工业领域数字孪生技术的应用方向有哪些

数字孪生（Digital Twin）是指利用数字技术，将现实世界中的物理实体（例如机器、设备、工厂等）通过虚拟仿真建模和数据模拟的方式呈现在数字世界中的一个虚拟模型，通过模拟和分析虚拟模型的运行状态和行为，来辅助设计、预测和优化现实世界中的物理实体的运行状态和行为。数字孪生的核心是将物理实体与虚拟模型建立起对应关系，通过传感器和数据采集系统，不断获取物理实体在现实世界中的状态和运行数据，然后将这些数据输入到数字孪生系统中，对虚拟模型进行实时更新和调整，使得虚拟模型能够准确地反映物理实体的运行状态和行为。数字孪生的应用范围非常广泛，例如在智能制造、城市规划、交通运输、医疗健康等领域中，数字孪生可以通过对物理实体的虚拟仿真和数据模拟，实现物理实体的优化、故障预测、维修调整等操作，从而提高生产效率、减少资源浪费和提升服务质量。

随着科技的发展，新一轮科技革命和产业变革正孕育兴起，以“智能制造”为主导的“工业4.0”、“工业互联网”-第四次工业革命已经来临。为此，各国先后提出了工业4.0、工业互联网、先进制造伙伴计划以及中国制造2025等先进制造战略与模式。同时，物联网、大数据、云计算以及人工智能等先进技术为智能制造的实现提供了强有力的支撑。然而，在智能制造的实践过程中，始终面临一个瓶颈问题—信息空间与物理空间的交互与融合，为此提出了数字孪生（DigitalTwin、）的解决方法。数字孪生是充分利用物理模型、传感器实时数据、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，在虚拟空间中完成联动，反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生系统本质上是一个由物理实体与孪生模型结合成的、可进行连续过程优化的功能系统。因此，数字孪生也是信息物理系统的核心技术之一。数字孪生技术已被应用于产品设计、产线运维、产线规划中，开发数字孪生系统有助于企业加速新品上市时间，优化产线运营效率、改善生产不足，开发新的经营模式，进而提高收益。灵图互动（武汉）科技有限公司，可结合各领域对数字孪生系统的具体需求，提供完善的数字孪生系统定制，覆盖产线全生命周期过程。

一、数字孪生发展背景 “孪生”的概念起源于美国国家航空航天局的“阿波罗计划”，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。当然，这里的两个航天器都是真实存在的物理实体。 2003年前后，关于数字孪生（Digital Twin）的设想首次出现于Grieves 教授在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上。在该设想中数字孪生的基本思想已经有所体现，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。 直到2010 年，“Digital Twin”一词在NASA 的技术报告中被正式提出。近年来，数字孪生得到越来越广泛的传播。同时，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，数字孪生的实施已逐渐成为可能。 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。 二、数字孪生的定义及典型特征 （1）标准化组织中的定义 数字孪生是具有数据连接的特定物理实体或过程的数字化表达，该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间的同速率收敛，并提供物理实体或流程过程的整个生命周期的集成视图，有助于优化整体性能。 （2）学术界的定义 数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助 历史 数据、实时数据以及算法模型等，模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段a。 （3）企业的定义 数字孪生是资产和流程的软件表示，用于理解、预测和优化绩效以实现改善的业务成果。 三、数字孪生特征 保真性：数字孪生的保真性指描述数字虚体模型和物理实体的接近性。要求虚体和实体不仅要保持几何结构的高度仿真，在状态、相态和时态上也要仿真。 实时性：数字孪生技术要求数字化，即以一种计算机可识别和处理的方式管理数据以对随时间轴变化的物理实体进行表征。表征的对象包括外观、状态、属性、内在机理，形成物理实体实时状态的数字虚体映射。 互操作性：数字孪生中的物理对象和数字空间能够双向映射、动态交互和实时连接，因此数字孪生具备以多样的数字模型映射物理实体的能力，具有能够在不同数字模型之间转换、合并和建立“表达”的等同性。 闭环性：数字孪生中的数字虚体，用于描述物理实体的可视化模型和内在机理，以便于对物理实体的状态数据进行监视、分析推理、优化工艺参数和运行参数，实现决策功，即赋予数字虚体和物理实体一个大脑。因此数字孪生具有闭环性。 四、数字孪生与仿真技术的区别 仿真技术是应用仿真硬件和仿真软件通过仿真实验，借助某些数值计算和问题求解，反映系统行为或过程的模型技术，是将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理世界的方法，目的是依靠正确的模型和完整的信息、环境数据，反映物理世界的特性和参数。仿真技术仅仅能以离线的方式模拟物理世界，不具备分析优化功能，因此不具备数字孪生的实时性、闭环性等特征。 数字孪生需要依靠包括仿真、实测、数据分析在内的手段对物理实体状态进行感知、诊断和预测，进而优化物理实体，同时进化自身的数字模型。仿真技术作为创建和运行数字孪生的核心技术，是数字孪生实现数据交互与融合的基础。在此基础之上，数字孪生必需依托并集成其他新技术，与传感器共同在线以保证其保真性、实时性与闭环性。

数字孪生通俗解释就是多样化数据融合，多层虚拟现实世界生成，在现有实物的基础上将数据三维可视化展现。数字孪生就是指在信息化平台内模拟物理实体、流程或者系统，即打造一个现实场景的数字化孪生双胞胎。借助于数字孪生，可以在信息化平台上了解物理实体的状态，甚至可以对物理实体里面预定义的接口组件进行控制。数字孪生可以应用在各种行业（目前主要是工业）对核心设备、流程的使用进行优化，并简化维护工作，目前也有农渔业数字分身应用的尝试。数字孪生简单的来说：无论现在你身处何地，请环视一周，想象你手边的手机、身边飞驰的车辆，脚下的草地，这些每日可见的物理实体在经过数字化处理后，都可以拥有一个完全一样的数字双胞胎，1:1还原物理世界中的形态、颜色、结构。而这些数字双胞胎就是它们各自物理实体的“数字孪生体“。更有趣的是，当我们给物理世界的实体带上多种多样的传感器配饰，他们的动态信息就可以实时、一对一地反馈到数字孪生体上，记录并展现温度、湿度、速度的变化，就像连体婴儿一样“你动我也动”。

关于数字孪生，其在科幻小说、数字化行业报告等多种场景中都有大量的呈现，其切实与我们日常的生活贴合，以至于成为了共识为未来的发展状态，但其中过程中需要的技术革新、基础条件、前提设定等，都需要一一打通，在现阶段仍有大量的难点，而认识到这些难点，更能进一步理解数字孪生的意义不仅仅是生产生活的改变，而代表着社会化水平的真正“质”提升。取一个简单的社会生活“切片”，例如在大型桥梁的运维过程中，对于“车流量”的监控是最基础的需要，而在数字孪生的状态中，目前可设想的理想状态便是现场的摄像头等设备捕捉车辆经过过程，并在运营中心中以形象化的车辆模型可视化呈现，并即时显示当下桥梁各个部分的车流量水平，以为运营团队提供一线的决策量化依据。场景化的描述是一种状态，但落实到现实的技术实现路线上，其中便涉及若干的难点和问题，例如在前端是否有搭载视觉分析模块的摄像头设备，以及其对应的车辆视觉分析的人工智能深度学习是否积累足够的素材来进行相应的识别训练；其次，其对应数字化平台中是否能够对外接入视觉分析的信号及反馈，对内可否搭载桥梁的完成工程BIM数据以及其底层可视化数据平台是否提供相应的车辆模型标签等接口，以一一在数字化系统中镜像呈现现场的状态；再次，如此巨量的数据信息，包括动态的车流量变化、静态的桥梁结构模型数据、动静态结合的车流量对桥梁自身结构的力学影响等，其对应的基础服务器硬件配置是否提供了足够的、稳定的算力支持，以支持一线业务的持续开展。目前看，在各个环节中，例如前端的视觉学习、底层可视化数据引擎的云渲染支持、基础服务器农场的算力提升等，都取得可观的进步，但是尚未真正打通全环节，实现一个场景数字孪生时间维度上的全生命周期、空间维度上的全方位布局拓展，而这也是未来要实现真正的数字孪生场景落地终极状态之前需要解决的问题，也是相关企业能够取得进一步竞争壁垒的重要机会。

其实数字孪生并不算是完全的新技术，而是建模仿真技术在制造领域的新发展之一。与一般的建模仿真相比，数字孪生的模型是数字化、动态的，数字模型与其物理对象始终保持一致。然而技术的发展历来逃不开一个重要命题，那就是能否创造实际价值。数字孪生作为对实体对象的动态仿真，其对于企业的价值创造也成为新近热点。数字孪生创造的商业价值是非常明确的，包括持续提升产品绩效、加快设计周期、发掘新的潜在收入来源，以及优化保修成本管理。控制产品质量：数字孪生可以提升整体质量，预测并快速发现质量缺陷趋势，控制质量漏洞，判断何时会出现质量问题；优化保修成本及客户体验：数字孪生能够了解当前设备配置，优化服务效率，判断保修与索赔问题，以降低总体保修成本，并改善客户体验；减少运营成本：数字孪生则可以改善产品设计，有效实施工程变更，提升生产设备性能，减少操作与流程变化；数据可追踪：数字孪生能够帮助创建数字档案，记录零部件与原材料编号，从而更有效地管理召回产品与质保申请，并进行强制追踪；控制时间和总体成本：数字孪生将缩短新产品上市时间，降低新产品总体生产成本，有效识别交付周期较长的部件及其对供应链的影响；提高效率，降低成本：对于收入增长机会来说，数字孪生则能够识别有待升级的产品，提升效率，降低成本，优化产品。

数字孪生的三个要素：1）根据物理实体创建足够精确的数字模型，能够对物理实体的结构、行为等进行准确地描述和展现；2）将物理实体的状态、行为数据进行采集，并映射到数字孪生体的对应部位，包括其部件或者子系统，通过多次迭代，不断优化数字模型；3）结合物理实体的实时数据和数字模型，能够对物理实体的结构变化、行为走向、故障产生等进行仿真预测，并在数字孪生体上进行可视化显示。

人工智能技术专业会学习数字孪生。数字孪生，也称为数字映射、数字镜像，指的是在信息化平台内模拟物理实体、流程或者系统，类似实体系统在信息化平台中的双胞胎。借助数字孪生，可以在信息化平台上了解物理实体的状态，甚至可以对物理实体里面预定义的接口组件进行控制，从而帮助组织监控运营、执行预测性维护和改进流程。数字孪生是大数据、人工智能、物联网和深度学习等蓬勃发展背景下，在传统仿真技术基础上孕育而生的新技术

简而言之，数字孪生是工业制造业的产物，三个主要特点：一是数字孪生可以贯穿整个产品生命周期二是可在本体与孪生体之间建立全面的实时或准实时连接三是本体与孪生体之间的数据流可以是双向的蓝海大脑服务器具有高性能，高密度、扩展性强等特点。液冷GPU服务器产品支持1~20块 GPU卡，适用于深度学习训练及推理、生命科学、医药研发、虚拟仿真等场景，覆盖服务器、静音工作站、数据中心等多种产品形态，量身定制，满足客户全场景需求。

