數(shù)字孿生關鍵技術及體系架構

摘要：

數(shù)字孿生以各領域日益龐大的數(shù)據為基本要素，借助發(fā)展迅速的建模仿真、人工智能、虛擬現(xiàn)實等先進技術，構建物理實體在虛擬空間中的數(shù)字孿生體，實現(xiàn)對物理實體的數(shù)字化管控與優(yōu)化，開拓了企業(yè)數(shù)字化轉型的可行思路。首先介紹了數(shù)字孿生的演進與價值，然后給出了數(shù)字孿生典型特征及其體系架構，并基于該架構介紹了多項數(shù)字孿生關鍵技術，最后對數(shù)字孿生進行了展望，包括其面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展趨勢。

01

概述

數(shù)字孿生中“孿生”的基本思想最早起源于上個世紀美國國家航空航天局（NASA）的阿波羅計劃，通過留在地球上的航天器對發(fā)射到太空的航天器進行工作狀態(tài)的仿真模擬，進而輔助航天員完成決策，明顯減少了各種操作結果的未知性。

“數(shù)字孿生”一詞首次出現(xiàn)于 2009 年美國空軍研究實驗室提出的“機身數(shù)字孿生體”概念中，而“數(shù)字孿生”作為獨立概念首次出現(xiàn)則是在 2010年 NASA 的2份技術報告中，其被定義為集成多物理量、多尺度、多概率的系統(tǒng)或飛行器仿真過程。此后，數(shù)字孿生正式進入公眾的視野，也開始得到各研究領域的重視。

2012 年，NASA 指出數(shù)字孿生是驅動未來飛行器發(fā)展的關鍵技術之一；2013年，NASA將數(shù)字孿生列入“全球科技愿景”；2017年佐治亞理工大學首次提出數(shù)字孿生城市，2018 年中國信通院發(fā)布了《數(shù)字孿生城市研究報告》；從 2018 年起，ISO、IEC、IEEE 三大標準化組織也開始著手數(shù)字孿生相關標準化工作。

數(shù)字孿生目前沒有統(tǒng)一的理論體系，自其誕生以來，各研究與應用領域對其提出了多種定義，如表1所示。

02

數(shù)字孿生的價值

數(shù)字孿生自應用以來，在產業(yè)、商業(yè)、社會等方面體現(xiàn)出了其重要的價值。

a）產業(yè)價值方面，構建全產業(yè)鏈的數(shù)字孿生體能夠促進產業(yè)向制造與服務融合發(fā)展的新型產業(yè)形態(tài)轉型，即從市場需求、用戶溝通、產品設計、產品制造、物流供應、維保服務等全產業(yè)鏈出發(fā)構建數(shù)字孿生體，使傳統(tǒng)產業(yè)具備定制化生產能力，實現(xiàn)更為敏捷和柔性的商業(yè)模式；而構建產品全生命周期的數(shù)字孿生體，有助于建立產品從研發(fā)、仿真、制造到使用的閉環(huán)體系，加快產品研發(fā)和迭代升級，進一步推動產業(yè)的發(fā)展。

b）商業(yè)價值方面，隨著數(shù)字孿生技術得到各領域認可，很多科技企業(yè)已經著手研發(fā)數(shù)字孿生技術并推出了相關產品，這些產品在落地應用中不斷升級優(yōu)化，逐漸滿足市場客戶的實際需求，為企業(yè)帶來了可觀的經濟效益，同時也促進了更多企業(yè)共同推動數(shù)字孿生產品的商業(yè)化；另一方面，企業(yè)構建產品全生命周期的數(shù)字孿生體，有助于改善產品設計、優(yōu)化生產流程、快速定位問題，實現(xiàn)提高產品質量、降低生產成本、提升生產效率等目標，其也是數(shù)字孿生商業(yè)價值的重要體現(xiàn)。

c）社會價值方面，數(shù)字孿生能夠推動社會數(shù)字經濟的發(fā)展。數(shù)字經濟是繼農業(yè)經濟、工業(yè)經濟之后，隨著信息技術革命發(fā)展而產生的一種新經濟形態(tài)，其核心在于數(shù)據驅動發(fā)展，構建實體經濟的數(shù)字孿生體，對數(shù)據整合及利用，進行模擬決策、資源配置、市場發(fā)掘等仿真與復現(xiàn)，在提高勞動生產率、發(fā)掘經濟新增長點、實現(xiàn)經濟可持續(xù)增長等方面發(fā)揮著重要作用。

