🚀前言

在当今快速发展的科技浪潮中，数字孪生（Digital Twin）作为一种新兴的理念和技术，正逐渐走入人们的视野。它是通过数字化手段对物理实体、过程或系统的虚拟化表示，实现实时监控、分析和优化的一种创新方法。数字孪生不仅在制造业中得到了广泛应用，还在智能城市、医疗健康、交通运输等多个领域展现出巨大的潜力。

数字孪生的核心在于通过数据的实时反馈，将物理世界与数字世界紧密连接。这种连接不仅使得企业能够更好地理解和管理其资产，还能为决策提供有力支持，推动业务流程的优化与创新。在这一背景下，数字孪生技术正在重新定义我们对产品生命周期管理、运营优化和维护策略的看法。

🚀一、数字孪生的概念

数字孪生的定义与理解

数字孪生（Digital Twin）这一概念，学者和机构通常有不同的称谓，如数字镜像、数字映射、数字双胞胎、数字双生、数字孪生体等。虽然各方对其名称有所不同，但核心思想普遍是通过虚拟模型与物理实体的互动来反映现实。

数字孪生的几个关键特征：

1. 非静态映射：数字孪生并非物理实体的静态、单向映射。虚拟模型与物理实体是动态交互的，而不是简单的复制或镜像。

2. 虚实不完全等同：虚拟模型和物理实体并非完全相同，它们之间的关系更为复杂，不仅仅是对现实的复制，更包括实时数据的反馈、更新和预测。

3. 复杂关系：数字孪生不是简单的“一一对应”关系，可能涉及一对多、多对一、多对多等复杂情况。

4. 超越传统仿真：数字孪生不同于传统仿真或虚拟验证，也不仅是大数据的简单集合。它关注的是全生命周期的反馈与优化，不仅是为了验证设计，还能通过实时监控和预测进行优化。

Gartner对数字孪生的定义（2017-2019）

在2017至2019年，Gartner公司连续三年将数字孪生列为十大新兴技术，并在各年给出了不同的定义：

• 2017年：数字孪生是实物或系统的动态软件模型。
• 2018年：数字孪生是现实世界实物或系统的数字化表达。
• 2019年：数字孪生是现实生活中物体、流程或系统的数字镜像。

尽管Gartner给出了这些定义，但目前对数字孪生的理解并未形成统一标准，不同学者、企业、研究机构等的认识仍然存在差异。

数字孪生的起源与发展

1. 阿波罗计划的早期应用：
   数字孪生的思想最早可以追溯到阿波罗计划。NASA在该计划中构建了两个完全相同的航天飞行器：一个进入太空执行任务，另一个留在地球上以反映太空飞行器的状态，帮助地面工程师进行分析和处理紧急事件。这一“数字镜像”的应用可视为数字孪生的初步雏形。

2. 2002年：Michael Grieves与PLM：
   2002年，美国密歇根大学（University of Michigan）成立了产品生命周期管理（PLM）中心。Michael Grieves教授在此背景下提出了虚拟数字化表达的概念，强调物理产品和虚拟系统之间的双向镜像关系。他的模型将每个系统分为两个子系统：一个是物理系统，另一个是包含所有物理系统信息的虚拟系统，这两个系统贯穿产品生命周期，形成虚拟与现实的交互。

3. 2003年：镜像空间模型：
   该PLM模型在2003年首次出现在密歇根大学的PLM课程中，并被称为镜像空间模型（Mirrored Space Model）。这一概念后来在2006年被Grieves教授进一步阐述，并被称为信息镜像模型。

4. 2006年：数字孪生的进一步发展：
   Grieves教授在《产品生命周期管理：驱动下一代精益思想》一文中，进一步强调了数字孪生的概念，虽然他自称是数字孪生的首创者，但关于该概念的提出者仍然存在争议。

5. 2010年：NASA提出数字孪生：
   尽管Grieves教授的理论在数字孪生的表述上做出了显著贡献，但数字孪生这一术语最早出现在2010年NASA的技术路线图中。NASA定义数字孪生为通过集成物理模型、传感器数据及历史数据，反映航天器的实时状态，为任务控制提供数据支持。

🔎1.NASA数字李生的应用

🦋1.1 NASA数字孪生的定义与背景

2010年，NASA在其太空技术路线图中首次引入了**数字孪生（Digital Twin）**的概念。要理解NASA的数字孪生定义，必须先回顾一个历史事件——Apollo 13任务中的关键时刻。

🦋1.2 Apollo 13任务背景

Apollo 13号宇宙飞船在飞往月球途中，距离地球约21万英里时，发生了严重的事故：生活舱内的氧气罐爆炸，导致飞船受损，氧气泄漏，飞船与地球的联系逐渐中断，情况十分危急。

