工业元宇宙之数字孪生

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· 2022-06-29

什么是数字孪生？

“孪生（twin）”的概念起源于1970年美国国家航空航天局的“阿波罗计划”，创建镜像系统以监视无法访问的物理空间，即构建两个相同的航天飞行器，其中一个发射到太空执行任务，另一个留在地球上（镜像系统）用于反映太空中航天器在任务期间的工作状态，从而辅助工程师分析处理太空中出现的紧急事件，例如通过镜像系统的仿真，指导宇航员在外太空重建爆炸的氧气罐。当然，这里的两个航天器都是真实存在的物理实体。

2002年，Grieves教授在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上首次提出关于数字孪生（Digital Twin,DT）的设想，并在随后的白皮书中进行了阐述：数字孪生主要包含三部分：物理对象，虚拟对象，以及物理对象与虚拟对象之间的信息流，2003年，Framling提出了基于代理的体系结构，其中每个产品项都有一个与之关联的虚拟对应项或代理，通过互联网保证代理与物理对应物的同步，实现数字孪生体与物理孪生体的一一对应（双射）。

可能比较抽象，简单的来说，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”。

你可能说这个用软件建模一下不就行了嘛？其实不然。相比于建模图形，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。

“数字孪生”的结构构成

“数字孪生”强调虚实交互，由PE、VE、Ss、DD、CN五维结构构成

数字孪生技术综合利用感知、计算、建模等信息技术，建立与现实世界实时映射，虚实交互

的虚拟世界。数字孪生需要具有五维结构：物理实体(Physical Entity) 、虚拟实体(VirtualEntity) 、服务(Services) 、孪生数据(DT Data)和连接(Connection) 。

• 物理实体：物理实体是数字孪生的基础，通过在物理实体上部署传感器等基础设施，监测其环境数据和运行状态。

• 虚拟实体：物理实体的虚拟化数字镜像，通过几何、物理、行为、规则等多种模型相互加成以表现物理实体实时状态及变化。

• 服务：集成各类信息系统，为物理实体和虚拟模型提供智能计算、运行和管控服务。

• 孪生数据：是建立虚拟孪生体的核心，包括以上三维度所有信息数据，并随着物理实体的运行实时更新，推动整体数字孪生体系运转，也是数字孪生系统的核心驱动。

• 连接：将各维度之间彼此连接，进行有效的实时数据传输，实现一一映射。

数字孪生典型特征与概念辨析

数字孪生是一种“实践先行、概念后成”的新兴技术理念，与物联网、模型构建、仿真分析等成熟技术有非常强的关联性和延续性。数字孪生具有典型的跨技术领域、跨系统集成、跨行业融合的特点，涉及的技术范畴广，自概念提出以来，技术边界始终不够清晰。但是，与既有的数字化技术相比，数字孪生具有四个典型的技术特征：

（一）虚实映射。数字孪生技术要求在数字空间构建物理对象的数字化表示，现实世界中的物理对象和数字空间中的孪生体能够实现双向映射、数据连接和状态交互。

（二）实时同步。基于实时传感等多元数据的获取，孪生体可全面、精准、动态反映物理对象的状态变化，包括外观、性能、位置、异常等。

（三）共生演进。在理想状态下，数字孪生所实现的映射和同步状态应覆盖孪生对象从设计、生产、运营到报废的全生命周期，孪生体应随孪生对象生命周期进程而不断演进更新。

（四）闭环优化。建立孪生体的最终目的，是通过描述物理实体内在机理，分析规律、洞察趋势，基于分析与仿真对物理世界形成优化指令或策略，实现对物理实体决策优化功能的闭环。

数字孪生的应用

随着信息技术发展，数字孪生逐渐被应用于制造业、交通、医疗等多个领域。物联网、大数据等前沿技术的发展打破了数据孤岛，把物理世界的数据快速传递到数字孪生世界，帮助数字世界快速优化、意见反馈。数字孪生成为了数字化浪潮的必然结果和数字化的必经之路。

数字孪生强调通过管理与现实世界一一映射、实时交互的虚拟世界来实现现实世界的高效运行。越复杂的系统越适合使用数字孪生技术进行管理，可通过虚拟孪生体快速高效反映物理实体实时状态，监测其运行情况，精准管控，节省成本；同时通过虚拟孪生体进行决策预演，模拟规划等，帮助决策顺利执行。

