如今，业界对数字孪生的关注度与日俱增，在智慧工厂领域，宝马集团通过英伟达的Omniverse平台在计算机中创建数字孪生工厂，并在数字孪生工厂中进行改变生产线配置、工人动线、仓储管理等实验。

在智慧城市领域，爱立信公司在计算机中创建一个大型规模的数字孪生城市，来准确模拟5G基站与环境之间的相互作用，以便令5G信号达到最佳传输性能和覆盖率。

在建筑模拟领域，应用数字孪生可真实模拟建筑的内部样子。通过数字孪生在最大程度考量自然光特性的前提下模拟建筑内部的光照设计，通过解决平衡照进建筑的光来达到形成恒温系统并节约能源。

那到底什么是数字孪生，其本质是什么？以及数字孪生是如何成为现实世界和数字虚拟世界沟通的桥梁，今天小亿就来分享一下。

一、什么是数字孪生？

1.定义

数字孪生（Digital Twin），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。

当然，对于不同现实对象，其数字孪生模型构建的侧重点和用途不尽相同。对于企业组织、城市等实体数字孪生，则更强调对广域数据的聚合融通，着力于通过模拟仿真来优化全局决策、加强协同，因此这一用途也越来越得到企业管理者和政府的重视。

2.本质

数字孪生的本质是信息建模，旨在为现实世界中的实体对象在数字虚拟世界中构建完全一致的数字模型，但数字孪生涉及的信息建模已不再是基于传统的底层信息传输格式的建模。

而是对实体对象外部形态、内部机理和运行关系等方面的整体抽象描述，其难度和应用效果相较于传统建模呈指数级增长。主要表现在数字孪生可以有多个变身，即根据不同用途和场景构建形态各异的数字模型。

3.特征

（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：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；

（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。

二、数字孪生的应用价值

这些物理操作的虚拟“克隆体”可以帮助组织监控操作、执行预测性维护并为资本购买决策提供洞察力。它们还可以帮助组织模拟那些过于耗时或昂贵，而无法使用实物资产进行测试的场景，创建长期业务计划，识别新发现并改进流程。总的来说，数字孪生提供了五个关键优势：

1.加快风险评估和生产时间：数字孪生可以帮助公司在产品问世之前对其进行虚拟测试和验证。工程师可以使用它们来识别流程故障；

2.预测性维护：组织可以使用数字孪生主动监控设备和系统，以便在它们发生故障之前安排维护，从而提高生产效率；

3.实时远程监控：用户可以远程监控和控制系统；

4.更好的团队协作：流程自动化和对系统信息的24×7全天候访问让技术人员可以将更多时间集中在协作上；

5.更好的财务决策：通过集成财务数据，组织可以使用数字孪生做出更好、更快地调整决策。

三、数字孪生的技术体系

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。

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。

比如，如果把数字孪生的构建比作“数字人”的创造，则其核心的建模过程相当于骨架的搭建过程；采集数据、开展数据治理和大数据分析，相当于生成人的肌肉组织；

而数据在物理世界和虚拟空间之间的双向流动正如人体的血液，所提供的动能使数字机体不断成长，对物理世界对象的映射更趋精准；模拟仿真使“数字人”具备智慧，从而使通过虚拟空间高效率、低成本优化物理实体成为可能。

四、数字孪生的应用场景及案例

构建数字孪生模型不是目的，而是手段，人们寄希望于通过对数字孪生模型的分析，来改善其对应的现象对象的性能和运行效率。

1. 实物的数字孪生可以提升工业产品在研发、运维等全生命周期内的效益

实物数字孪生应用的价值是通过虚实融合、虚实映射，持续改进产品的性能，提高产品运行的安全性、可靠性、稳定性，提升产品运行的“健康度”，从而提升产品在市场上的竞争力。同时，通过对产品的结构、材料、制造工艺等各方面的改进，降低产品成本，帮助企业提高盈利能力。

例如美国通用公司在其工业互联网平台Predix上利用实物的数字孪生技术，对飞机发动机进行实时监控、故障检测和预测性维护；在产品报废回收再利用的生命周期中，可以根据产品的使用履历、维修物料清单和更换备品备件的记录，结合数字孪生模型的仿真结果，判断零件的健康状态。

2. 以企业组织实体为对象的数字孪生能大幅提升企业整体的数字化、智能化经营水平，实现降本增效

很多企业在信息化建设过程中所使用的ERP、CRM、MES、FMS等条块化的信息化系统数据上彼此独立，事实上形成了企业内部大量的“数据孤岛”，管理层很难及时了解企业经营的全貌。现有的企业管理软件设计思路多为模拟企业的实体业务过程及线下操作的动作，如各种单据、表样、流程等，而不是建立实体业务的数字化模型。因此产生了大量的冗余数据，一致性也较差。

通过多维建模，企业数字孪生通过建立企业实体业务的多维模型，实现对业务数据的实时分析，并基于业务动因实时预测业务结果，预警风险并及时调整，实现数据采集、建模仿真、分析预警、决策支持的实时一体化。

3. 数字孪生技术也正逐步在更广泛的领域得以应用

数字孪生城市已成为支撑智慧城市建设的技术体系，是虚实交融的城市未来的发展形态，如新加坡政府主导推动的“虚拟新加坡”项目，通过数字孪生实现动态三维城市模型和协作数据平台。在英国推动的“数字英国”战略项目中，信息管理框架成为英国国家级数字孪生体的核心技术载体。

五、数字孪生面临的挑战

数字孪生的技术实现依赖于诸多新技术的发展和高度集成，以及跨学科知识的综合应用，是一个复杂的、协同的系统工程，涉及的关键技术方法包括建模、大数据分析、机器学习、模拟仿真等。

数字孪生建模技术经历了从实物的“组件组装”式建模到复杂实体的多维深度融合建模的发展。由于数字孪生存在海量数据存储及大数据分析，因此对数据的存储能力和计算能力提出了较大的挑战。

除此以外，数字孪生对处理芯片、数据平台、设备等都提出了高要求主要表现在以下3个方面：

（1）数字孪生设计的模型与数据规模庞大，包括建模对象全生命周期中不断更新的全要素、全业务、全流程的数据与模型，需要计算机硬件具备巨大的处理能力。

（2）数字孪生对模型仿真与数据分析处理效率有实时要求，即基于实时的模型方针与数据分析结果向物理空间反馈控制策略，这需要计算设备或硬件具有强大的计算能力。

（3）数字孪生对终端设备提出更互动、更沉浸、更清晰的要求，这对设备的数据传输能力、显示技术等提出了更高要求。尤其是处理芯片和数据平台等，成为促进数字孪生高效率、高速、高质量运行的推动条件。