可以是。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，多概念的仿真过程。

数字孪生国内十大企业如下：1、延华智能（002178）上海延华智能科技(集团)股份有限公司专注于智慧城市顶层设计、电子政务、智慧医疗、智慧节能、智慧环保、智能建筑、智慧交通、智慧养老等智慧城市各专业领域。公司产品主要包含智慧医疗与大健康、绿色智慧城市服务、智慧节能与环保、智慧城市顶层设计与咨询、其他综合智慧城市服务、智能产品销售等。2、科大讯飞（002230）科大讯飞股份有限公司（讯飞 iFLYTEK）成立于1999年，是一家专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，软件及芯片产品开发，语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业。2008年，科大讯飞在深圳证券交易所挂牌上市。3、威创股份（002308）威创股份，成立于2002年，主要业务包括超高分辨率数字拼接墙系统业务和幼儿园运营管理服务。公司于2009年在深交所上市，是国内拼接显示行业的首家上市企业。围绕信息可视化领域，致力于为客户提供可视化信息沟通的整体解决方案，提升人们信息沟通的效率和质量。4、千方科技（002373）千方科技是国内领先的交通行业数字化解决方案提供商，致力于将交通行业客户带入数字世界。“让世界更安全、更便捷、更智能”的愿景，驱动着公司不断努力创新。公司以助力交通行业数字化、智能化转型为使命，依托自身在交通全业务领域覆盖、云边端全栈式技术、全要素数据及全生命周期服务等方面的核心优势，提供全域交通数字化解决方案，为行业客户创造价值。5、荣联科技（002642）荣联科技集团股份有限公司（股票代码002642.SZ，简称“荣联科技集团”）是专业数字化服务提供商，面向行业客户提供企业数字化转型和IT基础设施建设全方位解决方案。20多年来，公司紧跟IT技术发展趋势，建立了覆盖全国的营销和服务网络，服务于数万家行业客户，成为客户数字化建设的优秀合作伙伴。6、盈趣科技（002925）厦门盈趣科技股份有限公司成立于2011年5月，拥有厦门盈趣汽车电子有限公司、厦门攸信信息技术有限公司、漳州盈塑工业有限公司、厦门盈点科技有限公司、盈趣科技（马来西亚）有限公司、盈趣科技（匈牙利）有限公司等境内外41家全资或控股子公司。公司现有员工6000余名，高素质的技术研发工程师1100多名，拥有企业技术中心、重点实验室、机器人研究中心，并在福州大学等高校设立产学研孵化基地。7、能科股份 （603859）能科科技股份有限公司，成立于 2006年12月，2016年10月在上交所上市（股票代码：603859.SH），致力成为制造业企业的数字化转型合作伙伴，围绕工业互联网经营生态，围绕全流程数字孪生组织能力，以生产力中台为基础，建设新时代企业应用服务基础设施，赋能客户实现智能制造转型与数字化运作。能科科技旗下设有多家分子公司，包括：能科科技股份有限公司北京分公司、能科电气传动系统有限公司（香港）。智能制造业务：北京能科瑞元数字技术有限公司、上海联宏创能信息科技有限公司、北京瑞德合创科技发展有限公司、能科特控（北京）技术有限公司、上海能隆智能设备有限公司、北京能科云翼数据技术开发有限公司、北京能科英创技术有限公司、北京博天昊宇科技有限公司。8、中国建筑 （601668）全球最大的工程承包商，2021年公司位居世界500强企业第13名，中国500强企业第3名。目前该公司已经实现了建造数字化管理，做到“数字孪生”的建筑理念，代表着国内建造领域的最高境界。9、汉威科技（300007）汉威科技集团股份有限公司（股票代码：300007）是一家值得信赖的创新型科技公司，国内知名的气体传感器及仪表制造商、物联网解决方案提供商，创业板首批上市公司，致力于为万物赋灵，让生产和生活不断涌现新价值。10、银江技术（300020）银江技术股份有限公司是中国第一批创业板上市企业，是城市大脑运营服务商。银江技术积极响应“人工智能”国家战略部署，致力于城市大脑建设运营和服务。公司以“推动城市进步，保障百姓安康”为己任，通过物联网、云计算、大数据、人工智能和区块链等技术的行业应用，为城市管理和民生服务打造跨领域、跨区域的城市大脑数据资源交换和共享平台，推动城市文明发展的新浪潮。

这个数字孪生系统是指敏捷化智能运维系统(AIOMS)依托智能设备管理系统(IEMS)、智能安防管理系统(ISMS)两大核心系统，兼容主流工业信息化系统和IIOT协议⌄提供高度开放的数据中台服务，以XR终端显示为载体，通过自研+招商模式，打造服务各型企业的工业互联网智能运维软硬件SaaS云商城，提供全链条、无阻塞的智能运维服务。另外参加一次行业会议，听十沣科技高层提到，十沣数字孪生最大的特点是以CAE为核心驱动的“CAE+数字孪生”，就是不仅做工业制造从现实场景到虚拟图像的映射模拟、数据的智能计算分析，更重要的是会将仿真求解器技术融入进去。这一点确实在行业内少有人关注到，但却能更核心的推动数字孪生建设。

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”。简单来说，“数字孪生”(Digital Twin)是指以数字化方式拷贝一个物理对象，模拟对象在现实环境中的行为，对产品、制造过程乃至整个工厂进行虚拟仿真，从而提高制造企业产品研发、制造的生产效率。

数学孪生最近那么火，到底是什么？是真数字孪生吗？我觉得数字孪生最近真的非常火，具体是什么你可以了解一下呀，到网上查询一下吧，我也不太清楚。

数字孪生的概念起源于工业制造领域，以下是摘自百度百科关于“数字孪生”概念的定义： 对于 “数字孪生城市”的概念目前业内还有许多争议，以下是摘自网络的一段描述： 关于数字孪生概念的由来，业界主要观点认为是迈克尔·格里夫斯首先提出的。 2002年，迈克尔·格里夫斯（Michael Grieves）教授在美国密歇根大学的课堂上首次提出“数字孪生”（又称“数字双胞胎”）的设想。2010年，美国国家航空航天局（NASA）的技术报告中正式使用了“数字孪生”一词。2011 年，Michael Grieves 教授在《几乎完美：通过PLM驱动创新和精益产品》给出了数字孪生的三个组成部分：物理空间的实体产品、虚拟空间的虚拟产品、物理空间和虚拟空间之间的数据和信息交互接口。另外，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）”，明确提到了数字孪生。 2018年以来，河北雄安新区首先提出"坚持数字城市与现实城市同步规划同步建设，打造具有深度学习能力、全球领先的数字城市"，数字孪生建设理念纷纷出现在各地智慧城市、数字基建等规划之中。省（市）级层面，北京提出“建设数字孪生城市”，上海提出“探索建设数字孪生城市”，浙江提出“现实和数字孪生社区”，广东提出“探索构建‘数字孪生城市"实时模型”，海南提出打造“数字孪生第一省”；地市级层面，宁波提出促进数字孪生理念在未来社区实体建设中落地应用，贵阳、南京、合肥、福州、成都等地提出以数字孪生城市为导向推进新型智慧城市建设，其中贵阳编制的《数博大道数字孪生城市顶层设计》，是全国首个真正意义上的数字孪生城市顶层规划。 无论是制造业还是城市治理，数字孪生技术的核心是数据，包括城市模型数据、基础地理数据、规划管控数据、物联感知数据、以及城市各种专题数据，只有融合各类数据建立关联信息才能使用这些数据进行计算、加工、挖掘，才能真正发挥数字态孪生城市的价值。数字孪生城市不仅是要好看关键是要好用，人们最直接的感官是视觉，然而数字孪生城市不仅要满足三维场景可视化的需求，更要能满足城市各要素的运行仿真、模拟推演的需求。 城市是动态的，基于物联网监测设备来连接和实时收集物理世界的感知参数，虚拟世界可全面、精准、动态地反映物理对象的实时状态变化，包括外观、性能、空间位置、异常状态等，进行分析、模拟、推演城市运行状况，分析的结果和预警信息再反馈给物理世界，从而为城市更新、城市安全、灾害防范、应急处理等提供数字化手段和智能化应用。 任何一项技术最终要能服务于其主体才能发挥其价值，工业设计的主体是工程师，工程建设的主体是建筑师和民工，而城市的主体是市民，因此数字孪生城市不仅仅是能提供一个大屏展示系统服务于领导参观展示，而是要落到实处服务于市民，提供便民的应用场景才能体现真正的价值。数字孪生城市的建设耗费巨大，如果不能将建设成果用之于民的话那无异于是在犯罪。 数字孪生城市的管理对象是城市空间的各类要素，建设数字孪生城市不仅是根据物理世界在虚拟世界构建对应的数字体，关键是要将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，数字体应随现实对象的生命周期进程而不断演进更新，并且数字空间中进行模拟、分析、判断趋势，基于分析与仿真对物理世界形成优化策略，实现对物理实体决策优化，从而实现数字虚态到物理实态能够共生互动。 随着信息技术的发展，早期只能在工业设计领域进行的制造业数字化仿真，现在可以得以在更广阔的领域进行应用，从数字化工厂，到数字化建造，再到数字化城市，数字孪生技术的应用场景越来越多。然后数字孪生的本质还是数字化，5G、BIM、3DGIS、IOT、CIM、VR/AR等信息技术只是技术手段的加持，新技术的应用才使得数字孪生在更多领域的应用成为可能，数字孪生也是IT技术发展的必然趋势和终极方向。 建设数字孪生城市，其中一个必要条件是不断积累丰富的城市数字资产，只有积累了足够体量的数据才能有效地进行分析、模拟、推演，而CIM技术为数字孪生城市的建设提供了一种可能，城市信息模型是数字孪生城市的基石。而建设高质量的城市信息模型资源库需要耗费太多的人力、物力和时间，并且随时城市发展需要不断完善更新。而城市级的CIM基础平台的建设，可以为数字孪生城市提供数据资源以及基础能力。 现阶段数字孪生城市的建设应以行业应用为主战场推进建设，在行业应用中才能找到切实的应用场景。关于模拟仿真，基于全量全要素的城市级大场景的模拟计算目前还是不现实的，期待量子计算机普及吧。

