數(shù)字孿生：虛擬與現(xiàn)實之間的星火

數(shù)字孿生：虛擬與現(xiàn)實之間的星火

文|互聯(lián)網(wǎng)江湖

上帝按照自己的樣子創(chuàng)造出了人類，而人類想要根據(jù)實體世界的樣子創(chuàng)造出數(shù)字孿生。

基于工業(yè)界及學(xué)術(shù)界對數(shù)字孿生的定義，《智能制造術(shù)語解讀》將數(shù)字孿生技術(shù)定義為：是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應(yīng)的實體裝備的全生命周期過程。

相信很多人都聽說過數(shù)字孿生。在過去幾年，數(shù)字孿生技術(shù)的熱度不斷攀升，備受行業(yè)內(nèi)外的關(guān)注。據(jù)天眼查專業(yè)版APP顯示，數(shù)字孿生相關(guān)的企業(yè)已經(jīng)有將近六百家。

但是除了一些晦澀難懂、 詰屈聱牙的概念外，大部分人對于數(shù)字孿生并沒有一個清晰全面的認(rèn)知，到底該如何認(rèn)識并掌握它，成為企業(yè)在數(shù)字化時代的一道難題。

“瘋狂”的數(shù)字孿生

數(shù)字孿生，英文名叫Digital Twin（數(shù)字雙胞胎）。也被稱為數(shù)字映射、數(shù)字鏡像。

2002年的時候，從事產(chǎn)品生命周期管理PLM的Michael Grieves教授，在一次產(chǎn)品生命周期管理課程中提出了鏡像空間模型：與物理產(chǎn)品等價的虛擬數(shù)字化表達(dá)。（雖然沒有書面證據(jù)，但這仍被廣泛認(rèn)為是數(shù)字孿生最早來源）

到2010年，美國宇航局NASA首次提出了“數(shù)字孿生”的概念，通過虛擬化、仿真技術(shù)以及飛行器的實時狀態(tài)、歷史維護、健康管理等數(shù)據(jù)，利用數(shù)字技術(shù)對各種物理孿生對象進行替代，以適應(yīng)現(xiàn)階段深空探索的需要。大家以為這就是數(shù)字孿生的起源嗎？

不，數(shù)字孿生的源頭其實是物理孿生（Physical Twin）。

美國宇航局在上世紀(jì)六七十年代的阿波羅計劃中，曾經(jīng)建造有多艘相同的太空飛行器，就像“孿生多胞胎”。在飛行準(zhǔn)備過程中，孿生體被大量用于訓(xùn)練；在飛行任務(wù)期間，則被用來模擬在地球模型上的備選方案，其中有效的飛行數(shù)據(jù)就被用來較為精確地反映飛行條件，從而在危急情況下協(xié)助宇航員做出正確判斷。

隨著ICT技術(shù)的發(fā)展，最初的“物理孿生” 實體，被越來越多的數(shù)字模型部件取代，并擴展至產(chǎn)品的全生命周期，直至形成與物理實體完全一致的數(shù)字孿生模型。數(shù)字孿生的出現(xiàn)，讓物理實體有了一個超級新替身。此后，工業(yè)制造成為數(shù)字孿生的孵化器。

西門子可以說是數(shù)字孿生的忠實擁泵，用數(shù)字孿生貫穿了產(chǎn)品生命周期各環(huán)節(jié)間的數(shù)據(jù)模型。用數(shù)字孿生仿真模擬工廠的一些實際操作流程，從產(chǎn)品設(shè)計到產(chǎn)線設(shè)計，到設(shè)備制造方的機械設(shè)計和工廠的規(guī)劃排產(chǎn)，到最后制成產(chǎn)品。比如數(shù)字自優(yōu)化工具、用于減少和計劃停機時間的預(yù)測性維護工具以及用于機床安全和運行的智能輔助系統(tǒng)，提升機床生產(chǎn)效率和可靠性。

基于物理實體與虛擬鏡像之間的強關(guān)聯(lián)，數(shù)字孿生為工業(yè)場景帶來了解決問題的全新視角。通過將各種顯性知識與隱性知識、結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化知識結(jié)合，激活工業(yè)積累多年的沉默知識和數(shù)據(jù)資產(chǎn)，將實時以及準(zhǔn)實時的動態(tài)運行數(shù)據(jù)記錄疊加傳統(tǒng)工業(yè)模型，構(gòu)建工業(yè)數(shù)字孿生，幫助人們重新認(rèn)識、管理工業(yè)制造?？梢哉f，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)激活了數(shù)字孿生的生命。

