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今天我们介绍一个在产业界如火如荼，但大众还非常陌生的概念：数字孪生（Digital Twin）。 在解释这一晦涩难懂的概念前，我首先想到了一个人，前苏联著名的昆虫学家、数学家和哲学家——柳比歇夫。在26岁那一年，他独创了一种“时间统计法”，可以通过记录每天做的每件事情所花销时间，经过统计分析，进行每月小结和年终总结，以此来改进工作方法，计划未来事务，从而提高对时间的利用效率。 这一“时间统计法”，他沿用了56年，直到逝世。那么，他的学术成果呢？确实非常惊人，一生发布了70多部专著。但他并不是一个整日钻进书斋里的老学究，从那本《奇特的一生》中，可以看到他的业余时间非常充裕，甚至每天只需工作几个小时，他还能完成大量的社交、旅行还有休闲。 讲到这里，做自媒体的我们可能都会觉得非常惭愧。言归正传，这里讲到柳比歇夫和他的“时间统计法”，是因为这一方法跟今天要讲的“数字孪生”非常相似。他几乎忠实的记录了每天所有事物的时间，精确到多少时长。这就仿佛在日记本上完全复刻了一个柳比歇夫的数字分身。我们通过观看他的这本时间笔记，就能知道他这一生做了哪些事情。 如果再将这些记录输入电脑，做出数据表格，打上各种标签，我们就可以对其完成的各类事情进行准确的分类统计和分析。如此，我们就能建立一个更多维度的柳比歇夫。想一想这一办法用在我们身上，是不是也可能产生“奇迹”。 不过，“数字孪生”的野心更大，其想实现的是对整个物理世界的完整的数字映射。 双11这天，中国国际高新技术成果交易会发布了工信部的《数字孪生应用白皮书2020版》。借着这一白皮书的发布时机，我们一起来聊聊数字孪生这一概念和其可能所带来的应用场景和产生的产业变革影响。 数字孪生：为物理世界 “复制”一个虚拟数字分身 “数字孪生”（Digital Twin）这一概念正式提出是在NASA的2010年的一份技术报告当中，当时给出的一个狭窄定义是“集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程”，接下来，“数字孪生”概念和相关技术主要应用在航空航天领域的飞行器健康管理，包括像机身设计与维修，飞行器能力评估，飞行器故障预测等应用当中。 不过， “孪生”的概念在20世纪60年代就已经出现，当时美国NASA在“阿波罗计划”中，构建了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。此时，两个航天器都是真实存在的物理实体，也就是还未形成“数字孪生”的概念。 到2003年左右，美国密歇根大学教授Grieves首次在“产品的全生命周期管理”课程上提出了“数字孪生”的设想，只是当时称之为“Conceptual Ideal for Product Lifecycle Management”，PLM的主要构想就是在虚拟空间构建一套数字模型，可以与物理实体进行交互映射，完全描述物理实体全生命周期的运行轨迹。 现在，随着数字化技术在消费互联网和产业互联网的深入应用，“数字孪生”概念和技术得到了更加广泛地推广和应用。在2019年，“数字孪生”这一术语已经被Gartner列为2019年十大战略性技术趋势之一。 如何来理解“数字孪生”概念呢？从国际标准化组织的定义来看，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。 通俗来讲，就是针对物理世界的实体，通过数字化手段构建一个数字世界中的“完整分身”，能够和物理实体保持实时的交互联接，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，通过模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程，实现对物理实体的了解、分析和优化。 从企业的角度来看，就是对企业资产和流程进行数字化表示，从而了解、预测和优化业务流程以改善业务成果。 从以上定义可以看到，数字孪生所具有的特征，包括： 1、互操作性，即数字孪生中的物理实体和数字空间的虚拟实体能够双向映射、动态交互和实时连接。 