当然是可以的

数字孪生系统中的6大关键技术1、建模建模是创建数字孪生体的核心技术，也是数字孪生体进行上层操作的基础。建模不仅包括对物理实体的几何结构和外形进行三维建模，还包括对物理实体本身的运行机理、内外部接口、软件与控制算法等信息进行全数字化建模。数字孪生建模具有较强的专用特性，即不同物理实体的数字孪生模型千差万别。目前不同领域的数字孪生建模主要借助 CAD、Matlab、Revit、CATIA 等软件实现，前两者主要面向基础建模，Revit 主要面向建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）建模，CATIA则是面向更高层次的产品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）。2、仿真仿真是数字孪生模型验证的关键方法。仿真和建模是一对伴生体，如果说建模是对物理实体理解的模型化，那仿真就是验证和确认这种理解的正确性和有效性的工具。仿真是将具备确定性规律和完整机理的模型以软件的方式来模拟物理实体的一种技术。在建模正确且感知数据完整的前提下，仿真可以基本正确地反映物理实体一定时段内的状态。3、云计算与边缘计算云计算为数字孪生提供重要计算基础设施。云计算采用分布式计算等技术，集成强大的硬件、软件、网络等资源，为用户提供便捷的网络访问，用户使用按需计费的、可配置的计算资源共享池，借助各类应用及服务完成目标功能的实现，且无需关心功能实现方式，显著提升了用户开展各类业务的效率。云计算根据网络结构可分为私有云、公有云、混合云和专有云等，根据服务层次可分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。边缘计算是将云计算的各类计算资源配置到更贴近用户侧的边缘，即计算可以在如智能手机等移动设备、边缘服务器、智能家居、摄像头等靠近数据源的终端上完成，从而减少与云端之间的传输，降低服务时延，节省网络带宽，减少安全和隐私问题。云计算和边缘计算通过以云边端协同的形式为数字孪生提供分布式计算基础。在终端采集数据后，将一些小规模局部数据留在边缘端进行轻量的机器学习及仿真，只将大规模整体数据回传到中心云端进行大数据分析及深度学习训练。对高层次的数字孪生系统，这种云边端协同的形式更能够满足系统的时效、容量和算力的需求，即将各个数字孪生体靠近对应的物理实体进行部署，完成一些具有时效性或轻度的功能，同时将所有边缘侧的数据及计算结果回传至数字孪生总控中心，进行整个数字孪生系统的统一存储、管理及调度。4、大数据与人工智能大数据与人工智能是数字孪生体实现认知、诊断、预测、决策各项功能的主要技术支撑。大数据的特征是数据体量庞大，数据类型繁多，数据实时在线，数据价值密度低但商业价值高，传统的大数据相关技术主要围绕数据的采集、整理、传输、存储、分析、呈现、应用等，但是随着近年来各行业领域数据的爆发式增长，大数据开始需求更高性能的算法支撑对其进行分析处理，而正是这些需求促成了人工智能技术的诸多发展突破，二者可以说是相伴而生，人工智能需要大量的数据作为预测与决策的基础，大数据需要人工智能技术进行数据的价值化操作。目前，人工智能已经发展出更高层级的强化学习、深度学习等技术，能够满足大规模数据相关的训练、预测及推理工作需求。在数字孪生系统中，数字孪生体会感知大量来自物理实体的实时数据，借助各类人工智能算法，数字孪生体可以训练出面向不同需求场景的模型，完成后续的诊断、预测及决策任务，甚至在物理机理不明确、输入数据不完善的情况下也能够实现对未来状态的预测，使得数字孪生体具备“先知先觉”的能力。5、物联网物联网是承载数字孪生体数据流的重要工具。物联网通过各类信息感知技术及设备，实时采集监控对象的位置、声、光、电、热等数据并通过网络进行回传，实现物与物、物与人的泛在连接，完成对监控对象的智能化识别、感知与管控。物联网能够为数字孪生体和物理实体之间的数据交互提供链接，即通过物联网中部署在物理实体关键点的传感器感知必要信息，并通过各类短距无线通信技术（如 NFC、RFID、Bluetooth 等）或远程通信技术（互联网、移动通信网、卫星通信网等）传输到数字孪生体。6、VR、AR、MRVR、AR、MR 技术是使数字空间的交互更贴近物理实体的实现途径。虚拟现实（Virtual Reality，VR）将构建的三维模型与各种输出设备结合，模拟出能够使用户体验脱离现实世界并可以交互的虚拟空间。增强现实（Augmented Reality，AR）是虚拟现实的发展，其将虚拟世界内容与现实世界叠加在一起，使用户体验到的不仅是虚拟空间，从而实现超越现实的感官体验。混合现实（Mixed Reality，MR）在增强现实的基础上搭建了用户与虚拟世界及现实世界的交互渠道，进一步增强了用户的沉浸感。在VR、AR、MR技术的支撑下，用户与数字孪生体的交互开始类似与物理实体的交互，而不再仅限于传统的屏幕呈现，使得数字化的世界在感官和操作体验上更接近现实世界，根据数字孪生体制定的针对物理实体的决策将更加准确、更贴近现实。

数字孪生系统与数字孪生体的意义，作用不同，具体如下：1、意义不同：数字孪生体是指在计算机虚拟空间存在的与物理实体完全等价的信息模型。数字孪生系统是指将现实物体或系统通过各种传感技术采集数据2、作用不同：数字孪生体可以基于数字孪生体对物理实体进行仿真分析和优化。数字孪生系统创建一个与之相对应的数字模型或副本。

数字孪生是多维技术融合的综合应用，在城市AI、城市数据湖、城市孪生的协奏共谱下，按需“虚拟共生”，逐步激活城市动能，智慧眼以此为基础构建城市基础支撑，围绕公共安全、智慧医保、智慧人社、智慧民政、智慧养老、智慧金融等应用领域全面赋能，具体应用包括海关监管、旅检、非贸风险防控、车站、银行、医院等。

用户和OEM。数字孪生主要面向最终用户和OEM两个类型的用户类型。数字孪生也称为数字映射、数字镜像，指的是在信息化平台内模拟物理实体、流程或者系统，类似实体系统在信息化平台中的双胞胎。

文 |陈龙 本文授权转载自：集智俱乐部 导语 资深智慧城市研究者、华为公司智慧城市高级顾问王鹏，受邀在腾讯研究院×集智俱乐部 AI&Society沙龙上发表以“从城市数据到智慧城市”为题的演讲。笔者回顾了王鹏对城市数据及其应用的，并结合清华大学龙瀛团队在人类数字化上的最新研究，提出对城市和个体虚拟化的探讨。讲座视频实录请见文末小程序与网页链接。 源于工业4.0的数字孪生 数字孪生（Digital Twin）这一概念最早可以追溯到Michael Grieves教授2002年在密歇根大学PLM（产品生命周期管理）中心对产业界做的一次演讲（虽然没有书面证据，但这仍被广泛认为是数字孪生最早来源）。 2014年，Michael Grieves在其撰写的“Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication”白皮书中进行了详细的阐述。他认为通过物理设备的数据，可以在虚拟（信息）空间构建一个可以表征该物理设备的虚拟实体和子系统，并且这种联系不是单向和静态的，而是在整个产品的生命周期中都联系在一起。 在此之后，数字孪生的概念逐步扩展到了模拟仿真、虚拟装配和3D打印等领域。随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展，更多的工业产品、工业设备具备了智能的特征，而数字孪生也逐步扩展到了包括制造和服务在内的完整的产品周期阶段，并不断丰富着数字孪生的形态和概念。 企业界走在数字孪生的前列。工业4.0下的数字孪生被各大软件厂商赋予了各自的理解，并将其与自身业务融合，致力于打造出现实世界与虚拟世界融合的解决方案。 美国通用电器公司（GE）与ANSYS公司借助数字孪生这一概念，提出物理机械和分析技术融合的实现途径，让每个引擎，每个涡轮，每台核磁共振都拥有一个数字化的“双胞胎”，并通过数字化模型在虚拟环境下实现机器人调试、试验、优化运行状态等模拟，以便将最优方案应用在物理世界的机器上，从而节省大量维修、调试成本。 西门子引用数字孪生的概念，来形容贯穿于产品生命周期各环节间的数据模型。通俗地说，数字孪生就是仿真模拟一些工厂的实际操作空间，从产品设计到产线设计，到设备制造方的机械设计和工厂的规划排产，到最后制造执行和产品大数据。 法国软件公司达索系统在数字孪生创新协作和验证中，不仅重视产品的数字化表现，更试图通过三维体验平台实现设计师和客户之间的互动。 德国软件公司SAP基于Leonardo平台在数字世界打造了一个完整的数字化双胞胎，在产品试验阶段采集设备的运行状况，进行分析，得出产品的实际性能，再与需求设计的目标比较，形成产品研发的闭环体系。 简而言之，工业4.0下的数字孪生，更多是为制造业提供了产品在物理空间和虚拟空间之间的映射关系，以及在实体世界以及数字虚拟空间中记录、仿真、预测对象全生命周期的运行轨迹的过程。 物理世界和数字副本 数字孪生：催生智慧城市2.0 值得注意的是，数字孪生的概念不仅活跃在工业4.0的制造业，也越来越频繁地出现在智慧城市领域。随着ICT（信息、通信、技术）成为智慧城市发展的主要动能，移动通信、互联网、云计算、传感器、人工智能、量子通信在智慧城市都得到了广泛应用。全域感知、数字模拟、深度学习等各领域的技术发展也即将迎来拐点，这使得城市的数字孪生应运而生。 中国智慧城市数字孪生的发展还有很长一段路要走。数字孪生高度依赖传感器所采集的数据和信息，而就目前的技术水平来看，精细化尺度下城市数据的全域感知和 历史 多维数据的获取，依旧有难度。物理实体空间的数据不够详尽，将直接导致其数字副本的缺失。现阶段的数字孪生距离想象中的沙盒系统模拟推演、人工智能决策等功能仍有很大差距。 数字孪生在智慧城市发展与建设中的核心价值在于，它能够在物理世界和数字世界之间全面建立实时联系，进而对操作对象全生命周期的变化进行记录、分析和预测。智慧城市中的数字孪生可以分为四个阶段，分别是 对城市现状进行精准、全面、动态映射的现状孪生； 从 历史 数据中学习、分析、识别、总结并发现城市运行规律的学习孪生； 人工监督下模拟不同环境背景下的发展情景的模拟孪生； 最终通过实时数据接入与人工智能自动决策的自主孪生。 同时，我们也应看到数字孪生在传感器、5g和边缘计算技术不断发展中所具备的巨大潜力。传感器的高密度部署与高精度感知，结合5g和边缘计算的实时结构化计算回传，对城市物理空间的全域感知和实时更新，将是5g时代的常态。一砖一瓦、一草一木、一桌一椅、一人一车，都会以不同的频率更新位置和状态信息，从而实现真正的“全息”虚拟城市。 城市数据：数字孪生的DNA 在智慧城市的建设中，数字孪生的核心在于构建与城市物理空间全面映射的虚拟（信息）空间。不同于制造业产品周期管理中被制造商全面掌握的产品信息化数据，城市作为一个庞大的复杂系统，其包含的物理空间及过程，无时无刻不在产生着多维的海量大数据，这无疑在数据收集、处理、运算、储存和管理上向城市数字孪生提出了挑战。 近年来，以数据为核心的城市生态链构架了智慧城市的顶层设计，形成以共享信息为中心、各行业协同实现的“感知-应用-共享信息”的智慧城市模式。与此同时，在大数据、人工智能、云计算、物联网等新兴ICT技术的推动下，多维的海量城市数据也逐步以不同方式被挖掘并应用在智慧城市的研究和实践中。 传统城市统计数据的电子化与空间可视化是城市大数据发展迈出的第一步。基于GIS平台上对行政边界的勾绘，并将其与传统的年鉴统计数据相匹配，就能实现传统数据的电子化与可视化，并依托GIS空间分析功能实现空间可视化与分析。 Cityeye上对传统统计数据的电子化与空间可视化 互联网大数据的应用标志着城市真正迈入了大数据时代，而互联网大数据也俨然成为近年来城市研究的“宠儿”，无论是学界还是业界都在积极 探索 互联网大数据为城市研究和发展带来的诸多可能。 互联网大数据最大的优势在于其打破了传统数据自上而下的数据采集壁垒，而是以自下而上的方式提供着精细尺度下的多维数据，如记录城市内所有地理实体空间位置与属性的兴趣点（POI）数据；反映话题热度与用户画像的社交媒体大数据；实时展示人口空间分布的热力图等。 而随着智慧城市的到来，传感器技术的进步与成熟为城市研究提供了另一条数据获取之路。 通过多模块集成传感器在城市内部的架设，可以实现精细尺度下城市环境、人车行为等数据的实时感知与收集。如由City Grid城市网格数据监测站，可利用多模块传感器网络监测人车流量及环境质量，如风速、风向、光照、温湿度和pm2.5等。City Grid是一款针对城市空间精细化感知的物联网产品，也是传感器技术应用在城市全域感知、数据采集，乃至实现城市未来微观环境与人车行为预测的经典案例。王鹏团队也曾多次利用City Grid多次在清华大学校园和白塔寺社区内进行监测布点、数据采集，并针对城市环境和人群行为开展深入分析。 City Grid城市网格数据监测站 LBS数据（基于位置服务的数据），通过运营商采集用户与基站间不间断的信令数据，来获取移动服务用户相对精确的实时空间位置。因其具备用户量大，覆盖范围广等特征，是描述城市人口数量和空间分布的“终极”数据。 我们把自己数字化了！ Digital Self 数字自我 在感叹数字孪生如何颠覆性地改变制造业和城市管理与运营的同时，有学者已经开始 探索 如何打造人类个体的数字双胞胎。 清华大学龙瀛团队的研究助理张昭希近期发表了一篇题为“Application of wearable cameras in studying inpidual behaviors in built environment”的期刊论文，提出创新性地使用可穿戴式相机对个体行为和城市空间感知进行数据收集、分析与模拟。 研究团队利用便携式相机，记录佩戴者正前方每5分钟一张的图片数据，并通过人工识别、计算机视觉分析和色彩识别分析等手段，对佩戴者个体行为特征、时间分配、路径转移、场所事件等要素进行了分析研究。研究结果表明，可穿戴式相机采集到的图片数据具有丰富的个体行为与时空信息，可以有效描述个体在空间中的行为特征。 数字化的“生命日志” 随着大数据在城市研究中的广泛应用和快速发展，基于建成环境层面的形态要素数据（如遥感、街景和POI数据）和多种互联网数据（如微博、点评和手机信令数据）开展的针对大规模群体的研究，为利用大数据解释城市问题提供了大量案例参考，并逐步建立了理论基础。然而，这些基于较粗尺度城市物理空间，抑或是大规模群体的大数据，仍较难被应用于个体的深层剖析和研究解读。 而可穿戴式相机为大规模采集个体数据提供了新的契机，通过记录的图片数据将个人活动信息数字化，形成“数字自我”的 电子档案，弥补了现有研究中对个体行为数据采集不够连续、维度不够丰富的问题，这也是从城市环境数据化向个体行为信息化的转变之一。同时，个体行为信息化也将推动研究方法的革新和新技术的介入，从主观的“个体感知”转向客观的“量化研究”。 从数字孪生的角度来看，基于可穿戴式相机记录下的图片数据，通过整理和分析可以剥离出个体在物理空间中的行为特征要素，进一步将这些个体行为特征要素在时空上数字化，从而构建了其在虚拟（信息）空间内的数字双胞胎。同时，图片数据中包含的大量物理空间建成环境要素同样可以被数字化并记录在虚拟空间内，从而反映物理空间和虚拟空间内个体和环境之间的交互。 科技 的日新月异不仅使人们的生活方式发生了巨大改变，同时也影响着城市运行的方方面面。不可置否的是，新技术的高速发展给城市研究与实践带来了新的机遇，推动着城市规划技术和工具的突破与创新。如龙瀛提出的数据增强设计，允许规划师们借助多维城市大数据对城市做出更全面、精准的分析与规划设计响应。 同时，在信息通讯技术革新的助力下，数据储存、挖掘、云计算和可视化等技术的完善也为研究城市提供了新视角。人们的思维方式从传统的机械思维向大数据思维转变，认知方式也逐渐向虚实结合的体验过度。城市数字孪生、数字自我的概念也将在第四次工业革命的技术革新下拥有更丰富的内涵。 参考资料 [1] 王鹏：展望未来城市，万物皆可运营 | 智慧城市长文综述 [2] 王鹏：城市数据到智慧城市 [3] Long, Y. (2019). (New) Urban Science: Studying New Cities with New Data, Methods and Technologies. Landscape Architecture Frontiers, 7(2), 8-21. [4] Zhang, Z. X., & Long, Y. (2019). Application of Wearable Cameras in Studying Inpidual Behaviors in Built Environments. Landscape Architecture Frontiers, 7(2), 22-37.