如同蒲公英一般，數(shù)字孿生在工業(yè)制造這片沃土上逐漸長成，此后種子被風(fēng)吹向了各個行業(yè)、各個領(lǐng)域。

比如在基建工程領(lǐng)域，數(shù)字孿生技術(shù)可以即時訪問已經(jīng)設(shè)計和建立的建筑模型并進行實時同步，這樣就可以根據(jù)4D BIM模型中列出的時間表即時監(jiān)控進度。也可以使用模型預(yù)測控制，核實工作量百分比并明確項目實施進程，基于建筑物正向模擬做出決策。

在智慧城市領(lǐng)域，不同于制造業(yè)的“產(chǎn)品生命周期”，城市作為一個復(fù)雜的巨系統(tǒng)，“生命周期”更長，而且其“生命周期”時刻都在產(chǎn)生著多維的海量數(shù)據(jù)。因此，城市數(shù)字孿生在數(shù)據(jù)收集、處理、運算、儲存和管理上的部署難度也更大。

挑戰(zhàn)之中也蘊含著潛在的機遇，激勵先行者們?nèi)ゲ粩嗯实恰０⒗镌频某鞘写竽X、騰訊提出的“數(shù)字政府”、百度的AI City、華為的“城市智能生命體”，以及海爾旗下海納云的BIMCloud數(shù)字孿生平臺、平安科技的智慧城市云、浪潮的智慧城市大腦……無不在智慧城市的基礎(chǔ)上增加了針對數(shù)字孿生的內(nèi)容。

就連元宇宙也和數(shù)字孿生攀上了親戚。當(dāng)然，兩者本來就存在著密切聯(lián)系，兩者都脫胎于現(xiàn)實世界、又與現(xiàn)實世界相互影響。從最終導(dǎo)向來看，元宇宙更加偏向于始終在線的虛擬世界，而數(shù)字孿生更強調(diào)強調(diào)對現(xiàn)實世界的仿真。

元宇宙是個比數(shù)字孿生更龐大、更復(fù)雜的體系。在1992年，Metaverse作為科幻概念就已經(jīng)被首次提出，如今才漸漸興起，離成熟更加遙遠(yuǎn)。而數(shù)字孿比元宇宙晚誕生了將近十年，但已經(jīng)在各個領(lǐng)域開花甚至結(jié)果，未來大概率也會在元宇宙之中生長。

世界是由物質(zhì)、信息和能量組成，人們往往更在意物質(zhì)實體和能量的價值，反而忽視信息。比如在工業(yè)領(lǐng)域，一臺設(shè)備的估價和一套軟件幾乎是天壤之別，軟件經(jīng)常和機器捆綁銷售，看上去像“免費贈送”一般。

密歇根大學(xué)Mr.Grieves教授在《虛擬完美模型：驅(qū)動創(chuàng)新與精益產(chǎn)品》一書中曾經(jīng)提到：“信息是被浪費的物理資源的替代品”。

數(shù)字孿生的出現(xiàn)讓人們真正開始認(rèn)識到信息與數(shù)字的價值，提前預(yù)見物理實體的正確性，避免在現(xiàn)實世界做無謂的冒險與高成本的浪費。本質(zhì)上來說，數(shù)字孿生是一種數(shù)字信息代替物理實體的彩排，讓數(shù)字化價值真正得到體現(xiàn)。

數(shù)字孿生：孿生數(shù)字化過程的中間態(tài)

實際上，我們?nèi)匀徊荒苡谩皵?shù)字孿生”這四個字完全代替該技術(shù)，而是應(yīng)該把它看作孿生數(shù)字化技術(shù)過程的中間態(tài)，是一個過渡階段而已。在互聯(lián)網(wǎng)江湖看來，數(shù)字孿生大致有五個發(fā)展階段，分別為物理孿生、復(fù)制孿生、數(shù)字孿生、決策孿生、智能孿生等。

物理孿生階段，用實體“孿生”實體，成本高昂。除了上面提到的美國宇航局的實踐外，工業(yè)領(lǐng)域在規(guī)?；a(chǎn)之前，制作的物理樣機，需要準(zhǔn)確表達(dá)模型訴求，將生產(chǎn)預(yù)見性前移，這也屬于物理孿生的一種。

復(fù)制孿生階段，開始把“孿生”轉(zhuǎn)移到數(shù)字虛擬層面，這時候就需要能夠充分利用歷史數(shù)據(jù)以及實時運行數(shù)據(jù)，對一個產(chǎn)品或者系統(tǒng)實現(xiàn)精準(zhǔn)、全面的映射，并且全部轉(zhuǎn)化為信息儲存。這時候相當(dāng)于造出來了數(shù)字化雙胞胎的一個肉體，但仍然缺乏最為關(guān)鍵的靈魂，它不能用來控制分析，只能顯示。

