将生产现场数据实时传输给管理者，辅助管理者及时准确的决策，避免出现管理滞后于生产的问题。另一方面，通过分析数字孪生体，还可发现不合理和低效的管理流程，从而加以改善和优化，提高组织管理效率。比如英国石油公司利用数字孪生APEX系统，基于每口油井的流态和压力数据，结合物理学的水力模型，实时模拟原油采集和流动情况，通过将模型和实际数据配对，模拟分析作业的影响因素，向工程师展示如何调整流速，压力以及其他参数，实现持续化生产。APEX系统将过去需要24小时才能完成的系统优化过程缩短到20分钟，2018年APEX使英国石油公司的基准产量每天增加了19000桶。 （3）公有云——基于数字孪生开展面向产业链的全环节数字化管理在公有云上，通过对整个产业链上下游，产业各要素的生产制造全过程和全生命周期的数字孪生，实现产业链的全环节数字化管理。在网络化协同方面，创建供应链流程和供应链上所有相关业务信息的镜像，可以实时监控执行情况，识别具有差异或结构故障的低效运行的供应链流程，提出针对具体企业及整个供应链物理资源和人力资源的最佳利用方案，提升运营效率，实现产业价值链的增值。例如，斯凯孚构建了全球供应链网络的数字孪生模型，员工通过分析实时同步的、可视化的供应链运行情况，就可以协调全球供应商的生产规模和运营计划，实现供应链的全球化协同。在个性化定制方面，数字孪生可以优化整段定制旅程，提升用户体验。在营销、研发、生产阶段，数字孪生能够构建数字孪生人、数字孪生产品和数字孪生工厂，实现基于用户画像的个性化精准营销、基于虚拟产品体验的定制设计、基于预先虚拟生产的快速排产，从而发现目标客户、提高用户参与度和满意度，缩短生产时间，降低制定成本。例如，西门子根据客户的体重、挥杆姿势、力量等个体元素，利用数字孪生量身定制了卡拉威高尔夫球杆，在虚拟环境中完成研发和预生产，球杆定制成本没有增加，上市周期从2-3年缩短为10-16个月，广受市场好评。在服务化延伸方面，制造商售出实物产品时保留产品研发团队对产品数字孪生体的编辑权限，研发团队可通过远程操控数字孪生体向实物产品写入新的功能，获取数据并提供服务。数字孪生使产品本身与产品服务之间的界限变得模糊，催生了按产品运营效果付费、按授权服务付费、按软件服务付费、按咨询服务付费，以及按物联网金融付费等新的商业模式。比如，美国迪尔公司利用数字孪生技术，通过分析挖掘农业机器收集的设备状态数据以及气象、土壤、种子等数据，帮助农场主作出科学的农耕决策，从出售产品变为出售全套的农耕服务。尽管数字孪生当前在工业领域有诸多零用，不过，由于它是一个综合性的技术，涉及多项技术，需要很多对应标准的接口，目前行业还处于一个比较初级的阶段，标准化体系尚未构建完成。所以，这也导致了数字孪生能为产业发展带来的价值和形式远远低于它能完全呈现的。但是，这并不影响各大企业对于数字孪生技术的追捧。比起眼前的应用价值，数字孪生更重要的价值在于为未来发展提供更多的可能性。 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。如果将数字孪生运用到城市中，就是在建筑信息模型和城市三维地理信息系统基础上利用物联网技术把物理城市的人、物、事件和水、电、气等所有要素数字化，在网络空间再造一个与之完全对应的“虚拟城市”，形成物理维度上的实体城市和信息维度上的数字城市同生共存、虚实交融的格局。一个成熟的数字孪生城市，就是以全域数字化标识和一体化感知检测为数据孪生基础，以全域全景的数据资源、高性能的协同计算、深度学习的机器智能平台为城市信息中枢，以数字孪生模型平台为城市运行信息集成展示载体，操控城市治理、民生服务、产业发展等各系统协同运转，形成一种自我优化的智能运行模式，实现“全域立体感知、万物可信互联、泛在普惠计算、智能定义一切、数据驱动决策”。 从结构来看，数字孪生城市主要有新型基础设施、智能运行中枢、智慧应用体系三大横向的分层 ： 基础设施层 ：城市新型基础设施包括全域感知设施 ( 包括泛智能化的市政设施和城市部件 )、网络连接设施和智能计算设施。