我之前在网上看到亚控科技的一篇文章，上面说到了信息时代的新“四大发明”，其中一个说的就是新数字孪生技术，这个是可以解决工厂生产过程数字孪生难题。通过提取物理工厂的本质特性构建数字工厂模型，感知物理工厂的实际状况，控制物理工厂的生产过程。亚控首创的数字孪生“六法则”，通过提供数字孪生的完整软件平台对企业生产过程的“万事万物”进行描述和刻画，可实现物理工厂生产过程的全生命周期、全业务流程建模，帮助企业实现数字工厂对物理工厂的感知与控制。对这方面要是感兴趣的话，可以去网上搜搜看，挺多相关内容的。

数字孪生技术应用员工作内容如下：1、安装、部署数字孪生平台，搭建并维护数字孪生体的开发环境、运行环境及验证环境；2、应用数字化仿真建模技术及工具，导入、配置、构建数字孪生模型，部署并维护数字孪生模型；3、应用机器学习、增强现实、虚拟现实、混合现实等技术，建立数字孪生模型与物理实体的数据映射关系；4、运用虚拟调试、自适应优化和数字化模拟验证技术，进行数字孪生体调试优化及功能验证；5、应用数字孪生平台，采集并处理物理实体数据，驱动数字孪生体；6、进行数字孪生体的维护更新、优化升级，提供诊断、预测预警建议。数字孪生技术应用员的任职要求1、3年以上相关行业解决方案组织、编写、实施经验；2、熟悉数字孪生、工业仿真、VR&AR、大数据、人工智能应用等相关技术，能清晰描述技术路线和应用方式；3、具备独立进行客户交流、方案编写、项目支持、商务材料组织等能力；4、有大型企业合作相关工作经验优先，能够适应因工作原因出差；5、具备良好的PPT制作能力，具备优秀的演讲技巧、客户沟通技巧。

　　在学习数字孪生应用技术之前，首先需要掌握计算机科学和编程基础知识。这是因为数字孪生技术的实现离不开计算机程序和算法。其次，需要掌握数据分析和建模技能，以便能够对数字孪生系统进行数据采集、处理、建模和分析。此外，还需要了解实体物理系统的工作原理和特性，包括力学、热力学、流体力学等。　　除此之外，数字孪生技术的学习还需要掌握相关的工具和软件。例如，数字孪生系统的建模和仿真通常使用CAD软件、MATLAB、Python等。在实际应用中，数字孪生技术还需要与物联网技术、云计算技术等其他技术结合起来，因此也需要掌握相关的知识。　　总之，学习数字孪生应用技术需要具备多学科交叉的知识背景，包括计算机科学、数据分析、工程学、物理学等。同时也需要掌握相关的工具和软件，以便能够实现数字孪生系统的建模和仿真。如果能够掌握以上的知识和技能，将有助于在数字孪生应用技术领域中取得成功。

数字孪生建设的最终目的是规避物理世界中存在的风险，提供更好的决策指导。1、工作流程：（1）在开发数字孪生工厂前，首先需要明确数字孪生工厂的需求和场景。比如，需要模拟哪些生产线、机器人、工人等设备和人员，需要收集哪些传感器数据，需要对哪些数据进行可视化展示和分析等。（2）可以使用伏锂码J3D数字孪生开发平台创建数字孪生模型，用户可以通过拖拉拽的方式创建数字孪生模型，包括生产线、机器人传感器等各类设备和数据。（3）在创建完数字孪生模型后，用户需要对其进行参数配置。比如，用户可以配置传感器的采样频率、生产线的生产速率、机器人的运行路径等等。（4）完成数字孪生模型的创建、配置、行为和交互添加后，用户可以将其部署到云端或本地进行测试。2、建立：数字孪生是建立在物联网、云服务、大数据、人工智能、BIM等技术基础上，将物理世界映射出数字世界。充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，在虚拟空间中完成映射的过程。数字孪生的特点：1、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；2、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；3、共生演进：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；4、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。

数字孪生价值在于提高整个体系的运营效率，降低运营、运维成本。想要知道数字孪生的意义，那首先需要了解数字孪生的类型，比如AVEVA 剑维软件数字孪生解决方案可以分为3类：1.离散数字孪生：基本的构建模块“离散”数字孪生侧重于原子资源，例如单个资产、产品、人员和单个流程任务。2.复合数字孪生：复杂的过程“复合“数字孪生代表将多个离散数字孪生结合在一起，形成更高水平的流程、功能和资产组。3.组织数字孪生：赚钱机器“组织”数字孪生用于优化更高阶的企业级成果。

