1.數字孿生的概念

全球最具權威的IT研究與顧問咨詢公司Gartner在2019年十大戰略科技發展趨勢中將數字孿生作為重要技術之一，其對數字孿生的描述為：數字孿生是現實世界實體或系統的數字化體現。

關于數字孿生的定義很多。陶飛教授在自然雜志的評述中認為，數字孿生作為實現虛實之間雙向映射、動態交互、實時連接的關鍵途徑，可將物理實體和系統的屬性、結構、狀態、性能、功能和行為映射到虛擬世界，形成高保真的動態多維／多尺度／多物理量模型，為觀察物理世界、認識物理世界、理解物理世界、控制物理世界、改造物理世界提供了一種有效手段。

CIMdata推薦的定義是：“數字孿生（即數字克?。菏腔谖锢韺嶓w的系統描述，可以實現對跨越整個系統生命周期可信來源的數據、模型和信息進行創建、管理和應用?！贝硕x簡單，但若沒有真正理解其中的關鍵詞（系統描述，生命周期，可信來源，模型），則可能產生誤解。

2.數字孿生的模型

基于數字孿生的文字定義，圖2給出數字孿生的五維概念模型。

數字孿生五維概念模型是一個通用的參考架構，能適用不同領域的不同應用對象。其次，它的五維結構能與物聯網、大數據、人工智能等新信息技術集成與融合，滿足信息物理系統集成、信息物理數據融合、虛實雙向連接與交互等需求。再次，孿生數據（DD）集成融合了信息數據與物理數據，滿足信息空間與物理空間的一致性與同步性需求，能提供更加準確、全面的全要素/全流程/全業務數據支持。服務（Ss）對數字孿生應用過程中面向不同領域、不同層次用戶、不同業務所需的各類數據、模型、算法、仿真、結果等進行服務化封裝，并以應用軟件或移動端App的形式提供給用戶，實現對服務的便捷與按需使用。連接（CN）實現物理實體、虛擬實體、服務及數據之間的普適工業互聯，從而支持虛實實時互聯與融合。虛擬實體（VE）從多維度、多空間尺度及多時間尺度對物理實體進行刻畫和描述。

 2.2數字孿生的系統架構

圖中給出了數字孿生系統的通用參考架構。一個典型的數字孿生系統包括用戶域、數字孿生體、測量與控制實體、現實物理域和跨域功能實體共5個層次。

2.3  數字孿生的成熟度模型

數字孿生不僅僅是物理世界的鏡像，也要接受物理世界實時信息，更要反過來實時驅動物理世界，而且進化為物理世界的先知、先覺甚至超體。這個演變過程稱為成熟度進化，即數字孿生的生長發育將經歷數化、互動、先知、先覺和共智等幾個過程。

數化。數化是對物理世界數字化的過程。這個過程需要將物理對象表達為計算機和網絡所能識別的數字模型。建模技術是數字化的核心技術之一，例如測繪掃描、幾何建模、網格建模、系統建模、流程建模、組織建模等技術。物聯網是“數化”的另一項核心技術，將物理世界本身的狀態變為可以被計算機和網絡所能感知、識別和分析。

互動。互動主要是指數字對象及其物理對象之間的實時動態互動。物聯網是實現虛實之間互動的核心技術。數字世界的責任之一是預測和優化，同時根據優化結果干預物理世界，所以需要將指令傳遞到物理世界。物理世界的新狀態需要實時傳導到數字世界，作為數字世界的新初始值和新邊界條件。另外，這種互動包括數字對象之間的互動，依靠數字線程來實現。

先知。先知是指利用仿真技術對物理世界的動態預測。這需要數字對象不僅表達物理世界的幾何形狀，更需要在數字模型中融入物理規律和機理。仿真技術不僅建立物理對象的數字化模型，還要根據當前狀態，通過物理學規律和機理來計算、分析和預測物理對象的未來狀態。

先覺。如果說“先知”是依據物理對象的確定規律和完整機理來預測數字孿生的未來，那“先覺”就是依據不完整的信息和不明確的機理，通過工業大數據和機器學習技術來預感未來。如果要求數字孿生越來越智能和智慧，就不應局限于人類對物理世界的確定性知識，因為人類本身就不是完全依賴確定性知識而領悟世界的。

