摘要：数字孪生是在MBD基础上深入发展起来的，企业在实施基于模型的系统工程(MBSE)的过程中产生了大量的物理的、数学的模型，这些模型为数字孪生的发展奠定了基础。

数字孪生是在MBD基础上深入发展起来的，企业在实施基于模型的系统工程(MBSE)的过程中产生了大量的物理的、数学的模型，这些模型为数字孪生的发展奠定了基础。

一、数字孪生基本原理

最早，数字孪生思想由密歇根大学的Michael Grieves 命名为“信息镜像模型”(Information Mirroring Model)而后演变为“数字孪生”的术语。数字孪生也被称为数字双胞胎和数字化映射。数字孪生是在MBD基础上深入发展起来的，企业在实施基于模型的系统工程(MBSE)的过程中产生了大量的物理的、数学的模型，这些模型为数字孪生的发展奠定了基础。2012年NASA给出了数字孪生的概念描述：数字孪生是指充分利用物理模型、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明过程。为了便于数字孪生的理解，有专家提出了数字孪生体的概念，认为数字孪生是采用信息技术对物理实体的组成、特征、功能和性能进行数字化定义和建模的过程。

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，可以基于数字孪生体对物理实体进行仿真分析和优化。数字孪生是技术、过程、方法，数字力体是对象、模型和数据。进入21世纪，美国和德国均提出了 Cyber-Physical System(CPS)，也就是“信息物理系统”，作为先进制造业的核心支撑技术。CPS 的目标就是实现物理世界和信息世界的交互融合。通过大数据分析、人工智能等新一代信息技术在虚拟世界的仿真分析和预测，以最优的结果驱动物理世界的运行。数字孪生的本质就是在信息世界对物理世界的等价映射。

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。在2016西门子工业论坛上，西门子认为数字孪生的组成包括:产品数字化双胞胎、生产工艺流程教字化双胞胎、设备教字化双胞胎，数字孪生完整真实地再现了整个企业，从产品的视角给出了数字孪生的主要组成，包括：产品的设计数据、产品工艺数据、产品制造数据、产品服务数据、以及产品退役和报废数据等。

西门子从产品的角度给出了数字孪生的组成，并且西门子是以它的产品全生命周期管理系统(product lifecycle management，PLM)为基础，在制造企业推广它的数字孪生相关产品，同济大学的唐堂提出数字孪生的组成应该包括：产品设计、过程规划、生产布局、过程仿真、产是优化等。该数字孪生的组成不仅包括了产品的设计数据，也包括了生产品的生产过程和仿真分析，更加全面，更加符合智能工厂的要求。

北京航空航天大学的陶飞等人从车间组成的角度先给出了车间数字孪生的定义，然后提出了车间数字孪生的组成，主要包括：物理车间、虚拟车间、车间服务系统、车间生数据几部分组成。物理车间是真实存在的车间，主要从车间服务系统接收生产任务，并按照虚拟车间仿真优化后的执行策略，执行完成任务；虚拟车间是物理车间的计算机内的等价映射，主要负贵对生产活动进行仿真分析和优化，并对物理车间的生产活动进行实时的监测、预测和调控；车间服务系统是车间各类软件系统的总称，主要负责车间数字少生驱动物理车间的运行和接受物理车间的生产反馈。

二、数字孪生的意义及作用

数字孪生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问数字化模型的反馈。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，智能系统的智能首先要感知、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。

三、数字孪生的发展进程

实现Digital Twin的许多关键技术都已经开发出来，比如多物理尺度和多物理量建模、结构化的健康管理、高性能计算等，但实现DiqitalTwin需要集成和融合这些跨领域、跨专业的多项技术，从而对装备的健康状况进行有效评估，这与单个技术发展的愿景有着显著的区别。因此，可以设想Diqital Twin这样一个极具颠覆的概念，在未来可以预见的时间内很难取得足够的成熟度，建立中间过程的里程碘目标就显得尤为必要，美国空军研究实验室(AFRL)2013年发布的Spiral1计划就是其中重要的一步，已与通用电气(GE)和诺思罗谱·格鲁曼签订了2000万美元的商业合同以开展此项工作，计划以现有美国空军装备F15为测试台，集成现有最先进的技术，与当前具有的实际能力为测试基准。

