當前越來越多的學者和企業關注數字孿生并開展研究與實踐，但從不同的角度出發，對數字孿生的理解存在著不同的認識。

◎ 文/ 《數字孿生及車間實踐》 陶飛等 著

作者簡介 ： 本文改編自《數字孿生及車間實踐》（作者：陶飛，戚慶林，張萌，程江峰）。由清華大學出版社-智造苑原創，先進制造業經授權發布。

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數字孿生的理想特征[1]

1）模型維度

一類觀點認為數字孿生是三維模型、是物理實體的copy [2]

，或是虛擬樣機

[3]

。這些認識從模型需求與功能的角度，重點關注了數字孿生的模型維度。綜合現有文獻分析，理想的數字孿生模型涉及幾何模型、物理模型、行為模型、規則模型等多維多時空多尺度模型，且期望數字孿生模型具有高保真、高可靠、高精度的特征，進而能真實刻畫物理世界。此外，有別于傳統模型，數字孿生模型還強調虛實之間的交互，能實時更新與動態演化，從而實現對物理世界的動態真實映射。

2）數據維度

根據文獻[4]，Grieves教授曾在美國密歇根大學產品全生命周期管理（PLM）課程中提出了與數字孿生相關的概念，因而有一種觀點認為數字孿生就是PLM。與此類似，還有觀點認為數字孿生是數據/大數據，是Digital Shadow，或是Digital Thread。這些認識側重了數字孿生在產品全生命周期數據管理、數據分析與挖掘、數據集成與融合等方面的價值。數據是數字孿生的核心驅動力，數字孿生數據不僅包括貫穿產品全生命周期的全要素/全流程/全業務的相關數據，還強調數據的融合，如信息物理虛實融合、多源異構融合等。此外，數字孿生在數據維度還應具備實時動態更新、實時交互、及時響應等特征。

3）連接維度

一類觀點認為數字孿生是物聯網平臺或工業互聯網平臺，這些觀點側重從物理世界到虛擬世界的感知接入、可靠傳輸、智能服務。從滿足信息物理全面連接映射與實時交互的角度和需求出發，理想的數字孿生不僅要支持跨接口、跨協議、跨平臺的互聯互通，還強調數字孿生不同維度（物理實體、虛擬實體、孿生數據、服務/應用）間的雙向連接、雙向交互、雙向驅動，且強調實時性，從而形成信息物理閉環系統。

4）服務/功能維度

一類觀點認為數字孿生是仿真 [5]

，是虛擬驗證，或是可視化，這類認識主要是從功能需求的角度，對數字孿生可支持的部分功能/服務進行了解讀。目前，數字孿生已在不同行業不同領域得到應用，基于模型和數據雙驅動，數字孿生不僅在仿真、虛擬驗證和可視化等方面體現其應用價值，還可針對不同的對象和需求，在產品設計、運行監測、能耗優化、智能管控、故障預測與診斷、設備健康管理、循環與再利用等方面提供相應的功能與服務。

[6]

由此可見，數字孿生的服務/功能呈現多元化。

5）物理維度

一類觀點認為數字孿生僅是物理實體的數字化表達或虛體，其概念范疇不包括物理實體。實踐與應用表明，物理實體對象是數字孿生的重要組成部分，數字孿生的模型、數據、功能/服務與物理實體對象是密不可分的。數字孿生模型因物理實體對象而異、數據因物理實體特征而異、功能/服務因物理實體需求而異。此外，信息物理交互是數字孿生區別于其他概念的重要特征之一，若數字孿生概念范疇不包括物理實體，則交互缺乏對象。

綜上所述，雖然對數字孿生存在多種不同認識和理解，但物理實體、虛擬模型、數據、連接、服務是數字孿生的核心要素，且數字孿生模型是與物理實體共生的。 [7]

不同階段（如產品的不同階段）的數字孿生呈現出不同的特點，對數字孿生的認識與實踐離不開具體對象、具體應用與具體需求。從應用和解決實際需求的角度出發，實際應用過程中不一定要求所建立的“數字孿生”具備所有理想特征，能滿足用戶的具體需要即可。數字孿生的理想特征歸納如表1所示。

表1 數字孿生的理想特征 [1]

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數字孿生的應用價值

數字孿生以數字化的形式在虛擬空間中構建了與物理世界一致的高保真模型，通過與物理世界間不間斷的閉環信息交互反饋與數據融合，能夠模擬對象在物理世界中的行為，監控物理世界的變化，反映物理世界的運行狀況，評估物理世界的狀態，診斷發生的問題，預測未來趨勢，乃至優化和改變物理世界。數字孿生能夠突破許多物理條件的限制，通過數據和模型雙驅動的仿真、預測、監控、優化和控制，實現服務的持續創新、需求的即時響應和產業的升級優化。基于模型、數據和服務等各方面的優勢，數字孿生正在成為提高質量、增加效率、降低成本、減少損失、保障安全、節能減排的關鍵技術，同時數字孿生應用場景正逐步延伸拓展到更多和更寬廣的領域。數字孿生具體功能、應用場景和作用如圖1和表2所示。

圖1 數字孿生何用

表2 數字孿生功能、應用場景和作用 [1]

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數字孿生的適用準則

企業在應用數字孿生前，面臨的首要決策問題是本企業是否需要用數字孿生？是否適用數字孿生？是否值得使用數字孿生？ 事實上，數字孿生并非適用于所有對象和企業。為輔助企業根據自身情況做出正確決策，本文嘗試從產品類型、復雜程度、運行環境、性能、經濟與社會效益等不同維度總結數字孿生適用準則，如表3所示，以供參考。

表3 數字孿生適用準則 [1]

參考文獻

[1]陶飛, 張賀, 戚慶林, 等. 數字孿生十問: 分析與思考[J]. 計算機集成制造系統, 26(1): 1-17.

[2]Alam K M, El Saddik A. C2PS: A digital twin architecture reference model for the cloud-based cyber-physical systems[J]. IEEE access, 2017, 5: 2050-2062.

[3]Vassiliev A, Samarin V, Raskin D, et al. Designing The Built-In Microcontroller Control Systems of Executive Robotic Devices Using The Digital Twins Technology. In: Proceedings of 2019 International Conference on Information Management and Technology (ICIMTech). IEEE, 2019, 1: 256-260.

[4]Grieves M, Vickers J. Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems[M]. Transdisciplinary perspectives on complex systems. Springer, Cham, 2017: 85-113.

[5]Rosen R, Von Wichert G, Lo G, et al. About the importance of autonomy and digital twins for the future of manufacturing[J]. IFAC-PapersOnLine, 2015, 48(3): 567-572.

[6]李培根. 淺說數字孿生. Available from: http://www.360doc.com/content/20/0811/15/15624612_929661656.shtml

[7]Tao F, Zhang H, Liu A, et al. Digital twin in industry: State-of-the-art[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2018, 15(4): 2405-2415.