2、可扩展性，即数字孪生技术具备集成、添加和替换的能力，能够针对多尺度、多物理、多层级的数字模型内容进行扩展。 3、实时性，即数字化虚拟实体可对物理实体进行随时间轴变化而进行实时状态的数字表征。 4、保真性，即数字化虚拟实体与物理实体保持在样态、状态、相态和时态上的高度仿真。 5、闭环性，即数字化虚拟实体可以描述物理实体的可视化模型和内在机理，以便对物理实体状态数据进行监视、分析、推理、优化工艺参数和运行参数，实现决策功能，形成闭环性。 以上是对“数字孪生”概念和技术特征的理论介绍，我们可以用一个切实的例子就可以理解这项技术。 假如宇航员要在外太空执行一项非常紧急又事关空间站安危的舱外修复任务，如果环境特别危险，也没有机会进行预演和试错，那么我们该怎么办？ 如果我们有一套整个空间站的数字孪生系统，宇航员就可以模拟出一个和现实状况一样的虚拟环境，进行反复试验，直到找出最好的操作方式和流程，甚至最终可以直接将这套方案输入太空机器人的程序中，交给机器人用精确无误的方式完成舱外修复任务，避免人为试错的巨大风险。如此，我们就可以理解数字孪生的实现特点和重要价值了。 那么，数字孪生可以应用在哪些领域呢？ “万物皆数据”： 无处不及的数字孪生应用场景 当前，在国内外复杂的经济政治格局下，数字经济在推动经济发展，提高劳动生产率，培育新市场和产业新增长点，实现包容性增长和可持续增长等诸多方面都在发挥着重要作用。根据最新数据，2019年数字经济占据我国GDP的比重已经达到36.2%，数字经济增加值规模达到35.8万亿元。 数字孪生作为数字经济当中一项关键技术和高效能工具，可以有效发挥其在模型设计、数据采集、分析预测、模拟仿真等方面的作用，助力推进产业数字化，促进数字经济与实体经济融合发展。 现在，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，数字孪生在各领域得到越来越广泛的应用实施。 （图源：《数字孪生应用白皮书2020版》，下同） 通过这一白皮书的介绍，我们可以重点从工业制造、智慧城市以及智慧医疗这三个重要场景来了解下数字孪生的应用。 在工业制造领域，存在的一大问题就是因信息多源、异构、异地、分散形成的信息孤岛，难以发挥信息数字化的价值。数字孪生为工业生产建立起了可以投射物理设备的虚拟空间，能够仿真复杂的制造工艺，实现产品设计、制造和智能服务等闭环优化。 比如在工业产品世界中，虚拟的数字孪生空间可以预先完成产品的部件设计修改、尺寸装配等模拟工作，不需要实际生产和验证，从而大幅降低产品的验证工作和工期成本。在制造生产中，为避免意外事故，可以在虚拟数字空间中进行设备诊断、过程模拟等仿真预测，从而防止现场故障、生产异常产生的严重后果。 另外，一套完整的数字孪生的制造系统，相比较传统的制造系统，具有生产要素多样、动态生产路径配置、人机物自主通信、自组织和可数据支撑决策等特点，可以统筹协调系统内外部变化，实现资源能源优化配置。 在智慧城市建设中，面临着新型技术聚合式创新的技术瓶颈，推动智慧城市的有机融合的统一ICT架构模块尚未实现，城市运行和治理的水平有量的提升而没有质的飞跃；同时，推动智慧城市建设的市场和行政的边界尚不清晰，资源共享和业务系统机制没有建立起来。 数字孪生城市的提出，正是要在将城市的人、物、事件等所有要素数字化，在网络空间再造一个相对于的“虚拟城市”，形成物理实体世界和信息维度的数字虚拟世界的共生共存、虚实结合的一种形态。借助数字孪生城市，可以提升城市的整体规划质量，提前谋划、科学验证，避免不切实际的规划，也提升规划的效率。基于全城市要素的数据，可以推动以人为核心的城市设计、交通规划等，具体到设计层面，可以实现1:1复原城市原貌空间，进行细化颗粒度到建筑、道路、管线、设备等底层规划，具体到施工层面，可以进行工程施工的可视化管理和环境的实时监测。另外，在城市管理上，借助数字孪生技术，可以建设数字驾驶舱以数字化方式展现现在城市运营态势，实现城市管理决策协同化和智能化，推动像虚拟交互、智慧服务等城市公共服务系统。 在智慧医疗的建设上，一系列移动监测、移动诊室、无线远程会诊、智慧处方、医疗信息云存储等智能技术手段的应用，正在提升城市医疗的覆盖面，提升医疗资源分配的效率。 