四、数字孪生的研究现状

在智能制造领域最先使用数字孪生概念的是美国的航空航天局(NASA)在阿波罗项目中，美国国家航空航天局使用空间飞行器的数字孪生对飞行中的空间飞行器进行仿真分析，监测和预测空间飞行器的飞行状态，辅助地面控制人员作出正确的决策，从美国国家航空航天局对数字孪生的应用来看，数字孪生主要是要创建和物理实体等价的虚拟体或数字模型，虚拟体能够对物理实体进行仿真分析，能够根据物理实体运行的实时反馈信息对物理实体的运行状态进行监控，能够依据采集的物理实体的运行数据完善虚拟体的仿真分析算法，从而对物理实体的后续运行和改进提供更加精确的决密歇根大学的迈克尔·格里夫斯教授在2003年提出了“物理产品的数字表达”的概念，并指出物理产品的数字表达应能够抽象的表达物理产品，能够基于数字表达对物理产品进行真实条件或模拟条件下的测试。

这个概念虽然没有被称作数字孪生，但是它具备数字孪生所具有的组成和功能，即创建物理实体的等价虚拟体，虚拟体能够对物理实体进行仿真分析和测试。迈克尔-格里夫斯教授提出的理论，可以被看做是数字孪生在产品设计过程中的应用。美国国家标准与技术研究院于2012提出了MBD(基于模型的定义)和 MBE(基于模型的企业)的概念，其核心思想是要创建企业和产品的数字横型，数字横型的仿真分析要贯穿产品设计、产品设计仿真、加工工艺仿真、生产过程仿真、产品的维修维护等整个产品的寿命周期。

五、数字孪生的应用场景

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数字孪生的应用场景如最早，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。Michael Grieves教授和西门子公司主要使用数字孪生进行产品教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。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。

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、甚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、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。

六、数字孪生的标准体系

数字孪生标准体系可包含基础共性标准: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，破除协作开发和横块互换性的技术壁垒。数字孪生工具/平台标准:包括工具标准和平台标准两部分，用于规范软硬件工具/平台的功能、性能、开发、集成等技术要求。

数字孪生测评标准：包括测评导则、测评过程标准、测评指标标准、测评用例标准四部分，用于规范数字孪生体系的测试要求与评价方法。数字孪生安全标准:包括物理系统安全要求、功能安全要求、信息安全要求二部分，用于规范数字孪生体系中的人员安全操作、各类信息的安全存储、管理与使用等技术要求。数字孪生行业应用标准:考虑数字孪生在不同行业/领域、不同场景应用的技术差异性，在基础共性标准、关键技术标准、工具/平台标准、测评标准、安全标准的基础上，对数字孪生在机床、车间、工程机械装备等具体行业应用的落地进行规范。

七、数字孪生三维可视化应用场景

数字孪生可视化平台由数据采集层、数据处理与建模层、数字孪生模型层、可视化与交互层组成，通过实时数据采集、处理和建模，实现数字孪生模型的建立和可视化展示。数字孪生可视化平台在工业、城市管理、交通、医疗等领域得到广泛应用，提高了生产效率、降低成本、改善产品质量，为决策提供更为可靠的数据支持。数字孪生可视化平台成为企业提升效率、削减成本、增强竞争实力的不可或缺的工具。首先是进行数据采集和建模，利用各类传感器和设备，实时地收集有关实体物体或系统的数据。这些数据被转化为数字模型，包括几何特征、物理属性或行为模式。这一阶段的精准性直接影响着后续数字孪生模型的可靠性和全面性。其次进行数据集成和处理，将采集到的实时数据与已有的数据集进行融合和整合。

