數(shù)字孿生技術(shù)熱點(diǎn)、行業(yè)動(dòng)態(tài)和未來(lái)趨勢(shì)

11月11日消息，《由商務(wù)部、科技部、工信部、國(guó)家發(fā)改委、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局、中國(guó)科學(xué)院、中國(guó)工程院等部委和深圳市人民政府共同舉辦的中國(guó)國(guó)際高新技術(shù)成果交易會(huì)正式開幕。作為大會(huì)主會(huì)場(chǎng)的重要組成部分，由工信部下屬中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院主辦的新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化論壇作如期舉行，會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)發(fā)布了由工信部牽頭2020年《數(shù)字孿生白皮書》。 當(dāng)前，世界正處于百年未有之大變局，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的熱點(diǎn)，美、英、歐盟等紛紛提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略。數(shù)字孿生等新技術(shù)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)各產(chǎn)業(yè)融合不斷深化，有力推動(dòng)著各產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展進(jìn)程，成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展變革的強(qiáng)大動(dòng)力。 未來(lái)，所有的企業(yè)都將成為數(shù)字化的公司，這不只是要求企業(yè)開發(fā)出具備數(shù)字化特征的產(chǎn)品，更指的是通過(guò)數(shù)字化手段改變整個(gè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、開發(fā)、制造和服務(wù)過(guò)程，并通過(guò)數(shù)字化的手段連接企業(yè)的內(nèi)部和外部環(huán)境。 《數(shù)字孿生白皮書2020》

數(shù)字孿生概述

1、 數(shù)字孿生發(fā)展背景

“孿生”的概念起源于美國(guó)國(guó)家航空航天局的“阿波羅計(jì)劃”，即構(gòu)建兩個(gè)相同的航天飛行器，其中一個(gè)發(fā)射到太空?qǐng)?zhí)行任務(wù)，另一個(gè)留在地球上用于反映太空中航天器在任務(wù)期間的工作狀態(tài)，從而輔助工程師分析處理太空中出現(xiàn)的緊急事件。當(dāng)然，這里的兩個(gè)航天器都是真實(shí)存在的物理實(shí)體。 2003 年前后， 關(guān)于數(shù)字孿生（ Digital Twin） 的設(shè)想首次出現(xiàn)于Grieves 教授在美國(guó)密歇根大學(xué)的產(chǎn)品全生命周期管理課程上。但是，當(dāng)時(shí)“Digital Twin”一詞還沒(méi)有被正式提出， Grieves 將這一設(shè)想稱為“Conceptual Ideal for PLM（ Product Lifecycle Management）”，如下圖所示。盡管如此，在該設(shè)想中數(shù)字孿生的基本思想已經(jīng)有所體現(xiàn)，即在虛擬空間構(gòu)建的數(shù)字模型與物理實(shí)體交互映射，忠實(shí)地描述物理實(shí)體全生命周期的運(yùn)行軌跡。

▲PLM 中的概念設(shè)想

直到 2010 年，“Digital Twin”一詞在 NASA 的技術(shù)報(bào)告中被正式提出，并被定義為“集成了多物理量、多尺度、多概率的系統(tǒng)或飛行器仿真過(guò)程”。2011 年，美國(guó)空軍探索了數(shù)字孿生在飛行器健康管理中的應(yīng)用，并詳細(xì)探討了實(shí)施數(shù)字孿生的技術(shù)挑戰(zhàn)。2012 年，美國(guó)國(guó)家航空航天局與美國(guó)空軍聯(lián)合發(fā)表了關(guān)于數(shù)字孿生的論文，指出數(shù)字孿生是驅(qū)動(dòng)未來(lái)飛行器發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一。在接下來(lái)的幾年中，越來(lái)越多的研究將數(shù)字孿生應(yīng)用于航空航天領(lǐng)域，包括機(jī)身設(shè)計(jì)與維修，飛行器能力評(píng)估，飛行器故障預(yù)測(cè)等。

▲數(shù)字孿生行業(yè)應(yīng)用

近年來(lái)，數(shù)字孿生得到越來(lái)越廣泛的傳播。同時(shí)，得益于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字孿生的實(shí)施已逐漸成為可能。現(xiàn)階段，除了航空航天領(lǐng)域，數(shù)字孿生還被應(yīng)用于電力、船舶、城市管理、農(nóng)業(yè)、建筑、制造、石油天然氣、健康醫(yī)療、環(huán)境保護(hù)等行業(yè)，如上圖所示。特別是在智能制造領(lǐng)域，數(shù)字孿生被認(rèn)為是一種實(shí)現(xiàn)制造信息世界與物理世界交互融合的有效手段。許多著名企業(yè)（如空客、洛克希德馬丁、西門子等）與組織（如 Gartner、德勤、中國(guó)科協(xié)智能制造協(xié)會(huì)）對(duì)數(shù)字孿生給予了高度重視，并且開始探索基于數(shù)字孿生的智能生產(chǎn)新模式。

2、 數(shù)字孿生的定義及典型特征

標(biāo)準(zhǔn)化組織中的定義：數(shù)字孿生是具有數(shù)據(jù)連接的特定物理實(shí)體或過(guò)程的數(shù)字化表達(dá)，該數(shù)據(jù)連接可以保證物理狀態(tài)和虛擬狀態(tài)之間的同速率收斂，并提供物理實(shí)體或流程過(guò)程的整個(gè)生命周期的集成視圖，有助于優(yōu)化整體性能。學(xué)術(shù)界的定義：數(shù)字孿生是以數(shù)字化方式創(chuàng)建物理實(shí)體的虛擬實(shí)體，借助歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及算法模型等，模擬、驗(yàn)證、預(yù)測(cè)、控制物理實(shí)體全生命周期過(guò)程的技術(shù)手段。 從根本上講，數(shù)字孿生可以定義為有助于優(yōu)化業(yè)務(wù)績(jī)效的物理對(duì)象或過(guò)程的歷史和當(dāng)前行為的不斷發(fā)展的數(shù)字資料。數(shù)字孿生模型基于跨一系列維度的大規(guī)模，累積，實(shí)時(shí)，真實(shí)世界的數(shù)據(jù)測(cè)量。企業(yè)的定義：數(shù)字孿生是資產(chǎn)和流程的軟件表示，用于理解、預(yù)測(cè)和優(yōu)化績(jī)效以實(shí)現(xiàn)改善的業(yè)務(wù)成果。數(shù)字孿生由三部分組成：數(shù)據(jù)模型，一組分析或算法，以及知識(shí)。 數(shù)字孿生公司早已在行業(yè)中立足，它在整個(gè)價(jià)值鏈中革新了流程。作為產(chǎn)品，生產(chǎn)過(guò)程或性能的虛擬表示，它使各個(gè)過(guò)程階段得以無(wú)縫鏈接。這可以持續(xù)提高效率，最大程度地降低故障率，縮短開發(fā)周期，并開辟新的商機(jī)：換句話說(shuō)，它可以創(chuàng)造持久的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。 從數(shù)字孿生的定義可以看出，數(shù)字孿生具有以下幾個(gè)典型特點(diǎn)： 1、互操作性：數(shù)字孿生中的物理對(duì)象和數(shù)字空間能夠雙向映射、動(dòng)態(tài)交互和實(shí)時(shí)連接，因此數(shù)字孿生具備以多樣的數(shù)字模型映射物理實(shí)體的能力，具有能夠在不同數(shù)字模型之間轉(zhuǎn)換、合并和建立“表達(dá)”的等同性。 2、可擴(kuò)展性：數(shù)字孿生技術(shù)具備集成、添加和替換數(shù)字模型的能力，能夠針對(duì)多尺度、多物理、多層級(jí)的模型內(nèi)容進(jìn)行擴(kuò)展。 3、實(shí)時(shí)性：數(shù)字孿生技術(shù)要求數(shù)字化，即以一種計(jì)算機(jī)可識(shí)別和處理的方式管理數(shù)據(jù)以對(duì)隨時(shí)間軸變化的物理實(shí)體進(jìn)行表征。表征的對(duì)象包括外觀、狀態(tài)、屬性、內(nèi)在機(jī)理，形成物理實(shí)體實(shí)時(shí)狀態(tài)的數(shù)字虛體映射。 4、保真性”：數(shù)字孿生的保真性指描述數(shù)字虛體模型和物理實(shí)體的接近性。要求虛體和實(shí)體不僅要保持幾何結(jié)構(gòu)的高度仿真，在狀態(tài)、相態(tài)和時(shí)態(tài)上也要仿真。值得一提的是在不同的數(shù)字孿生場(chǎng)景下，同一數(shù)字虛體的仿真程度可能不同。例如工況場(chǎng)景中可能只要求描述虛體的物理性質(zhì)，并不需要關(guān)注化學(xué)結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)。 5、 閉環(huán)性：數(shù)字孿生中的數(shù)字虛體，用于描述物理實(shí)體的可視化模型和內(nèi)在機(jī)理，以便于對(duì)物理實(shí)體的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)視、分析推理、優(yōu)化工藝參數(shù)和運(yùn)行參數(shù)，實(shí)現(xiàn)決策功能，即賦予數(shù)字虛體和物理實(shí)體一個(gè)大腦。因此數(shù)字孿生具有閉環(huán)性。

3、 數(shù)字孿生與其他技術(shù)的區(qū)別

數(shù)字孿生與仿真（Simulation）的區(qū)別：仿真技術(shù)是應(yīng)用仿真硬件和仿真軟件通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，借助某些數(shù)值計(jì)算和問(wèn)題求解，反映系統(tǒng)行為或過(guò)程的模型技術(shù)，是將包含了確定性規(guī)律和完整機(jī)理的模型轉(zhuǎn)化成軟件的方式來(lái)模擬物理世界的方法，目的是依靠正確的模型和完整的信息、環(huán)境數(shù)據(jù)，反映物理世界的特性和參數(shù)。仿真技術(shù)僅僅能以離線的方式模擬物理世界，不具備分析優(yōu)化功能，因此不具備數(shù)字孿生的實(shí)時(shí)性、閉環(huán)性等特征。 數(shù)字孿生需要依靠包括仿真、實(shí)測(cè)、數(shù)據(jù)分析在內(nèi)的手段對(duì)物理實(shí)體狀態(tài)進(jìn)行感知、診斷和預(yù)測(cè)，進(jìn)而優(yōu)化物理實(shí)體，同時(shí)進(jìn)化自身的數(shù)字模型。仿真技術(shù)作為創(chuàng)建和運(yùn)行數(shù)字孿生的核心技術(shù)，是數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互與融合的基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)之上，數(shù)字孿生必需依托并集成其他新技術(shù)，與傳感器共同在線以保證其保真性、實(shí)時(shí)性與閉環(huán)性。數(shù)字孿生與信息物理系統(tǒng)（CPS）的區(qū)別：數(shù)字孿生與 CPS 都是利用數(shù)字化手段構(gòu)建系統(tǒng)為現(xiàn)實(shí)服務(wù)。其中，CPS 屬于系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，而數(shù)字孿生側(cè)重于模型的構(gòu)建等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。CPS 是通過(guò)集成先進(jìn)的感知、計(jì)算、通信和控制等信息技術(shù)和自動(dòng)控制技術(shù)，構(gòu)建了物理空間與虛擬空間中人、機(jī)、物、環(huán)境和信息等要素相互映射、適時(shí)交互、高效協(xié)同的復(fù)雜系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)資源配置和運(yùn)行的按需響應(yīng)、快速迭代和動(dòng)態(tài)優(yōu)化。 相比于綜合了計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、物理環(huán)境的多維復(fù)雜系統(tǒng) CPS，數(shù)字孿生的構(gòu)建作為建設(shè) CPS 系統(tǒng)的使能技術(shù)基礎(chǔ)，是 CPS 具體的物化體現(xiàn)。數(shù)字孿生的應(yīng)用既有產(chǎn)品、也有產(chǎn)線、工廠和車間，直接對(duì)應(yīng) CPS 所面對(duì)的產(chǎn)品、裝備和系統(tǒng)等對(duì)象。數(shù)字孿生在創(chuàng)立之初就明確了以數(shù)據(jù)、模型為主要元素構(gòu)建的基于模型的系統(tǒng)工程，更適合采用人工智能或大數(shù)據(jù)等新的計(jì)算能力進(jìn)行數(shù)據(jù)處理任務(wù)。數(shù)字孿生與數(shù)字主線（Digital Thread）的區(qū)別：數(shù)字主線被認(rèn)為是產(chǎn)品模型在各階段演化利用的溝通渠道，是依托于產(chǎn)品全生命周期的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，涵蓋產(chǎn)品構(gòu)思、設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈、制造、售后服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)。在整個(gè)產(chǎn)品的生命周期中，通過(guò)提供訪問(wèn)、整合以及將不同 / 分散數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作性信息的能力來(lái)通知決策制定者。 數(shù)字主線也是一個(gè)允許可連接數(shù)據(jù)流的通信框架，并提供一個(gè)包含生命周期各階段功能的集成視圖。數(shù)字主線有能力為產(chǎn)品數(shù)字孿生提供訪問(wèn)、整合和轉(zhuǎn)換能力，其目標(biāo)是貫通產(chǎn)品生命周期和價(jià)值鏈，實(shí)現(xiàn)全面追溯、信息交互和價(jià)值鏈協(xié)同。由此可見(jiàn)，產(chǎn)品的數(shù)字孿生是對(duì)象、模型和數(shù)據(jù)， 而數(shù)字主線是方法、通道、鏈接和接口。 簡(jiǎn)單地說(shuō)，在數(shù)字孿生的廣義模型之中，存在著彼此具有關(guān)聯(lián)的小模型。數(shù)字主線可以明確這些小模型之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系并提供支持。因此，從全生命周期這個(gè)廣義的角度來(lái)說(shuō)，數(shù)字主線是屬于面向全生命周期的數(shù)字孿生的。數(shù)字孿生和資產(chǎn)管理殼（Asset administration Shell）的區(qū)別：出自工業(yè) 4.0 的資產(chǎn)管理殼，是德國(guó)自工業(yè) 4.0 組件開始，發(fā)展起來(lái)的一套描述語(yǔ)言和建模工具，從而使得設(shè)備、部件等企業(yè)的每一項(xiàng)資產(chǎn)之間可以完成互聯(lián)互通與互操作。借助其建模語(yǔ)言、工具和通訊協(xié)議，企業(yè)在組成生產(chǎn)線的時(shí)候，可具備通用的接口，即實(shí)現(xiàn)“即插即用”性，大幅度降低工程組態(tài)的時(shí)間，更好地實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)之間的互操作性。 自數(shù)字孿生和資產(chǎn)管理殼的問(wèn)世以來(lái)，更多的觀點(diǎn)是視二者為美國(guó)和德國(guó)的工業(yè)文化不同的體現(xiàn)。實(shí)際上，相較于資產(chǎn)管理殼這樣一個(gè)起到管控和支撐作用的“管家”，數(shù)字孿生如同一個(gè)“執(zhí)行者”，從設(shè)計(jì)、模型和數(shù)據(jù)入手，感知并優(yōu)化物理實(shí)體，同時(shí)推動(dòng)傳感器、設(shè)計(jì)軟件、物聯(lián)網(wǎng)、新技術(shù)的更新迭代。但是，基于這兩者在技術(shù)實(shí)現(xiàn)層次上比較相近，德國(guó)目前也正努力在把資產(chǎn)管理殼轉(zhuǎn)變?yōu)橹螖?shù)字孿生的基礎(chǔ)技術(shù)。

數(shù)字孿生相關(guān)概念及內(nèi)涵

1、 數(shù)字孿生生態(tài)系統(tǒng)

數(shù)字孿生生態(tài)系統(tǒng)由基礎(chǔ)支撐層、數(shù)據(jù)互動(dòng)層、模型構(gòu)建與仿真分析層、共性應(yīng)用層和行業(yè)應(yīng)用層組成。其中基礎(chǔ)支撐層由具體的設(shè)備組成，包括工業(yè)設(shè)備、城市建筑設(shè)備、交通工具、醫(yī)療設(shè)備組成。數(shù)據(jù)互動(dòng)層包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容。模型構(gòu)建與仿真分析層包括數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)仿真和控制。共性應(yīng)用層包括描述、診斷、預(yù)測(cè)、決策四個(gè)方面。行業(yè)應(yīng)用層則包括智能制造、智慧城市在內(nèi)的多方面應(yīng)用。

▲數(shù)字孿生生態(tài)系統(tǒng)

2、 數(shù)字孿生生命周期過(guò)程

數(shù)字孿生中虛擬實(shí)體的生命周期包括起始、設(shè)計(jì)和開發(fā)、驗(yàn)證與確認(rèn)、部署、操作與監(jiān)控、重新評(píng)估和退役，物理實(shí)體的生命周期包括驗(yàn)證與確認(rèn)、部署、操作與監(jiān)控、重新評(píng)估和回收利用。值得指出的是，一是虛擬實(shí)體在全生命周期過(guò)程中與物理實(shí)體的相互作用是持續(xù)的，在虛擬實(shí)體與物理實(shí)體共存的階段，兩者應(yīng)保持相互關(guān)聯(lián)并相互作用。二是虛擬實(shí)體區(qū)別于物理實(shí)體的生命周期過(guò)程中，存在迭代的過(guò)程。虛擬實(shí)體在驗(yàn)證與確認(rèn)、部署、操作與監(jiān)控、重新評(píng)估等環(huán)節(jié)發(fā)生的變化，可以迭代反饋至設(shè)計(jì)和開發(fā)環(huán)節(jié)。

▲數(shù)字孿生生命周期過(guò)程

3、 數(shù)字孿生功能視角

從數(shù)字孿生功能視角，可以看到數(shù)字孿生應(yīng)用需要在基礎(chǔ)設(shè)施的支撐下實(shí)現(xiàn)。物理世界中產(chǎn)品、服務(wù)或過(guò)程數(shù)據(jù)也會(huì)同步至虛擬世界中，虛擬世界中的模型和數(shù)據(jù)會(huì)和過(guò)程應(yīng)用進(jìn)行交互。向過(guò)程應(yīng)用輸入激勵(lì)和物理世界信息，可以得到包括優(yōu)化、預(yù)測(cè)、仿真、監(jiān)控、分析等功能的輸出。

