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“如果不能正确理解数字孪生技术的基本内涵就囫囵吞枣地应用数字孪生技术，很可能会走入歧途。”全国工商联执委、中国经济和信息化研究中心主任、国家政策研究室中国国情研究中心主任万祥军研读表明：当前业界对于数字孪生技术还存在一些模糊甚至错误的认识，给数字孪生技术披上了一层神秘的面纱。 文章结合工业界的应用需求与实践，厘清对数字孪生的基本认识，引导企业正确理解和应用数字孪生技术。
当前，数字孪生（Digital twin）是各界关注的热点，全球著名IT研究机构Gartner曾在2017年至2019年连续三年将数字孪生列为十大新兴技术之一。谋定研究中国智库：对话经信研究·中国经济和信息化-国研政情·谋定论道-经济信息研究智库，北京航空航天大学陶飞教授团队对数字孪生技术进行了长期的深入研究，撰写了一批国际水准的学术论文。
近期，美国工业互联网联盟（IIC）、IDC、埃森哲、中国信通院、赛迪等研究机构相继发表了相关，我国从政府主管部门到企业也十分关注数字孪生技术。
很多业界主流公司都对数字孪生给出了自己的理解和定义，对于数字孪生的来源，本文不再赘述。本文首先对Gartner在过去三年对数字孪生的论述进行解读。
2017年，Gartner在十大新兴技术的专题对数字孪生的解释是：数字孪生是实物或系统的动态软件模型，在三到五年内，数十亿计的实物将通过数字孪生来表达。通过应用实物的零部件运行和对环境做出反应的物理数据，以及来自传感器的数据，数字孪生可用于分析和模拟实际运行状况，应对变化，改善运营，实现增值。
数字孪生所发挥的作用就像一个专业技师和传统的监控和（例如压力表）的结合体。推进数字孪生应用需要进行文化变革，结合设备维护专家、数据科学家和IT专家的优势。将设备的数字孪生模型与生产设施、环境，以及人、业务和流程的数字表达结合起来，以实现对现实世界更加精确的数字表达，从而实现仿线]
在Gartner2017年发布的新兴技术成熟度曲线中，数字孪生处于创新萌发期，距离成熟应用还有5-10年时间。
Gartner在十大新兴技术专题中对数字孪生的解释是：数字孪生是现实世界实物或系统的数字化表达。随着物联网的广泛应用，数字孪生可以连接现实世界的对象，提供其状态信息，响应变化，改善运营并增加价值。
估计将有210亿个传感器和末端接入点连接在一起，在不久的将来，数十亿计物体将拥有数字孪生模型。Gartner公司副总裁David Cearley指出，通过维修、维护与运营（MRO）以及通过物联网提升设备运营绩效，有望节省数十亿美元。短期内，数字孪生将有助于资产管理，但最终将通过洞察产品使用情况，以及有哪些改善途径，从而最终企业提升运营绩效。
除了通过物联网连接“物”，数字孪生连接的对象还有更多。“随着时间的推移，我们这个世界的万事万物几乎都可以与其数字对象动态地相互连接，并能够基于AI实现高级仿真、运营和分析，” Cearley指出。“从长远来看，从事城市规划、数字营销、医疗保健和工业规划的专业人士都将在向集成的数字孪生世界转型中获益。”
例如，未来的人类数字模型可以提供生物识别和医疗数据，而整个城市的数字孪生模型将能够实现高级模拟。Gartner发布的新兴技术成熟度曲线中可以看出，数字孪生已经进入了过热期，其建设和预期出现了高峰，超出其当前能力，会形成投资泡沫。
Gartner在十大新兴技术专题中对数字孪生的解释如下：数字孪生是现实生活中物体、流程或系统的数字镜像。大型系统，例如发电厂或城市也可以创建其数字孪生模型。数字孪生的想法并不新，可以回溯到用计算机辅助设计来表述产品，或者建立客户的在线档案，但是如今的数字孪生有以下四点不同：
模型的健壮性，聚焦于如何支持特定的业务成果；与现实世界的连接，具有实现实时监控和控制的潜力；应用高级大数据分析和人工智能技术来获取新的商机；数字孪生模型与实物模型的交互，并评估各种场景如何应对的能力。
当前的重点是基于物联网应用的数字孪生，可以通过提供维护和可靠性信息，洞察产品如何更有效地运行和有关新产品和提高效率的数据，以改善企业决策。组织的数字孪生正在兴起，以通过创建组织的流程模型，可以进行实时监控并提高流程效率。
从上述分析中可以看出，Gartner对于数字孪生的理解也有一个不断演进的过程，而数字孪生的应用主体也不局限于基于物联网来洞察和提升产品的运行绩效，而是延伸到更广阔的领域，例如工厂的数字孪生、城市的数字孪生，甚至组织的数字孪生。
全球著名PLM研究机构CIMdata认为：数字孪生模型不可能单独存在；可以有多个针对不同用途的数字孪生模型，每个都有其特定的特征，例如数据分析数字孪生模型、MRO数字孪生模型、财务数字孪生模型、工程孪生模型以及工程仿真数据孪生模型