这涉及到数据融合和预处理等环节，以确保数字孪生模型的建立在数据上具备一致性和完整性。一般具有强大的可视化和交互功能，这一环节采用先进的图形渲染技术和用户界面设计，将数字孪生模型以高度可视化的方式呈现。用户通过界面可以直观地感知数字孪生的状态，并能够通过交互功能实时地进行控制和操作。最后用于分析和预测，在数字孪生模型的基础上进行深度的数据分析和预测。通过对模型进行模拟和仿真，用户可以深入了解实体物体或系统的性能、行为模式以及可能的发展趋势，为决策提供更为可靠的数据支持。数字孪生可视化平台的成功应用，不仅仅需要高效的数据采集和处理手段，还需要出色的可视化展示和用户交互设计，以实现对复杂实体和系统的全方位、多维度理解。

随着科技的不断发展，数字孪生技术及其应用领域也在蓬勃发展。近年来，云计算、大数据、物联网和人工智能等新兴技术的迅猛发展为数字孪生的广泛应用提供了强大的技术支持。举例而言，通过充分利用云计算和大数据技术，我们能够实现对海量数据的高效存储、快速处理和深度分析，从而为数字孪生提供了实时而准确的数据支持；而借助物联网技术，设备与系统之间实现了紧密的互联互通，为数字孪生创造了更为丰富的数据来源；同时，结合人工智能技术，我们能够实现对数据的智能化分析和决策，为数字孪生提供了更加智能化的服务。这些新兴技术的融合与创新为数字孪生的发展打开了崭新的局面。

深入了解了数字孪生可视化的概念后，我们将进一步探讨为何如今越来越多的行业都纷纷采用这一技术，这有助于更全面地理解场景应用。数字孪生可视化技术被认为是一项强大的工具，它以数字化建模的方式将现实世界中的物理对象、系统或过程呈现在虚拟空间中，为我们提供了全新的方式来理解和优化我们的世界。在过去的几年里，数字孪生可视化已经在各个行业得到广泛应用，并取得了显著成果。深入洞察，数字孪生可视化通过数字化建模，使我们能够在虚拟环境中模拟和测试物理对象，从而更全面地了解其工作原理和性能。

这使我们能够更好地理解复杂系统的行为，并能够更准确地做出决策。在工业领域，数字孪生可视化帮助优化设备运行，提高生产效率，降低成本。直观数据交互，数字孪生可视化提供了一种更直观的数据交互方式。通过在虚拟环境中将数据可视化呈现，我们可以更清晰地观察和理解数据之间的关系和趋势。这有助于更好地分析和解释复杂的数据集，发现其中的模式和规律，并基于这些发现制定相应的策略和决策。协作效率提升，数字孪生可视化改善了团队的沟通和协作效率。通过共享数字孪生模型，团队成员可以在虚拟环境中进行实时的讨论和协商。这促进了团队之间的合作和理解，提高了工作效率和创造力。

在建筑和设计领域，数字孪生可视化帮助团队成员更好地协同工作，共同完成复杂项目。用户体验提升，数字孪生可视化为用户提供了更直观的互动方式。通过将虚拟模型呈现在现实世界中，我们为用户创造了更加沉浸式的体验，使其更好地理解和使用产品或服务。这有助于提升用户满意度和体验，增加产品或服务的竞争力。因此，应用数字孪生可视化带来的益处不可估量。它不仅提供更深入的洞察力，还改善了数据交互、沟通协作和用户体验。

在工业、建筑设计等领域，数字孪生可视化具有广泛的应用前景。让我们共同充分发挥数字孪生可视化的力量，共同开创更美好和创新的未来。全面展示数字孪生可视化平台应用场景，数字孪生三维可视化已经在多个行业迎来广泛应用，其中包括制造业、能源领域、交通运输以及医疗健康等多个领域。