數(shù)字孿生階段，也就是目前正在研究的階段，能夠根據(jù)物理本體的物理設(shè)計模型，還有本體傳感器反饋的實時數(shù)據(jù)，以及本體此前運行的歷史數(shù)據(jù)，做到動態(tài)仿真。比如對智慧城市進行全域感知和實時更新，形成真正的虛擬全息城市。

決策孿生階段，需要對過往積累的數(shù)據(jù)精細(xì)化尺度感知，模擬未來不同的外界因素、不同的環(huán)境背景下的發(fā)展情景，從中學(xué)習(xí)、分析并總結(jié)出物理本體的運行規(guī)律，為決策者提供建議和參考。這時候提供的建議可能會較為理想而偏離現(xiàn)實，但也存在一定參考價值。

智能孿生階段，利用AI進行精準(zhǔn)分析與規(guī)劃設(shè)計響應(yīng)，并做出最有利的判斷與自主控制。也可以為參與者提供新的視角，甚至可以幫助人從傳統(tǒng)思維方式向大數(shù)據(jù)思維方式轉(zhuǎn)變，不過這仍然是一個較為遙遠(yuǎn)的一個目標(biāo)。

回到現(xiàn)實，目前的數(shù)字孿生階段仍然處于研究和探索探索階段，具體的應(yīng)用場景大致可以分為兩類：虛擬仿真和監(jiān)測分析。

虛擬仿真往往是通過結(jié)合流體力學(xué)、熱力學(xué)、光學(xué)、電子等原理，利用數(shù)字化計算機進行輔助設(shè)計和仿真，將現(xiàn)實世界中的物理本體（設(shè)備、建筑、城市等），在數(shù)字空間映射出孿生體?？梢灶A(yù)測和驗證孿生體在虛擬環(huán)境下的系統(tǒng)表現(xiàn)，進而保障設(shè)計質(zhì)量和魯棒性。這一應(yīng)用主要是落地于設(shè)計，從而支持工程師進行產(chǎn)品創(chuàng)新或系統(tǒng)改進，代表性的有安世亞太、AspenTech、Ansys等廠商。

檢測分析涉及到物理實體真實運行狀態(tài)的監(jiān)測和評估。需要使用大量真實環(huán)境的動態(tài)數(shù)據(jù)，在真實運行過程中，通過傳感器數(shù)據(jù)采集，判斷環(huán)境變化、系統(tǒng)狀態(tài)，實現(xiàn)對未來運行狀態(tài)的監(jiān)測、分析、評估和預(yù)警。代表性的有和利時、寄云科技、PTC Thingworx、等。

本質(zhì)上，虛擬仿真和檢測分析代表的是兩種不同的數(shù)據(jù)流向重心。虛擬仿真的重點在于物理本體向?qū)\生體輸出足夠精確全面的數(shù)據(jù)，盡量減少虛擬仿真所帶來的誤差。而檢測分析的重點在于孿生體向本體所反饋的數(shù)據(jù)信息要足夠精準(zhǔn)，然后對物理本體做出正確的干預(yù)。

未來隨著數(shù)字孿生技術(shù)成熟，企業(yè)發(fā)展數(shù)字孿生的難點或許已經(jīng)不再是數(shù)字孿生本身，而是數(shù)字孿生技術(shù)與本行業(yè)的結(jié)合度能夠有多高。

這就需要企業(yè)擁有“倒T型”能力。一方面，橫向拓展，掌握本行業(yè)的知識經(jīng)驗體系，打好行業(yè)地基。另一方面，掌握數(shù)字孿生技術(shù)，并尋找數(shù)字孿生和行業(yè)相結(jié)合的機會點。如果把數(shù)字孿生比作一顆釘子，落地的行業(yè)比作一塊木板，關(guān)鍵就在于能不能找到合適的錘子，讓這顆釘子深深扎進去。

寫在最后

未來幾年，以數(shù)字孿生為核心的產(chǎn)業(yè)將如雨后春筍般出現(xiàn)，數(shù)字孿生也將成為企業(yè)的標(biāo)配。但是技術(shù)之外，數(shù)字孿生仍然面臨著制度、管理、人才等各方面的挑戰(zhàn)，而這些因素的背后，本質(zhì)上更是一種思維方式的進化，數(shù)字孿生發(fā)展需要思維先行。

同時，也需要警惕數(shù)字孿生的概念化陷阱。不能為了數(shù)字孿生而數(shù)字孿生，畢竟數(shù)字孿生本身并不會主動釋放價值，也無法單獨作為生產(chǎn)力而存在，如果只是單純的推銷數(shù)字孿生的概念，也將如夢幻泡影而隨時面臨破滅的風(fēng)

+

審核編輯 黃昊宇