▲數(shù)字孿生功能視角

數(shù)字孿生應(yīng)用發(fā)展綜述

1、 應(yīng)用需求方向

促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合，加快產(chǎn)業(yè)升級(jí)。當(dāng)前，以新一代信息技術(shù)為代表的新興技術(shù)突飛猛進(jìn)，加速推動(dòng)著經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域的發(fā)展變革。在推動(dòng)形成以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高勞動(dòng)生產(chǎn)率、培育新市場(chǎng)和產(chǎn)業(yè)新增長(zhǎng)點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)包容性增長(zhǎng)和可持續(xù)增長(zhǎng)等諸多方面，都發(fā)揮著重要作用。 我國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。我們正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長(zhǎng)動(dòng)力的攻關(guān)期，這為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展帶來(lái)了重大機(jī)遇。而數(shù)字孿生作為一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)和提高效能的重要工具，可以有效發(fā)揮其在模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集、分析預(yù)測(cè)、模擬仿真等方面的作用，助力推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展。 產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的轉(zhuǎn)型升級(jí)，不僅是技術(shù)問(wèn)題，也不僅是管理問(wèn)題；不只是商業(yè)交換問(wèn)題，也不僅是商業(yè)模式問(wèn)題，而是一種新的價(jià)值模式的問(wèn)題，是要重新定義一個(gè)價(jià)值體系和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。數(shù)字孿生系統(tǒng)和智能供應(yīng)鏈不是從技術(shù)層面，更多的是從為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值，為企業(yè)轉(zhuǎn)型，為企業(yè)找到新的價(jià)值模式層面，發(fā)揮現(xiàn)實(shí)作用。貫通工業(yè)生產(chǎn)信息孤島，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。當(dāng)前工業(yè)生產(chǎn)已經(jīng)發(fā)展到高度自動(dòng)化與信息化階段，在生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生大量信息。但由于信息的多源異構(gòu)、異地分散特征易形成信息孤島，在工業(yè)生產(chǎn)中沒(méi)有發(fā)揮出應(yīng)有價(jià)值。 而數(shù)字孿生為工業(yè)產(chǎn)生的物理對(duì)象創(chuàng)建了虛擬空間，并將物理設(shè)備的各種屬性映射到虛擬空間中。工業(yè)人員通過(guò)在虛擬空間中模擬、分析、生產(chǎn)預(yù)測(cè)，能夠仿真復(fù)雜的制造工藝，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，制造和智能服務(wù)等閉環(huán)優(yōu)化。數(shù)字孿生是未來(lái)數(shù)字化企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，例如可應(yīng)用于以下的常見(jiàn)工業(yè)領(lǐng)域：1、工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)：工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中，在沒(méi)有數(shù)字化幫助下，設(shè)計(jì)產(chǎn)品要經(jīng)歷很多次迭代，非常耗費(fèi)資源并影響交付工期。在高度集成化的工業(yè)生產(chǎn)線設(shè)計(jì)中，需要基于精準(zhǔn)的節(jié)拍對(duì)各設(shè)備、物料、質(zhì)檢、人工裝配等環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化協(xié)調(diào)，以提升整體效率。 在傳統(tǒng)規(guī)劃過(guò)程只能依造人工模擬或者在真實(shí)產(chǎn)線中進(jìn)行驗(yàn)證。因此工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，以及工業(yè)產(chǎn)線設(shè)計(jì)過(guò)程中，可以在虛擬的三維數(shù)字孿生空間中進(jìn)行部件修改調(diào)整，產(chǎn)品尺寸裝配等，以及在虛擬產(chǎn)線中進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化、問(wèn)題診斷內(nèi)容，從而大幅降低產(chǎn)品驗(yàn)證工作和裝配可行性，大幅減少迭代過(guò)程中設(shè)備的制造工作量、工期及成本。2、 工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)：在當(dāng)前高度信息化和集成化的工業(yè)生產(chǎn)模式，生產(chǎn)線發(fā)生意外故障時(shí)，很容易致使全產(chǎn)線停機(jī)停產(chǎn)，例如高度精細(xì)化的汽車生產(chǎn)線，會(huì)造成每天數(shù)百萬(wàn)級(jí)的損失。對(duì)于一些特殊工藝生產(chǎn)線，比如高溫高壓下的化工生產(chǎn)線，甚至面臨嚴(yán)重的安全風(fēng)險(xiǎn)和衍生災(zāi)害。因此工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中需要基于大量數(shù)據(jù)，在虛擬數(shù)字空間中進(jìn)行例如設(shè)備診斷、化學(xué)類生產(chǎn)過(guò)程的模擬，以及對(duì)當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)和生產(chǎn)工藝下結(jié)果的仿真預(yù)測(cè)等，從而防止現(xiàn)場(chǎng)故障、生產(chǎn)異常產(chǎn)生出嚴(yán)重后果。3、 統(tǒng)籌協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)外部變化，實(shí)現(xiàn)資源能源優(yōu)化配置：目前，在數(shù)字孿生制造系統(tǒng)已經(jīng)成為了制造業(yè)的研究熱點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)不同產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程的資源能源優(yōu)化成為當(dāng)前的迫切需求。數(shù)字孿生制造系統(tǒng)與傳統(tǒng)制造系統(tǒng)相比，具有生產(chǎn)要素多樣、動(dòng)態(tài)生產(chǎn)路徑配置、人 / 機(jī)/ 物自主通訊、自組織和數(shù)據(jù)支撐的決策等特點(diǎn)。 實(shí)現(xiàn)資源能源優(yōu)化需要制造系統(tǒng)各部件具有自主智能并能通過(guò)群體協(xié)商尋求全系統(tǒng)穩(wěn)定配置參數(shù)并保持各自部件利益最大化，動(dòng)態(tài)決策系統(tǒng)還需要系統(tǒng)對(duì)外部環(huán)境變化及內(nèi)部故障進(jìn)行實(shí)時(shí)重分配與平衡。生產(chǎn)系統(tǒng)是根據(jù)內(nèi)部條件和外部環(huán)境的變化，對(duì)其內(nèi)部實(shí)行新的組合，從而使生產(chǎn)系統(tǒng)自身結(jié)構(gòu)和功能不斷創(chuàng)新的演進(jìn)過(guò)程。 在面對(duì)個(gè)性化定制生產(chǎn)中出現(xiàn)的生產(chǎn)要素多樣、資源配置復(fù)雜問(wèn)題，研究如何進(jìn)行生產(chǎn)過(guò)程中資源能源的組織行為和組織形態(tài)動(dòng)態(tài)變遷的有序化處理，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源能源的優(yōu)化配置。 一個(gè)開放的系統(tǒng)，在平衡狀態(tài)的條件下可以由無(wú)序到有序的方向發(fā)展，有序的組織通過(guò)一個(gè)“自組織”實(shí)現(xiàn)從低級(jí)到高級(jí)的發(fā)展，這其中需要能量消耗。也就是說(shuō)系統(tǒng)通過(guò)正反饋與外界交互物質(zhì)和能量達(dá)到有序狀態(tài)的不斷增加，當(dāng)超越某一臨界值時(shí)，便達(dá)到了更高一級(jí)的階段，這一階段就是耗散結(jié)構(gòu)。 延伸到生產(chǎn)系統(tǒng)當(dāng)中，如圖所示，面對(duì)個(gè)性化生產(chǎn)，生產(chǎn)系統(tǒng)中的資源在不同訂單的輸入下是混沌狀態(tài)或者是無(wú)序狀態(tài)。通過(guò)耗散結(jié)構(gòu)理論，輸出的狀態(tài)是不同訂單具有不同的設(shè)備應(yīng)用以及設(shè)備之間的有序排列。 在數(shù)字孿生制造系統(tǒng)資源能源優(yōu)化中，系統(tǒng)的復(fù)雜性程度越大，制造過(guò)程的不確定性越大，制造系統(tǒng)的資源能源優(yōu)化困難程度增大。 數(shù)字孿生制造系統(tǒng)中資源能源利用耗散理論進(jìn)行優(yōu)化配置：首先將混亂無(wú)序的生產(chǎn)資源進(jìn)行機(jī)器間關(guān)聯(lián)，然后根據(jù)算法將關(guān)聯(lián)設(shè)備按訂單需求進(jìn)行串聯(lián)，形成有序化排列，利用優(yōu)化仿真進(jìn)行生產(chǎn)預(yù)測(cè)，構(gòu)建出資源分配與生產(chǎn)效益之間的定性映射關(guān)系數(shù)學(xué)模型。最終形成有序化資源能源配置。

▲資源能源優(yōu)化配置

數(shù)字孿生與傳統(tǒng)的仿真技術(shù)都具有資源優(yōu)化的能力。但是傳統(tǒng)的仿真技術(shù)通常只是物理實(shí)體在數(shù)字空間單向和靜態(tài)的映射，主要用于提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率，降低物理測(cè)試成本。相比于仿真技術(shù)，在物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等新興技術(shù)的加持下，數(shù)字孿生對(duì)于資源優(yōu)化有著更深遠(yuǎn)的幫助：雙向：數(shù)字孿生是對(duì)真實(shí)物理產(chǎn)品、設(shè)備或過(guò)程的動(dòng)態(tài)和持續(xù)更新的表示。數(shù)字孿生能夠理解、預(yù)測(cè)產(chǎn)品、設(shè)備或過(guò)程，乃至能對(duì)物理產(chǎn)品實(shí)施控制、改變產(chǎn)品的狀態(tài)讓很多原來(lái)由于物理?xiàng)l件限制、必須依賴于真實(shí)的物理實(shí)體而無(wú)法完成的操作變得觸手可及，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于產(chǎn)品、設(shè)備或過(guò)程的相關(guān)要素資源的優(yōu)化，并進(jìn)一步激發(fā)數(shù)字化創(chuàng)新。持續(xù)：數(shù)字孿生和物理產(chǎn)品之間的互動(dòng)是不間斷的，貫穿產(chǎn)品的全生命周期。在一定的程度上用來(lái)可以直接描述它對(duì)應(yīng)實(shí)體對(duì)象的狀態(tài)，確保我們對(duì)實(shí)體對(duì)象狀態(tài)的可見(jiàn)。更重要的是幫助我們更深入地辨認(rèn)發(fā)生的事件（如質(zhì)量、故障），理解其原因，并能對(duì)未來(lái)可能發(fā)生的事件提供預(yù)測(cè)，從而降低企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新、模式創(chuàng)新中的成本、時(shí)間及風(fēng)險(xiǎn)，并且持續(xù)地推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化，改善客戶體驗(yàn)，極大地驅(qū)動(dòng)了企業(yè)創(chuàng)新行為。開放：通過(guò)數(shù)字孿生收集到的海量數(shù)據(jù)，單靠企業(yè)自身的力量來(lái)分析和挖掘其中的價(jià)值是不夠的，企業(yè)需要將數(shù)據(jù)對(duì)第三方開放，借助外部合作伙伴的力量充分挖掘數(shù)字孿生的價(jià)值?；ヂ?lián)：數(shù)字孿生的意義不僅如此，還包括價(jià)值鏈上下游企業(yè)間的數(shù)據(jù)集成以及價(jià)值鏈端到端集成，本質(zhì)是全價(jià)值鏈的協(xié)同。產(chǎn)品數(shù)字孿生作為全價(jià)值鏈的數(shù)據(jù)中心，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)全價(jià)值鏈的協(xié)同，因此不僅是要實(shí)現(xiàn)上下游企業(yè)間的數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)共享，也要實(shí)現(xiàn)上下游企業(yè)間的產(chǎn)品協(xié)同開發(fā)、協(xié)同制造和協(xié)同運(yùn)維等。4、 實(shí)現(xiàn)全要素?cái)?shù)字化，推動(dòng)新型智慧城市建設(shè)：中國(guó)的人口增長(zhǎng)率盡管在新世紀(jì)呈現(xiàn)逐年下滑趨勢(shì)，但受到人口基數(shù)和明顯加快的城市化水平的影響，中國(guó)的人口在 2019 年已經(jīng)升至 14億人口增長(zhǎng)。人口的急劇增加與都市化發(fā)展帶來(lái)的交通擁堵、治安惡化、大氣污染、噪音污染等多種“城市病”正嚴(yán)重影響著我們的生活。 城市過(guò)大，在短時(shí)間過(guò)多人口集中到城市，不可避免地產(chǎn)生大批失業(yè)、交通擁堵、犯罪增加、環(huán)境惡化、淡水和能源等資源供應(yīng)緊張等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。以及由上述問(wèn)題引起的城市人群易患的身心疾病，這些問(wèn)題和矛盾又在一定程度上制約了城市的發(fā)展，加劇了城市政府的負(fù)擔(dān)，使城市政府陷入了兩難困境。 智慧城市建設(shè)發(fā)展已近十年，至今卻無(wú)一個(gè)城市自我標(biāo)榜已建成了智慧城市。事實(shí)上，智慧城市面臨技術(shù)和非技術(shù)兩大瓶頸難以突破，可謂舉步維艱。所謂技術(shù)瓶頸，是指基于云計(jì)算和互聯(lián)網(wǎng)的聚合式的模式創(chuàng)新比較成功，而基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、量子通信等技術(shù)的原始創(chuàng)新極度缺乏，未出現(xiàn)殺手級(jí)應(yīng)用，各功能模塊有機(jī)融合的 ONE ICT 架構(gòu)未能實(shí)現(xiàn)，造成創(chuàng)新只停留在表面，城市運(yùn)行和治理的水平有量的提升，但沒(méi)有質(zhì)的改變。 所謂非技術(shù)瓶頸，表現(xiàn)在智慧城市建設(shè)所需的龐大資金問(wèn)題一直沒(méi)有找到解決之道，政府和市場(chǎng)邊界不好劃分，工程周期長(zhǎng)投入大充滿變數(shù)，企業(yè)盈利和資本回報(bào)前景模糊，觀望躑躅之下，推進(jìn)效果可想而知。此外，彰顯智慧所必須的資源共享與業(yè)務(wù)協(xié)同機(jī)制也一直沒(méi)有建立起來(lái)，信息打通仍困難，協(xié)同共治難實(shí)現(xiàn)。兩大瓶頸懸而未決導(dǎo)致智慧城市疲態(tài)盡顯停滯不前，現(xiàn)有的建設(shè)發(fā)展模式亟待突破。 數(shù)字孿生城市通過(guò)對(duì)物理世界的人、物、事件等所有要素?cái)?shù)字化，在網(wǎng)絡(luò)空間再造一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的“虛擬世界”，形成物理維度上的實(shí)體世界和信息維度上的數(shù)字世界同生共存、虛實(shí)交融的格局。物理世界的動(dòng)態(tài)，通過(guò)傳感器精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)地反饋到數(shù)字世界。數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化實(shí)現(xiàn)由實(shí)入虛，網(wǎng)絡(luò)化智能化實(shí)現(xiàn)由虛入實(shí)，通過(guò)虛實(shí)互動(dòng)，持續(xù)迭代，實(shí)現(xiàn)物理世界的最佳有序運(yùn)行。 數(shù)字孿生城市將推動(dòng)新型智慧城市建設(shè)，在信息空間上構(gòu)建的城市虛擬映像疊加在城市物理空間上，將極大地改變城市面貌，重塑城市基礎(chǔ)設(shè)施，形成虛實(shí)結(jié)合、孿生互動(dòng)的城市發(fā)展新形態(tài)；借助更泛在、普惠的感知，更快速的網(wǎng)絡(luò)，更智能的計(jì)算，一種更加智慧化的新型城市將得以創(chuàng)建。 數(shù)字孿生城市不僅賦予了城市政府全局規(guī)劃和實(shí)時(shí)治理能力，更帶給所有市民能感受到的品質(zhì)生活體驗(yàn)。提升城市規(guī)劃質(zhì)量和水平：數(shù)字孿生城市執(zhí)行快速的“假設(shè)”分析和虛擬規(guī)劃，可迅速摸清城市“家底”，把握城市運(yùn)行脈搏；在規(guī)劃前期和建設(shè)早期了解城市特性、評(píng)估規(guī)劃影響，避免在不切實(shí)際的規(guī)劃設(shè)計(jì)上浪費(fèi)時(shí)間，防止在驗(yàn)證階段重新進(jìn)行設(shè)計(jì)，以更少的成本、更快的速度， 推動(dòng)創(chuàng)新技術(shù)支撐智慧城市頂層設(shè)計(jì)落地。推動(dòng)以人為核心的城市設(shè)計(jì)：實(shí)現(xiàn)智慧城市建設(shè)協(xié)同創(chuàng)新。數(shù)字孿生城市關(guān)注城鄉(xiāng)居民出行軌跡、收入水準(zhǔn)、家庭結(jié)構(gòu)、日常消費(fèi)等，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，并納入模型，實(shí)現(xiàn)協(xié)同計(jì)算。同時(shí)，通過(guò)在信息空間上預(yù)測(cè)人口結(jié)構(gòu)和遷徙軌跡、推演未來(lái)的設(shè)施布局、評(píng)估商業(yè)項(xiàng)目影響等。優(yōu)化智慧城市建設(shè)并評(píng)估其成效，輔助政府在信息化、智慧化建設(shè)中的科學(xué)決策，避免走彎路或重復(fù)、低效建設(shè)。節(jié)省市民出行時(shí)間總成本：第一時(shí)間感知路況、事故報(bào)警、擁堵分流。為市民消除設(shè)備安全隱患，通過(guò)全城治安事件實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)為市民帶來(lái)關(guān)懷與安全感。營(yíng)造更加文明的社會(huì)風(fēng)氣：對(duì)于踐踏草坪、非機(jī)動(dòng)車占用機(jī)動(dòng)車道、非機(jī)動(dòng)車逆行等行為，在線推送到城市監(jiān)督部門曝光，有效地起到警示作用，提升全民文明風(fēng)氣。 當(dāng)前智慧城市應(yīng)用需求主要包括以下幾個(gè)部分：智慧城市規(guī)劃：在新區(qū)總體規(guī)劃與詳細(xì)規(guī)劃公布以及城市方案設(shè)計(jì)階段，需要將未來(lái)城市規(guī)劃面貌按照 1：1 復(fù)原真實(shí)城市空間，不同于以往傳統(tǒng)的規(guī)劃圖紙與效果圖，以最直觀的方式呈現(xiàn)在城市管理者，城市設(shè)計(jì)者與大眾面前。在細(xì)度上將數(shù)據(jù)顆粒度細(xì)化到建筑內(nèi)部的一根水管、一根電線、一個(gè)機(jī)電配件，以及建筑外部的一草一木，在廣度上覆蓋了地上的地塊、河流、道路、建筑，地下的管網(wǎng)、隧道和地鐵線路，為城市建設(shè)實(shí)現(xiàn)可視化賦能，全面查看展望對(duì)城市未來(lái)藍(lán)圖，推演城市規(guī)劃。 協(xié)助城市管理者更直觀與全面地對(duì)比城市設(shè)計(jì)方案，更好地做出城市規(guī)劃決策。服務(wù)于城市規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)營(yíng)全生命周期，為城市綜合指揮中心各部門提供一張?jiān)诰€的藍(lán)圖，為后續(xù)城市建設(shè)提供支持。 數(shù)據(jù)面板需融合城市數(shù)據(jù)概況，人口密度，新城人口規(guī)劃、建設(shè)用地規(guī)劃、主城區(qū)規(guī)劃等規(guī)劃類相關(guān)數(shù)據(jù)，直觀展示城市現(xiàn)狀與未來(lái)規(guī)劃指標(biāo)。智慧城市設(shè)計(jì)施工：在城市設(shè)計(jì)與施工階段，需要通過(guò)三維數(shù)字仿真平臺(tái)與工地基建仿真還原，在實(shí)現(xiàn)工程施工可視化智能管理的前提下，提高工程管理信息化水平。 數(shù)據(jù)面板需展示環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，項(xiàng)目工程信息，節(jié)點(diǎn)計(jì)劃，現(xiàn)場(chǎng)管理人員名單與類型統(tǒng)計(jì)。做到項(xiàng)目管理、人員管理、安全管理一張圖，保證施工人員安全實(shí)現(xiàn)人員高效管理調(diào)度，維護(hù)施工環(huán)境的綠色安全。智慧城市管理運(yùn)營(yíng)：城市治理是推薦國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的總要內(nèi)容，數(shù)字孿生仿真是實(shí)現(xiàn)“以數(shù)據(jù)智能支撐賦能行業(yè)，實(shí)現(xiàn)城市公共資源的優(yōu)化配置和智能調(diào)度”的關(guān)鍵，是城市實(shí)現(xiàn)可調(diào)度、可運(yùn)營(yíng)、可評(píng)價(jià)的核心所在。 借助數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建數(shù)字孿生城市運(yùn)行場(chǎng)景，將極大改造城市面貌，重塑城市基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)優(yōu)化配置全市公共資源影響評(píng)估，并建設(shè)數(shù)字駕駛艙以數(shù)字化方式展現(xiàn)現(xiàn)在城市運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)城市管理決策協(xié)同化和智能化“態(tài)勢(shì)有洞察”、“決策有支撐”、“處置有閉環(huán)”，確保城市安全、有序運(yùn)行。5、優(yōu)化城市設(shè)計(jì)布局，打造科學(xué)公共服務(wù)體系：公共服務(wù)，是 21 世紀(jì)公共行政和政府改革的核心理念，包括加強(qiáng)城鄉(xiāng)公共設(shè)施建設(shè)，發(fā)展教育、科技、文化、體育、政務(wù)、交通、司法等公共事業(yè)，為社會(huì)公眾參與社會(huì)經(jīng)濟(jì)、政治、文化活動(dòng)等提供保障。 城市是一個(gè)開放龐大的復(fù)雜系統(tǒng)，具有人口密度大、基礎(chǔ)設(shè)施密集、子系統(tǒng)耦合等特點(diǎn)。如何實(shí)現(xiàn)對(duì)城市各類數(shù)據(jù)信息的實(shí)時(shí)監(jiān)控，圍繞城鄉(xiāng)公共設(shè)施建設(shè)，發(fā)展科技、文化、政務(wù)、交通、司法等等多方面對(duì)城市進(jìn)行高效管理，是現(xiàn)代城市建設(shè)的核心。6、基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)合理分配醫(yī)療資源，提升公共健康保障效率：智慧醫(yī)療保健是數(shù)字孿生智能化應(yīng)用的重要組成部分。通過(guò)移動(dòng)監(jiān)測(cè)、移動(dòng)診室、無(wú)線遠(yuǎn)程會(huì)診、智慧處方、醫(yī)療信息云存儲(chǔ)等智能技術(shù)手段，可提升城市診療覆蓋面與效率，促進(jìn)城市醫(yī)療資源的合理化分配。進(jìn)一步利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建“電子醫(yī)療”服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療監(jiān)護(hù)設(shè)備的小型化、無(wú)線化、發(fā)展智慧家庭健康保健、智能健康監(jiān)護(hù)，可大幅降低城市公眾醫(yī)療負(fù)擔(dān)，緩解城市醫(yī)療資源緊缺的壓力。具體應(yīng)用需求如下： 基于患者的健康檔案、就醫(yī)史、用藥史、智能可穿戴設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等信息可在云端為患者建立“醫(yī)療數(shù)字孿生”，并在生物芯片、增強(qiáng)分析、邊緣計(jì)算、人工智能等技術(shù)的支撐下模擬人體運(yùn)作，實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療個(gè)體健康狀況預(yù)測(cè)分析和精準(zhǔn)醫(yī)療診斷。 如基于醫(yī)療數(shù)字孿生應(yīng)用，可遠(yuǎn)程和實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)心血管病人的健康狀態(tài)；當(dāng)智能穿戴設(shè)備傳感器節(jié)點(diǎn)測(cè)量到任何異常信息時(shí)，救援機(jī)構(gòu)可立即開展急救。同樣通過(guò)醫(yī)療數(shù)字孿生還可通過(guò)在患者體內(nèi)植入生物醫(yī)學(xué)傳感器來(lái)全天監(jiān)控其血糖水平，以提供有關(guān)食物和運(yùn)動(dòng)的建議等。精準(zhǔn)醫(yī)療。精準(zhǔn)醫(yī)療是未來(lái)的診療模式?；卺t(yī)療數(shù)字孿生，醫(yī)生可通過(guò)對(duì)患者健康大數(shù)據(jù)（基因、生活習(xí)慣、家族病史和病例）的搜集和分析，進(jìn)而提出個(gè)性化、針對(duì)性的治療方式和藥物，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷與治療。這種模式不僅用于患者的疾病治療，更側(cè)重于對(duì)人們疾病的預(yù)防。最大的可能是醫(yī)生根據(jù)患者的基因、生活習(xí)慣等因素制定獨(dú)特的藥物和方案。個(gè)性化藥物使醫(yī)療效率得到優(yōu)化，藥物副作用降低，住院率下降，最終會(huì)體現(xiàn)在患者整體醫(yī)療成本的下降，也緩解了醫(yī)療資源的不足問(wèn)題。健康監(jiān)測(cè)與管理。在個(gè)人的健康監(jiān)測(cè)與管理方面，通過(guò)數(shù)字孿生可以更清楚地了解我們身體的變化，對(duì)疾病做出及時(shí)預(yù)警。未來(lái)通過(guò)各種新型醫(yī)療檢測(cè)和掃描儀器以及可穿戴設(shè)備，我們可以完美地復(fù)制出一個(gè)數(shù)字化身體，并可以追蹤這個(gè)數(shù)字化身體每一部分的運(yùn)動(dòng)與變化，從而更好地進(jìn)行健康監(jiān)測(cè)和管理。但同時(shí)，時(shí)刻監(jiān)測(cè)反饋所帶來(lái)的心理暗示是否會(huì)影響人類健康又會(huì)成為課題。遠(yuǎn)程醫(yī)療。通過(guò) 5G 等傳輸技術(shù)，遠(yuǎn)程醫(yī)療也將能夠更為普及。目前全國(guó)首例基于 5G 的遠(yuǎn)程人體手術(shù)——帕金森病“腦起搏器”植入手術(shù)成功完成，這對(duì)實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉、實(shí)現(xiàn)自動(dòng)診療有著重要意義。 對(duì)于城市管理而言，掌握了城市居民群體的醫(yī)療數(shù)字孿生，有助于合理規(guī)劃和分配醫(yī)療資源，以及輔助社保、扶貧等政策制定。