下面介绍几个数字孪生可视化平台的应用案例：

制造业，数字孪生可视化平台可以帮助制造商更好地对制造进行数字化建模，以提高生产效率、降低成本和改善产品质量。

城市管理，数字孪生可视化平台可以将城市各类信息进行数字孪生三维可视化展示，如交通状况、环境污染、人口密度等，帮助城市管理者更好地理解和掌握城市的各项情况，做出更准确、更科学的管理决策。

交通，数字孪生三维可视化可以帮助模拟不同的城市交通流量和规划，预测未来道路交通的瓶颈和拥堵情况，提前采取措施，避免交通拥堵问题的发生，从而提高道路安全和交通效率。

医疗数字孪生可视化技术在医疗领域展现出创新和前景。

首先，它在手术规划和模拟方面发挥关键作用。医生能够利用数字孪生技术创建患者特定的数字模型，提前规划和模拟手术，深入了解患者的解剖结构，评估手术难度，并制定更精准的治疗方案。其次，数字孪生可视化在医学教育和培训方面提供了交互式学习平台。医学生和医生可以通过这种虚拟环境更深入地了解人体结构、器官功能和疾病状态，从而提高培训效果。智慧项目，数字孪生智慧项目解决方案主要可以通过三维可视化图表和数字孪生场景的融合，成果可视分析展示监测成果，提供概览，实时监控数据和信息。这一综合性的数字孪生项目解决方案提供了全方位的支持和优化手段。

数字孪生三维可视化在各行各业的广泛应用中起到了至关重要的作用，数字孪生可视化平台已成为许多企业提升效率、削减成本、增强竞争实力的不可或缺的工具。然而，要实现数字孪生可视化平台，不仅需要高效的数据采集和处理，还需要一个能够生动展示数字孪生模型和数据的可视化平台。在当前数字信息化时代，借助FineReport这类数据可视化产品，企业能够高效监控业务指标，助力进行经营分析和决策制定。这些数据可视化软件整合了数据源、强大的模板编辑器和丰富的模板素材资源。最为重要的是，它们支持低门槛的3D场景搭建，具备快速上手的特点，从而提升了数据可视化应用的效率。这些软件具备强大的数据可视化设计、开发和多终端展示能力，能够将工厂、园区、产线、产品等业务相关的物体映射到数字化的数据世界中。

这为企业提供了全方位释放数据可视化价值的支持。数字孪生重要构成说到数字孪生的重要构成，不得不提到NewIt。NewIt是指新一代信息技术，即人工智能（AI）、云计算、大数据、物联网（IoT）、区块链技术、3R（AR、VR、MR）。数字孪生与它们的完美链接才造就了现目前的广泛应用和产业赋能效应。数字孪生与物联网对物理世界的全面感知是实现数字孪生的重要基础和前提，物联网通过射频识别、二维码、传感器等数据采集方式为物理世界的整体感知提供了技术支持。此外，物联网通过有线或无线网络为孪生数据的实时、可靠、高效传输提供了帮助。数字孪生与3R（AR、VR、MR）虚拟模型是数字孪生的核心部分，为物理实体提供多维度、多时空尺度的高保真数字化映射。实现可视化与虚实融合是使虚拟模型真实呈现物理实体以及增强物理实体功能的关键。

VR/AR/MR技术为此提供支持：

VR技术利用计算机图形学、细节渲染、动态环境建模等实现虚拟模型对物理实体属性、行为、规则等方面层次细节的可视化动态逼真显示；AR与MR技术利用实时数据采集，场景捕捉，实时跟踪及注册等实现虚拟模型与物理实体在时空上的同步与融合，通过虚拟模型补充增强物理实体在检测、验证及引导等方面的功能。数字孪生与云计算数字孪生的规模弹性很大，系统级和复杂系统级数字孪生则需要更大的计算与存储能力。云计算按需使用与分布式共享的模式可使数字孪生使用庞大的云计算资源与数据中心，从而动态地满足数字孪生的不同计算、存储与运行需求。数字孪生与5G虚拟模型的精准映射与物理实体的快速反馈控制是实现数字孪生的关键。