智慧城市

越复杂的系统建立数字孪生体后管理效率提升越高，收益越大，而城市就是最为复杂而庞大的系统，随着城市规模的扩张和发展，城市运行之中会遇到交通堵塞、公共服务短缺、环境约束等一系列问题。建立一个与物理城市并行的孪生虚拟城市，将城市建设规划、管理运行等在虚拟世界进行仿生，会大大提升城市效率，减少资源损失。数字孪生城市应运而生。

数字孪生城市可以广泛理解为通过对物理世界的人、物、事等所有要素数字化，在网络空间再造一个与之对应的“虚拟世界”，形成物理维度的实体世界和信息维度上的数字世界同生共存、虚实交融的格局，实现城市全要素数字化和虚拟化、城市全状态实时化和可视化、城市管理决策协同化和智能化。

智能制造

工业设备构建的数字孪生系统应用可以贯穿工业设备的整个生命周期，解决工业设备在设计、制造、调试、运行、维护、报废、营销阶段的问题，从而提升设备从设计到报废过程的智能化水平。

以制造阶段举例：

工业设备制造阶段，制造过程的动态变化往往无法在决策模型中实时反映，造成产品质量保证和交期的忧虑。主要原因在于生产环节复杂造成质量保证困难，且生产状况、设备的生产、排产信息并未全面掌控，缺乏智能性，可信赖度低。数字拳生系统可以助力工业设备的智能化制造。如，通过构建设备生产过程的数字拳生模型，对生产、检测关键环节实现智能监管，全面掌控生产需求、生产状况等，解决质量监管难覆盖问题，以提升产品质量保证；利用数字拳生系统为排产系统提供及时、客观的排产依据，实现智能排产提升排产的可信性。

智慧网络

数字孪生经历了一段时间的平稳发展，直到 5G 技术的出现，数字孪生技术的发展才正式进入快车道，本质原因是数字孪生的实现依赖通信技术的高效支撑。数字孪生与网络发展相辅相成，当前的网络数字孪生发展还处于探索阶段，基于数字孪生实现网络管理智能化，同时辅助管理者挖掘网络潜在能力。GSMA（全球移动通信系统协会）专家提出，5G 物联网时代的数字孪生将大幅提升各行业数字化进程，随着 5G 时代到来，网络数字孪生应运而生。数字孪生技术可以为以下示例性列举的一些场景提供支持：

1）5G 网络目前的可用性有限，研究人员和开发者要想实际访问 5G 网络非常困难，而且成本极高。许多行业都想探索 5G 的商业潜力，因此也需要一个灵活、低成本、高效率的研究场地。

2）网络安全性方面的风险也正在日益提高，这意味着如果我们想要以前瞻方式研究风险，就需要具备一个有代表性的沙盘。

3）通信服务商也需要一系列的环境，对复杂的 5G 网络所应具备的行为和性能进行连续的验证和优化。5G 网络数字孪生是一种仿真出来的物理网络端对端软件复本，两者以平行方式运行，从而可以实现连续的评估、预测和建议，以高效的、前瞻方式为实际运行的网络及其相关服务提供建模、验证和保障。

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

现阶段，数字孪生在航空航天、智能制造、智慧城市等领域的应用相对成熟，在健康医疗、农业发展等领域还处于发展阶段。各国家、企业、组织等都对数字孪生给予了高度重视：数字孪生正成为国家数字化转型的新抓手、跨国企业业务布局的新方向、全球信息技术发展的新焦点。

但同时我们也注意到，数字孪生作为一项新兴技术理念，尚处于发展初期，仍存在许多短板问题亟待破解。

1、实施成本高企

数字孪生技术的实现涉及到企业研发、生产、供应链、管理等系统的改造，投资大、沉没成本高。受限于此，目前数字孪生往往仅能成为大企业“锦上添花”的高端技术应用，而难以成为广大小企业“雪中送炭”的普适技术应用。

2、产业基础薄弱

数字孪生产业链长、分工细致、碎片化程度高，跨领域之间的技术融合性较差、资源整合难，存在 IT 企业不懂行业机理、OT 企业难以报团的突出痛点，亟需产业整合者的出现。

3、商业模式不成熟

不同垂直行业对数字孪生的需求差异大，垂直行业内需求“长尾效应”显著，解决方案的可复制性不强，导致数字孪生应用多以项目交付型为主，平台化、模块化程度较低，不利于高效推广。