03

數(shù)字孿生體系架構

數(shù)字孿生具備以下幾個典型特征。

a）數(shù)化保真?！皵?shù)化”指數(shù)字孿生體是對物理實體進行數(shù)字化而構建的模型?！氨Ｕ妗敝笖?shù)字孿生體需要具備與物理實體高度的接近性，即物理實體的各項指標能夠真實地呈現(xiàn)在數(shù)字孿生體中，而數(shù)字孿生體的變化也能夠真實反映物理實體的變化。

b）實時交互。“實時”指數(shù)字孿生體所處狀態(tài)是物理實體狀態(tài)的實時虛擬映射?！敖换ァ敝冈趯崟r性的前提下，數(shù)字孿生體與物理實體之間存在數(shù)據及指令相互流動的管道。

c）先知先覺?！跋戎敝冈诟鶕锢韺嶓w的各項真實數(shù)據，通過數(shù)字孿生體進行仿真，實現(xiàn)對物理實體未來狀態(tài)的預測，預先知曉未來狀態(tài)能夠輔助用戶做出更合理的決策?！跋扔X”指根據物理實體的實時運行狀態(tài)，通過數(shù)字孿生體進行監(jiān)測，實現(xiàn)對系統(tǒng)不穩(wěn)定狀態(tài)的預測，預先覺察即將可能發(fā)生的不穩(wěn)定狀態(tài)，使用戶更從容地處理該問題。

d）共生共智?！肮采敝笖?shù)字孿生體與物理實體是同步構建的，且二者在系統(tǒng)的全生命周期中相互依存?！肮仓恰币环矫嬷竼蝹€數(shù)字孿生系統(tǒng)內部各構成之間共享智慧（即數(shù)據、算法等），另一方面指多個數(shù)字孿生系統(tǒng)構成的高層次數(shù)字孿生系統(tǒng)內部各構成之間同樣共享智慧。

根據數(shù)字孿生的典型特征，可以提出一種數(shù)字孿生的體系架構。

感知層：感知層主要包括物理實體中搭載先進物聯(lián)網技術的各類新型基礎設施。

數(shù)據層：數(shù)據層主要包括保證運算準確性的高精度的數(shù)據采集、保證交互實時性的高速率數(shù)據傳輸、保證存取可靠性的全生命周期數(shù)據管理。

運算層：運算層是數(shù)字孿生體的核心，其充分借助各項先進關鍵技術實現(xiàn)對下層數(shù)據的利用，以及對上層功能的支撐。

功能層：功能層是數(shù)字孿生體的直接價值體現(xiàn)，實現(xiàn)系統(tǒng)認知、系統(tǒng)診斷、狀態(tài)預測、輔助決策功能。系統(tǒng)認知一方面是指數(shù)字孿生體能夠真實描述及呈現(xiàn)物理實體的狀態(tài)，另一方面指數(shù)字孿生體在感知及運算之上還具備自主分析決策能力，后者屬于更高層級的功能，是智能化系統(tǒng)發(fā)展的目標與趨勢；系統(tǒng)診斷是指數(shù)字孿生體實時監(jiān)測系統(tǒng)，能夠判斷即將發(fā)生的不穩(wěn)定狀態(tài)，即“先覺”；狀態(tài)預測只是數(shù)字孿生體能夠根據系統(tǒng)運行數(shù)據，對物理實體未來的狀態(tài)進行預測，即“先知”；輔助決策是指能夠根據數(shù)字孿生體所呈現(xiàn)、診斷及預測的結果對系統(tǒng)運行過程中各項決策提供參考。

應用層：應用層是面向各類場景的數(shù)字孿生體的最終價值體現(xiàn)，具體表現(xiàn)為不同行業(yè)的各種產品，能夠明顯推動各行各業(yè)的數(shù)字化轉型，目前數(shù)字孿生已經應用到了智慧城市、智慧工業(yè)、智慧醫(yī)療、車聯(lián)網等多種領域，尤以數(shù)字孿生城市、數(shù)字孿生制造發(fā)展最為成熟。

04

數(shù)字孿生關鍵技術

根據數(shù)字孿生體系架構，數(shù)字孿生包含了以下各項關鍵技術。

4.1 建模

建模是創(chuàng)建數(shù)字孿生體的核心技術，也是數(shù)字孿生體進行上層操作的基礎。建模不僅包括對物理實體的幾何結構和外形進行三維建模，還包括對物理實體本身的運行機理、內外部接口、軟件與控制算法等信息進行全數(shù)字化建模。數(shù)字孿生建模具有較強的專用特性，即不同物理實體的數(shù)字孿生模型千差萬別。目前不同領域的數(shù)字孿生建模主要借助 CAD、Matlab、Revit、CATIA 等軟件實現(xiàn)，前兩者主要面向基礎建模，Revit 主要面向建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）建模，CATIA則是面向更高層次的產品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）。