；每个数字孪生模型必须有一个对应的物理实体，数字孪生模型可以而且应该先于物理实体而存在；物理实体可以是工厂、船舶、基础设施、汽车或任何类型的产品；每个数字孪生模型必须与其对应物理实体有某些形式的数据交互，但不必是实时或电子形式。
GE Digital认为：数字孪生是资产和流程的软件表示，用于理解、预测和优化绩效以改善业务成果。数字孪生由三部分组成：数据模型、一组分析工具或算法，以及知识。西门子认为：数字孪生是物理产品或流程的虚拟表示，用于理解和预测物理对象或产品的性能特征。数字孪生用于在产品的整个生命周期，在物理原型和资产投资之前模拟、预测和优化产品和生产系统。[5]
SAP认为：数字孪生是物理对象或系统的虚拟表示，但其远远不仅是一个高科技的外观。数字孪生使用数据、机器学习和物联网来帮助企业优化、创新和提供新服务。[6]PTC认为：数字孪生（PTC翻译为数字映射）正在成为企业从数字化转型举措中获益的最佳途径。对于工业企业，数字孪生主要应用于产品的工程设计、运营和服务，带来重要的商业价值,并为整个企业的数字化转型奠定基础。[7]
陶飞教授指出：当前对数字孪生存在多种不同认识和理解，目前尚未形成统一共识的定义，但物理实体、虚拟模型、数据、连接和服务是数字孪生的核心要素。不同阶段（如产品的不同生命周期）的数字孪生呈现出不同的特点，对数字孪生的认识与实践离不开具体对象、具体应用与具体需求。从应用和解决实际需求的角度出发，实际应用过程中不一定要求所建立的“数字孪生”具备所有理想特征，能满足用户的具体需求即可。
在赵敏先生和宁振波先生撰写的《铸魂：软件定义制造》一书中指出，数字孪生是实践先行，概念后成；数字孪生模型可以与实物模型高度相像，而不可能相等；数字孪生模型和实物模型也不是一个简单的一对一的对应关系，而可能存在一对多，多对一、多对多，甚至一对少，一对零和零对一等多种对应关系。
结合学术界的研究和工业界的实践，e-works认为，数字孪生并不是一种单元的数字化技术，而是在多种使能技术迅速发展和交叉融合基础上，通过构建物理实体所对应的数字孪生模型，并对数字孪生模型进行可视化、调试、体验、分析与优化，从而提升物理实体性能和运行绩效的综合性技术策略，是企业推进数字化转型的核心战略举措之一。
数字孪生的基本特征是虚实映射。通过对物理实体构建数字孪生模型，实现物理模型和数字孪生模型的双向映射。构建数字孪生模型不是目的，而是手段，需要通过对数字孪生模型的分析与优化，来改善其对应的物理实体的性能和运行绩效。
任何物理实体都可以创建其数字孪生模型，一个零件、一个部件、一个产品、一台设备、一把加工刀具、一条生产线、一个车间、一座工厂、一个建筑、一座城市，乃至一颗心脏、一个等。对于不同的物理实体，其数字孪生模型的用途和侧重点差异很大。
例如，达索系统帮助新加坡构建了数字城市，建立了一座城市的数字孪生模型，不仅包括了地理信息的三维模型，各种建筑的三维模型，还包括了各种地下管线的三维模型。该模型作为城市的数字化档案，可以用于优化城市交通，便于各种公共设施的维护。
Biodigital公司创建了生物数字模拟演示的在线平台，可以帮助医生和科学家研究构造，进行模拟试验。在太空探索的过程中，科学家通过数字孪生模型对远在太空的航天器，例如登陆火星的“好奇号”火星车进行远程监控、仿真与操控。显然，物理实体的结构越复杂，其对应的数字孪生模型也会越复杂，实现数字孪生应用的难度也更大。
数字孪生迅速成为热潮，源于数字化设计、虚拟仿真和工业互联网（工业物联网）等关键使能技术的蓬勃发展与交叉融合。
数字化设计技术从早期的二维设计发展到三维建模，从三维线框造型进化到三维实体造型、特征造型，产生了诸如直接建模、同步建模、混合建模等技术，以及面向建筑与施工行业的BIM技术（建筑信息模型）。三维建模技术不光用于产品设计阶段，并且可以实现三维工艺设计。
产品的三维模型中不仅包括几何信息、装配关系，还包括PMI（产品制造信息，包括尺寸、公差、形位公差、粗糙度和材料规格等信息）等制造信息，已经可以实现MBD（基于模型的产品定义）。
为了支持产品三维模型的快速浏览，可以从包含三维工艺特征的完整三维特征模型中，抽取出仅包括几何信息的轻量化三维模型。基于三维造型和三维显示技术，虚拟现实技术（VR）取得了蓬勃发展，广泛用于汽车、飞机、工厂等复杂对象的虚拟体验，包括沉浸式虚拟现实系统Cave，用于产品展示和市场推广的三维渲染技。
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