数字孪生作为普适的理论技术体系，可以在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用。这项技术需要在数字空间中根据现实各项数据与参数建立模型，通过传感器实现状态同步，既可以帮助航空公司实现航空器监控、维护与保障，还可以提高机场运行效率。接下来，让我们在中国民航科学技术研究院研发中心副主任杨杰的带领下揭开这项技术的神秘面纱。 技术有前景 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。通俗地说，数字孪生就是在一个设备或系统的基础上，通过采集各项数据，创造一个数字版的孪生体。 “目前民航业内的数字孪生系统应用大多基于三维地理信息，还停留在静态数字孪生阶段，数据更新频率低，主要功能是信息集成和数据可视化。”杨杰介绍道，“下一步将做到动态数字孪生，以这项技术为载体，集成机场与航空器的数据，在将接入的数据可视化展示后，通过孪生体反向控制实体世界，达到流程控制的目的。未来，还可能结合5G、人工智能、泛在感知等技术，实现精准控制。” 在数字孪生技术中，一个系统存在于现实的物理世界，一个系统存在于虚拟的计算机世界。在理想状态下，本体与孪生体可以建立全面的实时或准实时联系。二者并不是完全独立的，映射关系也具备一定实时性、双向性，根据孪生体反馈的信息，对本体采取进一步的行动并实施干预。以飞机维修为例，首先在数字空间中建立真实飞机的模型，通过传感器实现其与飞机真实状态完全同步，每次飞行后根据结构情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。 “飞机维修只是数字孪生的一个点，点点相连就会形成面。目前国内很多机场都上线了全景视频系统，通过该系统能够在塔台或运行指挥中心看到机场场面的实时情况。但在雨、雪、雾霾等恶劣天气下，部分摄像头受到遮蔽，可能对关键动态目标监控产生影响。在应用数字孪生系统后，通过传感器实时采集数据，可反映目标的运行情况，为工作人员提供更准确的信息，从而提升运行保障能力。未来，随着技术的发展，点点相连成面，面面相连成体，传统的金字塔式结构将不复存在，万物互联成为现实，感知无处不在，数字孪生技术将有更大的发挥空间。”杨杰说。 目前，多数机场在执行任务时仍然依靠终端平台作出决策。例如，当车辆侵入跑道时，塔台工作人员需要分别指挥航空器和车辆，以达到避让目的。未来，传感器将部署在航空器和车辆上，两个不同类型的终端都够获取彼此的数据。一旦存在跑道侵入风险，通过边缘计算，数字孪生系统将直接通知车辆驾驶员避让并提供撤离路线，响应速度快，安全系数高，毫秒级的告警响应时间将消除延时带来的安全隐患。 研发有基础 今年初，民航局印发了《智慧民航建设路线图》，将智慧民航总体设计分解为五大主要任务、四个核心抓手、三类产业协同、十项支撑要素与48个场景视点。智慧民航建设需要数字孪生技术的开发和应用，而数字孪生技术能够以全流程便捷出行、基于四维航迹的精细运行、机场全域协同运行、数据驱动的行业监管等场景试点为切入点，助力产业协同，在智慧民航建设中大显身手。 高楼大厦并非凭空而起，技术的研究与发展同理。自2013年起，航科院开始建立ADS-B地面站，ADS-B所收集的数据对数字孪生技术应用大有裨益。除此之外，广州白云机场、深圳宝安机场等使用的机场场面飞行区车辆监控系统，国航、川航等应用的全球航班追踪监控系统，不仅为航空器追踪监控与车辆追踪监控积累了丰富的经验，也为数字孪生技术的开发与应用打下了坚实基础。 5G时代的来临让数字孪生技术如鱼得水。万物互联让数据传输速度变得越来越快，传感器和摄像头随处可见，能捕获的信息细节也越来越多，以三维地理信息为蓝本的传统机场运控系统已经无法满足时代的需求。据了解，航科院此次的数据孪生技术开发以 游戏 引擎为载体，将相关数据接入后，不仅能够实现数据集成和可视化，还可以让系统运行更加顺畅，孪生世界与真实世界的关键信息在感官体验层面上做到了同步与一致。 目前，数字孪生技术的开发和应用还停留在信息集成和数据可视化阶段，但已经为机场和航空器运行带来不小的影响。动态的数字孪生技术将触及民航业的所有流程，为各个流程提效赋能。 基于数字孪生，机场、人员、航空器、车辆等数据可以生成实时孪生画面，让人员培训更加便捷。车辆驾驶员不再需要拿着教材走进教室学习机场驾驶规则，而是在系统实时运行场景中习得；无人驾驶将更加智能，设备和车辆将首先经过数字孪生系统的测试，之后才正式量产应用，从而最大限度地降低成本…… 数据是关键 “数据采集得越全，可以实时分析的数据越多，就越接近真实情况”。一方面，ADS-B等技术所收集的数据与数字孪生技术相辅相成，但每项技术都有使用倾向，采集数据存在局限性。ADS-B传输的数据仅限于航空器位置、高度、航向、速度、爬升率等，该技术的设计初衷更偏向于空中管制使用，而油量、发动机参数、飞行管理计算机输出信息等数据则无法从中获得，数据需要多接口接入。另一方面，真实世界的数据采集还未实现全面覆盖，摄像头与传感器随着时代的发展不断增加，接入设施设备的数量也将慢慢增加。此外，对人位置数据的实时采集涉及隐私等多方面问题，需要更加谨慎地对待。 “空间数据采集的关键指标是精度和采集频率。在GPS系统和正在逐步投入使用的北斗卫星系统中，位置精度和定位精度都可以达到分米级甚至厘米级，能够满足机场在运行中的大部分需求。”杨杰介绍道，“但技术发展的主要桎梏在于位置的回传频率。虽然现在的技术已经可以达到20赫兹的标准，也就是每秒回传20次数据信息，但是很多机场还停留在每秒一次、几秒一次的回传状态。” 传统雷达监控与数据站监视等方式数据回传频率差异较大，短则4秒一次，长则15分钟一次，无法做到真实世界的实时反映。在加装ADS-B后，数据回传最快可以达到1秒两次，但与20赫兹的技术能力仍相去甚远。 “20赫兹在国内机场基本没有应用，能达到5赫兹的都少之又少。回传频率越高，消耗的网络带宽越大，后台处理器的处理压力也就越大。从这个角度来看，想要数字孪生技术发挥更大作用首先要解决这些问题。”杨杰解释道。 只有处理好数据采集、回传频率、精度、处理等问题，数字孪生技术才会真正为智慧机场建设添砖加瓦，而不是一个提供数据可视化平台的“花瓶”。这类信息化技术与传统基建有机融合，将云计算、大数据、物联网、人工智能、5G通信等作为核心手段，推动我国机场高质量发展、跨越式进阶。

数字孪生应用技术主要学：数据采集技术、数字孪生数据应用、数据建模技术、人机交互技术。数字孪生是一种以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，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。数字孪生关键技术：1、数据采集技术。数据的采集是数字孪生的基础，要实现从控制系统中读取设备数据就需要经过数据格式解析、数据结构重新定义、数据逻辑重新定义等，对原生数据进行清洗，进而从出众多数据中提取关键、有效的部分并进行输出。2、数字孪生数据应用。孪生数据包括物理实体、虚拟模型、服务系统的相关数据，领域知识及其融合数据，并随着实时数据的产生被不断更新与优化。3、数据建模技术。数字孪生应用中真实物理空间的映射建模需要用丰富建模、计算求解、仿真工具集来强化多时空尺度模型统一计算求解能力。4、人工智能技术。在数字孪生应用中，需要在虚拟空间对现实物理映射做到多概率的仿真，这就离不开算法模型和人工智能的开发。5、人机交互技术。动态实时交互连接将物理实体、虚拟模型、服务系统连接为一个有机的整体，使信息与数据得以在各部分间交换传递。数字孪生作为一项关键技术和提高效能的重要工具，可以有效发挥其在建模、数据采集、分析预测、虚拟仿真等方面的作用，支持从创新概念到产品运行的过程。以上是数字孪生关键技术介绍。数夫软件是国内家居ERP软件、MES系统、CRM系统、SCM系统的龙头企业，它是助推泛家居行业数字化、智能化转型升级的引擎。

数字孪生创益社不是资金盘。数字孪生，顾名思义就是建立在数字世界的物理实体之间的映射关系。数字孪生是近年来兴起的概念，其本质是将整个物理实体通过网络映射到虚拟空间中，实现对其全生命周期管理。数字孪生技术主要用于在工业领域及智慧城市领域，主要解决物理实体之间相互作用、相互影响所产生的一系列问题以及对其进行优化管控等。