2、 數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)圖譜

▲數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)圖譜

數(shù)字孿生可劃分為“基礎(chǔ)支撐”、“數(shù)據(jù)互動(dòng)”、“模型構(gòu)建”、“仿真分析”、“共性應(yīng)用”、“行業(yè)應(yīng)用” 6 大核心模塊，對(duì)應(yīng)從設(shè)備、數(shù)據(jù)到行業(yè)應(yīng)用的全生命周期。國(guó)內(nèi)外主要廠商主要有建模業(yè)務(wù)、仿真業(yè)務(wù)、平臺(tái)業(yè)務(wù)、行業(yè)服務(wù)業(yè)務(wù)四大類。 基礎(chǔ)支撐層：基礎(chǔ)支撐層是物聯(lián)網(wǎng)的終端，主要是一些芯片、傳感器等設(shè)備，用于數(shù)據(jù)的采集以及向網(wǎng)絡(luò)端發(fā)送。 芯片是物聯(lián)網(wǎng)終端的核心元器件之一，據(jù)市場(chǎng)調(diào)研公司 ABI Research預(yù)計(jì)，在 2020 年通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行無(wú)線連網(wǎng)的設(shè)備總數(shù)將達(dá)到 300 億臺(tái)。不少芯片巨頭將物聯(lián)網(wǎng)芯片作為下一個(gè)博弈的領(lǐng)域，目前，主要的國(guó)外物聯(lián)網(wǎng)芯片提供商包括高通、英特爾、 ARM、 AMD、三星、英偉達(dá)等。谷歌、華為與阿里等科技巨頭也進(jìn)入該領(lǐng)域，如谷歌深度學(xué)習(xí)芯片 TPU、華為海思和阿里主攻芯片的平頭哥。 傳感器是物聯(lián)網(wǎng)終端市場(chǎng)的重要組成部分。目前主要由美國(guó)、日本、德國(guó)等少數(shù)幾家公司主導(dǎo)，如博世、意法半導(dǎo)體、德州儀器、霍尼韋爾、飛思卡爾、英飛凌、飛利浦等。國(guó)內(nèi)代表性的企業(yè)有漢威電子、華工科技等，但市場(chǎng)份額相對(duì)較小。 邊緣計(jì)算讓數(shù)據(jù)處理更靠近數(shù)據(jù)源頭一側(cè)，實(shí)現(xiàn)在邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)采集、清理、加工、集合，從而大大縮短延遲時(shí)間，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸量，是物聯(lián)網(wǎng)硬件的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。典型企業(yè)如英特爾、 ARM、戴爾，國(guó)內(nèi)的華為、研華科技等硬件企業(yè)都開始進(jìn)軍邊緣計(jì)算市場(chǎng)。 監(jiān)控設(shè)備能夠采集圖像信息，結(jié)合強(qiáng)大的邊緣設(shè)備分析能力，在人臉識(shí)別、交通監(jiān)控等方面有廣泛的應(yīng)用，是智能城市的重要環(huán)節(jié)。典型企業(yè)有海康威視、大華等。

▲典型基礎(chǔ)支撐設(shè)備廠商

數(shù)據(jù)互動(dòng)層：數(shù)字孿生的構(gòu)建和應(yīng)用需要軟件定義的工具和平臺(tái)提供支持，如Bentley 的 iTwin Service， ANSYS 的 TwinBuilder，微軟的 Azure，達(dá)索的3D Experience 等。但從功能性的角度出發(fā)，這些工具和平臺(tái)大多側(cè)重某 一或某些特定維度，當(dāng)前還缺乏考慮數(shù)字孿生綜合功能需求的一體化綜合平臺(tái)。 經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，工業(yè) / 工程 / 城市場(chǎng)景的不同工具的邊界逐漸消失。國(guó)際上 Autodesk 與 ESRI 建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，企圖把 BIM 和 GIS 數(shù)據(jù)融合起來(lái)；與此同時(shí)， Bentley Systems 跟西門子、 Cesium 和 AGI 等公司力推開源數(shù)字孿生聯(lián)盟，圍繞 iModel.js，形成了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開源體系。 國(guó)內(nèi)以傳統(tǒng) GIS 平臺(tái)軟件和基于開源渲染引擎二次開發(fā)的產(chǎn)品開始向數(shù)字孿生平臺(tái)轉(zhuǎn)型，其中以泰瑞的 SmartTwins 數(shù)字孿生底座平臺(tái)為代表。國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的研發(fā)和銷售市場(chǎng)規(guī)模達(dá)數(shù)十億人民幣，國(guó)內(nèi)外有數(shù)十家企業(yè)相互競(jìng)爭(zhēng)。技術(shù)層面， Esri 和超圖的二維 GIS 軟件技術(shù)成熟、研發(fā)實(shí)力較強(qiáng)；Skyline 和泰瑞在三維 GIS 研發(fā)上經(jīng)驗(yàn)豐富，一直處于行業(yè)領(lǐng)先位置。從市場(chǎng)需求來(lái)看，傳統(tǒng) GIS 軟件發(fā)展多年，需求已趨飽和。 但是，隨著傾斜攝影技術(shù)的廣泛應(yīng)用和智慧城市的迫切需求，功能涵蓋了三維 GIS 軟件的數(shù)字孿生平臺(tái)需求量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這個(gè)領(lǐng)域中，主要包括的國(guó)際巨頭有 Esri 和 Skyline，國(guó)內(nèi)的 GIS 優(yōu)秀研發(fā)企業(yè)有 SuperMap（超圖）、SmartEarth（泰瑞）。其他的國(guó)外主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手包括谷歌公司、美國(guó)數(shù)字地球公司、美國(guó)環(huán)境系統(tǒng)研究所公司、法國(guó)信息地球公司等。 仿真分析層：仿真業(yè)務(wù)是指為數(shù)字化模型中融入物理規(guī)律和機(jī)理。不僅建立物理對(duì)象的數(shù)字化模型，還要根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)，通過(guò)物理學(xué)規(guī)律和機(jī)理來(lái)計(jì)算、分析和預(yù)測(cè)物理對(duì)象的未來(lái)狀態(tài)。其中又分為工業(yè)仿真軟件和復(fù)雜系統(tǒng)（交通和物流等）仿真軟件。工業(yè)仿真軟件，這里主要指計(jì)算機(jī)輔助工程 CAE（ Computer Aided Engineering）軟件，包括通常意義上的 CAD，CAE， CFD， EDA， TCAD 等。 目前中國(guó) CAE 軟件市場(chǎng)完全被外資產(chǎn)品占據(jù)，如 ANSYS，?？怂箍担?2017 年收購(gòu) MSC）， Altair，西門子，達(dá)索，Cadence， Comsol， Autodesk， ESI， Synosys， Midas， Livemore 等。 國(guó)內(nèi)此方面以安世亞太為代表的國(guó)產(chǎn)模擬仿真軟件，在多年使用和代理國(guó)外產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上開發(fā)出了國(guó)產(chǎn)化的替代方案，但目前還無(wú)法達(dá)到國(guó)外一線產(chǎn)品的水平。泰瑞在 2020 年推出工業(yè)仿真云產(chǎn)品，也以云服務(wù)模式進(jìn)入這一市場(chǎng)。特斯聯(lián) AIoT 體系通過(guò)將虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、 3D 建模技術(shù)、 GIS技術(shù)以及 VR 技術(shù)相結(jié)合，推出城市級(jí)仿真平臺(tái)。 模型構(gòu)建層：建模業(yè)務(wù)是指為用戶提供數(shù)據(jù)獲取和建立數(shù)字化模型的服務(wù)，建模技術(shù)是數(shù)字化的核心技術(shù)，譬如測(cè)繪掃描、幾何建模、網(wǎng)格剖分、系統(tǒng)建模、流程建模、組織建模等技術(shù)。市場(chǎng)規(guī)模達(dá)數(shù)百億人民幣，主要由國(guó)有測(cè)繪企業(yè)主導(dǎo)市場(chǎng)，大約有 50 多家企業(yè)，其中，高德和百度的成功主要由于其龐大的用戶群體和廣泛的市場(chǎng)應(yīng)用。 總體來(lái)說(shuō)，主營(yíng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的企業(yè)除了在硬件集成和相機(jī)飛機(jī)研發(fā)上有技術(shù)投入，軟件能力都比較弱，以采購(gòu)國(guó)外軟件為主。據(jù)調(diào)研，全國(guó)有 800 家甲級(jí)測(cè)繪資質(zhì)企業(yè)， 50 家航測(cè)甲級(jí)單位?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在大地測(cè)量等傳統(tǒng)服務(wù)方面供大于求，但在傾斜航測(cè)等業(yè)務(wù)領(lǐng)域嚴(yán)重供不應(yīng)求。測(cè)繪數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域中，主要的軟件包括泰瑞的 Photomesh、 Bentley 的 ContextCapture 和街景工廠的 StreetFactory 。 共性應(yīng)用層：數(shù)字孿生的構(gòu)建和應(yīng)用需要軟件定義的工具和平臺(tái)提供支持，如Bentley 的 iTwin Service， ANSYS 的 TwinBuilder，微軟的 Azure，達(dá)索的3D Experience 等。平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)在于，一是系統(tǒng)架構(gòu)支持基于單一數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的管理，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品管理流程。 二是實(shí)現(xiàn)了不同行業(yè)、應(yīng)用的打通，并支持其他模型通過(guò) API 接入平臺(tái)。但從功能性的角度出發(fā)，這些工具和平臺(tái)大多側(cè)重某一或某些特定維度，當(dāng)前還缺乏考慮數(shù)字孿生綜合功能需求的一體化綜合平臺(tái)。經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，工業(yè) / 工程 / 城市場(chǎng)景的不同工具的邊界將逐漸消失。典型的數(shù)字孿生平臺(tái)： 1、 達(dá)索——3D Experience 達(dá)索憑借航空業(yè) CAD 設(shè)計(jì)軟件的沉淀以及收購(gòu)策略，建立了復(fù)雜的產(chǎn)品線。2012 年，達(dá)索提出 3DEXPERIENCE 戰(zhàn)略，并于 2014 年推出 3DEXPERIENCE 平臺(tái)，通過(guò)統(tǒng)一的平臺(tái)架構(gòu)，把旗下的產(chǎn)品逐步統(tǒng)一到一個(gè)平臺(tái)上。實(shí)現(xiàn)了設(shè)計(jì)、仿真、分析工具（ CATIA、 DELMIA、SIMULIA、……）、協(xié)同環(huán)境（ VPM）、產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理（ ENOVIA）、社區(qū)協(xié)作（ 3DSwym）、大數(shù)據(jù)技術(shù)（ EXALEAD）等多種應(yīng)用的打通。2019 年，達(dá)索與 ABB 建立全球合作伙伴關(guān)系，為數(shù)字化工業(yè)客戶提供從產(chǎn)品全生命周期管理到資產(chǎn)健康的軟件解決方案組合。 2、 ANSYS——TwinBuilder ANSYS 擁有一整套仿真解決方案，包括平臺(tái)、物理知識(shí)和系統(tǒng)功能，集成多款建模仿真軟件。ANSYS 的 TwinBuilder 是針對(duì)數(shù)字孿生的產(chǎn)品軟件包，它將多域系統(tǒng)建模器的強(qiáng)大功能與廣泛的 0D 應(yīng)用程序?qū)I(yè)庫(kù)、3D 物理求解器和降階模型 (ROM) 功能相結(jié)合。第三方工具集成功能幫助將各種來(lái)源的模型組合到完整的系統(tǒng)中進(jìn)行協(xié)同仿真。通過(guò)嵌入式軟件開發(fā)工具，用戶可以重復(fù)使用現(xiàn)有組件并快速創(chuàng)建產(chǎn)品的系統(tǒng)模型。 ANSYS 仿真平臺(tái)可以連接到各種工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問(wèn)和協(xié)同，諸如 PTC 公司的 ThingWorx 平臺(tái)和 GE 公司的 Predix 平臺(tái)。ANSYS與 PTC 合作做運(yùn)行泵的仿真模型，能夠比通常采用的試錯(cuò)方法更快地診斷和解決運(yùn)行故障問(wèn)題。 3、 微軟——Azure 微軟是數(shù)字孿生的一個(gè)新進(jìn)玩家，在 2018 年發(fā)布了 Azure DigitalTwins 平臺(tái)，可用于全面的數(shù)字模型和空間感知解決方案，可應(yīng)用于任何物理環(huán)境。Azure 數(shù)字孿生可提供物理環(huán)境及相關(guān)設(shè)備、傳感器和人員的全面虛擬呈現(xiàn)形式，并全面支持物聯(lián)網(wǎng)和端點(diǎn)設(shè)備之間的雙向通訊，提供開放式的建模語(yǔ)言以及實(shí)時(shí)的執(zhí)行環(huán)境，并有 Azure 強(qiáng)大的服務(wù)生態(tài)（ Azure AI、 Azure 存儲(chǔ)、 Office365）等作為支持。 4、 上海優(yōu)也 —— Thingswise iDOS 優(yōu)也 Thingswise iDOS 平臺(tái)把數(shù)字孿生技術(shù)作為核心無(wú)縫融入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，無(wú)論在國(guó)內(nèi)還是在國(guó)際上都具有獨(dú)到之處。建基于云原生、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí) / 人人工智能和微服務(wù)等新一代的 IT 技術(shù)，優(yōu)也Thingswise iDOS 平臺(tái)以數(shù)字孿生層作為核心功能層，下啟物聯(lián)層，上承應(yīng)用層，構(gòu)成具備多種圖形開發(fā)工具，功能豐富和自成體系的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) PaaS 平臺(tái)，既可部署在各大公有云環(huán)境，也可部署在私有云的虛機(jī)或物理裸機(jī)集群上，甚至也可部署在軟硬一體化的機(jī)柜里，靈活實(shí)現(xiàn)可邊可云，云邊融合的架構(gòu)。 在數(shù)孿層，用戶可以使用可視化設(shè)計(jì)臺(tái)定義設(shè)備等對(duì)象的數(shù)字孿生體，梳理數(shù)據(jù)，融合算法模型，定義設(shè)備上下游的關(guān)系，對(duì)下聯(lián)通設(shè)備數(shù)據(jù)，在數(shù)字空間動(dòng)態(tài)地反映生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際工況以及支持算法模型的計(jì)算，對(duì)上的支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)智能應(yīng)用。 行業(yè)應(yīng)用層：行業(yè)解決方案是針對(duì)行業(yè)需求的數(shù)字孿生技術(shù)在智慧城市、交通、水利、工程、工業(yè)生產(chǎn)、能源、自動(dòng)駕駛、公共應(yīng)急等領(lǐng)域的各種應(yīng)用服務(wù)，市場(chǎng)規(guī)模超千億人民幣，國(guó)內(nèi)外供應(yīng)商超過(guò) 1000 家。其中，西門子、 GE、達(dá)索和 Bentley 因?yàn)榫哂谢A(chǔ)平臺(tái)軟件研發(fā)和推廣能力，技術(shù)實(shí)力強(qiáng)，對(duì)各領(lǐng)域有較透徹的理解，具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，占有較大的市場(chǎng)份額。 空客、 DNV GL、 Volvo 等高端裝備制造商基于數(shù)字孿生技術(shù)提高了產(chǎn)品研發(fā)和資產(chǎn)管理能力?？湛屯ㄟ^(guò)在關(guān)鍵工裝、物料和零部件上安裝 RFID，生成了 A350XWB 總裝線的數(shù)字孿生，使工業(yè)流程更加透明化，并能夠預(yù)測(cè)車間瓶頸、優(yōu)化運(yùn)行績(jī)效。國(guó)內(nèi)的情況，比亞迪、三一集團(tuán)、 特斯聯(lián)、中船重工等企業(yè)也在積極部署數(shù)字孿生系統(tǒng)。 三一基于 IoT 的數(shù)字孿生技術(shù)結(jié)合售后服務(wù)系統(tǒng)，將服務(wù)過(guò)程的幾個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)作為競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)，如工程師響應(yīng)時(shí)間（從接到需求電話到可以派出工程師的時(shí)間）、常用備件的滿足度、一次性修復(fù)率、設(shè)備故障率等進(jìn)行評(píng)價(jià)服務(wù)的好壞。通過(guò)對(duì)每一次的設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)、故障參數(shù)以及工程師維修的知識(shí)積累，三一集團(tuán)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，還原設(shè)備、服務(wù)等相關(guān)參與方的數(shù)字化模型，來(lái)不斷的改進(jìn)對(duì)應(yīng)的服務(wù)響應(yīng)與質(zhì)量。 特斯聯(lián) AIoT 產(chǎn)品體系，配合算法倉(cāng)庫(kù)、存算一體、云邊協(xié)同等獨(dú)家邊緣網(wǎng)絡(luò)能力，在云平臺(tái)形成提供場(chǎng)景應(yīng)用服務(wù)的城市組件。根據(jù)不同場(chǎng)景類型、規(guī)模、需求的差異， AI CITY城市組件通過(guò)組合將龐雜的產(chǎn)業(yè)和城市場(chǎng)景降維成多個(gè)垂直模塊，逐一升級(jí)為數(shù)字級(jí)的行業(yè)產(chǎn)品。從場(chǎng)景數(shù)據(jù)化到數(shù)據(jù)智能化，將人與基礎(chǔ)設(shè)施、生產(chǎn)服務(wù)管理建立緊密聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)智慧社區(qū)、智慧園區(qū)、智慧消防等垂直行業(yè)的智慧管理和科技服務(wù)模式。 支撐技術(shù)層： （1）云計(jì)算：云服務(wù)和通用 PaaS 平臺(tái)將形成 IT 巨頭主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)格局由于需要高昂的資金投入和復(fù)雜的技術(shù)集成能力，云服務(wù)平臺(tái)和通用 PaaS 平臺(tái)成為IT 巨頭“勢(shì)力范圍”，呈現(xiàn)出高度集聚的特點(diǎn)。 一方面，云服務(wù)平臺(tái)市場(chǎng)馬太效應(yīng)初現(xiàn)端倪，領(lǐng)軍云計(jì)算廠商成為當(dāng)前市場(chǎng)最大贏家。亞馬遜 AWS 云和微軟 Azure 云成為國(guó)外 GEPredix、西門子 MindSphere、 PTCThingWorx 等主流平臺(tái)首選合作伙伴，國(guó)內(nèi)阿里云、騰訊云、華為云也受到越來(lái)越多的企業(yè)青睞。另一方面，絕大多數(shù)通用 PaaS 平臺(tái)都是 IT 巨頭主導(dǎo)建設(shè)。例如亞馬遜 AWS 在其云服務(wù)平臺(tái)基礎(chǔ)上積極引入容器、無(wú)服務(wù)器計(jì)算等技術(shù)來(lái)構(gòu)建高性能 PaaS 服務(wù)；SAP推出 CloudPlatform 平臺(tái)幫助企業(yè)集成新興技術(shù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用快速開發(fā)部署。 盡管出于滿足自身應(yīng)用需求和布局關(guān)鍵技術(shù)的考慮，個(gè)別工業(yè)巨頭選擇自建通用 PaaS 平臺(tái)，例如 GE 和西門子都曾借助 CloudFoundry 開源框架構(gòu)建通用 PaaS 平臺(tái)，但對(duì)于大部分企業(yè)而言，獨(dú)立建設(shè)通用 PaaS 平臺(tái)既不經(jīng)濟(jì)也無(wú)必要。 未來(lái)，云服務(wù)平臺(tái)和通用 PaaS 平臺(tái)可能會(huì)被 IT 巨頭整合成為通用底座平臺(tái)，憑借技術(shù)和規(guī)模優(yōu)勢(shì)提供完整的“IaaS+通用PaaS”技術(shù)服務(wù)能力。其他企業(yè)在通用底座平臺(tái)上發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)打造專業(yè)服務(wù)平臺(tái)，形成“1+N”的平臺(tái)體系。如紫光云引擎提供紫光 UNIPower 平臺(tái)，光電纜、光伏、日化等行業(yè)龍頭企業(yè)則借助其底層技術(shù)支撐能力，結(jié)合自身業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)勢(shì)打造各類行業(yè)專屬平臺(tái)。 （2）人工智能： 1. ICT、研究機(jī)構(gòu)與行業(yè)協(xié)會(huì)提供算力算法支持，成為工業(yè)智能重要支撐 三類主體現(xiàn)階段提供通用關(guān)鍵技術(shù)能力，以“被集成”的方式為工業(yè)智能提供基礎(chǔ)支撐。主要包括三類，一是 ICT 企業(yè)，提供幾乎涵蓋知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)的所有通用技術(shù)研究與工程化支持，如谷歌、阿里等在知識(shí)圖譜算法研究領(lǐng)域開展研究； 英偉達(dá)、 AMD、英特爾、亞馬遜、微軟、賽靈思、萊迪思、美高森美等開展 GPU、 FPGA 等深度學(xué)習(xí)芯片研發(fā)； 微軟、 Facebook、英特爾、谷歌、亞馬遜等開展了深度學(xué)習(xí)編譯器研發(fā)； 谷歌、亞馬遜、微軟、 Facebook、蘋果、 Skymind、騰訊、百度等開展深度學(xué)習(xí)框架研究；谷歌、微軟等開展了可解釋性、前沿理論算法研究。 二是研究機(jī)構(gòu)，主要提供算法方面的理論研究，如加州大學(xué)、華盛頓州立大學(xué)、馬克斯 - 普朗克研究所、卡耐基梅隆大學(xué)、蒙彼利埃大學(xué)、清華大學(xué)、中科院、浙江大學(xué)等在知識(shí)圖譜算法研究領(lǐng)域開展研究；蒙特利爾大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校等開展了深度學(xué)習(xí)框架研究； 斯坦福大學(xué)、麻省理工、 以色列理工學(xué)院、清華大學(xué)、南京大學(xué)、中科院自動(dòng)化所等開展了深度學(xué)習(xí)可解釋性與相關(guān)前沿理論算法研究。三是行業(yè)協(xié)會(huì)，提供相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)或通用技術(shù)支持，如 OMG 對(duì)象管理組織提供統(tǒng)一建模語(yǔ)言等企業(yè)集成標(biāo)準(zhǔn)的制定，為知識(shí)圖譜的工業(yè)化落地奠定基礎(chǔ)；Khronos Group 開展了深度學(xué)習(xí)編譯器研發(fā)。 各類主體以集成創(chuàng)新為主要模式，面向?qū)嶋H業(yè)務(wù)領(lǐng)域，整合各產(chǎn)業(yè)和技術(shù)要素實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能創(chuàng)新應(yīng)用，是工業(yè)智能產(chǎn)業(yè)的核心。 目前應(yīng)用主體主要包括四類： 一是裝備 / 自動(dòng)化、軟件企業(yè)及制造企業(yè)等傳統(tǒng)企業(yè)，面向自身業(yè)務(wù)領(lǐng)域或需求痛點(diǎn)，通過(guò)引入人工智能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品性能提升，如西門子、新松、 ABB、 KUKA、 Autodesk、富士康等。 二是 ICT 企業(yè)，依靠人工智能技術(shù)積累與優(yōu)勢(shì)，將已有業(yè)務(wù)向工業(yè)領(lǐng)域拓展，如康耐視、海康威視、大恒圖像、基恩士、微軟、 KONUX、 IBM、阿里云等。 三是初創(chuàng)企業(yè)，憑借技術(shù)優(yōu)勢(shì)為細(xì)分領(lǐng)域提供解決方案，如Landing.ai、創(chuàng)新奇智、曠視、特斯聯(lián)、 ElementAI、天澤智云、 Otosense、 Predikto、 FogHorn 等。 四是研究機(jī)構(gòu)，依托理論研究?jī)?yōu)勢(shì)開展前沿技術(shù)的應(yīng)用探索，如馬薩諸塞大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校等在設(shè)備自執(zhí)行領(lǐng)域開展了相應(yīng)探索。 （3）邊緣計(jì)算： 接入場(chǎng)景和需求的不同驅(qū)動(dòng)連接與邊緣計(jì)算平臺(tái)劃分為商業(yè)物聯(lián)和工業(yè)物聯(lián)兩大陣營(yíng)，并形成了相對(duì)集聚的市場(chǎng)發(fā)展特點(diǎn)。專注 M2M 的通信技術(shù)企業(yè)重點(diǎn)布局商業(yè)物聯(lián)平臺(tái)，目前市場(chǎng)第一梯隊(duì)已經(jīng)基本形成。 Ayla 物聯(lián)平臺(tái)通過(guò)蜂窩、 Wi-Fi 和藍(lán)牙等聯(lián)網(wǎng)方式實(shí)現(xiàn)智能家居、消費(fèi)電子等商業(yè)產(chǎn)品的接入和管理，目前全球客戶中囊括了 15 個(gè)行業(yè)排名第一的企業(yè)；通信巨頭華為和思科憑借 NB-IoT、 LTE-M 等移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)優(yōu)勢(shì)打造物聯(lián)平臺(tái)，被英國(guó)咨詢機(jī)構(gòu) IHSMarkit 評(píng)為領(lǐng)域發(fā)展布局的冠亞軍。 而具備自有設(shè)備整合或協(xié)議轉(zhuǎn)換集成優(yōu)勢(shì)的裝備及自動(dòng)化企業(yè)是工業(yè)物聯(lián)平臺(tái)的主要玩家，如西門子 MindConnectNano 支持西門子 S7 系列產(chǎn)品通信協(xié)議及 OPC-UA，實(shí)現(xiàn)自家產(chǎn)品與 MindSphere 平臺(tái)的無(wú)縫連接；自動(dòng)化軟件公司 Kepware 推出 KEPServerEX 連接平臺(tái)，基于工業(yè) PLC 的通信協(xié)議兼容轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)各類第三方工業(yè)設(shè)備的接入與管理。除此之外，還有眾多企業(yè)以系統(tǒng)集成的方式為平臺(tái)的部署實(shí)施提供定制化的工業(yè)連接解決方案。 當(dāng)前，不斷積累工業(yè)協(xié)議數(shù)量以提供通用化連接服務(wù)成為工業(yè)物聯(lián)平臺(tái)發(fā)展重要方式，紅獅控制的數(shù)據(jù)采集平臺(tái)目前支持 300 多種工業(yè)協(xié)議，可以接入不同類型品牌的 PLC、驅(qū)動(dòng)器、控制器等產(chǎn)品；KEPServerEX 平臺(tái)集成了 150 余種設(shè)備驅(qū)動(dòng)或插件； 此外，研華科技在其新推出的 WISE 平臺(tái)中也已將長(zhǎng)期積累的 150 多種工業(yè)協(xié)議轉(zhuǎn)化成為對(duì)外連接服務(wù)能力。樹根互聯(lián)云物聯(lián)平臺(tái)提供網(wǎng)關(guān)、 SDK 植入和云云對(duì)接3 種靈活連接模式，支持 400 多種工業(yè)協(xié)議和 300 多種設(shè)備私有協(xié)議，適配國(guó)際通用硬件接口。 這些企業(yè)正積極將工業(yè)協(xié)議接入服務(wù)向更多平臺(tái)企業(yè)提供，未來(lái)有望成為工業(yè)連接領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者，驅(qū)動(dòng)工業(yè)物聯(lián)平臺(tái)市場(chǎng)走向集聚發(fā)展。 特斯聯(lián)下一代邊緣計(jì)算系統(tǒng)采用 5G 高速無(wú)線網(wǎng)絡(luò)作為數(shù)據(jù)承載網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)級(jí)網(wǎng)關(guān)，支持移動(dòng)、聯(lián)通、電信 5G 高速接入，融合了AI 算力和工業(yè)協(xié)議處理的高性能融合計(jì)算，支持視頻接入解析和各類工業(yè)接口協(xié)議處理，支持國(guó)密標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)加密，為遠(yuǎn)程設(shè)備和站點(diǎn)之間的聯(lián)網(wǎng)提供安全高速的無(wú)線連接，支持 4 路 Socket 連接。 安全層：區(qū)別于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全更加重視對(duì)設(shè)備、通信以及數(shù)據(jù)安全的保障。具體有以下幾點(diǎn)：（ 1）設(shè)備和遠(yuǎn)程系統(tǒng)之間的通信加密和認(rèn)證；（ 2）對(duì)設(shè)備的保護(hù)；（ 3）設(shè)備固件的安全升級(jí)；（ 4）對(duì)威脅行為的監(jiān)測(cè)和防御；（ 5）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性。這要求物聯(lián)網(wǎng)廠商建立從產(chǎn)品開發(fā)、設(shè)計(jì)到監(jiān)控全周期的安全防范機(jī)制，也要求 IoT 基礎(chǔ)設(shè)施提供商做好基礎(chǔ)設(shè)施的安全防護(hù)。物聯(lián)網(wǎng)安全服務(wù)商有微軟 Azure、賽門鐵克、 Intel 等。 微軟的產(chǎn)品 Azure Sphere 提供基于云的安全服務(wù)，支持對(duì) Azure Sphere 認(rèn)證的芯片進(jìn)行維護(hù)、更新和控制。它在設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)以及各種輔助云服務(wù)之間建立連接，確保安全啟動(dòng)、認(rèn)證設(shè)備身份、完整性和信任根，同時(shí)確保設(shè)備運(yùn)行經(jīng)過(guò)審核的代碼庫(kù)。國(guó)內(nèi)阿里云、騰訊云從平臺(tái)的層級(jí)提供安全保障。此外，國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)安全企業(yè)包括奇安信科技集團(tuán)股份有限公司、啟明星辰信息技術(shù)集團(tuán)股份有限公司、深信服科技股份有限公司等。

