吴贝言
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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%9FlemmaId=22197545fr=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%7Dcallback=_bdbox_js_4476oauthType=searchsearchParams=%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%7DuseTpl=1
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。
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！
BIM技术。
CIMCityInformationModeling，城市信息模型，与BIM概念相对应，它将作用对象从单个建筑物或项目群扩大到整个城市，是对城市各要素及其时间、空间信息的数字化表达。从技术层面讲，城市信息模型是大场景GIS加小场景BIM加IOT的有机综合体。BIM与GIS可以在大范围的自然环境里提供不同尺度的建筑对象可视化，而IOT可以将实时的信息流反馈到数字模型当中，使CIM平台呈现客观世界所有的状态，即我们经常说到的“数字孪生概念。