上世纪四五十年代，以计算机、半导体、原子能技术为代表的第三次工业革命爆发，拉开了人类信息时代的序幕。 在随后的数十年里，信息的价值得到了越来越多的重视，成为社会的主要财富。而信息技术，作为信息价值的挖掘工具，则得到了日新月异的发展。信息和信息技术，改变了我们每个人的工作和生活方式，推动了经济的飞速发展，给整个社会带来的颠覆性变革。 进入21世纪以后，信息技术的发展有了新的变化。 以云计算、大数据、人工智能为代表的算力技术演进，以及以全光网络、4G/5G、Wi-Fi 6为代表的联接力技术飞跃，使得人们对数字技术提出了更高的期望。人们希望在信息化的基础上，进一步实现数字化、网络化、智能化，将澎湃的数字动能从个人消费领域转向包括工业制造、交通物流、教育医疗等在内的各个垂直行业，实现全行业及整个社会的数字化转型。 换句话说，数字技术除了帮助消费者更好地社交、娱乐之外，还要帮助企业升级制造工艺、改进经营流程，进一步提升生产力。此外，还要帮助政府提升治理能力、优化管理效率，改善居民的城市生活质量。 数字孪生技术，就是基于这样的时代背景诞生的。 2011年3月，美国空军实验室首次提出了数字孪生（Digital Twin）。当时，他们将这一概念用于战斗机维护工作的数字化。 不久后，另外两家公司关注到了数字孪生，并决定将它在民用领域发扬光大。这两家公司，分别是美国的通用电气（GE），以及德国的西门子（Siemens）。 通用电气和西门子是世界级的工业巨头，长期关注工业的自动化和数字化改造，也一直在研究工业4.0。 对他们来说，数字孪生信息技术发展到新一阶段的产物，是典型的工业数字化技术，代表了工业制造手段与数字科技深入融合发展的未来方向。为此，他们投入了大量的资源，全力进行数字孪生技术的研发，并将其推向全球各个领域。 说了半天，到底什么是数字孪生呢？ 数字孪生的官方概念非常拗口，是这么说的： 数字孪生，是综合运用感知、计算、建模等信息技术，通过软件定义，对物理空间进行描述、 诊断、预测、决策，进而实现物理空间与赛博空间（Cyberspace，可以理解为数字虚拟空间）的交互映射。 删掉描述，提炼骨干，会变得简单一些：“数字孪生，是物理空间和数字虚拟空间的交互映射。” 更简单来说，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”。 对于很多人来说，数字孪生很容易与“数字建模”混淆。毕竟，数字建模也是建立了一个仿真克隆。 但实际上，数字孪生和“数字建模”是有很大区别。数字孪生的特性，概括起来就是4个词——“动态”、“全生命周期”、“实时/准实时”、“双向”。 所谓“动态”，是指本体的实时状态、还有外界环境状态，会通过传感器等手段，复现到数字孪生体上。也就是说，孪生体不是静止的，而是变化的。 “全生命周期”，则是指数字孪生贯穿于产品的整个生命周期，包括设计、开发、制造、服务、维护乃至报废回收等。它并不仅限于帮助企业把产品本体造出来，还在于帮助企业使用和维护本体。 “实时/准实时”，很好理解，就是前面所说的“动态”数字反应，是实时/准实时实现的，没有大的时延，没有明显滞后性。 “双向”这个特性非常关键。传统建模往往是单向的——建立模型，然后依据模型制造本体。数字孪生完全不同，孪生体除了接收本体数据之外，还可以反向给本体输送数据。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。 站在技术的角度来看，数字孪生的技术体系是非常庞大的。它的感知、计算和建模过程，涵盖了感知控制、数据集成、模型构建、模型互操作、业务集成、人机交互等诸多技术领域，门槛很高。 数字孪生的技术竞争，实际上是云计算、大数据、3D建模、工业互联网及人工智能等ICT先进技术综合实力的博弈。 从本质上来说，数字孪生是一项借助数字空间孪生模型，对物理空间真实本体进行模拟的技术。之所以要模拟，无非是两个原因：其一，物理本体的造价昂贵，试错成本太高，超过了承受能力。其二，就是物理本体独一无二，不支持物理复制，没有试错的机会。 前面提到的美国空军实验室和通用电气公司，最早的数字孪生对象，就是造价昂贵的飞机及飞机发动机。截至2018年，通用电气就已经积累开发了120万个数字孪生体。根据他们自己的说法，他们已经为每个引擎、每个涡轮、每台核磁共振都创造了一个数字孪生体。 建立了数字孪生体之后，他们采集物理本体的运行数据，放在孪生体上。然后，他们可以大胆创新，充分试错，进行产品设计改动，进行模拟仿真试验，观察效果，从而判断是否执行实际产品的改动。这样一来，试错的成本和风险大幅下降，也缩短了产品的研发周期。 什么样的系统，是独一无二、不支持物理复制的呢？ 当然是那种大型的、真实的、公共的、正在使用的系统。大家应该都想到了，我们每天生活着的城市，就是这样的一个系统。 城市是极为复杂的。在城市里，有百万甚至千万级的人口，有不计其数的建筑、车辆，还有交织密布的基础设施网络（道路、水电煤气、通信）。我们没有办法直接在城市里做试验，也没办法复制一个物理城市来做试验。所以，我们需要借助数字孪生技术，构建一个数字空间的虚拟城市，进行仿真、试验和试错，提升城市的管理和运营效率。 交通是一个城市最重要的功能之一。我们以腾讯数字孪生平台为例，详细看一下数字孪生技术是如何赋能智慧交通行业应用的。 首先，我们看看城市交通数字孪生体的搭建。 腾讯利用城市级三维重建技术，基于自己的高精度地图数据，可以真实还原出整个城市的楼宇、道路等主体要素。然后，是树木绿化、公交站台、交通标记、交通标线等静态元素。 静态元素有了，车辆、行人等动态元素怎么办？难道像电脑游戏里面一样，随时生成？ 当然不是。交通孪生系统中的车辆和行人，并不是完全虚拟出来的或者随机生成的。 数字孪生平台是通过路测摄像头，实时采集真实道路监控中的影像，检测和感知各个目标（车辆、行车等），然后将目标数据“提取”出来，模型化之后，同步融入到数字孪生环境中。 这样一来，才算真正实现了真实路面交通和虚拟环境的深度融合。实时交通流大数据，在数字空间被真实还原了。 在整个城市的大规模车道级实时仿真下，交通流数据可以像我们使用地图导航APP一样，通过颜色（交通热力图），进行可视化呈现。城市交通的拥堵情况，一览无余。 交通数字孪生体搭建完成之后，我们站在上帝视角，可以做的事情就很多了。 首先，我们可以进行特殊情况下的交通车流变化推演。模拟出现交通事故，或主办大型赛事或演出，观察车流的变化，考验交通路网的承受能力，为城市交通主管部门制定应急预案提供决策依据。 其次，可以模拟交通信号灯的设计优化方案，为管理部门优化交通管理调度提供技术支持。 还有，基于虚拟环境，为救护车、消防车等紧急车辆提供路线动态规划，挽救生命。 在数字孪生环境中，腾讯还引入了游戏引擎相关技术，自由模拟各种天气状态，评估天气对交通路网系统运能带来的影响，提前做好灾害天气环境下的应急预案。 值得一提的是，交通数字孪生平台并不是封闭的。它可以对合作伙伴开放低成本低门槛的API接口，方便他们进行业务系统集成调用，做大做强交通产业生态。 除了城市交通之外，城际高速公路也是交通数字孪生的重要应用场景。 在这个场景中，数字孪生技术强调的是主动运营，也就是把整个高速公路管理起来。 通过ETC、摄像头、车联网终端、RSU（路侧单元）、蜂窝基站甚至卫星，可以实现数据的传输。通过云端或现场MEC（边缘计算节点），可以进行数据的计算和处理。 对于高速公路的管理部门来说，基于感知到的车流、路面、天气、事故数据，可以轻松实现对高速公路全要素全时空的主动安全式精细管控，例如车道级定位及引导，动态路径编排，交通基础设施调控，等等。 对于驾驶员来说，交通数字孪生技术具备准确率达到95%的精准感知能力，以及300ms端到端时延的通信能力。它可以将异常事件告警以视觉和声音的方式，发送到驾驶员的孪生终端上，提高驾驶员的安全通行能力。 尤其是在恶劣天气（例如大雾、暴雨等）以及黑夜情况下，驾驶员的视线受阻，可以通过孪生驾驶员端获取实时精准的周边路况情况。 基于交通数字孪生技术，系统还可以为车主提供LBS伴随式服务，将服务通过微信、地图App等方式，推送给车主，改善驾乘体验。 交通数字孪生技术的另外一个显著特点，是可计算能力。 它主要体现在仿真预测的道路交通可计算和空间可计算能力。通过仿真预测，可以预知未来1个小时的交通流状况，支撑不同交通管理场景的应急预案仿真，为决策者提供科学量化的决策依据和数据支撑。 最后再说说现在很火的无人驾驶。 无人驾驶是智慧出行的一个终极发展方向。目前，各大厂商都在积极进行相关技术的研究和测试。 然而，想要实现无人驾驶技术的普及，最重要的一点，就是行驶数据的海量测试和学习。但是，目前的法律法规，以及路况条件，并不允许无人驾驶车辆随意进入真实道路环境进行测试。这时，数字孪生环境就可以发挥作用了。 基于数字孪生环境，可以自由组合构建自动驾驶测试环境，在云端实现城市级云仿真环境的并行加速测试，而且是7×24小时不间断测试，每天可以测试1000万公里。这对于无人驾驶技术来说，简直就是福音。无人驾驶技术的开发周期可以大幅缩短，加速普及落地。 总而言之，数字孪生作为一项“虚实结合”的数字化转型技术，正在各个领域加速落地。产业互联网高速发展的时代浪潮，更是推动了它的价值爆发。 未来的一百年，人类如果想要实现更大的野心，以数字孪生为代表的虚拟空间技术，将是重要的工具和场景。 数字孪生到底还有多大的潜力？让我们拭目以待吧！

首先介绍一下业内数字孪生比较流行的定义 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。 ——美国国防采办大学DAU 产品数字孪生体的主要作用之一就是映射、监控与操纵、诊断、预测。传统的制造行业，以人员经验和主观判断为依据，而且无法做到实时监测和精准判断，随着 科技 的发展，融合了各项新技术如云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的制造业，变得更加“智能化”，不仅能够实时地对产品全生命周期过程进行监测，更能通过各种传感器实时采集的数据通过计算中心计算，预测、诊断，实现在无人值守情况下的智能检测和决策，减少了故障造成的不合格率和停机等重大问题的发生，极大地解放了生产力，并提高了生产效率。 通过数字纽带技术，在产品全生命周期各阶段，将产品开发、产品制造、产品服务等各个环节数据在产品数字孪生体中进行关联映射，在此基础上以产品数字孪生体为单一产品数据源，实现产品全生命周期各阶段的高效协同，最终实现虚拟空间向物理空间的决策控制，以及数字产品到物理产品的转变。 另外，从产品质量数据积累意义来看 大数据技术的发展为产品数字孪生体的数据积累和挖掘应用做了坚实的技术铺垫，产品数字孪生体是产品全生命周期的数据中心，记录了产品从概念设计直至报废/回收的所有模型和数据，是物理产品在全生命周期的数字化档案，反映了产品在全生命周期各阶段的形成过程、状态和行为。产品数字孪生体实时记录了产品从出生到消亡的全过程，并且在产品所处的任何阶段都能够调用该阶段以前所有的模型和数据，产品在任何时刻、任何地点和任何阶段都是状态可视、行为可控、质量可追溯的。比如在产品使用阶段，产品数字孪生体在产品设计和制造阶段的所有数据和模型记录集合能够为产品质量追溯、产品可靠性分析提供准确的模型和数据来源。 从这三个角度来看，数字孪生技术带来的效益远不止技术本身实现，还涉及了更加广泛的积极影响，数字孪生从产品设计、制造、维护、回收等全生命周期的作用，整合了数据流、工作流、解决了企业开发新产品通常会面临的成本、时间和风险三大问题，极大地驱动了企业进行产品创新的动力，数字孪生技术的应用，将会为缩短研发与产品制造时间，提高企业竞争力提供巨大的推动力。 自主创新国产化的 Hightopo 数据可视化能够完全贯穿全产业链做数字孪生产品，已实现 智能化、无代码、可配置 的产业数字化管理。已广泛应用于各类场景，以设计、监控类场景为主。智慧城市、工业4.0、智能驾驶行业是先进数字孪生技术使用较多的行业。为连接电力、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、航空航天领域等各行各业。 使用 Hightopo 的 2D、 3D 和 GIS 可视化技术结合倾斜摄影和数字孪生技术，搭建出各行业智慧管理的三维可视化系统。案例汇集如下： 智慧园区 工业互联网 智慧交通 数字孪生技术的一个重要应用场景——生产制造环节。个性化、多元化的市场消费需求成为主流，制造业正面对日益激烈的市场竞争，面临着巨大的时间、成本、质量、产品差异化等方面的压力。 而搭建基于数字孪生技术的数字化工厂是解决这些问题的最佳途径，通过依托产品整个周期的真实相关数据，在虚拟环境中对生产全过程进行仿真、优化及重构。 通过创建虚拟模型来模拟生产过程，并且这些虚拟模型可以为物理工厂车间里所有连接的机器、工具和设备进行数字操作。这就可以使企业能够快速配置生产系统，以最大限度地提高效率，提高资产利用率，防止停机，具备一定的灵活性。 因此，企业在数字化工厂建设中，通过数字孪生技术能够并行完成“实物设备数字化、运动过程脚本化、系统整线集成化、控制指令下行同步化、现场信息上行并行化”，形成整线的执行引擎，实物设备与所对应的虚拟模型进行虚实互动、指令与信息同步，形成一个支持实物设备连线的车间快速设计、规划、装配与测试平台。 通过数字化的手段，将原先无法保存的专家经验进行数字化，并提供了保存、复制、修改和转移的能力。较于传统的工业设计、制造和服务领域，经验往往是一种模糊而很难把握的形态，很难将其作为精准判决的依据。 提到作为新基建的工业互联网，首先要讲的一个概念就是 “数字孪生Digital Twin” ，或者说数字双胞胎、数字映像、机器数字双胞胎。 数字孪生的概念最早由密歇根大学的Michael Grieves博士于2002年提出（最初的名称为“Conceptual Ideal for PLM”），至今有超过15年的 历史 。但直到工业互联网的出现，数字孪生才真正得到了应用。 什么是数字孪生 数字孪生的官方解释非常复杂：“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 。” 我们基于下面这张图片来重新解读一下数字孪生的概念： 基于该可视化界面，我们可以查看到 设备的运转状态和各种参数 ，同时可以通过该界面 对设备进行远程操控 。那么我们可以认为基于以下可视化界面初步实现了该设备数字孪生的构建。 简单来说，数字孪生就是将机器从物理世界映射到虚拟世界。那么这里面就存在了3个要素： 物理空间的实体产品、 虚拟空间的虚拟产品 、 物理空间和虚拟空间之间的数据和信息交互 。 数字化双胞胎技术是将带有三维数字模型的信息拓展到整个生命周期中的影像技术，最终实现虚拟与物理数据同步和一致，它不是让虚拟世界做现在我们已经做到的事情，而是发现潜在问题、激发创新思维、不断追求优化进步——这才是数字孪生的目标所在。 数字孪生的构建会带来什么价值 我们首先从我们的设备制造商来看一下。对于设备制造商，主要有两类设备： 厂内设备 和 厂外设备 。厂内设备主要是我们的生产设备，厂外设备主要对应我们的工业产品。 通过对厂内设备的联网，我们可以实现 生产线的智能运维 ，提升生产效率，降低运营成本。同时会带来一些商业模式的创新，比如共享工厂、产业链协同等新模式的出现。 通过对厂外设备的联网，我们可以实现 后市场的智能运营 ，提升服务质量，降低运营成本。数据的采集同时会辅助研发和营销，提升我们的产品质量和二次销售。当然，厂外设备联网也会带来一些新商业模式的突破，比如融资租赁、大数据保险、从卖产品到卖服务的转变等。 数字孪生技术是制造企业迈向工业4.0战略目标的关键技术 ，通过掌握产品信息及其生命周期过程的数字思路将所有阶段（产品创意、设计、制造规划、生产和使用）衔接起来，并连接到可以理解这些信息并对其做出反应的生产智能设备。 智能制造体系中的设备数字孪生 工业互联网的发展为我们带来了更多的选择，下面我们就 基于SaaS化的工业可视化工具——云视界 ，为大家分享一下如何构建设备的数字孪生。 以设备制造商（OEM）为例，“数字孪生”的构建步骤如下： 1、设备接 入 ：根云平台覆盖95%主流工业控制器，支持400+种工业协议，适配100%国际通用硬件接口。在厂内SCADA、MES等生产系统接入，和厂外设备控制器接入，以及哑设备接入方面均有成熟案例。 2、平台配置 ：根云平台轻松配置设备数据、报警规则，实现设备数字映射。 3、画面搭建 ：根云视界作为一款专注于工业领域企业生产、经营和政府监管的可视化工具，通过托拉拽的方式即可快速配置可视化界面。同时提供丰富的模板库、素材库和组件库，更有工业专属组件。 4、关联数据 ：根云视界深度融合根云平台IoT数据，无需任何开发，轻松实现数据配置、物模型匹配、设备动效、指令控制等。 5、一键发布 ：根云视界支持一键发布，手机、Pad、PC、大屏幕同步自适应，并可轻松集成至APP、小程序、web等各类第三方平台。 根云视界目前已服务客户150+，案例覆盖13个工业场景，37个细分行业。现工具开通 免费试用 ，可登陆云视界官网申请注册。 转载自【根云视界】~