3、 應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀

隨著物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用更加廣泛，各個(gè)領(lǐng)域越來(lái)越多的企業(yè)開始計(jì)劃數(shù)字孿生的部署。Gartner 的研究顯示，截至 2019 年 1 月底實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)中，已有 13% 的企業(yè)實(shí)施了數(shù)字孿生項(xiàng)目， 62% 的企業(yè)正在實(shí)施或者有計(jì)劃實(shí)施。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字孿生的延伸和應(yīng)用，而數(shù)字孿生則拓展。了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層面的可能性。1. 產(chǎn)業(yè)生態(tài)與美國(guó)、德國(guó)相比，數(shù)字孿生在中國(guó)的研究和受關(guān)注相對(duì)較晚。從2016 年開始，數(shù)字孿生文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量進(jìn)入快速增長(zhǎng)期，直到 2019 年，數(shù)字孿生論文發(fā)表數(shù)量超過(guò) 600 篇，其中 2019 年占了近 10 年發(fā)文總數(shù)量的50% 以上。目前關(guān)注數(shù)字研究，并發(fā)表過(guò)相關(guān)報(bào)告的機(jī)構(gòu) / 作者主要來(lái)自學(xué)術(shù)界、企業(yè)界以及政府機(jī)構(gòu)。 政府及相關(guān)機(jī)構(gòu)：隨著工信部“智能制造綜合標(biāo)準(zhǔn)化與新模式應(yīng)用”和“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展工程”專項(xiàng)，科技部“網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造與智能工廠”等國(guó)家層面的專項(xiàng)實(shí)施，有力促進(jìn)了數(shù)字孿生的發(fā)展。以中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院、中國(guó)信息通信研究院、賽迪信息產(chǎn)業(yè)（集團(tuán)）有限公司為代表的機(jī)構(gòu)在數(shù)字孿生的概念、技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用實(shí)踐等方面開展了大量工作，為數(shù)字孿生在中國(guó)的推廣與發(fā)展起到了重要作用。 高校及科研院所：高校及科研院所是進(jìn)行數(shù)字孿生理論研究的主力。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，截止 2019 年 12 月 31 日，全球已有超過(guò) 1000 個(gè)高校、企業(yè)和科研院所開展了數(shù)字孿生研究且有相關(guān)研究成果在學(xué)術(shù)刊物公開發(fā)表，其中不乏包括德國(guó)亞琛工業(yè)大學(xué)、英國(guó)劍橋大學(xué)、美國(guó)斯坦福大學(xué)等世界一流高校。 企業(yè)：企業(yè)積極關(guān)注并開展數(shù)字孿生實(shí)踐，將數(shù)字孿生技術(shù)付諸實(shí)現(xiàn)的研發(fā)方，提供數(shù)字孿生相關(guān)技術(shù)咨詢的平臺(tái)方和數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用方。

▲數(shù)字孿生相關(guān)實(shí)踐企業(yè)概況

數(shù)字孿生技術(shù)服務(wù)商方面，以西門子為代表的廠商為了建立更加完整的數(shù)字孿生模型體系，近年來(lái)研發(fā)和整合了質(zhì)量管理、生產(chǎn)計(jì)劃排程、制造執(zhí)行、仿真分析等各領(lǐng)域領(lǐng)先廠商和技術(shù)，支持企業(yè)進(jìn)行涵蓋其整個(gè)價(jià)值鏈的整合及數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字孿生技術(shù)服務(wù)商主要有以下類型： 數(shù)據(jù)治理和分析服務(wù)商：這種供應(yīng)商通過(guò)數(shù)字孿生提高他們的分析能力，包括 AI 和高保真物理能力。比如一些大數(shù)據(jù)分析公司 Cognite 和Sight Machine ； 應(yīng)用開發(fā)商：這些供應(yīng)商開發(fā)數(shù)字孿生提高他們的應(yīng)用能力，為客戶提供垂直細(xì)分市場(chǎng)的解決方案。通過(guò) APM、物流或 PLM 等應(yīng)用開發(fā)數(shù)字孿生模型和組合。比如 GE Digital、 Oracle ； BPM：重點(diǎn)是BPM（業(yè)務(wù)流程管理），通過(guò)數(shù)字孿生加強(qiáng)這方面的能力。包括 BOXARR、 XMPro ； IoT 平臺(tái)：這種供應(yīng)商通過(guò)數(shù)字孿生提高他們的 IoT 能力。比如提高資產(chǎn)監(jiān)控和績(jī)效統(tǒng)計(jì)的能力。比如 IDbox 和 ThingWorx ； 服務(wù)提供商：以客戶作為基礎(chǔ)開發(fā)數(shù)字孿生模型，從而加強(qiáng)他們?cè)诖怪笔袌?chǎng)的行業(yè)知識(shí)，以及分析和應(yīng)用能力。比如 Accenture 和德勤。2. 智能制造領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用（1）數(shù)字孿生應(yīng)用概述：

▲智能制造領(lǐng)域數(shù)字孿生體系框架 智能制造領(lǐng)域的數(shù)字孿生體系框架主要分為六個(gè)層級(jí)，包括基礎(chǔ)支撐層、數(shù)據(jù)互動(dòng)層、模型構(gòu)建層、仿真分析層，功能層和應(yīng)用層。 基礎(chǔ)支撐層：建立數(shù)字孿生是以大量相關(guān)數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)的，需要給物理過(guò)程、設(shè)備配置大量的傳感器，以檢測(cè)獲取物理過(guò)程及其環(huán)境的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。傳感器檢測(cè)的數(shù)據(jù)大致上可分為三類：（ 1）設(shè)備數(shù)據(jù)，具體可分為行為特征數(shù)據(jù)（如振動(dòng)、加工精度等），設(shè)備生產(chǎn)數(shù)據(jù)（如開機(jī)時(shí)長(zhǎng)，作業(yè)時(shí)長(zhǎng)等）和設(shè)備能耗數(shù)據(jù)（如耗電量等）；（ 2）環(huán)境數(shù)據(jù)，如溫度、大氣壓力、濕度等；（ 3）流程數(shù)據(jù)。即描述流程之間的邏輯關(guān)系的數(shù)據(jù)，如生產(chǎn)排程、調(diào)度等。 數(shù)據(jù)互動(dòng)層：工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)一般通過(guò)分布式控制系統(tǒng)（ DCS）、可編程邏輯控制器系統(tǒng)（ PLC）和智能檢測(cè)儀表進(jìn)行采集。今年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)、視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，各類圖像、聲音采集設(shè)備也被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)采集中。 數(shù)字傳輸是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的一項(xiàng)重要技術(shù)。數(shù)字孿生模型是動(dòng)態(tài)的，建模和控制基于實(shí)時(shí)上傳的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行，對(duì)信息傳輸和處理時(shí)延有較高的要求。因此，數(shù)字孿生需要先進(jìn)可靠的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，具有更高的帶寬、更低的時(shí)延、支持分布式信息匯總，并且具有更高的安全性，從而能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備、生產(chǎn)流程和平臺(tái)之間的無(wú)縫、實(shí)時(shí)的雙向整合 / 互聯(lián)。第五代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)（ 5G）技術(shù)因其低延時(shí)、大帶寬、泛在網(wǎng)、低功耗的特點(diǎn)，為數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用提供基礎(chǔ)技術(shù)支撐，包括更好的交互體驗(yàn)、海量的設(shè)備通信以及高可靠低延時(shí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互。 交互與協(xié)同，即虛擬實(shí)體實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)映射物理實(shí)體的狀態(tài)，在虛擬空間通過(guò)仿真驗(yàn)證控制效果，根據(jù)產(chǎn)生的洞察反饋至物理資產(chǎn)和數(shù)字流程，形成數(shù)字孿生的落地閉環(huán)。數(shù)字孿生的交互包括物理 - 物理、虛擬 - 虛擬、 物理 - 虛擬、人機(jī)交互等交互方式。 a）物理物理交互：使物理設(shè)備間相互通信、協(xié)調(diào)與寫作，以完成單設(shè)備無(wú)法完成的任務(wù)。 b）虛擬 - 虛擬交互：以連接多個(gè)虛擬模型，形成信息共享網(wǎng)絡(luò) c）物理 - 虛擬交互：虛擬模型與物理對(duì)象同步變化，并使物理對(duì)象可以根據(jù)虛擬模型的直接命令動(dòng)態(tài)調(diào)整。 d）人機(jī)交互：即用戶和數(shù)字孿生系統(tǒng)之間的交互。使用者通過(guò)數(shù)字孿生系統(tǒng)迅速掌握物理系統(tǒng)的特性和實(shí)時(shí)性能，識(shí)別異常情況，獲得分析決策的數(shù)據(jù)支持，并能便捷地向數(shù)字孿生系統(tǒng)下達(dá)指令。比如，通過(guò)數(shù)字孿生模型對(duì)設(shè)備控制器進(jìn)行操作，或在管控供應(yīng)鏈和訂單行為的系統(tǒng)中進(jìn)行更新。人機(jī)交互技術(shù)和 3R 技術(shù)是相互融合的。 數(shù)據(jù)建模與仿真層：建立數(shù)字孿生的過(guò)程包括建模與仿真。建模即建立物理實(shí)體虛擬映射的 3D 模型，這種模型真實(shí)地在虛擬空間再現(xiàn)物理實(shí)體的外觀、幾何、運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)、幾何關(guān)聯(lián)等屬性，并結(jié)合實(shí)體對(duì)象的空間運(yùn)動(dòng)規(guī)律而建立。仿真模型則是基于構(gòu)建好的 3D 模型，結(jié)合結(jié)構(gòu)、熱學(xué)、電磁、流體等物理規(guī)律和機(jī)理，計(jì)算、分析和預(yù)測(cè)物理對(duì)象的未來(lái)狀態(tài)。 例如飛機(jī)研發(fā)階段，可以把飛機(jī)的真實(shí)飛行參數(shù)、表面氣流分布等數(shù)據(jù)通過(guò)傳感器反饋輸入到模型中，通過(guò)流體力學(xué)等相關(guān)模型，對(duì)這些數(shù)字進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)潛在的故障和隱患。數(shù)字孿生由一個(gè)或多個(gè)單元級(jí)數(shù)字孿生按層次逐級(jí)復(fù)合而成，比如，產(chǎn)線尺度的數(shù)字孿生是由多個(gè)設(shè)備耦合而成。因此，需要對(duì)實(shí)體對(duì)象進(jìn)行多尺度的數(shù)字孿生建模，以適應(yīng)實(shí)際生產(chǎn)流程中模型跨單元耦合的需要。

▲復(fù)雜產(chǎn)品按照系統(tǒng)層次解耦

建立仿真模型的基礎(chǔ)可以是知識(shí)、工業(yè)機(jī)理和數(shù)據(jù)，三種建模方式各有利弊。基于知識(shí)建模：要求建立專家知識(shí)庫(kù)并且有一定行業(yè)沉淀。優(yōu)勢(shì)在于模型較簡(jiǎn)單，對(duì)極端情況建模效果。但模型精度、及時(shí)性、可遷移性較差，成本較高；基于機(jī)理建模：模型覆蓋變量空間大、可脫離物理實(shí)體、具有可解釋性，但要求大量的參數(shù)，計(jì)算復(fù)雜，無(wú)法對(duì)復(fù)雜流程工業(yè)中相互耦合的實(shí)體情況進(jìn)行建模；基于數(shù)據(jù)建模：模型精度較高、可動(dòng)態(tài)更新，但對(duì)數(shù)據(jù)數(shù)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量和精度要求更高，并且無(wú)法解釋模型。 目前，數(shù)字孿生建模通常基于仿真技術(shù)，包括離散時(shí)間仿真、基于有限元的模擬等，通?；谕ㄓ镁幊陶Z(yǔ)言、仿真語(yǔ)言或?qū)Ｓ梅抡孳浖帉懴鄳?yīng)的模型。數(shù)字孿生建模語(yǔ)言主要有 AutomationML、 UML、 SysML及 XML 等。工業(yè)仿真軟件，這里主要指計(jì)算機(jī)輔助工程 CAE（ ComputerAided Engineering）軟件，包括通常意義上的 CAD， CAE， CFD， EDA，TCAD 等。目前中國(guó) CAE 軟件市場(chǎng)基本被外資產(chǎn)品壟斷，如 ANSYS，海克斯康（ 2017 年收購(gòu) MSC）， Altair，西門子，達(dá)索， Cadence， Comsol，Autodesk， ESI， Synosys， Midas， Livemore 等。 中國(guó)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的 CAE 軟件僅有很少量的市場(chǎng)份額，國(guó)內(nèi)此方面，主要是一些高校、科研院所和中小企業(yè)在進(jìn)行 CAE 軟件的研發(fā)工作，包括 FEPG、 JIFEX、HAJIF、紫瑞、 LiToSim 在內(nèi)的國(guó)內(nèi)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)軟件系統(tǒng)已上市，但由于缺乏競(jìng)爭(zhēng)力，一些軟件已退出國(guó)內(nèi) CAE 市場(chǎng)。以安世亞太為代表的國(guó)產(chǎn)模擬仿真軟件，在多年使用和代理國(guó)外產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上開發(fā)出了國(guó)產(chǎn)化的替代方案，但目前還無(wú)法達(dá)到國(guó)外一線產(chǎn)品的水平。泰瑞在 2020 年推出工業(yè)仿真云產(chǎn)品，也以云服務(wù)模式進(jìn)入這一市場(chǎng)。

▲工業(yè)仿真軟件（CAE）主要供應(yīng)商

▲ 數(shù)字孿生優(yōu)化產(chǎn)品生命周期管理

功能實(shí)現(xiàn)層： 即利用數(shù)據(jù)建模得到的模型和數(shù)據(jù)分析結(jié)果實(shí)現(xiàn)預(yù)期的功能。這種功能是數(shù)字孿生系統(tǒng)最核心的功能價(jià)值的體現(xiàn)，能實(shí)時(shí)反映物理系統(tǒng)的詳細(xì)情況，并實(shí)現(xiàn)輔助決策等功能，提升物理系統(tǒng)在壽命周期內(nèi)的性能表現(xiàn)和用戶體驗(yàn)。 已經(jīng)有一些軟件服務(wù)商通過(guò)提高數(shù)字孿生能力提高他們的應(yīng)用能力，為客戶提供垂直細(xì)分市場(chǎng)的解決方案。通過(guò) APM、物流或 PLM 等應(yīng)用開發(fā)數(shù)字孿生模型和組合。比如 GE Digital、 Oracle 等。具體見(jiàn)下表：

▲突出數(shù)字孿生結(jié)合功能層應(yīng)用的供應(yīng)商

（2）典型應(yīng)用場(chǎng)景介紹 數(shù)字孿生在智能制造領(lǐng)域的主要應(yīng)用場(chǎng)景有產(chǎn)品研發(fā)、設(shè)備維護(hù)與故障預(yù)測(cè)以及工藝規(guī)劃。