当时，航天员们试图通过手动切换不同的系统，判断哪些仍能正常工作，哪些已损坏，任务控制中心则根据飞船的损坏情况进行实时诊断和处理。尽管受到了极大的挑战，NASA最终依靠多方面的技术手段，尤其是**模拟器（仿真系统）**的支持，成功地让Apollo 13号宇航员安全返回地球。

🦋1.3 模拟器与数字孪生的关系

NASA成功的关键之一正是其高精度的地面模拟器（仿真系统）。这些模拟器通过计算机、公式、以及经验丰富的技术人员，仿真出各种太空任务中的操作场景。它们被用于宇航员和任务控制人员的训练，尤其是应对故障和紧急情况。

这些模拟器不仅仅是物理实体的简单复现，它们结合了数字仿真（数字孪生）和物理仿真，为NASA提供了对航天任务全方位、实时的支持。因此，西门子工程师Stephen Ferguson曾表示：“Apollo 13, The First Digital Twin”。

🦋1.4 NASA数字孪生定义

NASA在2010年发布的太空技术路线图中，对数字孪生作出明确定义：

数字孪生是一种集成多种物理量、不同空间尺度的运载工具或系统的仿真。这一仿真系统利用最先进的物理模型、传感器数据的更新、飞行历史等信息，来模拟和镜像飞行任务中的实际状态。

这种数字孪生的定义有着明确的工程背景，主要是为未来宇航任务服务，特别是深空探索任务。NASA认为，基于Apollo时代积累的航天器设计、制造、飞行管理等方式，无论是技术上还是成本上，都无法满足未来深空探索所面临的更大空间尺度、更极端的环境和更多未知因素的需求。为了应对这一挑战，NASA提出了新的工作模式——数字孪生。

🦋1.5 数字孪生的工程背景

NASA提出数字孪生的概念，旨在通过这一新模式来应对深空探索中的一系列技术难题。数字孪生的优势在于它能实时反映航天器的生存状态，并且根据不断更新的传感器数据、物理模型和历史飞行数据，实时模拟和预测航天器的状态，从而实现更精确的飞行管理与故障预判。

🔎2.NASA数字孪生的用途

NASA的数字孪生主要有以下几个应用场景：

1. 发射前任务演练：

   • 在发射前，NASA通过数字孪生对飞船未来的任务进行演练。这一过程可以帮助研究不同任务参数下的结果，确定各种异常事件的后果，并评估应对故障、失效或损害的策略效果。
   • 通过模拟任务，NASA还能够确定发射任务成功的最大概率，并优化任务参数。

2. 镜像实际飞行过程：

   • NASA使用数字孪生镜像飞船在飞行过程中的实际状态，并实时监控和预测飞行器的健康状况。这为任务控制中心提供了高度精准的飞行状态反馈。

3. 灾难性故障或损害事件的取证：

   • 在发生灾难性故障或损害事件后，数字孪生可以用于现场取证和事故分析。通过仿真，可以复现故障发生的条件，帮助分析原因和评估后果。

4. 任务参数修改后的研究平台：

   • 当需要修改任务参数时，数字孪生可作为研究平台，帮助测试不同参数组合对任务结果的影响。这为任务调整和优化提供了科学依据。

NASA的数字孪生技术基于其长期积累的宇航任务实践经验，尤其强调仿真技术的应用。在NASA的宇航任务中，涉及众多领域，如飞行器设计、推进器、材料、结构、通信、导航等。这些任务本身极为复杂，涉及的技术和工程领域非常广泛。因此，NASA特别强调“集成化仿真”，这种仿真不仅限于单一模块或系统，而是跨多个领域的系统集成仿真。

从某种意义上说，NASA的数字孪生技术实际上是其基于仿真的系统工程方法的核心体现。NASA通过数字孪生技术对系统的实时状态进行模拟和预测，使得各个领域的技术能够协同工作，从而为深空探索等复杂任务提供有力支持。

🔎3.AFRL更具工程应用含义的数字孪生

在2009年，美国空军研究实验室（AFRL）启动了一个名为“机身数字孪生”（ADT）的项目，标志着数字孪生在航空领域的另一个应用方向。该项目的主要目标是通过仿真技术，综合使用飞机的静态强度数据、飞行历史数据和日常运维数据，来预测飞机机身的疲劳裂纹，进而实现飞机机身的寿命管理。

这一项目通过数字孪生技术，大大提高了机身的运维效率，并延长了飞机的使用寿命。相关研究成果发表于2011年，文章名为《Reengineering aircraft structural life prediction using a digital twin》（通过数字孪生重新设计飞机结构寿命预测）。

虽然该项目自2009年开始，一些学者认为是AFRL首先提出了数字孪生的概念，但根据文章的公开发表时间和之前NASA的相关工程实践，广泛认为NASA才是数字孪生概念的首次提出者。