 共智。共智是通過云計算技術實現不同數字孿生之間的智慧交換和共享，其隱含的前提是單個數字孿生內部各構件的智慧首先是共享的。所謂“單個”數字孿生體是人為定義的范圍，多個數字孿生單體可以通過“共智”形成更大和更高層次的數字孿生體，這個數量和層次可以是無限的。

3.數字孿生的關鍵技術

建模、仿真和基于數據融合的數字線程是數字孿生的3項核心技術。

3.1 建 模

數字化建模技術起源于20世紀50年代，建模的目的是將我們對物理世界或問題的理解進行簡化和模型化。數字孿生的目的或本質是通過數字化和模型化，消除各種物理實體、特別是復雜系統的不確定性。所以建立物理實體的數字化模型或信息建模技術是創建數字孿生、實現數字孿生的源頭和核心技術，也是“數化”階段的核心。

數字孿生的模型發展分為4個階段，這種劃分代表了工業界對數字孿生模型發展的普遍認識，如圖所示。

第1個階段是實物模型階段，沒有虛擬模型與之對應。NASA在太空飛船飛行過程中，會在地面構建太空飛船的雙胞胎實物模型。這套實物模型曾在拯救Apollo 13的過程中起到了關鍵作用。

第2個階段是實體模型有其對應的部分實現的虛擬模型，但它們之間不存在數據通信。其實這個階段不能稱為數字孿生的階段，一般準確的說法是實物的數字模型。還有就是雖然有虛擬模型，但這個虛擬模型可能反應的是來源于它的所有實體，例如設計成果二維/三維模型，同樣使用數字形式表達了實體模型，但兩者直接并不是個體對應的。

第3個階段是在實體模型生命周期里，存在與之對應的虛擬模型，但虛擬模型是部分實現的，這個就像是實體模型的影子，也可稱為數字影子模型，在虛擬模型間和實體模型間可以進行有限的雙向數據通信，即實體狀態數據采集和虛擬模型信息反饋。當前數字孿生的建模技術能夠較好的滿足這個階段的要求。

第4個階段是完整數字孿生階段，即實體模型和虛擬模型完全一一對應。虛擬模型完整表達了實體模型，并且兩者之間實現了融合，實現了虛擬模型和實體模型間自我認知和自我處置，相互之間的狀態能夠實時保真的保持同步。

值得注意的是，有時候可以先有虛擬模型，再有實體模型，這也是數字孿生技術應用的高級階段。

一個物理實體不是僅對應一個數字孿生體，可能需要多個從不同側面或視角描述的數字孿生體。人們很容易認為一個物理實體對應一個數字孿生體。如果只是幾何的，這種說法尚能成立。恰恰因為人們需要認識實體所處的不同階段、不同環境中的不同物理過程，一個數字孿生體顯然難以描述。如一臺機床在加工時的振動變形情況、熱變形情況、刀具與工件相互作用的情況……這些情況自然需要不同的數字孿生體進行描述。

不同的建模者從某一個特定視角描述一個物理實體的數字孿生模型似乎應該是一樣的，但實際上可能有很大差異。前述一個物理實體可能對應多個數字孿生體，但從某個特定視角的數字孿生體似乎應該是唯一的，實則不然。差異不僅是模型的表達形式，更重要的是孿生數據的粒度。如在所謂的智能機床中，通常人們通過傳感器實時獲得加工尺寸、切削力、振動、關鍵部位的溫度等方面的數據，以此反映加工質量和機床運行狀態。不同的建模者對數據的取舍肯定不一樣。一般而言，細粒度數據有利于人們更深刻地認識物理實體及其運行過程。

3.2  仿 真

從技術角度看，建模和仿真是一對伴生體：如果說建模是模型化我們對物理世界或問題的理解，那么仿真就是驗證和確認這種理解的正確性和有效性。所以，數字化模型的仿真技術是創建和運行數字孿生體、保證數字孿生體與對應物理實體實現有效閉環的核心技術。

仿真是將包含了確定性規律和完整機理的模型轉化成軟件的方式來模擬物理世界的一種技術。只要模型正確，并擁有了完整的輸入信息和環境數據，就可以基本正確地反映物理世界的特性和參數。

<p style="