▲數(shù)字孿生在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用

數(shù)字孿生應(yīng)用于產(chǎn)品研發(fā)：傳統(tǒng)的研發(fā)設(shè)計(jì)方式下，紙張、 3D CAD 是主要的產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具，它建立的虛擬模型是靜態(tài)的，物理對(duì)象的變化無(wú)法實(shí)時(shí)反映在模型上，也無(wú)法與原料、銷售、市場(chǎng)、供應(yīng)鏈等產(chǎn)品生命周期數(shù)據(jù)打通。對(duì)新產(chǎn)品進(jìn)行技術(shù)驗(yàn)證時(shí)，要將產(chǎn)品生產(chǎn)出來(lái)，進(jìn)行重復(fù)多次的物理實(shí)驗(yàn)，才能得到有限的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的研發(fā)設(shè)計(jì)具有研發(fā)周期長(zhǎng)，成本造價(jià)高昂的特點(diǎn)。 數(shù)字孿生突破物理?xiàng)l件的限制，幫助用戶了解產(chǎn)品的實(shí)際性能，以更少的成本和更快的速度迭代產(chǎn)品和技術(shù)。數(shù)字孿生技術(shù)不僅支持三維建模，實(shí)現(xiàn)無(wú)紙化的零部件設(shè)計(jì)和裝配設(shè)計(jì)，還能取代傳統(tǒng)通過(guò)物理實(shí)驗(yàn)取得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的研發(fā)方式，用計(jì)算、仿真、分析或的方式進(jìn)行虛擬實(shí)驗(yàn)，從而指導(dǎo)、簡(jiǎn)化、減少甚至取消物理實(shí)驗(yàn)。 用戶利用結(jié)構(gòu)、熱學(xué)、電磁、流體和控制等仿真軟件模擬產(chǎn)品的運(yùn)行狀況，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行測(cè)試、驗(yàn)證和優(yōu)化。以馬斯克的彈射分離實(shí)驗(yàn)為例，火箭發(fā)射出去后扔掉的捆綁火箭，靠爆炸螺栓和主火箭連接，到一定高度后引爆螺栓爆炸釋放衛(wèi)星，但貴重的金屬結(jié)構(gòu)爆炸不能回收使用。馬斯克想用機(jī)械結(jié)構(gòu)的強(qiáng)力彈簧彈射分離，回收火箭。 這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)用了 NASA 大量的公開數(shù)據(jù)，在計(jì)算機(jī)上做建模仿真分析強(qiáng)力彈簧的彈射、彈射螺栓，沒(méi)有做一次物理實(shí)驗(yàn)，最后彈射螺栓分離成功，火箭外殼的回收大幅度降低了發(fā)射的價(jià)格。類似的案例還有如風(fēng)洞試驗(yàn)、飛機(jī)故障隱患排查、發(fā)動(dòng)機(jī)性能評(píng)估等。數(shù)字孿生不僅縮短了產(chǎn)品的設(shè)計(jì)周期，提高了產(chǎn)品研發(fā)的可行性、成功率，減少危險(xiǎn)，大大降低了試制和測(cè)試成本。 數(shù)字孿生應(yīng)用于工藝規(guī)劃和生產(chǎn)過(guò)程管理：隨著產(chǎn)品制造過(guò)程越來(lái)越復(fù)雜，多品種，小批量生產(chǎn)的需求越來(lái)越強(qiáng)，企業(yè)對(duì)生產(chǎn)制造過(guò)程進(jìn)行規(guī)劃、排期的精準(zhǔn)性和靈活性，以及對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量追溯的要求也越來(lái)越高。大部分企業(yè)信息系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)未打通，依賴人工進(jìn)行排期和協(xié)調(diào)。 數(shù)字孿生技術(shù)可以應(yīng)用于生產(chǎn)制造過(guò)程從設(shè)備層、產(chǎn)線層到車間層、工廠層等不同的層級(jí)，貫穿于生產(chǎn)制造的設(shè)計(jì)、工藝管理和優(yōu)化、資源配置、參數(shù)調(diào)整、質(zhì)量管理和追溯、能效管理、生產(chǎn)排程等各個(gè)環(huán)節(jié)，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行仿真、評(píng)估和優(yōu)化，系統(tǒng)地規(guī)劃生產(chǎn)工藝、設(shè)備、資源，并能利用數(shù)字孿生的技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)工況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的各種異常和不穩(wěn)定性，日益智能化實(shí)現(xiàn)降本、增效、保質(zhì)的目標(biāo)和滿足環(huán)保的要求。 離散行業(yè)中，數(shù)字孿生在工藝規(guī)劃方面的應(yīng)用著重于生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)與設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的協(xié)同；流程行業(yè)中，要求通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)流程進(jìn)行機(jī)理或者數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模。圖 X 反映了流程工業(yè)自動(dòng)化的結(jié)構(gòu)，在這個(gè)過(guò)程中，數(shù)字孿生通過(guò)將物理實(shí)體流程上的耦合轉(zhuǎn)化為各個(gè)數(shù)字孿生參數(shù)間的耦合，實(shí)現(xiàn)整個(gè)流程的協(xié)同優(yōu)化。

▲流程工業(yè)自動(dòng)化的總體結(jié)構(gòu)

▲應(yīng)用層級(jí)及生態(tài)

數(shù)字孿生應(yīng)用于設(shè)備維護(hù)與故障預(yù)測(cè)： 傳統(tǒng)的設(shè)備運(yùn)維模式下，當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，要經(jīng)過(guò)“發(fā)現(xiàn)故障——致電售后服務(wù)人員——售后到場(chǎng)維修”一系列流程才能處理完畢?？蛻魧?duì)設(shè)備知識(shí)的不了解、與設(shè)備制造商之間的溝通障礙往往導(dǎo)致故障無(wú)法及時(shí)解決。解決這一問(wèn)題的方法在于將依賴客戶呼入的“被動(dòng)式服務(wù)”轉(zhuǎn)變?yōu)橹鳈C(jī)廠主動(dòng)根據(jù)設(shè)備健康狀況提供服務(wù)的“主動(dòng)式服務(wù)”。 數(shù)字孿生提供物理實(shí)體的實(shí)時(shí)虛擬化映射，設(shè)備傳感器將溫度、振動(dòng)、碰撞、載荷等數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)輸入數(shù)字孿生模型，并將設(shè)備使用環(huán)境數(shù)據(jù)輸入模型，使數(shù)字孿生的環(huán)境模型與實(shí)際設(shè)備工作環(huán)境的變化保持一致，通過(guò)數(shù)字孿生在設(shè)備出現(xiàn)狀況前提早進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便在預(yù)定停機(jī)時(shí)間內(nèi)更換磨損部件，避免意外停機(jī)。通過(guò)數(shù)字孿生，可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜設(shè)備的故障診斷，如風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷、發(fā)電渦輪機(jī)、發(fā)動(dòng)機(jī)以及一些大型結(jié)構(gòu)設(shè)備，如船舶的維護(hù)保養(yǎng)。 典型的企業(yè)如達(dá)索、 GE 聚焦于數(shù)字孿生在故障預(yù)測(cè)和維護(hù)方面的應(yīng)用。GE 是全球三大航空發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)商之一，為了提高其核心競(jìng)爭(zhēng)力和加強(qiáng)市場(chǎng)主導(dǎo)地位，在其航空發(fā)動(dòng)機(jī)全生命期過(guò)程引入了增材制造和數(shù)字孿生等先進(jìn)技術(shù)。2016 年， GE 與 ANSYS 合作，攜手?jǐn)U展并整合 ANSYS行業(yè)領(lǐng)先的工程仿真、嵌入式軟件研發(fā)平臺(tái)與 GE 的 Predix 平臺(tái)。GE 的數(shù)字孿生將航空發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)與性能模型結(jié)合，隨運(yùn)行環(huán)境變化和物理發(fā)動(dòng)機(jī)性能的衰減，構(gòu)建出自適應(yīng)模型，精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的部件和整機(jī)性能。并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和性能模型，進(jìn)行故障診斷和性能預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的性能尋優(yōu)。3. 智慧健康領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用（1）數(shù)字孿生應(yīng)用概述 智慧健康是通過(guò)利用移動(dòng)監(jiān)測(cè)、移動(dòng)診室、無(wú)線遠(yuǎn)程會(huì)診和醫(yī)療信息云存儲(chǔ)等智能技術(shù)手段，以此提高診療效率，提升城市診療覆蓋面與效率，促進(jìn)城市醫(yī)療資源的合理化分配。將數(shù)字孿生應(yīng)用在智慧健康系統(tǒng)中，可以基于患者的健康檔案、就醫(yī)史、用藥史、智能可穿戴設(shè)備檢測(cè)數(shù)據(jù)等信息在云端為患者建立“醫(yī)療數(shù)字孿生體”，并在生物芯片、增強(qiáng)分析、邊緣計(jì)算、人工智能等技術(shù)的支撐下模擬人體運(yùn)作，實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療個(gè)體健康狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)控、預(yù)測(cè)分析和精準(zhǔn)醫(yī)療診斷。 如基于醫(yī)療數(shù)字孿生體應(yīng)用，可遠(yuǎn)程和實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)心血管病人的健康狀態(tài)；當(dāng)智能穿戴設(shè)備傳感器節(jié)點(diǎn)測(cè)量到任何異常信息時(shí)，救援機(jī)構(gòu)可立即開展急救。同樣醫(yī)療數(shù)字孿生體還可通過(guò)在患者體內(nèi)植入生物醫(yī)學(xué)傳感器來(lái)全天監(jiān)控其血糖水平，以提供有關(guān)食物和運(yùn)動(dòng)的建議等。 將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用在智慧健康中，構(gòu)建其應(yīng)用框架如下圖所示。該應(yīng)用框架主要包含基礎(chǔ)支撐層、數(shù)據(jù)互動(dòng)層、模型構(gòu)建層和功能層。

▲數(shù)字孿生智慧健康應(yīng)用框架

基礎(chǔ)支撐層：基礎(chǔ)支撐層主要是與患者相關(guān)的軟硬件資源和醫(yī)院信息系統(tǒng)。如：醫(yī)療設(shè)備包括 CT 機(jī)、磁共振成像和理療設(shè)備等，以及與硬件配套的專業(yè)軟件（如健康信息系統(tǒng)）。醫(yī)療信息包括一些可穿戴設(shè)備（血壓計(jì)、心率監(jiān)測(cè)儀）以及一些其他智能系統(tǒng)采集到的信息?？纱┐髟O(shè)備在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)產(chǎn)品包括血糖監(jiān)測(cè)儀、心電監(jiān)測(cè)儀、胎心監(jiān)護(hù)儀、心電儀、血壓計(jì)等。一些電子科技巨頭生產(chǎn)用于健康監(jiān)測(cè)的智能可穿戴設(shè)備，如谷歌、三星、華為小米等都已推出消費(fèi)級(jí)可穿戴醫(yī)療設(shè)備，華為、索尼、 LG、 Garmin、Razer 等廠商也推出智能手環(huán)、智能眼鏡等可穿戴產(chǎn)品。 數(shù)據(jù)互動(dòng)層：數(shù)據(jù)將醫(yī)療資源的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分類、整合為平臺(tái)提供支持。在數(shù)據(jù)采集方面，通過(guò)RFID標(biāo)簽、二維碼、傳感器等技術(shù)識(shí)別物體及其位置。醫(yī)療資源、信息等數(shù)據(jù)通過(guò) 4G/5G 網(wǎng)絡(luò)上傳到云平臺(tái)。采集的數(shù)據(jù)主要包括診斷數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和歷史病例數(shù)據(jù)等。進(jìn)入數(shù)據(jù)池的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合后，將數(shù)據(jù)進(jìn)行虛擬化、服務(wù)化處理，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的輸入輸出。 模型構(gòu)建層：基于數(shù)據(jù)互動(dòng)層處理的數(shù)據(jù)，建立物理對(duì)象的虛擬模型，比如患者和醫(yī)療資源的醫(yī)療資源模型，醫(yī)療能力模型和人體健康模型。這些孿生模型和物理實(shí)體進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互，從而實(shí)現(xiàn)物理設(shè)備、虛擬模型、云健康系統(tǒng)的全要素、全服務(wù)、全流程的數(shù)據(jù)集成和聚合。 同時(shí)模型構(gòu)建層的基礎(chǔ)功能包括服務(wù)管理、數(shù)據(jù)管理、知識(shí)管理和用戶管理。其中，服務(wù)管理主要負(fù)責(zé)醫(yī)療資源配置、醫(yī)護(hù)人員配置和在線掛號(hào)等服務(wù)。數(shù)據(jù)管理主要是負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和傳輸。知識(shí)管理平臺(tái)件主要負(fù)責(zé)隱性知識(shí)的存儲(chǔ)、表示、挖掘、搜索和分析等工作。用戶管理平臺(tái)提供了用戶基本信息管理、用戶信息管理和用戶遺傳信息管理功能管理等。 功能層：數(shù)字孿生智慧健康可通過(guò)手機(jī)、 PC 終端、醫(yī)療系統(tǒng)和專用設(shè)備進(jìn)行應(yīng)用。如：微信推出“服務(wù)號(hào)”功能，患者可以通過(guò)醫(yī)院的微信服務(wù)號(hào)進(jìn)行診療卡辦理、預(yù)約掛號(hào)、全流程繳費(fèi)等，大大減輕了醫(yī)院的接診壓力，提高了管理效率?；谖⑿牌脚_(tái)，提供在線問(wèn)診功能，方便患者開藥檢查。醫(yī)療機(jī)構(gòu)通過(guò)獲取患者信息，向患者發(fā)送健康建議，并進(jìn)行資源分配模擬。為患者提供實(shí)時(shí)監(jiān)控、危機(jī)預(yù)警、醫(yī)療指導(dǎo)等服務(wù)。第三方軟件使第三方醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)、政府獲取計(jì)費(fèi)信息，保證醫(yī)療服務(wù)費(fèi)用支付安全、快速支付等相關(guān)功能。 安全系統(tǒng)與信息共享標(biāo)準(zhǔn)：安全系統(tǒng)負(fù)責(zé)確保醫(yī)療數(shù)字孿生系統(tǒng)中所有層的安全。包括系統(tǒng)和平臺(tái)安全、網(wǎng)絡(luò)安全、醫(yī)療數(shù)據(jù)安全、用戶個(gè)人隱私和信息安全、應(yīng)用安全和安全管理。防止來(lái)自第三方的惡意攻擊、信息和數(shù)據(jù)的盜竊和篡改至關(guān)重要。安全系統(tǒng)確保整個(gè)智能醫(yī)療系統(tǒng)具備災(zāi)備、應(yīng)急響應(yīng)、監(jiān)控和管理等安全功能。 除了上述功能，智慧健康平臺(tái)還需要標(biāo)準(zhǔn)和系統(tǒng)規(guī)范模塊，保證醫(yī)療信息實(shí)現(xiàn)跨應(yīng)用、跨系統(tǒng)、跨平臺(tái)的共享。這是為了保證醫(yī)療保健數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)共享和交換以及應(yīng)用程序服務(wù)管理的標(biāo)準(zhǔn)化。4. 智慧城市領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用（1）數(shù)字孿生應(yīng)用概述 中國(guó)以“智慧城市”和“新基建”為代表的建設(shè)模式雖然起步較晚，但爆發(fā)速度前所未有。目前全球近 1000 個(gè)提出智慧化發(fā)展的城市中，有近 500 個(gè)中國(guó)城市，占全球數(shù)量的 48%。這為中國(guó)下一階段的城市和基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。 2019 年中國(guó)新型智慧城市規(guī)模超過(guò) 9000 億元，未來(lái)幾年將保持較快速度增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到 2023 年市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò) 1.3 萬(wàn)億元。當(dāng)前，安全綜治、智慧園區(qū)、智慧交通是智慧城市建設(shè)投入的重點(diǎn)，三大細(xì)分場(chǎng)景規(guī)模占智慧城市建設(shè)總規(guī)模的 71%，而城市級(jí)平臺(tái)、機(jī)器人等新技術(shù)和產(chǎn)品則在快速落地，被更多城市建設(shè)方采納和應(yīng)用。

▲2018-2023 年中國(guó)新型智慧城市市場(chǎng)規(guī)模及預(yù)測(cè)（單位：億元）

▲中國(guó)城市智慧化細(xì)分市場(chǎng)占比

數(shù)字孿生城市則是數(shù)字孿生技術(shù)在城市層面的廣泛應(yīng)用，通過(guò)構(gòu)建城市物理世界及網(wǎng)絡(luò)虛擬空間一一對(duì)應(yīng)、相互映射、協(xié)同交互的復(fù)雜系統(tǒng)，在網(wǎng)絡(luò)空間再造一個(gè)與之匹配、對(duì)應(yīng)的孿生城市，實(shí)現(xiàn)城市全要素?cái)?shù)字化和虛擬化、城市狀態(tài)實(shí)時(shí)化和可視化、城市管理決策協(xié)同化和智能化，形成物理維度上的實(shí)體世界和信息維度上的虛擬世界同生共存、虛實(shí)交融的城市發(fā)展新格局。數(shù)字孿生城市既可以理解為實(shí)體城市在虛擬空間的映射狀態(tài)，也可以視為支撐新型智慧城市建設(shè)的復(fù)雜綜合技術(shù)體系，它支撐并推進(jìn)城市規(guī)劃、建設(shè)、管理，確保城市安全、有序運(yùn)行。 數(shù)字孿生城市主要有新型基礎(chǔ)設(shè)施、智能運(yùn)行中樞、智慧應(yīng)用體系三大橫向的分層：