4.2 仿真

仿真是數(shù)字孿生模型驗證的關鍵方法。仿真和建模是一對伴生體，如果說建模是對物理實體理解的模型化，那仿真就是驗證和確認這種理解的正確性和有效性的工具。仿真是將具備確定性規(guī)律和完整機理的模型以軟件的方式來模擬物理實體的一種技術。在建模正確且感知數(shù)據完整的前提下，仿真可以基本正確地反映物理實體一定時段內的狀態(tài)。

仿真起源于工業(yè)領域，近年來，隨著工業(yè) 4.0和智能制造等新一輪工業(yè)革命的興起，仿真軟件開始與傳統(tǒng)制造技術及各類新興技術結合，在研發(fā)設計、生產制造、試驗運維等各環(huán)節(jié)發(fā)揮了重要的作用。

4.3 云計算與

邊緣計算

云計算為數(shù)字孿生提供重要計算基礎設施。云計算采用分布式計算等技術，集成強大的硬件、軟件、網絡等資源，為用戶提供便捷的網絡訪問，用戶使用按需計費的、可配置的計算資源共享池，借助各類應用及服務完成目標功能的實現(xiàn)，且無需關心功能實現(xiàn)方式，顯著提升了用戶開展各類業(yè)務的效率。云計算根據網絡結構可分為私有云、公有云、混合云和專有云等，根據服務層次可分為基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）和軟件即服務（SaaS）。

邊緣計算是將云計算的各類計算資源配置到更貼近用戶側的邊緣，即計算可以在如智能手機等移動設備、邊緣服務器、智能家居、攝像頭等靠近數(shù)據源的終端上完成，從而減少與云端之間的傳輸，降低服務時延，節(jié)省網絡帶寬，減少安全和隱私問題。

云計算和邊緣計算通過以云邊端協(xié)同的形式為數(shù)字孿生提供分布式計算基礎。在終端采集數(shù)據后，將一些小規(guī)模局部數(shù)據留在邊緣端進行輕量的機器學習及仿真，只將大規(guī)模整體數(shù)據回傳到中心云端進行大數(shù)據分析及深度學習訓練。對高層次的數(shù)字孿生系統(tǒng)，這種云邊端協(xié)同的形式更能夠滿足系統(tǒng)的時效、容量和算力的需求，即將各個數(shù)字孿生體靠近對應的物理實體進行部署，完成一些具有時效性或輕度的功能，同時將所有邊緣側的數(shù)據及計算結果回傳至數(shù)字孿生總控中心，進行整個數(shù)字孿生系統(tǒng)的統(tǒng)一存儲、管理及調度。

4.4 大數(shù)據與人工智能

大數(shù)據與人工智能是數(shù)字孿生體實現(xiàn)認知、診斷、預測、決策各項功能的主要技術支撐。大數(shù)據的特征是數(shù)據體量龐大，數(shù)據類型繁多，數(shù)據實時在線，數(shù)據價值密度低但商業(yè)價值高，傳統(tǒng)的大數(shù)據相關技術主要圍繞數(shù)據的采集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現(xiàn)、應用等，但是隨著近年來各行業(yè)領域數(shù)據的爆發(fā)式增長，大數(shù)據開始需求更高性能的算法支撐對其進行分析處理，而正是這些需求促成了人工智能技術的諸多發(fā)展突破，二者可以說是相伴而生，人工智能需要大量的數(shù)據作為預測與決策的基礎，大數(shù)據需要人工智能技術進行數(shù)據的價值化操作。目前，人工智能已經發(fā)展出更高層級的強化學習、深度學習等技術，能夠滿足大規(guī)模數(shù)據相關的訓練、預測及推理工作需求。

在數(shù)字孿生系統(tǒng)中，數(shù)字孿生體會感知大量來自物理實體的實時數(shù)據，借助各類人工智能算法，數(shù)字孿生體可以訓練出面向不同需求場景的模型，完成后續(xù)的診斷、預測及決策任務，甚至在物理機理不明確、輸入數(shù)據不完善的情況下也能夠實現(xiàn)對未來狀態(tài)的預測，使得數(shù)字孿生體具備“先知先覺”的能力。