与传统智慧城市不同的是，数字孪生城市的基础设施还包括激光扫描、航空摄影、移动测绘等新型测绘设施，旨在采集和更新城市地理信息和实景三维数据，确保两个世界的实时镜像和同步运行 。智能运行中枢 ：智能运行中枢是数字孪生城市的能力中台，由五个核心平台承载，一是泛在感知与智能设施管理平台，对城市感知体系和智能化设施进行统一接入、设备管理和反向操控。二是城市大数据平台，汇聚全域全量政务和社会数据，与城市信息模型平台整合，展现城市全貌和运行状态，成为数据驱动治理模式的强大基础。三是城市信息模型平台，与城市大数据平台融合，成为城市的数字底座，是数字孪生城市精准映射虚实互动的核心。四是共性技术赋能与应用支撑平台，汇聚人工智能、大数据、区块链、AR/VR 等新技术基础服务能力，以及数字孪生城市特有的场景服务、数据服务、仿真服务等能力，为上层应用提供技术赋能与统一开发服务支撑。五是泛在网络与计算资源调度平台，主要是基于未来软件定义网络（ SDN）、云边协同计算等技术，满足数字孪生城市高效调度使用云网资源 。应用服务层 ：应用服务层是面向政府、行业的业务支撑和智慧应用，基于数字孪生城市的应用服务包含城市大数据画像、人口大数据画像、城市规划仿真模拟、城市综合治理模拟仿真等智能应用，社区网格化治理、道路交通治理、生态环境治理、产业优化治理等行业专题应用 。当前，我国政府已将数字孪生城市作为实现智慧城市的必要途径和有效手段，雄安新区的规划纲要明确指出要坚持数字城市与现实城市的同步规划、同步建设，致力于将雄安打造为全球领先的数字城市。中国信通院成功举办3次数字孪生城市研讨会，研讨数字孪生城市的内涵特征、建设思路、总体框架、支撑技术体系等。阿里云研究中心发布《城市大脑探索“数字孪生城市”白皮书》，提出通过建立数字孪生城市，以云计算与大数据平台为基础，借助物联网、人工智能等技术手段，实现城市运行的生命体征感知、公共资源配置、宏观决策指挥、事件预测预警等，赋予城市“大脑”。此外，从国外比较具有代表性的探索来看，新加坡政府已经与达索合作，致力于建立一个数字孪生城市，用来监控城市中从公交车站到建筑物的一切，从而借助数字孪生城市实现对城市的图形化监控、仿真优化、规划决策等功能。Cityzenith为城市管理搭建了“5D智能城市平台”，基于这个平台，基础设施开发过程可以实现数字化，以及城市的数字化全生命周期管理。IBM Watson展示了如何在城市建筑中使用数字孪生来控制暖通空调系统并监测室内气候条件，通过创建数字孪生建筑来辅助管理能源并进行故障预测，并为技术人员提供维护、控制等服务支持。想必很多人依然对巴黎圣母院的那场大火印象颇深。2019年4月15日，巴黎圣母院被大火吞噬，在燃烧了近15个小时后，巴黎圣母院标志性的尖顶被烧断，坍塌倒下，整座建筑受损严重。此后，人们一直在关心着这座历史悠久的建筑能否被重建。然而距离巴黎圣母院大火已过去一年多的时间，在重建方案上法国国内依旧没有达成共识。但幸运的是，数字孪生技术正在将这座具有850多年历史的建筑“克隆重生”。 除了重建建筑，还可以重建一个系统、一个城市，甚至一个世界。显然，数字孪生正是可以“克隆地球”所需的技术。这种想法似乎是天方夜谭，但是确实有企业致力于此。2017年，一个名叫“地球克隆”的理想主义计划，成为51WORLD最为人所知的标签。随后该公司于每年12月举办地球克隆计划发布会，通过搭建一个融合 VR、AI、仿真、大数据 等领域的跨界交流平台，向外界传达计划的进程。 事实上，目前数字孪生的应用场景仅被开发不到1%，尚处于发展初期的数字孪生在技术、应用、市场上都不足以实现科幻小说或电影所呈现的场景。在此刻提出“克隆地球”的口号似乎有噱头营销的嫌疑，不过，如果从细分领域出发，无论是在工业物联网、智慧城市，或者是医疗、车间等，挖掘出当前看得见的产业价值，或许有一天，当各行各业都被这项技术得到重塑，谁会说这个世界不是一个新的开始呢。