▲數(shù)字孿生城市

基礎(chǔ)設(shè)施層：城市新型基礎(chǔ)設(shè)施包括全域感知設(shè)施 ( 包括泛智能化的市政設(shè)施和城市部件 )、網(wǎng)絡(luò)連接設(shè)施和智能計(jì)算設(shè)施。與傳統(tǒng)智慧城市不同的是，數(shù)字孿生城市的基礎(chǔ)設(shè)施還包括激光掃描、航空攝影、移動(dòng)測(cè)繪等新型測(cè)繪設(shè)施，旨在采集和更新城市地理信息和實(shí)景三維數(shù)據(jù)，確保兩個(gè)世界的實(shí)時(shí)鏡像和同步運(yùn)行。 智能運(yùn)行中樞：智能運(yùn)行中樞是數(shù)字孿生城市的能力中臺(tái)，由五個(gè)核心平臺(tái)承載， 一是泛在感知與智能設(shè)施管理平臺(tái)，對(duì)城市感知體系和智能化設(shè)施進(jìn)行統(tǒng)一接入、設(shè)備管理和反向操控； 二是城市大數(shù)據(jù)平臺(tái)，匯聚全域全量政務(wù)和社會(huì)數(shù)據(jù)，與城市信息模型平臺(tái)整合，展現(xiàn)城市全貌和運(yùn)行狀態(tài)，成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)治理模式的強(qiáng)大基礎(chǔ)。 三是城市信息模型平臺(tái)，與城市大數(shù)據(jù)平臺(tái)融合，成為城市的數(shù)字底座，是數(shù)字孿生城市精準(zhǔn)映射虛實(shí)互動(dòng)的核心。 四是共性技術(shù)賦能與應(yīng)用支撐平臺(tái)，匯聚人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、AR/VR 等新技術(shù)基礎(chǔ)服務(wù)能力，以及數(shù)字孿生城市特有的場(chǎng)景服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、仿真服務(wù)等能力，為上層應(yīng)用提供技術(shù)賦能與統(tǒng)一開發(fā)服務(wù)支撐。 五是泛在網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算資源調(diào)度平臺(tái)，主要是基于未來(lái)軟件定義網(wǎng)絡(luò)（ SDN）、云邊協(xié)同計(jì)算等技術(shù)，滿足數(shù)字孿生城市高效調(diào)度使用云網(wǎng)資源。 應(yīng)用服務(wù)層：應(yīng)用服務(wù)層是面向政府、行業(yè)的業(yè)務(wù)支撐和智慧應(yīng)用，基于數(shù)字孿生城市的應(yīng)用服務(wù)包含城市大數(shù)據(jù)畫像、人口大數(shù)據(jù)畫像、城市規(guī)劃仿真模擬、城市綜合治理模擬仿真等智能應(yīng)用，社區(qū)網(wǎng)格化治理、道路交通治理、生態(tài)環(huán)境治理、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化治理等行業(yè)專題應(yīng)用。 （2） 數(shù)字孿生城市的應(yīng)用效果 提升城市規(guī)劃質(zhì)量和水平。當(dāng)前的智慧城市規(guī)劃和頂層設(shè)計(jì)，大部分都屬于概念和功能設(shè)計(jì)，缺乏與實(shí)際人流、物流、資金流的交互，也缺乏對(duì)新技術(shù)引入帶來(lái)的影響分析。數(shù)字孿生城市執(zhí)行快速的“假設(shè)”分析和虛擬規(guī)劃，可迅速摸清城市“家底”，精確到一花一木、一路一橋，把握城市運(yùn)行脈搏；推動(dòng)城市規(guī)劃有的放矢、提前布局，在規(guī)劃前期和建設(shè)早期了解城市特性、評(píng)估規(guī)劃影響，避免在不切實(shí)際的規(guī)劃設(shè)計(jì)上浪費(fèi)時(shí)間，防止在驗(yàn)證階段重新進(jìn)行設(shè)計(jì)，以更少的成本、更快的速度，推動(dòng)創(chuàng)新技術(shù)支撐智慧城市頂層設(shè)計(jì)落地。 推動(dòng)以人為核心的城市設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)智慧城市建設(shè)協(xié)同創(chuàng)新。城市居民是新型智慧城市服務(wù)的核心，也是城市規(guī)劃、建設(shè)需要考慮的關(guān)鍵因素。數(shù)字孿生城市將以人作為城市核心，關(guān)注城鄉(xiāng)居民出行軌跡、收入水準(zhǔn)、家庭結(jié)構(gòu)、日常消費(fèi)等，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，并納入模型，實(shí)現(xiàn)協(xié)同計(jì)算。同時(shí)，數(shù)字孿生城市通過(guò)在“比特空間”上預(yù)測(cè)人口結(jié)構(gòu)和遷徙軌跡、推演未來(lái)的設(shè)施布局、評(píng)估商業(yè)項(xiàng)目影響等，將對(duì)實(shí)體城市的設(shè)計(jì)、建設(shè)和實(shí)施產(chǎn)生巨大的影響，甚至重塑城市。搭建可感知、可判斷、快速反應(yīng)的數(shù)字孿生城市，將支撐城市土地空間規(guī)劃、重大項(xiàng)目建設(shè)，實(shí)現(xiàn)隨需響應(yīng)的惠民服務(wù)、觸手可及的協(xié)同指引。 優(yōu)化智慧城市建設(shè)并評(píng)估其成效。數(shù)字孿生城市體系以及可視化系統(tǒng)以定量與定性方式，建模分析城市交通路況、人流聚集分布、空氣質(zhì)量、水質(zhì)指標(biāo)等各維度城市數(shù)據(jù)，可讓決策者和評(píng)估者快速、直觀地了解智慧化對(duì)城市環(huán)境、城市運(yùn)行等狀態(tài)的提升效果，評(píng)判智慧項(xiàng)目的建設(shè)效益；實(shí)現(xiàn)城市數(shù)據(jù)挖掘分析，輔助政府在信息化、智慧化建設(shè)中的科學(xué)決策，避免走彎路或重復(fù)、低效建設(shè)。 模擬仿真：在數(shù)字世界推演城市運(yùn)行態(tài)勢(shì) 在數(shù)字城市仿真，在物理城市執(zhí)行，使城市建設(shè)和發(fā)展少走彎路、不留遺憾，是數(shù)字孿生城市價(jià)值的真正體現(xiàn)。在數(shù)字孿生城市中，運(yùn)用模擬仿真技術(shù)，可進(jìn)行自然現(xiàn)象的仿真、物理力學(xué)規(guī)律的仿真、人群活動(dòng)的仿真，自然災(zāi)害的仿真等，為城市規(guī)劃、管理、 45 應(yīng)急救援等制定科學(xué)決策，促進(jìn)城市資源公平和快速調(diào)配，支撐建立更加高效智能的城市現(xiàn)代化治理體系。 就目前的發(fā)展階段來(lái)看，對(duì)整個(gè)城市進(jìn)行模擬仿真的軟件產(chǎn)品還未出現(xiàn)，仿真軟件的應(yīng)用范圍還是局限于部分細(xì)分領(lǐng)域，如用于交通仿真的SUMO、 VISSIM、 Carsim，水動(dòng)力仿真的 MIKE21、 HEC、 SWIMM，景觀環(huán)境仿真的 SITES 平臺(tái)和物流固廢仿真的 Anylogic。國(guó)內(nèi)仿真軟件與國(guó)外相比還有較大差距，國(guó)外廠商掌握 CAE 有限元算法和 CAD 核心幾何內(nèi)核算法，國(guó)內(nèi)企業(yè)只能通過(guò)授權(quán)經(jīng)營(yíng)方式使用國(guó)外幾何內(nèi)核，基本不具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，多數(shù)廠商主要基于國(guó)外產(chǎn)品進(jìn)行二次開發(fā)。 隨著國(guó)內(nèi)仿真軟件的快速發(fā)展，在交通等部分領(lǐng)域已形成一定優(yōu)勢(shì)。51VR 公司自主研發(fā)推出 51Sim-One 無(wú)人駕駛仿真平臺(tái)， 通過(guò)自主研發(fā)的靜態(tài)高精度場(chǎng)景數(shù)據(jù)編輯和自動(dòng)化轉(zhuǎn)換工具，既可對(duì)已采集場(chǎng)景的多種數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，將實(shí)體非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景快速生成高擬真的結(jié)構(gòu)化虛擬仿真場(chǎng)景，又可根據(jù)自動(dòng)駕駛測(cè)試任務(wù)的需要從無(wú)到有構(gòu)建仿真訓(xùn)練流程與評(píng)價(jià)體系，極大提升自動(dòng)駕駛訓(xùn)練效率。 百度公司 2017 年對(duì)外發(fā)布了 Apollo （阿波羅）平臺(tái)， 其中的仿真平臺(tái)可以提供貫穿自動(dòng)駕駛研發(fā)迭代過(guò)程的完整解決方案，仿真服務(wù)擁有大量的實(shí)際路況及自動(dòng)駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)，基于大規(guī)模云端計(jì)算容量，打造日行百萬(wàn)公里的虛擬運(yùn)行能力。中視典數(shù)字科技公司依托自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的虛擬現(xiàn)實(shí)平臺(tái)軟件，專門針對(duì)數(shù)字城市完全自主研發(fā)出產(chǎn)品：數(shù)字城市仿真平臺(tái)（ VRP-Digicity）、三維網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)（ VRPIE）、三維仿真系統(tǒng)開發(fā)包（ VRP-SDK）等，能滿足不同數(shù)字城市規(guī)劃管理領(lǐng)域，不同層次客戶對(duì)數(shù)字仿真的需求。 深度學(xué)習(xí)：推動(dòng)城市自我學(xué)習(xí)智慧成長(zhǎng) 數(shù)字孿生城市對(duì)人工智能領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)、自我優(yōu)化技術(shù)的應(yīng)用，可使城市從以往部門之間各自為戰(zhàn)、治標(biāo)不治本、被動(dòng)遲緩的基層治理模式，轉(zhuǎn)變?yōu)槿騾f(xié)同治理、問(wèn)題智能響應(yīng)、需求提前預(yù)判的模式，構(gòu)建起高效智慧的城市運(yùn)行規(guī)則。在數(shù)字孿生城市中，對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用主要集中在海量數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化等方面。 深度學(xué)習(xí)模型和技術(shù)源流多來(lái)自西方人工智能科學(xué)家 , 我國(guó)多數(shù)人工智能企業(yè)缺少原創(chuàng)算法，但近年來(lái)科研實(shí)力大幅增長(zhǎng)，目前我國(guó)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的差距主要在于缺乏體系化的產(chǎn)品、生態(tài)，未能進(jìn)一步沉淀市場(chǎng)應(yīng)用。 目前，數(shù)字孿生城市中較為成熟的深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品目前有泰瑞數(shù)創(chuàng)CIM Generator 空間語(yǔ)義平臺(tái)和商湯科技 SenseEarth 平臺(tái)。前者是一款融合了深度語(yǔ)義信息的 AI PAAS 平臺(tái)， 它包含了一個(gè)強(qiáng)大的人工智能內(nèi)核，可將各類數(shù)據(jù)自動(dòng)解譯生成城市語(yǔ)義模型。同時(shí)支持多數(shù)據(jù)源，包括遙感影像、航空影像、激光點(diǎn)云、建筑圖紙等數(shù)據(jù)輸入，并內(nèi)置插件式 AI組件，包括深度學(xué)習(xí)算法框架，內(nèi)插多組網(wǎng)絡(luò)模型，支持分布式架構(gòu)。 SenseEarth 智能遙感影像解譯平臺(tái)是一款面向公眾公開的遙感影像瀏覽及解譯在線工具，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)解析和洞察能力，可提供在線體驗(yàn)基于衛(wèi)星影像的道路提取、艦船檢測(cè)、土地利用分類等人工智能解譯功能，并可支撐用戶瀏覽歷史影像，以月度為單位對(duì)不同時(shí)段的影像進(jìn)行變化檢測(cè)，快速感知城市的變遷與發(fā)展。5. 智慧建筑領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用（1）數(shù)字孿生應(yīng)用概述 “數(shù)字孿生建筑”是將數(shù)字孿生使能技術(shù)應(yīng)用于建筑科技的新技術(shù)，簡(jiǎn)單說(shuō)就是利用物理建筑模型，使用各種傳感器全方位獲取數(shù)據(jù)的仿真過(guò)程，在虛擬空間中完成映射，以反映相對(duì)應(yīng)的實(shí)體建筑的全生命周期過(guò)程。 數(shù)字孿生建筑具有四大特點(diǎn)：精準(zhǔn)映射、虛實(shí)交互、軟件定義、智能干預(yù)。 1、精準(zhǔn)映射：數(shù)字孿生建筑通過(guò)各層面的傳感器布設(shè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑的全面數(shù)字化建模，以及對(duì)建筑運(yùn)行狀態(tài)的充分感知、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，形成虛擬建筑在信息維度上對(duì)實(shí)體建筑的精準(zhǔn)信息表達(dá)和映射。 2、虛實(shí)交互：未來(lái)數(shù)字孿生建筑中，在建筑實(shí)體空間可觀察各類痕跡，在建筑虛擬空間可搜索各類信息，建筑規(guī)劃、建設(shè)以及民眾的各類活動(dòng)，不僅在實(shí)體空間，而且在虛擬空間得到極大擴(kuò)充，虛實(shí)融合、虛實(shí)協(xié)同將定義建筑未來(lái)發(fā)展新模式。 3、軟件定義：數(shù)字孿生建筑針對(duì)物理建筑建立相對(duì)應(yīng)的虛擬模型，并以軟件的方式模擬建筑人、事、物在真實(shí)環(huán)境下的行為，通過(guò)云端和邊緣計(jì)算，軟性指引和操控建筑的電熱能源調(diào)度等。 4、智能干預(yù)：通過(guò)在“數(shù)字孿生建筑”上規(guī)劃設(shè)計(jì)、模擬仿真等，將建筑可能產(chǎn)生的不良影響、矛盾沖突、潛在危險(xiǎn)進(jìn)行智能預(yù)警，并提供合理可行的對(duì)策建議，以未來(lái)視角智能干預(yù)建筑原有發(fā)展軌跡和運(yùn)行，進(jìn)而指引和優(yōu)化實(shí)體建筑的規(guī)劃、管理，改善服務(wù)。 數(shù)字孿生建筑的核心環(huán)節(jié)在于 BIM 的應(yīng)用。建筑信息模型（ BIM）是一種應(yīng)用于工程設(shè)計(jì)、建造、管理的數(shù)據(jù)化工具和一種信息建模技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)建筑設(shè)計(jì)的三維可視化， BIM 技術(shù)疊加時(shí)間軸形成 4D 模型，進(jìn)一步疊加成本信息可構(gòu)筑 5D 模型，對(duì)建筑進(jìn)行多維度考量，可貫穿建筑全生命周期中規(guī)劃、概念設(shè)計(jì)、細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)、分析、出圖、預(yù)制、施工、運(yùn)營(yíng)維護(hù)、拆除或翻新等所有環(huán)節(jié)。 具體到 BIM 軟件的核心領(lǐng)域，目前國(guó)內(nèi)廠商占建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)軟件市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，建筑信息化模型軟件市場(chǎng)仍以國(guó)外廠商為主導(dǎo)： （1）因建筑行業(yè)信息化發(fā)展迅速，作為建筑信息化的核心軟件產(chǎn)品，建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)軟件也吸引了越來(lái)越多企業(yè)進(jìn)入。但是由于建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)軟件專業(yè)技術(shù)門檻較高，目前國(guó)內(nèi)外結(jié)構(gòu)專業(yè)設(shè)計(jì)軟件公司的集中度較高，主流軟件包括北京盈建科軟件股份有限公司 YJK 建筑結(jié)構(gòu)軟件系統(tǒng)、建研科技股份有限公司研發(fā)的 PKPM 系列軟件、北京探索者軟件技術(shù)股份有限公司的探索者結(jié)構(gòu)系列軟件， MIDAS Information Technology Co.，Ltd. 的 Midas 系列軟件、上海佳構(gòu)軟件科技有限公司 STRAT 軟件、深圳市斯維爾科技股份有限公司 SUP 系列軟件等幾款國(guó)內(nèi)外結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)軟件產(chǎn)品。 因國(guó)外產(chǎn)品價(jià)格較高，對(duì)中國(guó)本土建筑規(guī)范理解不足，國(guó)外軟件只在少量超高層復(fù)雜結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中有所應(yīng)用，市場(chǎng)份額較小；而國(guó)內(nèi)的軟件，如 PKPM 系列軟件等等，因研發(fā)應(yīng)用較早，經(jīng)過(guò)了多年發(fā)展在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)中具有較高的占有率。 （2） 國(guó) 內(nèi) 建 筑 信 息 化 模 型（ BIM） 軟 件 市 場(chǎng) 上， 以 Autodesk、 DassaultSystems、 GRAPHISOFT、 Tekla 為代表的國(guó)外軟件廠商依然在設(shè)計(jì) BIM 軟件領(lǐng)域占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，國(guó)內(nèi)企業(yè)的 BIM 應(yīng)用軟件都采用國(guó)外的Revit、 Tekla 等平臺(tái)產(chǎn)品。 中國(guó)本土 BIM 軟件廠商數(shù)量較多，開發(fā)的軟件產(chǎn)品大多屬于應(yīng)用型軟件，運(yùn)行于基礎(chǔ)平臺(tái)軟件環(huán)境中，這類應(yīng)用型軟件以項(xiàng)目業(yè)務(wù)為導(dǎo)向，注重將軟件產(chǎn)品與本地化業(yè)務(wù)相結(jié)合，以提升項(xiàng)目推進(jìn)效率，而本土軟件廠商在提供應(yīng)用軟件產(chǎn)品的同時(shí)，也提供相關(guān)配套服務(wù)和業(yè)務(wù)解決方案。但近幾年國(guó)內(nèi) BIM 軟件廠商由建造、施工 BIM 軟件向協(xié)同協(xié)作端軟件發(fā)力，不斷將觸角伸向產(chǎn)業(yè)鏈上下游，通過(guò)本地化產(chǎn)品和配套的技術(shù)服務(wù)支撐，取得了相當(dāng)好的成績(jī)。因 BIM 軟件研發(fā)需要大量的資金投入，目前國(guó)內(nèi)實(shí)力的 BIM 研發(fā)企業(yè)主要有魯班、廣聯(lián)達(dá)、鴻業(yè)、品茗等實(shí)力較大的軟件廠商。 現(xiàn)在，知名的 BIM 軟件供應(yīng)商有 Autodesk、 Trimble、 Bentley、廣聯(lián)達(dá)、 RIB Software 等。

▲全球主要 BIM 軟件供應(yīng)商

（2）典型應(yīng)用場(chǎng)景介紹

▲數(shù)字孿生建筑典型應(yīng)用場(chǎng)景

數(shù)字孿生建筑在規(guī)劃設(shè)計(jì)方面主要應(yīng)用于以下場(chǎng)景： 場(chǎng)地分析：傳統(tǒng)的場(chǎng)地分析存在諸如定量分析不足、主觀因素過(guò)重、無(wú)法處理大量數(shù)據(jù)信息等弊端；BIM 結(jié)合地理信息系統(tǒng) (GeographiInformation System，簡(jiǎn)稱（ GIS），對(duì)場(chǎng)地及擬建的建筑物空間數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，通過(guò) BIM 及 GIS 軟件的強(qiáng)大功能，迅速得出令人信服的分析結(jié)果，幫助項(xiàng)目在規(guī)劃階段評(píng)估場(chǎng)地的使用條件和特點(diǎn)，從而做出新建項(xiàng)目最理想的場(chǎng)地規(guī)劃、交通流線組織關(guān)系、建筑布局等關(guān)鍵決策。 功能分析：項(xiàng)目投資方可以使用 BIM 來(lái)評(píng)估設(shè)計(jì)方案的布局、視野、照明、安全、人體工程學(xué)、聲學(xué)、紋理、色彩及規(guī)范的遵守情況。BIM甚至可以做到建筑局部的細(xì)節(jié)推敲，迅速分析設(shè)計(jì)和施工中可能需要應(yīng)對(duì)的問(wèn)題。方案論證階段還可以借助 BIM 提供方便的、低成本的不同解決方案供項(xiàng)目投資方進(jìn)行選擇，通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比和模擬分析，找出不同解決方案的優(yōu)缺點(diǎn)，幫助項(xiàng)目投資方迅速評(píng)估建筑投資方案的成本和時(shí)間。 對(duì)設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō)，通過(guò)BIM來(lái)評(píng)估所設(shè)計(jì)的空間，可以獲得較高的互動(dòng)效應(yīng)，以便從使用者和業(yè)主處獲得積極的反饋。設(shè)計(jì)的實(shí)時(shí)修改往往基于最終用戶的反饋，在 BIM 平臺(tái)下，項(xiàng)目各方關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題比較容易得到直觀的展現(xiàn)并迅速達(dá)成共識(shí)，相應(yīng)的需要決策的時(shí)間也會(huì)比以往減少。 空間分析：詳圖設(shè)計(jì)階段發(fā)現(xiàn)不合格需要修改，造成設(shè)計(jì)的巨大浪費(fèi)，BIM 能夠幫助項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)在功能規(guī)劃階段，通過(guò)對(duì)空間進(jìn)行分析來(lái)理解復(fù)雜空間的標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)，從而節(jié)省時(shí)間，提供對(duì)團(tuán)隊(duì)更多增值活動(dòng)的可能。特別是在客戶討論需求、選擇以及分析最佳方案時(shí)，能借助 BIM 及相關(guān)分析數(shù)據(jù)，做出關(guān)鍵性的決定。BIM 在建筑策劃階段的應(yīng)用成果還會(huì)幫助建筑師在建筑設(shè)計(jì)階段隨時(shí)查看初步設(shè)計(jì)是否符合業(yè)主的要求，是否滿足建筑策劃階段得到的設(shè)計(jì)依據(jù)。 公用設(shè)施分析：在廠區(qū)管網(wǎng)規(guī)劃中，通常相關(guān)部門各行其道，造成道路經(jīng)常被開挖，管線經(jīng)常被挖斷，造成很大經(jīng)濟(jì)損失。利用數(shù)字孿生技術(shù)通過(guò)對(duì)各類管線進(jìn)行統(tǒng)一信息化處理，以市政規(guī)劃數(shù)據(jù)庫(kù)為設(shè)計(jì)基礎(chǔ)進(jìn)行相關(guān)管道的設(shè)計(jì)布線，就可避免錯(cuò)誤發(fā)生，從而優(yōu)化管網(wǎng)布置，提高設(shè)計(jì)及經(jīng)濟(jì)效率。 信息模型構(gòu)建：以往的二維平面設(shè)計(jì)對(duì)建筑空間尤其是復(fù)雜的建筑空間表達(dá)效率較低， BIM 是以三維數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)，集成了建筑工程項(xiàng)目各種相關(guān)信息的工程數(shù)據(jù)模型， BIM 是對(duì)工程項(xiàng)目設(shè)施實(shí)體與功能特性的數(shù)字化表達(dá)。一個(gè)完善的信息模型，能夠連接建筑項(xiàng)目生命期不同階段的數(shù)據(jù)、過(guò)程和資源，是對(duì)工程對(duì)象的完整描述，可被建設(shè)項(xiàng)目各參與方普遍使用，支持建設(shè)項(xiàng)目生命期中動(dòng)態(tài)的工程信息創(chuàng)建、管理和共享。建筑信息模型同時(shí)又是一種應(yīng)用于設(shè)計(jì)、建造、管理的數(shù)字化方法， 這種方法支持建筑工程的集成管理環(huán)境，可以使建筑工程在其整個(gè)進(jìn)程中顯著提高效率和大量減少風(fēng)險(xiǎn)。 數(shù)字孿生建筑在建設(shè)實(shí)施環(huán)節(jié)主要應(yīng)用于以下場(chǎng)景： 施工策劃：施工組織是對(duì)施工活動(dòng)實(shí)行科學(xué)管理的重要手段，它決定了各階段的施工準(zhǔn)備工作內(nèi)容，傳統(tǒng)施工組織設(shè)計(jì)很難協(xié)調(diào)施工過(guò)程中各施工單位、各施工工種、各項(xiàng)資源之間的相互關(guān)系。BIM 施工組織可視化在編制施工方案、施工組織設(shè)計(jì)的同時(shí)，將 BIM 技術(shù)融入到整個(gè)環(huán)節(jié)中去，以直觀可視化的方式進(jìn)行方案編制輔助、方案模擬驗(yàn)證、方案優(yōu)化、方案敲定等。從方案模型創(chuàng)建到方案優(yōu)化再到方案敲定輸出，全部基于BIM 技術(shù)可視化呈現(xiàn)，更加有益于保證施工組織設(shè)計(jì)可行性。 造價(jià)控制：施工單位精細(xì)化管理很難實(shí)現(xiàn)的根本原因在于，海量的工程數(shù)據(jù)無(wú)法快速準(zhǔn)確獲取，以便更好的支持資源計(jì)劃，致使經(jīng)驗(yàn)主義盛行。而數(shù)字孿生建筑可以讓建筑模型快速準(zhǔn)確的獲得工程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為施工單位制定精準(zhǔn)的資源計(jì)劃提供有效支持，大大減少了資源、物流和倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)的浪費(fèi)，為實(shí)現(xiàn)限額領(lǐng)料、消耗控制提供技術(shù)支撐。 進(jìn)度管理：建筑施工是一個(gè)高度動(dòng)態(tài)的過(guò)程，隨著建筑工程規(guī)模不斷擴(kuò)大，復(fù)雜程度不斷提高，使得施工項(xiàng)目管理變得極為復(fù)雜。通過(guò)將BIM 與施工進(jìn)度計(jì)劃相鏈接，將空間信息與時(shí)間信息整合在一個(gè)可視的4D（ 3D+Time）模型中，可以直觀、精確地反映整個(gè)建筑的施工過(guò)程?？梢栽陧?xiàng)目建造過(guò)程中合理制定施工計(jì)劃、 4D 精確掌握施工進(jìn)度，優(yōu)化使用施工資源以及科學(xué)地進(jìn)行場(chǎng)地布置，對(duì)整個(gè)工程的施工進(jìn)度、資源和質(zhì)量進(jìn)行統(tǒng)一管理和控制，以縮短工期、降低成本、提高質(zhì)量。 施工模擬：通過(guò) BIM 可以對(duì)項(xiàng)目的重點(diǎn)或難點(diǎn)部分進(jìn)行可建性模擬，對(duì)于一些重要的施工環(huán)節(jié)或采用新施工工藝的關(guān)鍵部位進(jìn)行模擬和分析，如可進(jìn)行深基坑支護(hù)分析，各專業(yè)綜合管線干涉分析等，也可以利用 BIM 技術(shù)結(jié)合施工組織計(jì)劃進(jìn)行預(yù)演以提高復(fù)雜建筑體系的可造性。借助 BIM 對(duì)施工組織的模擬，項(xiàng)目管理方能夠非常直觀地了解整個(gè)施工安裝環(huán)節(jié)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和安裝工序，并清晰把握在安裝過(guò)程中的難點(diǎn)和要點(diǎn)，施工方也可以進(jìn)一步對(duì)原有安裝方案進(jìn)行優(yōu)化和改善，以提高施工效率和施工方案的安全性。

