一、数字孪生起源与发展
1.1 数字孪生产生背景
数字孪生的概念最初由Grieves教授于2003年在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上提出，并被定义为三维模型，包括实体产品、虚拟产品以及二者间的连接，如下图所示：
2011年，Michael Grieves与美国宇航局John Vickers 合著的《几乎完美：通过 PLM 推动创新和 精益产品》一书中正式将其命名为数字孪生。
1.2 数字孪生早期发展的局限
该概念和模型在2003年提出时并没有引起国内外学者们的重视，主要是因为：
- 当时在生产过程中收集产品相关信息的技术手段有限，大多采用人工方式和基于纸质文件，尤其是难以实现生产数据的在线实时采集；
- 物理产品的数字化描述尚不成熟，相关的软硬件无法支持在虚拟空间中精确定义和描述实体产品的相关属性和行为。
- 当时的计算机性能和算法难以实现对大数据的实时处理，移动通信技术也不够成熟，虚实之间的数据实时传输难以实现。
1.3 数字孪生的发展
由于GE、西门子等国内外公司的推广，数字孪生技术近年来在工业制造领域同样发展迅速，而且数字孪生正成为跨国企业业务布局的新方向。
数字孪生正成为主要国家数字化转型的新抓手：
二、什么是数字孪生？
2.1 数字孪生权威定义与概念拿捏
国外研究机构与国内行业专家分别做了定义：
- 德勤：数字孪生是以数字化的形式对某一物理实体过去和目前的行为或流程进行动态呈现。
- 埃森哲：数字孪生是指物理产品在虚拟空间中的数字模型，包含了从产品构思到产品退市全生命周期的产品信息。
- 宁振波：数字孪生是将物理对象以数字化方式在虚拟空间呈现，模拟其在现实环境中的行为特征。
- 赵敏：数字孪生是指在数字虚体空间中所构建的虚拟事物，与物理实体空间中的实体事物所对应的、在形态和举止上都 相像的虚实精确映射关系。
如下对数字孪生定义的描述包括技术要素、软件要素、功能要素，非常的完整：
数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术，通过软件定义，对物理空间进行描述、诊断、预测、决策，进而实现物理空间与赛博空间的交互映射。
2.2 数字孪生的片面不完整理解
如果还是无法找到正确的路，那么排除一些明显错误的方向也能帮助提高我们认准的概率。从数字孪生模型、数据、连接、服务/功能、物理五大方面，可以立体性的片面认识与完整理解数字孪生。
从模型的角度
敲重点，数字孪生直观呈现的是三维模型，但是其特征是多维的，包括物理世界运行的行为、参数、规则、几何运动，是动态交互的。而且理想数字孪生的特征是高保真、高可靠、高精度，就如同自动驾驶的安全性要求，能够完全的实现虚实结合，并做出合理、必要的反应。当然，以上对于物联网、大数据、模型、控制的技术要求是非常高的。
从数据的角度
数据是数字孪生的灵魂，但是数据/大数据不等于数字孪生，数字孪生和上篇讲到的PLM有联系，但是有根本的区别。数字孪生数据特征是完整的数据，当然这个全生命周期数据不一定是全企业，可以是某个车间、产线、设备的完整数据。这些数据可能包括各类数据源，设备运行、工艺参数、质检数据、环境条件等等，数据越完整，虚实融合的可靠度越高。
从连接的角度
数字孪生具备连接特性，是不是可以理解其为工业互联网平台或物联平台？这也是片面的理解，不过数字孪生的存在形式可以是软件平台！数字孪生的数据特征是虚实融合，数据需要采集到平台，而平台的计算数据也需反馈到物理空间，明显不同于工业互联网平台数据单向传输、采集的特点。
数字孪生要求双向连接、交互、驱动，简而言之数字孪生可以改变物理世界的运行状态，例子还是可以借助自动驾驶来进行理解。
国内有很多核心设备、高端设备都是国外进口，早期采购如果未对数据接口协议的开放达成一致，那么与设备数据的"双跨"将是明显的障碍，存在巨大的技术不确定性与实现成本，这可能也是未来数字孪生广泛推广的限制因素之一。
从服务/功能的角度
数字孪生所提供的服务是仿真？虚拟验证或3D可视化？以上都是它应该具备的，但其理想特征应包含模型驱动+数据驱动，数据驱动是基础，模型驱动才是精华。各类大数据/复杂算法模型能够基于实时数据做出诊断、预测，驱动物理世界的优化。
从物理的角度
这一点可以说明数字孪生存在的意义与价值了。数字孪生的载体包括连接、模型、数据、服务，这些将直接或间接呈现在工厂，参观者面前。但是数字孪生的本质是围绕具体场景具体对象的业务应用需求，它是有生命的，它能让物理世界运行的更美好。
三、数字孪生应用
3.1 产品、制造、设备全生命周期的数字孪生
产品全生命周期简单粗暴的划分三个阶段的话，可以是产品研发、生产制造、投入使用与售后运维，那下面依次看下制造企业的这三大数字孪生如何应用。
3.2 产品数字孪生
通过模拟物理对象在各种场景下的性能，可避免多个原型的重复开发，最小化开发总时间。因此，制造商可以在虚拟环境中调整参数，在产品上线之前测试和验证产品的功能、安全性和质量。
产品研发团队利用数字孪生技术验证新产品设计，模拟产品在不同条件下的性能，以提前发现和解决问题。