4.5 物聯(lián)網

物聯(lián)網是承載數(shù)字孿生體數(shù)據流的重要工具。物聯(lián)網通過各類信息感知技術及設備，實時采集監(jiān)控對象的位置、聲、光、電、熱等數(shù)據并通過網絡進行回傳，實現(xiàn)物與物、物與人的泛在連接，完成對監(jiān)控對象的智能化識別、感知與管控。

物聯(lián)網能夠為數(shù)字孿生體和物理實體之間的數(shù)據交互提供鏈接，即通過物聯(lián)網中部署在物理實體關鍵點的傳感器感知必要信息，并通過各類短距無線通信技術（如 NFC、RFID、Bluetooth 等）或遠程通信技術（互聯(lián)網、移動通信網、衛(wèi)星通信網等）傳輸?shù)綌?shù)字孿生體。

4.6 VR、AR、MR

VR、AR、MR 技術是使數(shù)字空間的交互更貼近物理實體的實現(xiàn)途徑。虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality，VR）將構建的三維模型與各種輸出設備結合，模擬出能夠使用戶體驗脫離現(xiàn)實世界并可以交互的虛擬空間。增強現(xiàn)實（Augmented Reality，AR）是虛擬現(xiàn)實的發(fā)展，其將虛擬世界內容與現(xiàn)實世界疊加在一起，使用戶體驗到的不僅是虛擬空間，從而實現(xiàn)超越現(xiàn)實的感官體驗?；旌犀F(xiàn)實（Mixed Reality，MR）在增強現(xiàn)實的基礎上搭建了用戶與虛擬世界及現(xiàn)實世界的交互渠道，進一步增強了用戶的沉浸感。

在VR、AR、MR技術的支撐下，用戶與數(shù)字孿生體的交互開始類似與物理實體的交互，而不再僅限于傳統(tǒng)的屏幕呈現(xiàn)，使得數(shù)字化的世界在感官和操作體驗上更接近現(xiàn)實世界，根據數(shù)字孿生體制定的針對物理實體的決策將更加準確、更貼近現(xiàn)實。

05

數(shù)字孿生展望

5.1 面臨的挑戰(zhàn)

5.1.1 技術方面的挑戰(zhàn)

數(shù)字孿生的發(fā)展在技術方面面臨以下5項挑戰(zhàn)。

a）數(shù)據采集傳輸及管理的挑戰(zhàn)。對于數(shù)據采集，主要挑戰(zhàn)在于傳感器的種類、精度、可靠性、工作環(huán)境等受到當前技術發(fā)展水平的限制；對于數(shù)據傳輸，主要挑戰(zhàn)在于傳輸?shù)膶崟r性，而目前應用的大多數(shù)網絡傳輸設備和網絡結構難以滿足高級別的傳輸速率及質量要求；對于數(shù)據管理，全壽命周期數(shù)據管理需要借助于分布式及冗余存儲，如何優(yōu)化數(shù)據的分布架構、存儲方式和檢索方法以獲得實時可靠的數(shù)據讀取性能，是其應用于數(shù)字孿生系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)。

b）多尺度融合建模的挑戰(zhàn)。首先，現(xiàn)實中的復雜系統(tǒng)往往很難建立精確的數(shù)理模型。目前的建模方法大多基于統(tǒng)計學算法將數(shù)據轉化為物理模型的替代，模型的可解釋性不足，難以深度刻畫或表征物理實體的機理。如何將高精度傳感數(shù)據與物理實體的運行機理有效深度結合，獲得更好的狀態(tài)評估和系統(tǒng)表征效果，是構建準確數(shù)字孿生模型的關鍵。其次，高層次的數(shù)字孿生系統(tǒng)往往需要對大量不同物理實體進行建模，在將這些不同尺度的模型融合為一個綜合的系統(tǒng)級模型時，增加不同模型間的數(shù)據接口及數(shù)據翻譯器，解決模型參數(shù)及其格式不一致的問題，同樣是數(shù)字孿生建模過程中的挑戰(zhàn)。

c）高性能計算的挑戰(zhàn)。數(shù)字孿生系統(tǒng)各項功能的實現(xiàn)非常依賴高性能的計算能力，對系統(tǒng)所搭載的云計算平臺，優(yōu)化數(shù)據結構、算法結構，并配套足夠的算力，對部署在終端的邊緣計算平臺，綜合考量算力和功耗的平衡，均是數(shù)字孿生系統(tǒng)層面需要面臨的挑戰(zhàn)。而在服務層面，如今用戶所需的人工智能基礎設施不足、人工智能應用方案成本過高等也是亟待解決的問題。