4、 數(shù)字孿生技術(shù)體系

數(shù)字孿生技術(shù)架構(gòu)概述： 數(shù)字孿生以數(shù)字化方式拷貝一個(gè)物理對(duì)象，模擬對(duì)象在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的行為，對(duì)產(chǎn)品、制造過(guò)程乃至整個(gè)工廠進(jìn)行虛擬仿真，目的是了解資產(chǎn)的狀態(tài)，響應(yīng)變化，改善業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和增加價(jià)值。在萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代此種軟件設(shè)計(jì)模式的重要性尤為突出，為了達(dá)到物理實(shí)體與數(shù)字實(shí)體之間的互動(dòng)，需要經(jīng)歷諸多的過(guò)程也需要很多基礎(chǔ)的支撐技術(shù)做為依托，更需要經(jīng)歷很多階段的演進(jìn)才能很好的實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體在數(shù)字世界中的塑造。 首先我們需要構(gòu)建物理實(shí)體在數(shù)字世界中對(duì)應(yīng)的實(shí)體模型，就需要利用知識(shí)機(jī)理、數(shù)字化等技術(shù)構(gòu)建一個(gè)數(shù)字模型，而且我們對(duì)構(gòu)建的數(shù)字模型需要結(jié)合行業(yè)特性做出評(píng)分，是否可以在商業(yè)中投入使用；有了模型還需要利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將真實(shí)世界中的物理實(shí)體元信息采集、傳輸、同步、增強(qiáng)之后得到我們業(yè)務(wù)中可以使用的通用數(shù)據(jù)；通過(guò)這些數(shù)據(jù)可以仿真分析得到數(shù)字世界中的虛擬模型，在此基礎(chǔ)之上我們可以利用 AR/VR/MR/GIS 等技術(shù)在數(shù)字世界完整復(fù)現(xiàn)出來(lái)，人們才能更友好的與物理實(shí)體交互；在這個(gè)基礎(chǔ)之上我們可以結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)做數(shù)字孿生體的描述、診斷、預(yù)警 / 預(yù)測(cè)及智能決策等共性應(yīng)用賦能給各垂直行業(yè)。

▲數(shù)字孿生整體分層架構(gòu)

數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)及成熟度： 模型構(gòu)建層。建?！皵?shù)字化”是對(duì)物理世界數(shù)字化的過(guò)程。這個(gè)過(guò)程需要將物理對(duì)象表達(dá)為計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)所能識(shí)別的數(shù)字模型。建模的目的是將我們對(duì)物理世界或問(wèn)題的理解進(jìn)行簡(jiǎn)化和模型化。而數(shù)字孿生的目的或本質(zhì)是通過(guò)數(shù)字化和模型化，用信息換能量，以更少的能量消除各種物理實(shí)體、特別是復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性。所以建立物理實(shí)體的數(shù)字化模型或信息建模技術(shù)是創(chuàng)建數(shù)字孿生、實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的源頭和核心技術(shù)，也是“數(shù)字化”階段的核心。

▲模型構(gòu)建流程示意圖

概念模型和模型實(shí)現(xiàn)方法： 數(shù)字孿生模型構(gòu)建的內(nèi)容主要涉及概念模型和模型實(shí)現(xiàn)方法。其中，概念模型從宏觀角度描述數(shù)字孿生系統(tǒng)的架構(gòu)，具有一定的普適性；而模型實(shí)現(xiàn)方法研究主要涉及建模語(yǔ)言和模型開發(fā)工具等，關(guān)注如何從技術(shù)上實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生模型。在模型實(shí)現(xiàn)方法上，相關(guān)技術(shù)方法和工具呈多元化發(fā)展趨勢(shì)。當(dāng)前，數(shù)字孿生建模語(yǔ)言主要有 AutomationML、 UML、 SysML及 XML 等。一些模型采用通用建模工具如 CAD 等開發(fā)，更多模型的開發(fā)是基于專用建模工具如 FlexSim 和 Qfsm 等。目前業(yè)界已提出多種概念模型，包括： 1）基于仿真數(shù)據(jù)庫(kù)的微內(nèi)核數(shù)字孿生平臺(tái)架構(gòu)，通過(guò)仿真數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)的主動(dòng)管理，為仿真模型的修正和更逼真的現(xiàn)實(shí)映射提供支持； 2）自動(dòng)模型生成和在線仿真的數(shù)字孿生建模方法，首先選擇靜態(tài)仿真模型作為初始模型，接著基于數(shù)據(jù)匹配方法由靜態(tài)模型自動(dòng)生成動(dòng)態(tài)仿真模型，并結(jié)合多種模型提升仿真準(zhǔn)確度，最終通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋實(shí)現(xiàn)在線仿真； 3）包含物理實(shí)體、數(shù)據(jù)層、信息處理與優(yōu)化層三層的數(shù)字孿生建模流程概念框架，以指導(dǎo)工業(yè)生產(chǎn)數(shù)字孿生模型的構(gòu)建； 4）基于模型融合的數(shù)字孿生建模方法，通過(guò)多種數(shù)理仿真模型的組合構(gòu)建復(fù)雜的虛擬實(shí)體，并提出基于錨點(diǎn)的虛擬實(shí)體校準(zhǔn)方法； 5）全參數(shù)數(shù)字孿生的實(shí)現(xiàn)框架，將數(shù)字孿生分成物理層、信息處理層、虛擬層三層，基于數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理、匹配等流程實(shí)現(xiàn)上層數(shù)字孿生應(yīng)用； 6）由物理實(shí)體、虛擬實(shí)體、連接、孿生數(shù)據(jù)、服務(wù)組成的數(shù)字孿生五維模型，強(qiáng)調(diào)了由物理數(shù)據(jù)、虛擬數(shù)據(jù)、服務(wù)數(shù)據(jù)和知識(shí)等組成的孿生數(shù)據(jù)對(duì)物理設(shè)備、虛擬設(shè)備和服務(wù)等的驅(qū)動(dòng)作用，并探討了數(shù)字孿生五維模型在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用思路與方案； 7）按照數(shù)據(jù)采集到應(yīng)用分為數(shù)據(jù)保障層、建模計(jì)算層、數(shù)字孿生功能層和沉浸式體驗(yàn)層的四層模型，依次實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理、仿真建模、功能設(shè)計(jì)、結(jié)果呈現(xiàn)等功能。 信息模型的建立： 數(shù)字孿生信息模型的建立以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)功能為目標(biāo)，按照信息模型建立方法及模型屬性信息要求進(jìn)行。數(shù)字孿生信息模型庫(kù)包括以人員、設(shè)備設(shè)施、物料材料、場(chǎng)地環(huán)境等信息為主要內(nèi)容的對(duì)象模型庫(kù)和以生產(chǎn)信息規(guī)則模型庫(kù)、產(chǎn)品信息規(guī)則模型庫(kù)、技術(shù)知識(shí)規(guī)則模型庫(kù)為主要內(nèi)容的規(guī)則模型庫(kù)。數(shù)字孿生信息模型框架如下圖所示：

▲信息模型框架

a) 模型業(yè)務(wù)功能： 模型業(yè)務(wù)功能按照產(chǎn)品生命周期的四個(gè)主要功能展開： 設(shè)計(jì)仿真基于產(chǎn)品原型庫(kù)、設(shè)計(jì)機(jī)理庫(kù)等設(shè)計(jì)基礎(chǔ)信息，建立產(chǎn)品的虛擬模型。在設(shè)計(jì)仿真階段，還應(yīng)將產(chǎn)品的虛擬模型在包括設(shè)備生產(chǎn)能力、設(shè)備生產(chǎn)環(huán)境的虛擬工廠運(yùn)行環(huán)境中進(jìn)行模擬生產(chǎn)，測(cè)試產(chǎn)品設(shè)計(jì)的合理性、可靠性，提升產(chǎn)品研發(fā)效率。 工藝流程規(guī)劃基于工藝知識(shí)庫(kù)、設(shè)備布局信息、倉(cāng)儲(chǔ)情況等工藝流程規(guī)劃基礎(chǔ)信息，完成產(chǎn)品工藝流程規(guī)劃。在工藝流程規(guī)劃階段，還應(yīng)將包括工藝信息的產(chǎn)品虛擬模型在虛擬工廠的生產(chǎn)規(guī)劃中進(jìn)行流程模擬，測(cè)試產(chǎn)品工藝規(guī)劃和流程規(guī)劃的合理性、可靠性，提升工藝流程規(guī)劃效率。 生產(chǎn)測(cè)試基于設(shè)備布局信息、設(shè)備運(yùn)行信息等基礎(chǔ)信息及包括工藝信息和生產(chǎn)信息的產(chǎn)品虛擬模型，對(duì)產(chǎn)品的生產(chǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行模擬測(cè)試，測(cè)試產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝規(guī)劃及生產(chǎn)流程的合理性和可靠性，提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)成功率和測(cè)試效率。 產(chǎn)品交付分為實(shí)體產(chǎn)品交付和產(chǎn)品虛擬模型交付兩部分。其中產(chǎn)品虛擬模型應(yīng)包括產(chǎn)品的外觀信息、功能信息、工藝信息等內(nèi)容，可適當(dāng)提前于實(shí)體產(chǎn)品提供給用戶，以滿足用戶提前進(jìn)行模擬測(cè)試的需求。 b) 對(duì)象模型庫(kù)： 對(duì)象模型庫(kù)包含人員模型、設(shè)備設(shè)施模型、物料材料模型、場(chǎng)地環(huán)境模型及其相對(duì)應(yīng)的模型關(guān)系。模型元素的屬性信息劃分為靜態(tài)信息和動(dòng)態(tài)信息兩部分，其中靜態(tài)信息包括身份信息、屬性信息、計(jì)劃信息和靜態(tài)關(guān)系信息，動(dòng)態(tài)信息包括狀態(tài)信息、位置信息、過(guò)程信息及動(dòng)態(tài)關(guān)系信息。 c) 規(guī)則模型庫(kù)： 規(guī)則模型庫(kù)包含生產(chǎn)工藝規(guī)則模型庫(kù)、生產(chǎn)管理規(guī)則模型庫(kù)、產(chǎn)品信息規(guī)則模型庫(kù)、生產(chǎn)物流規(guī)則模型庫(kù)與技術(shù)知識(shí)規(guī)則模型庫(kù)等： 生產(chǎn)工藝規(guī)則模型庫(kù)包含工藝基礎(chǔ)信息、工藝清單、工藝路線、工藝要求、工藝參數(shù)、生產(chǎn)節(jié)拍、 標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)等規(guī)則模型信息及其相關(guān)邏輯規(guī)則。 生產(chǎn)管理規(guī)則模型庫(kù)包含生產(chǎn)計(jì)劃信息、排產(chǎn)規(guī)則信息、生產(chǎn)班組信息、生產(chǎn)線產(chǎn)能信息、生產(chǎn) 進(jìn)度信息、生產(chǎn)排程約束信息、生產(chǎn)設(shè)備效率信息之間的邏輯規(guī)則。 產(chǎn)品信息規(guī)則模型庫(kù)包含產(chǎn)品主數(shù)據(jù)、物料清單、產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)則、資源清單之間的信息共享與信息交換。 生產(chǎn)物流規(guī)則模型庫(kù)包含物料需求、物流路徑、輸送方式、配送節(jié)拍、在制品轉(zhuǎn)運(yùn)方式、完成入 庫(kù)、出庫(kù)等與生產(chǎn)物流相關(guān)的規(guī)則。 技術(shù)知識(shí)規(guī)則模型庫(kù)包含工藝原理、操作經(jīng)驗(yàn)、仿真模型、軟件算法等。 d) 信息模型組件： 不同的信息模型組件可根據(jù)需要進(jìn)行組合，以形成系統(tǒng)、產(chǎn)線等集成組合。按照應(yīng)用層所提供業(yè)務(wù)功能的不同要求，信息模型組件間的組合可采用層級(jí)組合、關(guān)聯(lián)組合、對(duì)等組合等方式： 層級(jí)組合用以描述不同系統(tǒng)層級(jí)的信息模型按照層級(jí)關(guān)系依次組合的信息模型關(guān)系。在層級(jí)組合關(guān)系的描述下，可將具有從屬關(guān)系的不同信息模型結(jié)合，作為整體進(jìn)行功能實(shí)現(xiàn)。 關(guān)聯(lián)組合用以描述不同信息模型之間存在的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系。在關(guān)聯(lián)組合關(guān)系的描述下，可將非從屬關(guān)系但相互耦合的信息模型建立關(guān)系，作為整體進(jìn)行功能實(shí)現(xiàn)。 對(duì)等組合用以描述不同信息模型之間存在的非耦合關(guān)系。在對(duì)等關(guān)系的描述下，可將獨(dú)立的非耦合信息模型之間建立關(guān)系，作為整體進(jìn)行功能實(shí)現(xiàn)。 數(shù)據(jù)互動(dòng)層 物聯(lián)網(wǎng)“數(shù)字化”中的另一層意思是物理世界本身的狀態(tài)變?yōu)榭梢员挥?jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)所能感知、識(shí)別和分析，這些狀態(tài)包括位置、屬性、性能、健康狀態(tài)等，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為原子化向比特化轉(zhuǎn)變提供了完整的解決方案。同時(shí)物聯(lián)網(wǎng)為物理對(duì)象和數(shù)字對(duì)象之間的“互動(dòng)”提供了通道?！盎?dòng)”是數(shù)字孿生的一個(gè)重要特征，主要是指物理對(duì)象和數(shù)字對(duì)象之間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)，當(dāng)然也隱含了物理對(duì)象之間的互動(dòng)以及數(shù)字對(duì)象之間的互動(dòng)。前兩者通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)，而后者則是通過(guò)數(shù)字線程實(shí)現(xiàn)。能夠?qū)崿F(xiàn)多視圖模型數(shù)據(jù)融合的機(jī)制或引擎是數(shù)字線程技術(shù)的核心。

▲數(shù)據(jù)互動(dòng)流程示意圖

信息同步 當(dāng)前，企業(yè)力求著手建立相關(guān)產(chǎn)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，將各類時(shí)空資源數(shù)字化，并以數(shù)字空間為載體，鏈接人與物，打造時(shí)空一體的數(shù)字孿生技術(shù)基礎(chǔ)的信息平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步和融通聯(lián)動(dòng)。以基于 CIM 的Citybase 為例，其具有以下特點(diǎn)：

▲Citybase 主要技術(shù)

數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘：監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，且在此基礎(chǔ)上可對(duì)設(shè)備的全生命周期進(jìn)行管理，分析挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，輔助運(yùn)營(yíng)決策。 數(shù)據(jù)融通與跨系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)：從物聯(lián)網(wǎng)底層進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)一連接和管理，支持?jǐn)?shù)據(jù)的靈活調(diào)配，可以更簡(jiǎn)單充分地進(jìn)行數(shù)據(jù)融通與跨系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，真正做到打破“煙囪式管理”。 空間索引與事件驅(qū)動(dòng)：將設(shè)備、數(shù)據(jù)及事件與空間聯(lián)系起來(lái)。能以空間為線索完成完整的業(yè)務(wù)閉環(huán)，能各種異常情況進(jìn)行準(zhǔn)確三維空間確定與快速響應(yīng)。 CityBase 構(gòu)造了空間數(shù)字底板，構(gòu)建一圖多景，技術(shù)上支持以下功能： a）數(shù)據(jù)分級(jí)可視化及應(yīng)用，支撐建造、交通、水務(wù)、應(yīng)急等各種城市業(yè)務(wù)場(chǎng)景； b）以空間為核心，融合人、物和行為活動(dòng)，構(gòu)建一套可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)模型； c）支持大體量模型輕量化，軟件生產(chǎn)工業(yè)化，模型庫(kù)、服務(wù)庫(kù)與應(yīng)用快速組裝； d）實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻與三維模型配準(zhǔn)融合，生成大范圍三維全景動(dòng)態(tài)監(jiān)控畫面，形成一張“無(wú)限量”分辨率的大視頻，“一張圖”看全局，無(wú)需切換任何分鏡頭畫面，實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域整體現(xiàn)場(chǎng)的全景、實(shí)時(shí)、多角度監(jiān)控，虛擬線上融合共生； e）支持 BIM+ 傾斜攝影 + 影響 + 點(diǎn)云 +MAX 模型，單體模型等的大場(chǎng)景、海量、大體量數(shù)據(jù)的高逼真渲染。 信息強(qiáng)化 當(dāng)前，企業(yè)通過(guò)對(duì)多源異構(gòu)孿生數(shù)據(jù)的整合和綜合運(yùn)用，建立“人機(jī)料法環(huán)”各類數(shù)據(jù)的全面采集和深度分析數(shù)字體系，全面建立以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)與管理模式，有助于探索基于數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型變革新路徑。數(shù)字孿生的信息強(qiáng)化主要包括以下幾個(gè)方面進(jìn)行詳細(xì)的數(shù)據(jù)管理。 a）數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)清洗對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新審查和校驗(yàn)的過(guò)程，目的在于刪除重復(fù)信息、糾正存在的錯(cuò)誤，并提供數(shù)據(jù)一致性。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新審查和校驗(yàn)的過(guò)程，目的在于刪除重復(fù)信息、糾正存在的錯(cuò)誤，并提供數(shù)據(jù)一致性。發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識(shí)別的錯(cuò)誤的最后一道程序，包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無(wú)效值和缺失值，去除無(wú)用的數(shù)據(jù)。 b）數(shù)據(jù)分類：數(shù)據(jù)分類主要對(duì)清洗過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，使數(shù)據(jù)的類別清晰、明確。數(shù)據(jù)分類主要包括以下原則：現(xiàn)實(shí)性原則、穩(wěn)定性原則、持續(xù)性原則、均衡性原則、揭示性原則、規(guī)范性原則、系統(tǒng)性原則、明確性原則、擴(kuò)展性原則。結(jié)合數(shù)據(jù)建模服務(wù)，通過(guò)采用人、機(jī)、料、法、環(huán)的原則進(jìn)行數(shù)據(jù)分類。 c）數(shù)據(jù)編碼：數(shù)據(jù)編碼主要將不同的信息記錄采用不同的編碼，一個(gè)碼點(diǎn)可以代表一條信息記錄。由于計(jì)算機(jī)要處理的數(shù)據(jù)信息十分龐雜，有些數(shù)據(jù)庫(kù)所代表的含義又使人難以記憶。為了便于使用，容易記憶，常常要對(duì)加工處理的對(duì)象進(jìn)行編碼，用一個(gè)編碼符合代表一條信息或一串?dāng)?shù)據(jù)。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼在計(jì)算機(jī)的管理中非常重要，可以方便地進(jìn)行信息分類、校核、合計(jì)、檢索等操作。系統(tǒng)可以利用編碼來(lái)識(shí)別每一個(gè)記錄，區(qū)別處理方法，進(jìn)行分類和校核，從而克服項(xiàng)目參差不齊的缺點(diǎn)，節(jié)省存儲(chǔ)空間，提高處理速度，同時(shí)也有利于數(shù)據(jù)建模服務(wù)對(duì)于數(shù)據(jù)的快速匹配。 d）數(shù)據(jù)標(biāo)簽：通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分類來(lái)將毛坯數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)簽數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)標(biāo)簽管理對(duì)海量標(biāo)簽數(shù)據(jù)的管理，包括去重、合并、轉(zhuǎn)義等數(shù)據(jù)標(biāo)簽的操作。 通常來(lái)說(shuō)，數(shù)字孿生價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，在于數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的連接。數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系才是重中之重，而不是單純的數(shù)據(jù)本身。因此對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)建立數(shù)據(jù)標(biāo)簽，有利于數(shù)據(jù)屬性的管理，對(duì)數(shù)據(jù)之間關(guān)系的建立及維護(hù)發(fā)揮重要作用。通過(guò)交換和共享數(shù)據(jù)標(biāo)簽，來(lái)充實(shí)已掌握的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)簽與數(shù)據(jù)建模的相互匹配。 e）數(shù)據(jù)壓縮：為了減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對(duì)帶寬的占用量，在實(shí)際傳輸時(shí)，將會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和解壓。具體的壓縮庫(kù)，可以是 ZLIB、 LZMA 或LZO 等等。具體選用哪種壓縮庫(kù)，以及具體的壓縮級(jí)別，各生產(chǎn)廠用戶都可以在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行自定義設(shè)置。 仿真分析層 仿真預(yù)測(cè)是指對(duì)物理世界的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。這需要數(shù)字對(duì)象不僅表達(dá)物理世界的幾何形狀，更需要數(shù)字模型中融入物理規(guī)律和機(jī)理，這是仿真世界的特長(zhǎng)。仿真技術(shù)不僅建立物理對(duì)象的數(shù)字化模型，還要根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)，通過(guò)物理學(xué)規(guī)律和機(jī)理來(lái)計(jì)算、分析和預(yù)測(cè)物理對(duì)象的未來(lái)狀態(tài)。 物理對(duì)象的當(dāng)前狀態(tài)則通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字線程獲得。這種仿真不是對(duì)一個(gè)階段或一種現(xiàn)象的仿真，應(yīng)是全周期和全領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)仿真，譬如產(chǎn)品仿真、虛擬試驗(yàn)、制造仿真、生產(chǎn)仿真、工廠仿真、物流仿真、運(yùn)維仿真、組織仿真、流程仿真、城市仿真、交通仿真、人群仿真、戰(zhàn)場(chǎng)仿真等。

▲仿真分析流程示意圖

如何在大體量的數(shù)據(jù)中，通過(guò)高效的挖掘方法實(shí)現(xiàn)價(jià)值提煉，是數(shù)字孿生重點(diǎn)解決問(wèn)題之一。數(shù)字孿生信息分析技術(shù)，通過(guò) AI 智能計(jì)算模型、算法，結(jié)合先進(jìn)的可視化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能化的信息分析和輔助決策，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理實(shí)體運(yùn)行指標(biāo)的監(jiān)測(cè)與可視化，對(duì)模型算法的自動(dòng)化運(yùn)行，以及對(duì)物理實(shí)體未來(lái)發(fā)展的在線預(yù)演，從而優(yōu)化物理實(shí)體運(yùn)行。其工作流程圖如下：