数字孪生工厂是现代网络信息技术飞速发展的产物。它将真实的工厂设备环境与数字孪生虚拟技术相结合，为工厂提供更多的数字化和智能化功能。　数字孪生工厂配备的智能管理系统会在虚拟设备中制作全厂的三维模型，并尝试在虚拟的三维视觉空间中监控设备的运行状态，模拟工厂内设备的运行情况，可以有效降低现场设备故障、设备生产异常等问题发生的概率。使用digital twin技术进行后续的设备维护，也会更容易发现设备哪里出了问题，及时指派维护人员进行维护。

数字化设计：数字孪生+产品创新。数字孪生技术打造产品设计数字孪生体，在赛博空间进行系统化仿真，实现反馈式设计、迭代式创新和持续性优化。目前，在汽车、轮船、航空航天、精密装备制造等领域，已普遍性展开原型设计、工艺设计、工程设计、数字化样机等形式的数字化设计实践。虚拟工厂：数字孪生+生产制造全过程监管。在赛博空间打造出映射物理空间的虚拟车间、数字工厂，促进物理实体与数字虚体之间的数据双向动态交互，依据赛博空间的变化及时调整生产工艺、优化生产参数，提升 生产效率。设备预测性维护：数字孪生+设备管理。开发设计设备数字孪生体并与物理实体同步交付，实现设备生命周期数字化管理，同时依托于现场数据收集与数字孪生体分析，提供产品故障分析、寿命预测、远程管理等增值服务，增强用户体验，减少运维成本，强化企业核心竞争力。智慧城市：数字孪生+城市运作管理。建设城市数字孪生体，以定量与定性结合的形式，在数字世界预演天气环境、基础设施、人口土地、产业交通等要素的交互运作，绘制“城市画像”，支撑决策者在物理世界实现城市规划“一张图”、城市难题“一眼明”、城市治理“一盘棋”的综合性效益最优化布局。智慧医疗：数字孪生+医疗服务。将数字孪生与医疗服务相结合，实现人体运作机理和医疗设备的动态监测、模拟和仿真，加快科研创新向临床实践的转化速度，提升 医疗诊断效率，优化医疗设备质控监管。

吴贝言学院：通信工程学院学号：20012100036【嵌牛导读】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。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。【嵌牛鼻子】数字孪生，数字镜像，数字化映射，数字镜像模型【嵌牛提问】数字孪生的应用【嵌牛正文】数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，目前在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。目前在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。美国国防部最早提出利用Digital Twin技术，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。首先在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步，这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。数字孪生，有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线，在没有建造之前，就完成数字化模型。从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟，并将真实参数传给实际的工厂建设。而工房和产线建成之后，在日常的运维中二者继续进行信息交互。值得注意的是：Digital Twin不是构型管理的工具，不是制成品的3D尺寸模型，不是制成品的MBD定义。[1]对于Digital Twin的极端需求，同时也将驱动着新材料开发，而所有可能影响到装备工作状态的异常，将被明确地进行考察、评估和监控。Digital Twin正是从内嵌的综合健康管理系统（IVHM）集成了传感器数据、历史维护数据，以及通过挖掘而产生的相关派生数据。通过对以上数据的整合，Digital Twin可以持续地预测装备或系统的健康状况、剩余使用寿命以及任务执行成功的概率，也可以预见关键安全事件的系统响应，通过与实体的系统响应进行对比，揭示装备研制中存在的未知问题。Digital Twin可能通过激活自愈的机制或者建议更改任务参数来减轻损害或进行系统的降级，从而提高寿命和任务执行成功的概率。从产品全生命周期管理、工程全生命周期管理、车间管控系统几个方面梳理目前数字孪生的应用场景如下：[2]最早，美国国家航空航天局使用数字孪生对空间飞行器进行仿真分析、检测和预测，辅助地面管控人员进行决策。[2]Michael Grieves 教授和西门子公司主要使用数字孪生进行产品数据的全生命周期管理。利用数字孪生对产品设计、产品功能、产品性能、加工工艺、维修维护等进行仿真分析。[2]以欧特克公司为代表的工程建设类软件供应商，将数字孪生技术应用于建筑、工厂、基础设施等建设领域，把建筑和基础设施看做产品进行全生命周期的管理。[2]北京航空航天大陶飞等人将数字孪生应用于车间的建设和管控，主要涉及基于数字孪生的产品设计、基于数字孪生的虚拟样机、基于数字孪生的车间快速设计、基于数字孪生的工艺规划、基于数字孪生的车间生产调度优化、基于数字孪生的生产物流精准配送、基于数字孪生的车间装备智能控制、基于数字孪生的车间人机交互、基于数字孪生的装配、基于数字孪生的测试/检测、基于数字孪生的制造能耗管理、基于数字孪生的产品质量分析与追溯、基于数字孪生的故障预测与健康管理、基于数字孪生的产品服务系统等。reference：baiduboxapp://swan/AZQtr4jkpf90T3X9QMWVLF1bkeV4LXxD/pages/lemma/lemma?lemmaTitle=%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%AD%AA%E7%94%9F&lemmaId=22197545&fr=aladdin&_baiduboxapp=%7B%22from%22%3A%221081000900000000%22%2C%22ext%22%3A%7B%22tplname%22%3A%22bk_polysemy%22%2C%22srcid%22%3A1547%2C%22order%22%3A%221%22%2C%22token%22%3A%22swanubc%22%2C%22searchid%22%3A%2212054588898962432503%22%2C%22third_ext%22%3A%7B%22ivkSource%22%3A%22h5_schema%22%7D%2C%22searchQueryEnc%22%3A%22_u2Hfja42ijWuDWVFmOfKxBtrKjBbM-8C_new%22%7D%7D&callback=_bdbox_js_4476&oauthType=search&searchParams=%7B%22failUrl%22%3A%22https%3A%2F%2Fbaike.baidu.com%2Fitem%2F%25E6%2595%25B0%25E5%25AD%2597%25E5%25AD%25AA%25E7%2594%259F%2F22197545%22%2C%22logParams%22%3A%22pu%3D%24pu%26baiduid%3D%24baiduid%26tcreq4log%3D1%26isAtom%3D1%26cyc%3D1%26clk_info%3D%7B%5C%22tplname%5C%22%3A%5C%22bk_polysemy%5C%22%2C%5C%22srcid%5C%22%3A1547%2C%5C%22ivkStatus%5C%22%3A%5C%22new_ivk_success%5C%22%2C%5C%22type%5C%22%3A%5C%22xcx%5C%22%2C%5C%22naType%5C%22%3A%5C%22%5C%22%2C%5C%22ivkSource%5C%22%3A%5C%22h5_schema%5C%22%2C%5C%22xcx_path%5C%22%3A%5C%22https%25253A%25252F%25252Fvhsagj.smartapps.cn%25252Fpages%25252Flemma%25252Flemma%25253FlemmaTitle%25253D%252525E6%25252595%252525B0%252525E5%252525AD%25252597%252525E5%252525AD%252525AA%252525E7%25252594%2525259F%252526lemmaId%25253D22197545%252526fr%25253Daladdin%5C%22%2C%5C%22xcx_id%5C%22%3A%5C%22AZQtr4jkpf90T3X9QMWVLF1bkeV4LXxD%5C%22%2C%5C%22xcx_from%5C%22%3A%5C%221081000900000000%5C%22%7D%26lid%3D12054588898962432503%26l%3D1%26t%3Dzbios%26ref%3Dwww_zbios%26from%3D1099a%26order%3D1%26w%3D0_10_%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%AD%AA%E7%94%9F%26tj%3Dbk_polysemy_1_0_10_l%26src%3Dhttps%25253A%25252F%25252Fbaike.baidu.com%25252Fitem%25252F%252525E6%25252595%252525B0%252525E5%252525AD%25252597%252525E5%252525AD%252525AA%252525E7%25252594%2525259F%25252F22197545%22%7D&useTpl=1

数字孪生意思介绍如下：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。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。数字孪生标准体系包含基础共性标准：包括术语标准、参考架构标准、适用准则三部分，关注数字孪生的概念定义、参考框架、适用条件与要求，为整个标准体系提供支撑作用。数字李生关键技术标准：包括物理实体标准、虚拟实体标准、生数据标准、连接与集成标准、服务标准五部分，于规范数字李生关键技术的研究与实施，保证数字生实施中的关键技术的有效性，破除协作开发和模块互换性的技术壁垒。含义：美国国防部最早提出利用Digital Twin技术，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。首先在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步，这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。数字孪生，有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线，在没有建造之前，就完成数字化模型。从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟，并将真实参数传给实际的工厂建设。而工房和产线建成之后，在日常的运维中二者继续进行信息交互。值得注意的是：Digital Twin不是构型管理的工具，不是制成品的3D尺寸模型，不是制成品的MBD定义。

