数字孪生本质及落地

毋庸置疑，数字孪生是当今智能制造领域最热的话题之一，Gartner自2016年连续三年将数字孪生列为十大战略科技发展趋势。近期埃森哲对全球6,200多位业务和信息技术高层管理者进行了调查，其中包括250名中国企业高管，有88%中国高管预计所在企业未来三年内将加大数字孪生领域的投资力度。数字孪生已经成为众多企业数字化转型的重要抓手。

但在这个过程中，有些企业过于追求外在“形似”，甚至做成了3D动画的形式，笔者认为，这种做法只是关注了数字孪生的表象和形式，忽视了其内涵与本质，没有充分体现出数字孪生应有的价值。

彭慧研究员曾发表了《数字孪生的前世今生》一文，作者认为是谁最早提出数字孪生概念存在争议，有些人认为是密歇根大学 Michael Grieves教授2002年提出，也有些人认为是NASA（美国宇航局）最先提出。本文对此不做定论，但这两个流派对数字孪生的认知很有代表性。‘’

2002年，Michael Grieves教授首次提出了PLM以及现实空间、虚拟空间等概念，该概念模型具备了数字孪生的基本要素，Michael Grieves在后来的著作中称之为信息镜像模型（Mirrored Spaces Model），并在2011年的书中引入了术语“数字孪生”。Michael Grieves 教授是站在IT视角，认为数字孪生是通过虚拟空间与现实空间中的通讯与信息交换，在虚拟空间实现对物理空间的映射/镜像。

图1 Michael Grieves PLM概念模型

NASA于2010年提出了数字孪生概念，并定义为：“一个数字孪生，是一种集成化了的多种物理量、多种空间尺度的运载工具或系统的仿真，该仿真使用了当前最为有效的物理模型、传感器数据的更新、飞行的历史等等，来镜像出其对应的飞行当中孪生对象的生存状态。”

在当时NASA阿波罗计划中，数字孪生最初的目的就是在地面仿真太空中的状况进行训练使用，并在后面演进到以计算机等技术在虚拟空间实现对物理空间的仿真。从出可以看出，NASA是站在业务应用的视角，重点聚焦于仿真，仿真是NASA数字孪生的主线和主要目的。

综上可以得出这样的结论：映射是数字孪生的基本特征，仿真是数字孪生的主要业务应用。

笔者认为如果将数字孪生仅仅定位于虚实两个空间的映射与仿真，就没有充分体现出数字孪生的本质，是智能制造的初级阶段。

图2 德国国家工程院工业4.0成熟度六阶段

在2017年4月25日德国国家工程院发布的《工业4.0成熟度指数：管理企业的数字化转型》中，将工业4.0成熟度划分为六个阶段，分别为计算机化、连通性、可见性、透明性、预测性、适应性。从这个划分中，映射、仿真基本是处于可视化与透明化阶段，离预测性和自适应性尚有距离。显然，被寄予厚望的数字孪生不应止步于此。

在笔者合著的《三体智能革命》一书中，作者群体以东方文化视角，创造性地提出了物理实体、意识人体和数字虚体，以及三体联接、三体融合的智能演化路径，该模型也可以对数字孪生进行很好的解读。

图3 三体智能模型

从三体智能模型视角看，数字孪生是在数字虚体崛起的大背景下，以近乎无所不在的传感，无所不在的数据，无所不在的网络，无所不能的算力，无所不能的算法，无所不能的智能，基于意识人体的创想（创意和想法），通过数字虚体，解决意识人体不愿、不善、不能的问题，充分发挥与实现意识人体独特的创想能力，在物理实体世界，优化产品性能及研发/制造/服务过程，以获得更高的效率、更优的质量与更好的用户体验，根本目的是提升企业竞争力。

图4 从三体智能视角看数字孪生

上图以航空发动机为例。首先是在人的大脑中进行构思，然后在计算机中通过CAD/CAE/CAM/PLM/ERP/MES等信息化系统进行数字化的设计、分析、加工和管理，经过迭代优化，在物理空间通过机床加工成型，最终装配与调试成所需产品。