未来，数字孪生技术在实现全社会“电子医疗”服务体系中，将发挥重要作用。比如，基于患者的健康档案、就医史、用药史、智能可穿戴设备监测数据等信息可在云端为患者建立“医疗数字孪生”，在生物芯片、增强分析、边缘计算、人工智能等技术的支撑下模拟人体运作，实现对医疗个体健康状况预测分析和精准医疗诊断。 通过“医疗数字孪生”，可以实现对患者的精准医疗，实时的健康监测管理和远程医疗，从而实现医疗监护设备的小型化，发展智慧家庭健康保健、健康监护，大幅降低城市公众医疗负担，缓解城市医疗资源紧缺的压力。 当然，除了像一开始介绍的航空航天领域，数字孪生还可以被广泛应用于电力、船舶、交通、农业、建筑、石油天然气、环境保护等几乎所有行业，可谓是数字经济的未来“基石”。 支撑万亿规模的市场变革： 数字孪生的未来产业图谱 在这本白皮书当中，对数字孪生产业的相关版图进行了极为详尽的介绍。而我们只能管中窥豹式的进行一番产业版图的速览，来看下数字孪生技术将具有怎样的产业影响力。 数字孪生的产业版图可以从其技术生态系统的图谱来了解，白皮书将数字孪生划分为“基础支撑”、“数据互动”、“模型构建”、“仿真分析”、“共性应用”、“行业应用” 6大核心模块，对应从设备、数据到行业应用的全生命周期。 目前，国内外主要厂商主要有建模业务、仿真业务、平台业务、行业服务业务四大类。 在基础支撑层面，主要是可以构建数字孪生基础的物联网终端提供芯片、传感器业务等厂商。目前来说现在全球所有芯片巨头都将物联网芯片作为未来的主要战场，物联网传感器也是众多美国、日本、德国半导体公司争夺的主要市场。另外像监控设备这样的边缘设备，我国的企业具有比较强的优势。 在数据互动层，数字孪生的构建需要通过软件定义的工具和平台提供支持，目前这些工具和平台主要都掌握在国际的软件巨头手中，比如Bentley 的 iTwin Service， ANSYS 的 TwinBuilder，微软的 Azure，达索的3D Experience 等。 在仿真分析层，为数字化模型中融入物理规律和机理的计算、分析等能力，必须使用到仿真软件，包括像CAD、EDA等工业仿真软件和像交通、物流领域的复杂系统仿真软件。目前我国在仿真软件的国产化上，还无法达到国外一线产品的水平。 在模型构建层，在我国主要进行数字化建模服务的企业以国有测绘企业为主，市场规模目前达到数百亿，但提供测绘数据服务的软件仍以采购国外软件为主。 在共性应用层，也同样依靠国外主流的这几家软件工具和平台提供支持，虽然目前还缺乏融合数字孪生综合功能需求的一体化平台出现，但是不同行业、应用场景的边界正在打通。 在支撑技术层，面向云计算、人工智能、边缘计算、安全等技术领域的企业都在从其自身优势领域切入数字孪生的产业布局中。 在行业应用层，聚集了数千家国内外企业，针对各行业需求的数字孪生技术，提供包括像智慧城市、交通、水利、工程、工业生产、能源、自动驾驶、公共应急等领域的各种应用服务，有些行业市场规模都普遍超千亿，智慧城市更是一个综合规模上万亿的巨无霸市场。 整体上，仍然是具有基础软件平台的企业有先发优势和实力，而像国内的一些制造企业也在积极部署数字孪生系统，开始推进这一惠及万亿规模产业变革的新蓝海。 根据Gartner 的研究，截至2019年1月进行物联网建设的企业中，已有13%的企业实施了数字孪生项目，还有62%的企业正在实施或者有计划实施。无论是数字孪生的产学研生态，还是在各行业中的产业应用，数字孪生正在全面开花，成为无论是产业互联网还是新基建等宏观布局中重要的技术支撑。 也是在2019年初，凯文·凯利在《连线》杂志发文，提出“镜像世界”的概念。他把“镜像世界”当作互联网历史上第三次划时代意义的的技术平台，第一次是PC上将信息数字化的万维网，第二次是移动时代将人类数字化的社交媒体，第三次就是将整个世界数字化的“镜像世界”。 以此来看，凯文·凯利的“镜像世界”，更多是站在大众角度对于“数字孪生”概念的一次演绎，而数字孪生本身就是推动这场“镜像世界”加速到来的底层力量。
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