数字孪生是一个物体或系统的虚拟代表，跨越其生命周期，根据实时数据更新，并使用模拟、机器学习和推理来帮助决策。数字孪生完全基于虚拟模拟，从现实世界收集数据并根据变化进行自我调整。数字孪生最大的特征是它能够收集数据并基于它创建模拟。举个例子，假设一家国际货运公司希望通过增加船舶运载的物品数量，并开辟新航线以更快地到达目的地，以此来增加每月运送的货物总量。如果线下执行此试验将耗费燃料、人工等各项成本，需要大量资金。有了数字孪生，所有这一切都可以通过将船舶连接到数字模拟来减少成本支出，开发人员可以随时随地进行虚拟测试，大幅降低成本。

数字孪生是物理对象、系统、过程或环境的虚拟模型或表现。它是现实世界实体的计算机化版本，可用于各种目的，例如模拟、分析、预测、优化、监视和控制。数字孪生通常由数据、算法和可视化工具组成，允许用户与物理对象的虚拟表现进行交互和操作。数字孪生概念通常用于物联网 (IoT) 和工业 4.0 的背景下，它可以实现对物理资产和系统的实时监控和分析。通过创建数字虚拟体，可以更深入地了解其产品和流程的工作方式，在潜在问题发生之前识别它们，并优化性能和效率。数字孪生可以应用于各种行业，例如制造、医疗保健、运输和建筑。更多数字孪生相关案例，欢迎搜索或访问“博维数孪”。

数字孪生英文是Digital twins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。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。Digital twin最为重要的启发意义在于，它实现了现实物理系统向赛博空间数字化模型的反馈。这是一次工业领域中，逆向思维的壮举。人们试图将物理世界发生的一切，塞回到数字空间中。只有带有回路反馈的全生命跟踪，才是真正的全生命周期概念。这样，就可以真正在全生命周期范围内，保证数字与物理世界的协调一致。各种基于数字化模型进行的各类仿真、分析、数据积累、挖掘，甚至人工智能的应用，都能确保它与现实物理系统的适用性。这就是Digital twin对智能制造的意义所在。智能系统首先要感知、建模，然后才是分析推理。如果没有Digital twin对现实生产体系的准确模型化描述，所谓的智能制造系统就是无源之水，无法落实。

在工业界，人们用软件来模仿和增强人的行为方式，例如，绘图软件最早模仿的就是人在纸面上作画的行为。发展到人机交互技术比较成熟的阶段后，人们开始用CAD软件模仿产品的结构与外观，CAE软件模仿产品在各种物理场情况下的力学性能，CAM软件模仿零部件和夹具在加工过程中的刀轨情况，CAPP软件模仿工艺过程，CAT软件模仿产品的测量/测试过程，等等。在信息界，最早的模仿是模拟人脑的思考模式。冯u2022诺依曼的体系结构是把运算、存储与控制分开来进行，而人的大脑结构是运算、存储和控制一体化的，因此软件界人士不得不花费较多的时间和精力，用知识上更优化的算法和硬件上更快的芯片，来克服这种体系上的先天不足。这种对人脑思维的模拟导致了信息界人工智能学科分支的诞生。近些年新出现的神经突触芯片已经开始突破硬件结构限制问题。软件仿真的结果，最初是在数字虚体空间产生一些并没有与物理实体空间中的实体事物建立任何信息关联、但是画得比较像的二维图形，继而是经过精心渲染的、“长得非常像”某些实体事物的三维图形。近些年，当人们提出了希望数字虚体空间中的虚拟事物与物理实体空间中的实体事物之间具有可以联接通道、可以相互传输数据和指令的交互关系之后，数字孪生的概念就成形了。伴随着软件定义机器概念的落地，数字孪生作为智能制造中的一个基本要素，逐渐走进了人们的视野。

品牌型号：华为MateBook D15 系统：Windows 11 数字孪生技术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。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。 数字孪生标准体系包含基础共性标准：包括术语标准、参考架构标准、适用准则三部分，关注数字孪生的概念定义、参考框架、适用条件与要求，为整个标准体系提供支撑作用。数字孪生关键技术标准：包括物理实体标准、虚拟实体标准、孪生数据标准、连接与集成标准、服务标准五部分，用于规范数字孪生关键技术的研究与实施，保证数字孪生实施中的关键技术的有效性，破除协作开发和模块互换性的技术壁垒。

数字孪生的概念，在技术概念上对它的阐释是：充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，它作为虚拟空间中对实体产品的镜像，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。

数字孪生（Digital Twin）是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为。简单的说，数字孪生就是在云端搭建一个和实际场景一模一样的虚拟现实环境，把实际环境的变化映射到虚拟现实场景中；同时，在虚拟现实场景中的操作也同步影响现实世界中的设备运行。数字孪生的核心有两个，一个是物联网，一个是三维可视化仿真。

孪生的解释 [twin] 一胎双生。亦用以 比喻 相同或十分相似者 详细解释 一胎双生。亦用以比喻相同或十分相似者。 《方言》 第三：“ 陈 楚 之间 ，凡人嘼乳而双产，谓之釐孳； 秦 晋 之间谓之僆子；自 关 而东， 赵 魏 之间，谓之孪生。” 清 和邦额 《夜谭随录·孪生》 ：“ 同州 有兄弟孪生者，年各二十，貌皆 姣好 ，声音笑言，虽 家人 往往悮识。” 清 龚自珍 《己亥杂诗》 之三二：“ 何郎 才调本孪生，不据文家为弟兄， 嗜好 毕同星命异，大郎尤贵二郎清。” 冰心 《寄小读者》 九：“她 指点 给我看：那边是织女，那个是 牵牛 ，还有 仙女 星，猎户星，孪生的兄弟星。” 词语分解 孪的解释 孪 （孪） á 双生，一胎两个：孪生子。孪兄弟。 部首 ：子； 生的解释 生 ē 一切可以发育的物体在 一定 条件下具有了最初的体积和重量，并能发展长大： 诞生 。滋生。生长。 造出：生产。 活的，有 活力 的：生存。 生命 。生物。生机。 出生入死 。舍生取义。 有生命的 东西 的简称： 众生 。

题库内容：孪生的解释[twin] 一胎双生。亦用以 比喻 相同或十分相似者 详细解释 一胎双生。亦用以比喻相同或十分相似者。 《方言》 第三：“ 陈 楚 之间 ，凡人嘼乳而双产，谓之釐孳； 秦 晋 之间谓之僆子；自 关 而东， 赵 魏 之间，谓之孪生。” 清 和邦额 《夜谭随录·孪生》 ：“ 同州 有兄弟孪生者，年各二十，貌皆 姣好 ，声音笑言，虽 家人 往往悮识。” 清 龚自珍 《己亥杂诗》 之三二：“ 何郎 才调本孪生，不据文家为弟兄， 嗜好 毕同星命异，大郎尤贵二郎清。” 冰心 《寄小读者》 九：“她 指点 给我看：那边是织女，那个是 牵牛 ，还有 仙女 星，猎户星，孪生的兄弟星。” 词语分解 孪的解释 孪 （孪） á 双生，一胎两个：孪生子。孪兄弟。 部首 ：子； 生的解释 生 ē 一切可以发育的物体在 一定 条件下具有了最初的体积和重量，并能发展长大： 诞生 。滋生。生长。 造出：生产。 活的，有 活力 的：生存。 生命 。生物。生机。 出生入死 。舍生取义。 有生命的 东西 的简称： 众生 。

数字孪生通俗理解如下：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。拓展资料数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，目前在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。目前在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。数字孪生意义：最为重要的启发意义在于，它实现了现实物理系统向赛博空间数字化模型的反馈。这是一次工业领域中，逆向思维的壮举。人们试图将物理世界发生的一切，塞回到数字空间中。只有带有回路反馈的全生命跟踪，才是真正的全生命周期概念。这样，就可以真正在全生命周期范围内，保证数字与物理世界的协调一致。各种基于数字化模型进行的各类仿真、分析、数据积累、挖掘。甚至人工智能的应用，都能确保它与现实物理系统的适用性。这就是Digital twin对智能制造的意义所在。

孪生的解释[twin] 一胎双生。亦用以 比喻 相同或十分相似者 详细解释 一胎双生。亦用以比喻相同或十分相似者。 《方言》 第三：“ 陈 楚 之间 ，凡人嘼乳而双产，谓之釐孳； 秦 晋 之间谓之僆子；自 关 而东， 赵 魏 之间，谓之孪生。” 清 和邦额 《夜谭随录·孪生》 ：“ 同州 有兄弟孪生者，年各二十，貌皆 姣好 ，声音笑言，虽 家人 往往悮识。” 清 龚自珍 《己亥杂诗》 之三二：“ 何郎 才调本孪生，不据文家为弟兄， 嗜好 毕同星命异，大郎尤贵二郎清。” 冰心 《寄小读者》 九：“她 指点 给我看：那边是织女，那个是 牵牛 ，还有 仙女 星，猎户星，孪生的兄弟星。” 词语分解 孪的解释 孪 （孪） á 双生，一胎两个：孪生子。孪兄弟。 部首 ：子； 生的解释 生 ē 一切可以发育的物体在 一定 条件下具有了最初的体积和重量，并能发展长大： 诞生 。滋生。生长。 造出：生产。 活的，有 活力 的：生存。 生命 。生物。生机。 出生入死 。舍生取义。 有生命的 东西 的简称： 众生 。

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。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。数字孪生是个普遍适应的理论技术体系可以在众多领域应用，在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。

吴亮。根据查询相关公开信息显示，通过创益社的描述：数字孪生，顾名思义就是建立在数字世界的物理实体之间的映射关系。

孪生子的解释 双生子。 《明史·顾大章传》 ：“ 大章 与弟 大韶 ，孪生子也。” 词语分解 孪的解释 孪 （孪） á 双生，一胎两个：孪生子。孪兄弟。 部首 ：子； 生子的解释 .刚成人的 少年 。《书·召诰》：“王乃初服。 呜呼 ！若生子，罔不在厥 初生 ，自贻哲命。” 孔 传：“言王新即政，始服行 教化 ，当如子之初生，习为善则善矣。”按，古以十五岁的少年为“生子””

数字孪生应用技术员的主要工作是部署，搭建和维护数字孪生技术平台，构建数字孪生模型，建立数据映射关系等。简单来说，数字孪生是在一个设备或系统的基础上，创造数字版的克隆体，是对实体对象的动态仿真。首先数字孪生是利用物理模型、传感器更新、运行历史等等数据，形成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程。现实概念能够反应全生命周期过程，同时作为一个超越现实的概念，能够在众多领域被实际应用。从而衍生出更多相关职业，数字孪生应用技术员定义，使用仿真技术工具和数字孪生平台，构建、运行维护数字孪生体，监控、预测并优化实体系统运行状态的人员。主要工作任务安装，部署数字孪生平台，搭建并维护数字孪生体的开发环境，运行环境及验证环境。应用数字化仿真建模技术及工具，导入、配置、构建数字孪生模型，部署并维护数字孪生模型。应用机器学习、增强现实、虚拟现实、混合现实等技术。建立数字孪生模型与，物理实体的数据映射关系。