d）虛擬呈現(xiàn)的挑戰(zhàn)。如今 VR、AR、MR技術本身存在很多亟待突破的瓶頸，而對復雜的數(shù)字孿生系統(tǒng)，VR、AR、MR 技術難點有2個：一是需要布置大量的高精度傳感器采集系統(tǒng)的運行數(shù)據，為虛擬呈現(xiàn)提供必要的數(shù)據來源和支撐，二是如何將虛擬內容疊加至現(xiàn)實空間并提供沉浸式的虛實交互體驗。

e）系統(tǒng)安全的挑戰(zhàn)。數(shù)字孿生系統(tǒng)中數(shù)字孿生體與物理實體的交互是建立在網絡數(shù)據傳輸?shù)幕A上的，數(shù)字孿生的應用使得企業(yè)原有的封閉系統(tǒng)逐漸轉變?yōu)殚_發(fā)系統(tǒng)，因此系統(tǒng)的安全問題隨之而來。首先是數(shù)據傳輸與存儲的安全，即在傳輸及存儲的過程中面臨數(shù)據丟失、數(shù)據泄密等風險，其次是數(shù)字孿生虛實交互過程中存在安全漏洞，而導致其易受外界攻擊，進而引起系統(tǒng)紊亂，影響數(shù)字孿生體與物理實體之間的數(shù)據信息及控制指令的交互效率。

5.1.2 應用方面的挑戰(zhàn)

數(shù)字孿生在落地應用方面也面臨一定的挑戰(zhàn)。

a）多場景應用的挑戰(zhàn)。數(shù)字孿生涉及的行業(yè)有待繼續(xù)拓展，目前數(shù)字孿生得到實際應用的行業(yè)少之又少，主要集中在智慧城市、智能制造等行業(yè)。在其他行業(yè)數(shù)字孿生仍停留在概念及原型設計的階段。另外數(shù)字孿生大規(guī)模應用的場景也比較有限，即使是在已經投入實際應用的個別行業(yè)中，數(shù)字孿生更多是為單一小場景或單個系統(tǒng)服務，如單一建筑或單個機器的數(shù)字孿生體，還沒有得到大規(guī)模場景下的應用。

b）數(shù)字孿生產業(yè)鏈的挑戰(zhàn)。具體產業(yè)的整條產業(yè)鏈中涉及各種不同職能的主體，通過建立數(shù)字孿生產業(yè)鏈能夠實現(xiàn)這些主體的跨區(qū)域、跨行業(yè)、跨企業(yè)、跨部門的高效協(xié)同與資源優(yōu)化配置，但目前數(shù)字孿生產業(yè)鏈中的各主體尚處于碎片階段，聯(lián)系不夠緊密，數(shù)字化程度較低。

5.2 發(fā)展趨勢

a）技術方面。在數(shù)字孿生的發(fā)展過程中，各項配套關鍵技術越來越成熟。硬件支持技術的發(fā)展能夠為系統(tǒng)帶來高效率的數(shù)據傳輸能力及高性能的計算能力，軟件相關算法及模型的發(fā)展能夠為系統(tǒng)帶來可靠的數(shù)據管理能力及深度的模型融合能力，這些都在不同層面推動了數(shù)字孿生在各個領域的落地應用，而未來隨著新一代信息技術、先進制造技術、新材料技術等系列新興技術的共同發(fā)展，數(shù)字孿生將在探索與嘗試、優(yōu)化與完善中進一步發(fā)展。

b）應用方面。隨著數(shù)字孿生的普及，更多企業(yè)能夠發(fā)掘各類數(shù)據的潛藏價值，并據此構建更精細、更動態(tài)的數(shù)化模型。因此從長遠來看，數(shù)字孿生的應用一方面將向廣度發(fā)展，即數(shù)字孿生將應用到更多的行業(yè)，服務更多的場景，另一方面將向深度發(fā)展，即貫穿具體產業(yè)的整條產業(yè)鏈，全面覆蓋上下游各類主體，追求產業(yè)的數(shù)字化轉型。

c）政策方面。國家對數(shù)字孿生相關技術的重視程度在不斷提高，未來必會將出臺更多鼓勵人工智能、云計算、大數(shù)據等技術深度發(fā)展的政策，這將進一步推動數(shù)字孿生不斷走向成熟。同時，國家仍將繼續(xù)推進企業(yè)數(shù)字化轉型的進程，并加深數(shù)字經濟與實體經濟的深度融合，在經濟支持政策和技術支持政策的雙重紅利下，數(shù)字孿生也將愈加完善，最終造福于國家和人民。

審核編輯 黃宇