在这个过程中，最初的创想来自意识人体，最重要的过程是在数字虚体中孕育与发生，经过反复仿真和优化，最后以物理实体的形式体现最终价值。

因此，数字孪生价值不仅仅在于虚实两个空间的映射，也不仅仅是通过仿真实现对物理实体的模拟，更重要的是在数字虚体中对产品结构、制造过程、管理流程等环节进行优化，以最优决策驱动物理实体产生。“形（外观）象”是数字孪生的外在特征，“神（机理）象”是数字孪生的内在逻辑，而产生“形象”、“神象”的优化迭代是数字孪生的价值根本。如果一套系统只是一味强调或只能做到“形象”，而没有通过在数字虚体中对物理实体/业务流程进行优化，其价值是有限的，不是一套真正意义上的数字孪生系统。

基于以上分析，笔者将数字孪生总结为以下几句话：

源于意识人体，孕于数字虚体，生于物理实体。

形式是映射，内涵是仿真，本质是优化。

无优化，不孪生。

注：此处的仿真不仅仅是指通过CAE等工具软件进行物理实体形态的仿真，还包括PLM/ERP/MES等对研发、生产、管理、服务等业务环节的过程仿真。

经过研究与思考，笔者认为当前国外常见的几种数字孪生定义并不理想，需要进行进一步完善与提升。

德勤对数字孪生的定义为：“数字孪生是以数字化的形式对某一物理实体过去和目前的行为或流程进行动态呈现。”很遗憾，德勤仅仅强调了动态呈现，即映射，并未涉及仿真，更体现没有优化的成分。

埃森哲认为“数字孪生是指物理产品在虚拟空间中的数字模型，包含了从产品构思到产品退市全生命周期的产品信息。”本定义中仅仅是突出了对产品信息进行管理，PLM的特征非常明显，但没有看到仿真与优化的影子。

密歇根大学的定义：“数字孪生是基于传感器所建立的某一物理实体的数字化模型，可模拟显示世界中的具体事物。”也基本局限于仿真层面。

美国国防采办大学是致力于为美国国防部专业人员提供培训和持续学习课程的机构，对数字孪生的定义体现了自身专业特点：“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。”这是当前被业界广为认可的定义，但也仅仅是强调了仿真与映射，并没有体现优化，且稍显学术化，工业企业很难从本定义领会到在实际工作中如何应用数字孪生，并且本定义只局限于“实体装备”，生产管理流程等业务被排除在外。

2020年4月，笔者与走向智能研究院执行院长赵敏老师发表了《数字孪生、赛博物理系统、智能制造、工业互联网之辨析》一文，对数字孪生进行了定义：“数字孪生主要是在赛博空间对物理实体与业务流程等现实对象进行映射、仿真、优化和数据支持等数字形态传承类的活动，重在数字体验，以期最大幅度地通过优化数字孪生体而提升物理世界的材料、时间、能量、人力等作业效率与质量。”本定义除了强调映射、仿真、优化和数字体验等价值体现，还涵盖了物理实体、业务流程等相对完整的优化对象，重点提出了优化物理世界的材料、时间、能量、人力等要素的作业效率与完成质量，笔者认为相比以上的定义该定义更为完善，对工业企业也有更强的指导意义。

基于以上思想，结合兰光创新二十年数字化车间实践经验，笔者提出“数字孪生六阶落地模型”，即以降本提质增效为中心，充分发挥数字化、网络化、智能化等数字虚体技术优势，对企业中的人机料法环等各环节，通过“泛在连接、实时映射、精准仿真、动态优化、科学决策与数字体验”，优化数字孪生体而最大程度地提升物理世界的材料、时间、能量、人力等作业效率与质量。

图5 数字孪生六阶落地模型

作者：朱铎先 | 来源：兰光创新，仅供学习交流。

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