- 波音777X飞机的研发：波音777X飞机是数字孪生技术应用在航空制造领域的典型案例。通过数字孪生技术，波音公司可以在虚拟环境中模拟飞机的设计和性能，进行优化和迭代，从而提高了飞机的性能和安全性。
- 飞机引擎设计：航空发动机制造商使用数字孪生技术来创建引擎的虚拟模型，以模拟不同工况下的性能和耐久性。这有助于改善引擎设计，提高燃油效率和可靠性。
- 特斯拉汽车的研发：特斯拉汽车公司是数字孪生技术应用在汽车制造领域的代表之一。特斯拉通过数字孪生技术，在虚拟环境中模拟和优化汽车的设计、性能和制造过程，加速了汽车的研发和创新。
- 英国铁路网的数字孪生是为了实现设计过程的自动化而建立的，大大节省了现场人工测量的成本和时间。
3.3 生产数字孪生（虚拟调试）
生产数字孪生也被称为虚拟调试，它主要用于车间的数字化和全自动化作业。
随着制造过程的工艺复杂度和自动化水平的提高，人们不可能坚持传统复杂长周期的调试模式。虚拟调试是指通过虚拟技术创建出物理制造环境的数字复制品，以用于测试和验证产品设计的合理性。
简单地说，虚拟调试是借助工厂、车间、制造机器的模型，模拟运行整个或部分生产流程，并在生产线投产前对重要功能和性能进行测试。
它能够检测和消除设计缺陷，例如PLCs代码中的bug，并提前解决一系列技术上的问题。调查显示，经过虚拟调试后的生产线一开机就有较高的质量，因此实际调试的时间可以减少75%。
- 汽车制造商大众利用数字孪生技术来优化汽车的制造和装配过程。通过在虚拟环境中模拟装配线，他们可以测试不同的生产策略，提高装配线的效率，减少制造缺陷，并确保产品质量。
- 汽车制造商使用数字孪生来进行碰撞测试，以在虚拟环境中评估车辆的安全性能，减少实验室和实地测试的成本
虚拟调试能够带来的显著优势：
- 加快现场调试和生产线建设
- 最小化设备故障、碰撞和停机的风险
- 简化传统的软件测试流程
- 工厂验收测试和现场验收测试
- 优化复杂生产线生产周期
- 减少原型浪费和节省更多昂贵的材料
- 越早解决质量缺陷的成本越低
3.4 设备数字孪生（虚拟调试）
设备数字孪生主要通过收集产品、机器和整个生产线的运行数据，以模拟和预测性能故障、能耗峰值及停机风险。这些应用显示了数字孪生技术在设备运行诊断方面的潜力。通过结合实时数据和虚拟模型，企业可以实现预测性维护，降低停机时间，提高设备的可靠性和效率。
- 风力涡轮机：
风力发电公司：风力涡轮机是一个复杂的机械系统，需要定期维护以确保高效运行。数字孪生技术用于创建模拟风力涡轮机的虚拟版本，通过将实际传感器数据与虚拟模型进行比对，监测涡轮机的性能。这种比对使得在虚拟环境中模拟不同条件下的运行情况，从而预测可能的故障并进行早期干预。
- 制造业机器和设备：
工厂自动化系统：许多制造业机器和设备嵌有传感器，能够实时监测运行数据。数字孪生技术结合这些数据与虚拟模型，使工程师可以在虚拟环境中模拟机器的运行情况。通过模拟预测潜在故障，并提前采取维护措施，减少生产线停机时间。
- 铁路和轨道交通：
列车维护：数字孪生技术在铁路和轨道交通中用于列车和轨道设备的维护。结合列车传感器数据和虚拟模型，可以模拟列车在不同条件下的运行情况，并预测可能的设备故障，帮助提前进行维护和修复。
3.5 数字孪生应用小结
对应前面定义的产品生命周期三大阶段，在产品设计、制造和运行维修阶段分别表现为产品数字孪生体、生产工艺流程数字孪生体和设备数字孪生体，帮助企业在实际投入生产前既能在虚拟环境中优化、仿真和测试产品性能，在生产过程中同步优化整个企业制造工艺流程， 最终实现高效的柔性生产和快速创新上市，锻造企业持久竞争力。
四、数字孪生典型特征与应用层级发展
4.1 数字孪生具备五大典型特征
a. 数据驱动：数字孪生的本质是数字空间重构物理世界的运行轨道，以数据的流动实现物理界的资源优化。
b. 模型支撑：数字孪生的核心是面向物理实体和逻辑对象建立机理模型或数据驱动模型，形成物理空间在赛博空间的虚实交互。（此处模型并非指三维模型）
c. 软件定义：数字孪生的关键是将模型代码化、标准化，以软件的形式动态模拟或监测物理空间的真实状态、行为和规则。
d. 精准映射：通过感知、建模、软件等技术，实现物理空间在赛博空间的全面呈现、精准表达和动态监测。
e. 智能决策：未来数字孪生将融合人工智能等技术，实现物理空间和赛博空间的虚实互动、辅助决策和持续优化。
4.2 数字孪生四大应用能力层级
可视化呈现是基础，智能化归因诊断是初阶应用，通过数据与模型预测未来是更好的孪生体，辅助决策是优化、替代工厂老师傅是不二之选。最后再加一个终极应用，数字孪生决策与反控，人工智能自优化与无人工厂。
五、技术架构与广泛应用场景
下面这两张图分别完整介绍了数字孪生BIM技术架构与目前常见应用场景。
a. 物理层：现实世界、物理实体，应用的对象。
b. 数据层：实现物理层的数据采集、处理、传输。
c. 模型层：机理模型试图通过对系统的物理、化学、经济等方面的基本原理建模，从而揭示系统内部的运行机制。数据驱动模型则主要通过分析大量的输入-输出数据来发现模型的结构和规律，不考虑系统底层的物理机制。数据驱动模型可以使用各种统计和机器学习技术，如回归、决策树、神经网络等。
d. 功能层：实现描述、诊断、预测、决策四个能力级别的功能应用。