🔎4.Gartner提出的数字孪生

Gartner连续三年（2017年、2018年、2019年）将数字孪生列为十大技术趋势之一，推动了数字孪生的广泛关注与发展。Gartner将数字孪生定义为对象的数字化表示，并进一步将其划分为三类：

1. 离散数字孪生（Discrete Digital Twins）：

   • 针对单个产品、设备、人或任务的虚拟复制品，用于监视和优化这些单一资产或资源。

2. 复合数字孪生（Composite Digital Twins）：

   • 用于监视和优化多个关联的离散数字孪生的组合应用。例如，轿车和工业机器这样的多部件系统。

3. 组织数字孪生（DTOs, Digital Twins of Organizations）：

   • 复杂的大型实体的虚拟模型，帮助监视与优化高级业务的性能。

Gartner在实践中尤为重视物联网领域中数字孪生的应用。根据其内部调查，59%的物联网相关企业已在实施或计划实施数字孪生技术。

🔎5.国内数字孪生的理论研究工作

1. 王飞跃的平行系统概念：

   • 2004年，中国科学院自动化研究所的王飞跃研究员提出了“平行系统”（Paralel Systems）概念，指由自然系统与对应的虚拟或理想人工系统共同组成的系统。通过两者的实时对比与分析，可以“借鉴”与“预估”未来状况，解决复杂系统问题。这一思想可以看作是数字孪生理论的早期基础。
     

2. 赵敏与宁振波的数字孪生定义：

   • 在《铸魂–软件定义制造》一书中，赵敏与宁振波提出，数字孪生是在数字化背景下，通过软件定义的虚拟事物，与物理实体形成精确映射。数字孪生体与物理实体之间存在多元化的映射关系，具备不同的保真度（如逼真与抽象）。

3. 林雪萍的二维象限工具：

   • 林雪萍在《数字孪生：第四象限的崛起》一文中，使用二维象限工具展示了一个产品从设计、制造到使用与运营全过程中的数字孪生动态演变。她认为数字孪生的作用体现在不断丰富与发展的过程中，可以进一步发展为三维螺旋式上升结构，表现出其在产品升级与提高方面的作用。

4. 陶飞等的数字孪生五维模型：

   • 北京航空航天大学的陶飞等提出了数字孪生五维模型（MDT = PE, VE, SS, DD, CN），为数字孪生的落地提供了指导：
     • PE（物理实体）：数字孪生模型的基础，包括子系统、传感器等设备与环境数据的采集。
     • VE（虚拟实体）：从多维度、多空间尺度及多时间尺度对物理实体进行描述。
     • DD（孪生数据）：融合物理数据与信息数据。
     • SS（服务）：为不同领域、层次和业务需求封装数据、模型、算法等服务。
     • CN（连接）：实现物理实体、虚拟实体、服务与数据之间的普适工业互联。

🔎6.数字孪生的演进历史

1. 1959年：NASA发射旅行者1号卫星，利用其图像进行数学模拟，开启了数字孪生的先河。
2. 1970年：航空工业开始使用数字固体建模技术，加强数字化工程能力。
3. 1990年：汽车和宇航工业开始广泛应用数字化技术，提前测试和验证产品设计。
4. 2002-2010年：数字孪生概念产生阶段，数字技术愈加成熟，仿真驱动设计、模型驱动的系统工程等先进设计范式逐渐出现。
5. 2010-2020年：数字孪生的领先应用期，NASA、美军、达索、ANSYS、GE等航空航天、军工和工业领域开始应用数字孪生技术。
6. 2010-2014年：NASA和AFRL推进了数字孪生技术的应用。
7. 2014年：GE等企业开始提出基于数字孪生的产品落地方案，推动其在各个环节的应用。
8. 2016年：美国国家工业计划将数字孪生视为推动企业数字化转型的重要战略。
9. 2017年：全球多个创新公司纷纷应用数字孪生技术，扩展到工业自动化、机械制造、航空航天、汽车制造、能源等领域。
10. 2018年：GE公司启动了数字孪生计划，将其应用于产品研发、生产和维护等环节，推动数字化转型。
11. 近年来：随着物联网、大数据、云计算和人工智能等新技术的发展，数字孪生在多个领域得到了广泛应用，特别是在智能制造、能源、电力、建筑等行业。

🔎7.数字孪生的综合定义

数字孪生可以概括为：通过多学科合仿真等方法，以模型和数据为基础，完成物理实体与虚拟世界中的数字化模型之间的精准映射。利用两者的双向交互和迭代反馈，实现物理实体状态在数字空间的同步呈现，从而通过数字孪生的诊断与分析，优化实际实体的运行与管理。