数字孪生（Digital Twin）技术正被广泛地应用于工业制造、工程建设、智慧城市、汽车驾驶、政府机构、医学分析及文旅创意等诸多领域 。 数字孪生是一种“能将物理世界和数字世界打通实现虚实融合”的复合技术 ， 未来它的发展潜力巨大 。
数字孪生应用场景渐宽
随着技术的不断进步 ， 数字孪生的应用场景逐步拓宽 ， 全球各领域龙头企业借助数字孪生推动业务和技术的前进 。
在智慧工厂领域 ， 宝马（BMW）集团通过英伟达的Omniverse平台在计算机中创建数字孪生工厂 ， 并在数字孪生工厂中进行改变生产线配置、工人动线、仓储管理等实验 。
在智慧城市领域 ， 爱立信（Ericsson）公司在计算机中创建一个大型规模的数字孪生城市 ， 来准确模拟5G基站与环境之间的相互作用 ， 以便令5G信号达到最佳传输性能和覆盖率 。
在消防灭火领域 ， 洛克希德·马丁（Lockheed Martin）公司与美国州政府、联邦森林服务局合作对抗野火 ， 通过英伟达Omniverse先进的可视化和模拟平台 ， 通过精准的物理模拟在数字孪生中预测火灾动向 ， 以让系统提出抑制火势的建议和行动 。
在模拟气候领域 ， 英伟达计划通过打造超级计算机将E-2（Earth-2 ， 地球2号） ， 在Omniverse内创建地球的数字孪生 ， 并通过Modulus AI物理模型 ， 模拟地球气候 。
在建筑模拟领域 ， 应用数字孪生可真实模拟建筑的内部样子 。 通过数字孪生在最大程度考量自然光特性的前提下模拟建筑内部的光照设计 ， 通过解决平衡照进建筑的光来达到形成恒温系统并节约能源 。 基础设施工程软件公司Bentley打造的Digital Twin平台 ， 利用数字孪生构建道路桥梁、铁路和交通系统 ， 在施工完毕后可以使用3D模型在整个生命周期中监控和优化性能 。
数字孪生虚拟世界内的各部分构成都极大遵循现实世界的物理法则 ， 因此数字孪生可以在一定程度上模拟现实世界的运作 ， 并在很大程度上指导现实世界 。
数字孪生对软硬件要求高
在数字孪生中进行模拟是上述应用案例共同的特色 。 利用数字孪生技术可以取代原本需要在真实世界花费大量时间、巨大费用进行的实验 ， 这样便增加了产品、服务研发速度 ， 同时也降低了成本 。 例如 ， 宝马公司用Omniverse打造汽车工厂的Digital Twin ， 用来定期对工厂做规划与测试 。 西门子能源公司（Siemens Energy）打造Digital Twin ， 对热回收蒸汽发生器工作中的腐蚀过程做模拟 ， 以此来实现设备的预测性维护 ， 据统计每年可以节省近20亿美元 。
数字孪生的技术实现依赖于诸多新技术的发展和高度集成 ， 以及跨学科知识的综合应用 ， 是一个复杂、协同的系统工程 。 数字孪生涉及的关键技术方法包括建模、大数据分析、机器学习、模拟仿真等 。 数字孪生建模技术经历了从实物的“组件组装”式建模到复杂实体的多维深度融合建模的发展 。 由于数字孪生存在海量数据存储及大数据分析 ， 因此对数据的存储能力和计算能力提出了较大的挑战 。
数字孪生对处理芯片、数据平台、设备等都提出了高要求 。 一是数字孪生设计的模型与数据规模庞大 ， 包括建模对象全生命周期中不断更新的全要素、全业务、全流程的数据与模型 ， 需要计算机硬件具备巨大的处理能力 。 二是数字孪生对模型仿真与数据分析处理效率有实时要求 ， 即基于实时的模型仿真与数据分析结果向物理空间反馈控制策略 ， 这需要计算设备或硬件具有强大的计算能力 。 三是数字孪生对终端设备有更互动、更沉浸、更清晰的要求 ， 这对设备的数据传输能力、显示技术等提出了更高要求 。 尤其是处理芯片和数据平台等 ， 成为促进数字孪生高效率、高速、高质量运行的推动条件 。
数字孪生挑战与机遇并存
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和应用场景的全生命周期过程 。
数字孪生具有将虚拟空间和物理实体紧密融合的特点 ， 在5G技术下 ， 数字孪生将更容易落地 。
在工业领域 ， 数字孪生的使用将大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革 。 通过数字孪生技术 ， 不仅能够对工厂设备进行监测 ， 实现故障预判和及时维修 ， 还可以实现远程操控、远程维修 ， 极大降低运营成本 ， 提高安全性 。
在医疗领域 ， 个人的健康监测与管理通过数字孪生可以更清楚地了解身体的变化 ， 对疾病做出及时预警 。 未来可通过各种新型医疗检测和扫描仪器以及可穿戴设备 ， 完美地复制出一个数字化身体 。 通过追踪这个数字化身体的运动与变化 ， 来更好地进行健康监测和管理 。
在智慧城市领域 ， 无人机群将为城市提供基于图像扫描的城市数字模型 ， 使街道、社区、娱乐、商业等各功能模块都可拥有数字模型 ， 便于人类对城市智慧化管理 。
数字孪生的发展也面临一定的挑战 。 数字孪生技术需要进行全域感知、运行监测 ， 并整合历史积累数据进行运算 ， 还要做到快速及时地输出信息 。 在数据的感知方面 ， 目前的技术水平在工厂中对机器精确的全域感知依然有难度 。 在软件方面 ， 需要更加先进的算法和各类软件的整合 ， 例如利用人工智能、边缘计算等技术 ， 对数据进行更加快速的分析处理 ， 进行可视化呈现 。 数字孪生未来发展问题的解决需要依赖芯片、传感器、物联网、软件算法等技术的进步 。
展望未来 ， 随着城市数字模型的扩充与发展 ， 数字孪生技术将覆盖城市的每条电力线、变电站、污水系统、供水和排水系统、城市应急系统、交通控制系统等诸多地方 。 当下 ， 数字孪生技术的瓶颈来自方方面面 ， 暂时还无法大规模普及使用 ， 但它可以为工业制造、未来生活带来无限的可能 。 随着芯片、传感器、物联网、软件算法等技术的发展 ， 数字孪生将有更多想象空间 。
编辑:秦立玲
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