什麼是數字孿生，它的應用價值在哪裡?

最近Digital Twin、數字孿生概念非常火熱，凡是在數字化轉型或在構築數字化能力的領域和行業（如工業、城市、園區、交通、物流等等），感覺都跟與數字孿生概念或多或少發生聯系，感覺數字孿生技術都可以應用到相應領域和行業的數字化建設中去。

那麼，到底什麼是數字孿生？業界為什麼需要數字孿生？

在回答這些問題前，我們先了解下工業制造領域的痛點，下圖引自于“第十九屆ChinaVR大會”上北航任磊教授的《面向複雜系統仿真的模型工程》演進議題材料，裡面提到了像工業制造這種具有複雜系統的領域所面臨的一些關鍵問題。

衆所周知工業制造流程非常複雜，涉及從産品設計到産線建設，從産線調試、樣品試制到正式投産，以及到生産營運和後期維護，整個生命周期中各環節都面臨着諸多重大挑戰。下面我們借汽車制造領域為例來實際感受一下，過往一個型号的民用汽車制造産線從裝備采購到安裝調試，大概需要1年甚至更長的時間；而在正式投産之前，還需投入大量時間人力物力進行反複的樣品試制以調整工藝參數達到最優配置、以確定最終投産後的良品率。随着經濟與技術的不斷發展、汽車市場競争也越演越烈，消費者對汽車種類、功能、款式、外觀要求越來越多，這不僅要求汽車制造商在不斷壓縮成本和提供成本效益之外，還要有快速改款換代的能力，才能更及時的适應各個時期消費者的訴求、以此來保證銷量。

那問題來了，每次改換換代都意味着需要對原有型号産線進行調整，假如每次調整都需要耗費大量時間财力進行調試和試制，這絕對是不可行的，是以這就要求産線具有子產品化複用、快速組合重構的能力，而這一需求需要數字化模組化和仿真兩項技術作為核心支撐。大概原理就是通過利用産線以及各工序環節的機理通過數字化技術進行模組化，然後通過仿真方式以确定給定輸入下所得輸出是否符合目标，通過調整數字化模型中的參數并多次仿真，待輸出符合目标後将參數配置到現實産線中進行試制，将試制結果再回報到模型中進行優化，以此反複最終使得仿真所得輸出與實際産出一緻，并由仿真得到參數最優配置、則可得到實際産線最優配置，以此減少實際試制的次數、縮短生産周期；當車型需進行改款時隻需調整某子產品的工序環境及其數字模型，通過類似上述流程經過簡單幾次仿真和試制後即可得到最優配置。

下面是任磊教授在《面向複雜系統仿真的模型工程》演進材料中所介紹的美國波音公司幾代波音客機的研制周期，随着對模組化和仿真技術的不斷深入運用而不斷縮短的實際案例，從資料可以看出随着對産品模組化和仿真技術的不斷深入運用，767到787型号波音飛機的研發周期得到了極大的縮短。

那麼，看了以上一些例子，我們再回來思考一下，什麼叫數字孿生呢？美國《NASA空間技術路線圖》中對其是這樣解釋的：Digital Twin是充分利用實體模型、傳感器更新、運作曆史等資料，內建多學科、多實體量、多尺度、多機率的仿真過程，在虛拟空間中完成映射，進而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程；簡單了解就是一個基于模組化和仿真技術的系統工程。

但當今業界不同組織對Digital Twin的了解也都各有差異，甚至是國内對Digital Twin也有“數字孿生”和“數字雙胞胎”兩種不同的名詞翻譯，在這裡我推薦北航張霖教授的一篇文章《關于數字孿生的冷思考及其背後的模組化和仿真技術》，國内不少學者和業内人士較為認可該文章對Digital Twin、數字孿生的概念解釋和了解，我個人非常認可該文中提到的、結合IoT業務領域後對數字孿生概念的解讀：數字孿生是實體對象（如人工建構的或自然環境中的資産、流程或系統等）的數字模型，該模型可以通過接收來自實體對象的資料而實時演化，進而與實體對象在全生命周期保持一緻。基于數字孿生可進行分析、預測、診斷、訓練等（即仿真），并将仿真結果回報給實體對象，進而幫助對實體對象進行優化和決策。實體對象、數字孿生以及基于數字孿生的仿真及回報一起構成一個資訊實體系統 (cyber physical systems)。面向數字孿生全生命周期（建構、演化、評估、管理、使用）的技術稱為數字孿生技術(Digital Twin Technology)。

上面隻是本人對數字孿生的概念了解以及領域行業應用價值的一些淺談，歡迎大家拍磚交流。

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