5G通信技术具有高速率、大容量、低时延、高可靠的特点，能够契合数字孪生的数据传输要求，满足虚拟模型与物理实体的海量数据低延迟传输、大量设备的互通互联，从而更好的推进数字孪生的应用落地。数字孪生与大数据数字孪生中的孪生数据集成了物理感知数据、模型生成数据、虚实融合数据等高速产生的多来源、多种类、多结构的全要素/全业务/全流程的海量数据。大数据能够从数字孪生高速产生的海量数据中提取更多有价值的信息，以解释和预测现实事件的结果和过程。数字孪生与区块链，独立性、不可变和安全性的区块链技术，可防止数字孪生被篡改而出现错误和偏差，以保持数字孪生的安全，从而鼓励更好的创新。

此外，通过区块链建立起的信任机制可以确保服务交易的安全，从而让用户安心使用数字孪生提供的各种服务。数字孪生与人工智能（AI）AI通过智能匹配最佳算法，可在无需数据专家的参与下，自动执行数据准备、分析、融合对孪生数据进行深度知识挖掘，从而生成各类型服务。数字孪生有了AI的加持，可大幅提升数据的价值以及各项服务的响应能力和服务准确性。综上所述，数字孪生的实现和落地应用离不开New IT的支持，只有与New IT的深度融合数字孪生才能实现物理实体的真实全面感知、多维多尺度模型的精准构建、全要素的深度融合、个性化服务的按需使用以及全面、动态、实时的交互。数字孪生目前应用现状就目前来看，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。随着人工智能、物联网、虚拟现实等技术的持续发展以及元宇宙概念的兴起，数字孪生概念进一步完善，适用范围不断拓宽，在工业和城市领域均具备更大的想象空间。针对制造企业来说，该装备系统既可指代企业交付给客户的产品，也可指代企业的生产工厂，甚至整个企业。

工业领域，通过数字孪生技术，企业可以在虚拟环境中模拟生产线的运行过程，从而提前发现潜在的问题和瓶颈，优化生产流程，提高生产效率。城市规划方面，数字孪生可以帮助模拟不同规划方案下的城市交通、环境质量和能源消耗等情况，为决策者提供更加全面和准确的数据支持。换句话说，数字孪生系统可以让利益相关者看到事件将如何影响现实世界中的孪生系统，而无需在现实生活中实际模拟这些事件。某种程度上来讲，是在经济条件和逻辑架构上都无法实现的条件。

八、数字孪生未来发展展望

除了以上提到的应用场景，数字孪生的赋能效应还有极大待开发空间。比如在卫星/空间通信网络、石油天然气、能源、农业、建筑、环境保护、军事作战等领域均有应用潜力。想要实现多元化应用场景的开拓，对数字孪生可以提出相关的发展展望，一是要以整体性系统性思维推进数字孪生建设，以总体设计方法论，谋划数字孪生的技术架构、业务架构、应用架构、数据架构和组织架构，夯实城市数字化共性基础，统筹推进城市各类基础平台建设。

二是要深化使用人工智能技术助力数字孪生体构建，数字孪生技术的核心元素是数据，其源于物理实体、运行系统、传感器等，覆盖了模拟模型、环境数据、物理对象设计数据、维护数据、运行数据等，并贯穿于物理对象运行的始终，使用AI精准修复数字孪生体数据，能够更好实现多源异构数据融合。三是利用数字孪生体助推数据要素资产化和价值化，从而助力构建“可信数据空间”，利用分级分类精细化管理的特性助力数据合规运营交易。四是数字孪生底座推动产业生态由竞争转向合作，通过加快标准互认，促进平台兼容与能力融合，加强生态合作激发创新，共同解决复杂的行业挑战，创造更大的社会和经济价值。

来源：数字化企业