▲信息分析工作流程圖

模型管理 模型是數(shù)字孿生信息分析的核心，具有專業(yè)性。例如，國(guó)土空間規(guī)劃的各類規(guī)則模型、評(píng)價(jià)模型、評(píng)估模型，可為國(guó)土空間規(guī)劃編制、審查、實(shí)施、監(jiān)測(cè)、評(píng)估和預(yù)警等提供支撐。模型管理應(yīng)包括模型可視化流程設(shè)計(jì)、插件框架式模型設(shè)計(jì)和管理擴(kuò)展模型以及發(fā)布模型服務(wù)能力，通過(guò)算法注冊(cè)、數(shù)據(jù)源管理及配套可視化工具實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建。 指標(biāo)管理 指標(biāo)是判斷物理實(shí)體運(yùn)行狀態(tài)好壞的標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)指標(biāo)管理、指標(biāo)計(jì)算配置、指標(biāo)值管理及數(shù)據(jù)字典管理功能實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)施評(píng)估指標(biāo)項(xiàng)、指標(biāo)體系及指標(biāo)元數(shù)據(jù)、指標(biāo)維度、指標(biāo)值、指標(biāo)狀態(tài)及指標(biāo)計(jì)算方式等的信息化管理，便于指標(biāo)庫(kù)的快速操作、更新維護(hù)以及指標(biāo)的動(dòng)態(tài)調(diào)整。 協(xié)同計(jì)算能力 高性能的協(xié)同計(jì)算是數(shù)字孿生信息分析的效率保障。在數(shù)字孿生模式下，物理實(shí)體實(shí)現(xiàn)高度數(shù)字化，同時(shí)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)資源，高性能的協(xié)同計(jì)算將提供算力支撐，主要包括強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理中心和邊緣計(jì)算中心，為數(shù)字孿生的高效運(yùn)行提供運(yùn)行決策。以自動(dòng)駕駛車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用為例，通過(guò)車輛獲得的車輛周邊感知數(shù)據(jù)和車路協(xié)同基礎(chǔ)設(shè)施獲得的路況數(shù)據(jù)，在邊緣計(jì)算中心進(jìn)行環(huán)境理解、導(dǎo)航規(guī)劃、高精地圖更新等數(shù)據(jù)處理及決策，然后在交通部門的云計(jì)算中心實(shí)現(xiàn)指揮交通控制決策。 共性應(yīng)用層 數(shù)字孿生的映射關(guān)系是雙向的，一方面，基于豐富的歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和先進(jìn)的算法模型，可以高效地在數(shù)字世界對(duì)物理對(duì)象的狀態(tài)和行為進(jìn)行反映；另一方面，通過(guò)在數(shù)字世界中的模擬試驗(yàn)和分析預(yù)測(cè)，可為實(shí)體對(duì)象的指令下達(dá)、流程體系的進(jìn)一步優(yōu)化提供決策依據(jù)，大幅提升分析決策效率。數(shù)字孿生可以為實(shí)際業(yè)務(wù)決策提供依據(jù)，可視化決策系統(tǒng)最具有實(shí)際應(yīng)用意義的，是可以幫助用戶建立現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)字孿生。 基于既有海量數(shù)據(jù)信息，通過(guò)數(shù)據(jù)可視化建立一系列業(yè)務(wù)決策模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)當(dāng)前狀態(tài)的評(píng)估、對(duì)過(guò)去發(fā)生問(wèn)題的診斷，以及對(duì)未來(lái)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，為業(yè)務(wù)決策提供全面、精準(zhǔn)的決策依據(jù)。從而形成“感知—預(yù)測(cè)—行動(dòng)” 的智能決策支持系統(tǒng)。首先，智能決策支持系統(tǒng)利用傳感器數(shù)據(jù)或來(lái)自其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)。其次，系統(tǒng)采用模型來(lái)預(yù)測(cè)在各種策略下可能產(chǎn)生的結(jié)果。最后，決策支持系統(tǒng)使用一個(gè)分析平臺(tái)尋找可實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)的最佳策略。 數(shù)字孿生技術(shù)真正改變了智能決策支持系統(tǒng)的部署方式。數(shù)字孿生是對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字化表示，借此了解基礎(chǔ)設(shè)施如何工作。當(dāng)我們將決策支持系統(tǒng)與數(shù)字孿生相結(jié)合時(shí)，產(chǎn)出的是獨(dú)特的、一個(gè)能夠不斷學(xué)習(xí)和不斷適應(yīng)的決策支持系統(tǒng)。我們將這種新的模式轉(zhuǎn)變稱為“智能決策”。通過(guò)以下的多種智能決策技術(shù)，我們?cè)跀?shù)字孿生中結(jié)合過(guò)去某實(shí)體的運(yùn)營(yíng)歷史來(lái)經(jīng)營(yíng)，當(dāng)新事件發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)會(huì)學(xué)習(xí)更多，從而運(yùn)行地更準(zhǔn)確： 三維空間分析技術(shù)：基于三維模型的空間布局和關(guān)系，在場(chǎng)景的地形或模型數(shù)據(jù)表面，相對(duì)于某個(gè)觀察點(diǎn)，基于一定的水平視角、垂直視角及指定范圍半徑，分析該區(qū)域內(nèi)所有通視點(diǎn)的集合。分析結(jié)果用不同顏色表示在觀察點(diǎn)處可見(jiàn)或不可見(jiàn)。 動(dòng)態(tài)單體仿真技術(shù)：群體仿真數(shù)據(jù)、調(diào)參權(quán)限、高精空間分析，幫助推算群里動(dòng)線的結(jié)果更加準(zhǔn)確，令專業(yè)的算法分析結(jié)果更加直觀，降低決策者對(duì)算法解決和應(yīng)用的門檻。以人流疏散為例，原始數(shù)據(jù)的計(jì)算是算法系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算。人流擁堵熱力圖和單位面積斷面人流量統(tǒng)計(jì)。攝像頭監(jiān)測(cè)盲區(qū)、巡更監(jiān)測(cè)區(qū)、擁堵人群影響安防監(jiān)測(cè)等狀態(tài)評(píng)估及智能決策。 空間流體分析：通過(guò)柵格化體數(shù)據(jù)（水體或氣體），形成數(shù)千萬(wàn)級(jí)別的三維網(wǎng)格，同步導(dǎo)入監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)后，賦予所有數(shù)據(jù)時(shí)間與空間信息，便于了解到填充物（例如污染物等）擴(kuò)散、暗點(diǎn)、露點(diǎn)的分布狀態(tài)，為業(yè)務(wù)部門巡查提供定位依據(jù)及智能決策分析。 事件處置流程仿真技術(shù) 通過(guò)接入傳感器數(shù)據(jù)，因此異常事件發(fā)生時(shí)能夠快速定位，并自動(dòng)計(jì)算周圍關(guān)聯(lián)人員的位置關(guān)系，聯(lián)動(dòng)通知系統(tǒng)進(jìn)行處理。以十字路口車輛剮蹭為例，攝像頭報(bào)警后，系統(tǒng)自動(dòng)定位，并能調(diào)用周圍最近其他攝像頭進(jìn)行多角度的核實(shí)。同時(shí)，調(diào)用周圍的溫度傳感器判斷有無(wú)火點(diǎn)。必要時(shí)，選出周圍巡邏人員聯(lián)絡(luò)前往，并通過(guò)通知系統(tǒng)圈定接受信號(hào)的范圍，讓公眾離開。這打通了多套系統(tǒng)，提高決策效率。 支撐技術(shù) 包括大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、 AI 以及區(qū)塊鏈的技術(shù)應(yīng)用。例如，數(shù)字孿生中的孿生數(shù)據(jù)集成了物理感知數(shù)據(jù)、模型生成數(shù)據(jù)、虛實(shí)融合數(shù)據(jù)等高速產(chǎn)生的多來(lái)源、多種類、多結(jié)構(gòu)的全要素 / 全業(yè)務(wù) / 全流程的海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)能夠從數(shù)字孿生高速產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)中提取更多有價(jià)值的信息，以解釋和預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)事件的結(jié)果和過(guò)程；數(shù)字孿生的規(guī)模彈性很大，單元級(jí)數(shù)字孿生可能在本地服務(wù)器即可滿足計(jì)算與運(yùn)行需求，而系統(tǒng)級(jí)和復(fù)雜系統(tǒng)級(jí)數(shù)字孿生則需要更大的計(jì)算與存儲(chǔ)能力。 云計(jì)算按需使用與分布式共享的模式可使數(shù)字孿生使用龐大的云計(jì)算資源與數(shù)據(jù)中心，從而動(dòng)態(tài)地滿足數(shù)字孿生的不同計(jì)算、存儲(chǔ)與運(yùn)行需求；數(shù)字孿生憑借其準(zhǔn)確、可靠、高保真的虛擬模型，多源、海量、可信的孿生數(shù)據(jù)，以及實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的虛實(shí)交互為用戶提供了仿真模擬、診斷預(yù)測(cè)、可視監(jiān)控、優(yōu)化控制等應(yīng)用服務(wù)。 AI 通過(guò)智能匹配最佳算法，可在無(wú)需數(shù)據(jù)專家的參與下，自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、分析、融合對(duì)孿生數(shù)據(jù)進(jìn)行深度知識(shí)挖掘，從而生成各類型服務(wù)；數(shù)字孿生有了 AI 的加持，可大幅提升數(shù)據(jù)的價(jià)值以及各項(xiàng)服務(wù)的響應(yīng)能力和服務(wù)準(zhǔn)確性。 區(qū)塊鏈可對(duì)數(shù)字孿生的安全性提供可靠保證，可確保孿生數(shù)據(jù)不可篡改、全程留痕、可跟蹤、可追溯等。獨(dú)立性、不可變和安全性的區(qū)塊鏈技術(shù)，可防止數(shù)字孿生被篡改而出現(xiàn)錯(cuò)誤和偏差，以保持?jǐn)?shù)字孿生的安全，從而鼓勵(lì)更好的創(chuàng)新。此外，通過(guò)區(qū)塊鏈建立起的信任機(jī)制可以確保服務(wù)交易的安全，從而讓用戶安心使用數(shù)字孿生提供的各種服務(wù)。 安全 以數(shù)字孿生技術(shù)為基礎(chǔ)的工業(yè)智能制造和數(shù)字孿生城市的虛擬空間與物理空間之間的連接以及過(guò)程中各組成部分之間的連接都建立在網(wǎng)絡(luò)信息流傳遞的基礎(chǔ)之上，隨著數(shù)字孿生技術(shù)與相關(guān)應(yīng)用的加速融合，由封閉系統(tǒng)向開放系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變勢(shì)在必行，系統(tǒng)性的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)將集中呈現(xiàn)。 一方面，工業(yè)智能制造的基礎(chǔ)設(shè)備和控制系統(tǒng)面臨未知網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)，原有的基礎(chǔ)設(shè)備多為長(zhǎng)期運(yùn)行在封閉系統(tǒng)環(huán)境下的簡(jiǎn)單設(shè)備，相關(guān)的硬件芯片、軟件控制系統(tǒng)等都可能存在一定的未知安全漏洞，同時(shí)由于缺乏應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的固有安全措施，極易遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊，進(jìn)而引發(fā)系統(tǒng)紊亂、管理失控乃至系統(tǒng)致癱等網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題。 另一方面，工業(yè)智能制造系統(tǒng)面臨數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。隨著當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)攻擊方式的不斷變化，工業(yè)智能制造系統(tǒng)產(chǎn)生和存儲(chǔ)了生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)操作數(shù)據(jù)以及工廠外部數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能是通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)存儲(chǔ)，也可能分布在用戶、生產(chǎn)終端、設(shè)計(jì)服務(wù)器等多種設(shè)備上，任何一個(gè)設(shè)備的安全問(wèn)題都可能引發(fā)數(shù)據(jù)是泄密風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，隨著智能制造與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的融合，以及第三方協(xié)作服務(wù)的深度介入、大量異構(gòu)平臺(tái)的多層次協(xié)作等因素，網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)急劇增加，帶來(lái)更多的入侵方式和攻擊路徑，進(jìn)一步增加數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。這樣就有四個(gè)大的方面的技術(shù)應(yīng)用需求，包括隱私保護(hù)、權(quán)限管理、網(wǎng)路訪問(wèn)安全、區(qū)塊鏈技術(shù)。 需要針對(duì)數(shù)字世界中的數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)和權(quán)限管理，比如針對(duì)數(shù)字孿生的連接，以防篡改的方式保護(hù)連接到數(shù)字空間的每個(gè)物理實(shí)體，限制物理空間中每個(gè)設(shè)備、傳感器和人員的角色的種類和范圍，如果遭到入侵，需要將影響將降到最低。 在網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)安全方面，需要考慮實(shí)體 IP 地址篩選和端口限制的可能使用，限制 I/O 和設(shè)備帶寬，以提高性能，通過(guò)阻止拒絕服務(wù)攻擊，速率限制可增強(qiáng)安全性，使設(shè)備固件、操作系統(tǒng)和軟件保持最新，定期審核并查看設(shè)備、軟件、網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)關(guān)安全最佳做法，保證在其不斷改進(jìn)和發(fā)展的同時(shí)，使用受信任的經(jīng)過(guò)認(rèn)證的安全系統(tǒng)、軟件和設(shè)備。 采用區(qū)塊鏈技術(shù)作為一個(gè)保護(hù)機(jī)制，可以最大程度保證數(shù)據(jù)的安全性。數(shù)據(jù)使用區(qū)塊鏈技術(shù)后最大的好處是防止被篡改，另一方面數(shù)字孿生的資產(chǎn)被區(qū)塊鏈上鏈后，就變成了真正的資產(chǎn)，可以更安全的用于交易、共享和開發(fā)。 企業(yè)為滿足自身生產(chǎn)信息安全需求，需要開展隱私保護(hù)策略、數(shù)據(jù)安全及功能安全的系統(tǒng)搭建，以滿足企業(yè)的生產(chǎn)信息安全要求。 隱私保護(hù)策略 為了加強(qiáng)對(duì)重要敏感信息的保護(hù)，同時(shí)也為了盡量不提高信息安全建設(shè)的成本，有必要將信息系統(tǒng)進(jìn)行相應(yīng)的分割，使龐大的涉密信息系統(tǒng)變?yōu)橛扇舾蓚€(gè)安全等級(jí)要求明確的小系統(tǒng)組成。同時(shí)，為方便管理和易于監(jiān)控，盡可能減少劃分的區(qū)域，否則會(huì)大大增加監(jiān)控和管理策略的復(fù)雜性，不利于系統(tǒng)安全動(dòng)態(tài)維護(hù)管理。越復(fù)雜的等級(jí)劃分，策略控制越復(fù)雜，從而留下的不安全隱患越多。在具體劃分公司涉密網(wǎng)安全域時(shí)，按以下原則進(jìn)行劃分與定級(jí)： a）涉密網(wǎng)安全域之間的邊界劃分明確，安全域與安全域之間的所有數(shù)據(jù)通信都應(yīng)安全可控。 b）根據(jù)組織結(jié)構(gòu)將不同的部門劃分為單獨(dú)的安全域，盡可能將安全需求相同的用戶應(yīng)劃分在同一安全域中。 c）將涉密網(wǎng)的安全管理設(shè)備劃分為獨(dú)立的安全域。 d）將涉密網(wǎng)服務(wù)器區(qū)域劃分為一個(gè)獨(dú)立的安全域。 e）明確涉密網(wǎng)的終端計(jì)算機(jī)與終端計(jì)算機(jī)之間的邊界，禁止終端計(jì)算機(jī)之間直接訪問(wèn)。 f）明確涉密網(wǎng)終端計(jì)算機(jī)與服務(wù)器之間的邊界，禁止非授權(quán)終端越權(quán)訪問(wèn)服務(wù)器資源。 g）根據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的密級(jí)和應(yīng)用范圍進(jìn)行劃分。劃分為機(jī)密、秘密、內(nèi)部三個(gè)安全域。 h）涉密網(wǎng)不同等級(jí)的安全域間通信，禁止高密級(jí)信息由高等級(jí)安全域流向低等級(jí)安全域。 數(shù)據(jù)可信交換 可信數(shù)據(jù)交換技術(shù)借助區(qū)塊鏈這一去中心化信任體系，利用鏈上數(shù)據(jù)不可篡改性、可追溯性和安全性等特性，同時(shí)結(jié)合智能合約技術(shù)和密碼學(xué)技術(shù)，提供數(shù)據(jù)交換的隱私保護(hù)、歸屬權(quán)確認(rèn)、權(quán)限管理和數(shù)據(jù)定責(zé)等功能。在整個(gè)數(shù)據(jù)交換過(guò)程中，通過(guò)同態(tài)加密方式使數(shù)據(jù)無(wú)需解密仍可進(jìn)行分析和運(yùn)算操作，不暴露原數(shù)據(jù)，保障共享方的數(shù)據(jù)所有權(quán)。 智能合約去中心化處理數(shù)據(jù)，掌握數(shù)據(jù)執(zhí)行權(quán)，控制加密數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和執(zhí)行權(quán)限，加密數(shù)據(jù)用后置空銷毀，使用方只有密文結(jié)果的使用權(quán)，互相監(jiān)督，互相制約，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)權(quán)的分離解耦。同態(tài)加密技術(shù)是在數(shù)據(jù)可信交換時(shí)，實(shí)現(xiàn)隱私數(shù)據(jù)不出庫(kù)、不泄密的情況下，滿足數(shù)據(jù)查詢方查詢結(jié)果的需求?？蓪㈦[私數(shù)據(jù)加密成密文，通過(guò)智能合約處理密文數(shù)據(jù)并得到正確的密文結(jié)果，供使用方解密使用，用來(lái)確保隱私數(shù)據(jù)的歸屬權(quán)和隱私權(quán)。 非對(duì)稱加密技術(shù)主要應(yīng)用于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的賬戶生成和交易簽名等方面，不同于對(duì)稱加密技術(shù)中使用同一密鑰易泄密的缺陷，非對(duì)稱加密只需公開公鑰，私鑰個(gè)人保存不公開，二者作用可簡(jiǎn)述為公鑰加密、私鑰解密、私鑰簽名、公鑰驗(yàn)證。數(shù)字簽名就是基于非對(duì)稱加密技術(shù)的這一特性，通過(guò)數(shù)字簽名，在區(qū)塊鏈等去中心網(wǎng)絡(luò)中，可以校驗(yàn)交易合法性，驗(yàn)證數(shù)據(jù)來(lái)源和校驗(yàn)數(shù)據(jù)完整性，防止數(shù)據(jù)偽造和篡改。 功能安全性問(wèn)題 從系統(tǒng)安全運(yùn)行的角度出發(fā)，可以系統(tǒng)的功能就是根據(jù)生產(chǎn)要求采集系統(tǒng)內(nèi)部各設(shè)備狀態(tài)，給出控制設(shè)備的指令。為了確保系統(tǒng)的技術(shù)安全，為了提高系統(tǒng)的整體安全性，可以參照電子設(shè)備的安全作法。與現(xiàn)有系統(tǒng)不同之處在于，新系統(tǒng)在邏輯處理單元之外，增加了故障檢測(cè)單元。系統(tǒng)在向列車和道岔輸出控制指令之前，需要根據(jù)輸入的行車計(jì)劃對(duì)輸出的結(jié)果進(jìn)行檢查。如果故障檢測(cè)單元檢測(cè)到任何不符合故障—安全原則的輸出，則應(yīng)切斷輸出，使得系統(tǒng)處于安全狀態(tài)。 推動(dòng)條件 1. 基礎(chǔ)設(shè)施政策落實(shí) 2018 年至今，國(guó)務(wù)院多次召開會(huì)議明確表示加強(qiáng)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，重視程度不斷強(qiáng)化，相關(guān)政策路線圖日趨清晰。自中央首次提出“新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”以來(lái)，各級(jí)政府對(duì)此給予了高度重視。2020 開年，中央政府大力號(hào)召部署新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，各省為了更好地響應(yīng)中央政策， 都在加緊落實(shí)部署，部分地區(qū)還專門出臺(tái)了分領(lǐng)域相關(guān)行動(dòng)方案和計(jì)劃。而新型人工智能城市的建設(shè)作為“新基建”中 5G、人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心等新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要載體，在接下來(lái)的推動(dòng)和政策扶持等方面也將得到更多的政策關(guān)注。 2. 計(jì)算設(shè)備 / 硬件發(fā)展 數(shù)字孿生是一種新興的技術(shù)，它對(duì)計(jì)算設(shè)備 / 硬件提出了較高要求，這是因?yàn)椋?（1）數(shù)字孿生涉及的模型與數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，包括建模對(duì)象全生命周期中不斷更新的全要素、全業(yè)務(wù)、全流程的數(shù)據(jù)與模型，這需要計(jì)算設(shè)備 / 硬件具有龐大的存儲(chǔ)空間； （2）數(shù)字孿生對(duì)模型仿真與數(shù)據(jù)分析處理效率有實(shí)時(shí)要求，即基于實(shí)時(shí)的模型仿真與數(shù)據(jù)分析結(jié)果向物理空間反饋控制策略，這需要計(jì)算設(shè)備 / 硬件具有強(qiáng)大的計(jì)算能力； （3）為了支持進(jìn)一步的虛實(shí)融合，數(shù)字孿生對(duì)終端設(shè)備（如支持 3D 顯示的終端設(shè)備）提出更互動(dòng)、更沉浸、更清晰的要求，這對(duì)硬件設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸能力、顯示技術(shù)等提出了更高的要求。當(dāng)前， CPU 和大規(guī)模集成電路的發(fā)展正在接近理論極限，人們正在努力研究超越物理極限的新方法，新型計(jì)算機(jī)可能會(huì)打破計(jì)算機(jī)現(xiàn)有的體系結(jié)構(gòu)。目前正在研制的新型計(jì)算機(jī)有：生物計(jì)算機(jī)——運(yùn)用生物工程技術(shù)，用蛋白分子做芯片；光計(jì)算機(jī)——用光作為信息載體，通過(guò)對(duì)光的處理來(lái)完成對(duì)信息的處理；量子計(jì)算機(jī)——將計(jì)算機(jī)科學(xué)和物理科學(xué)聯(lián)系到一起，采用量子特性使用一個(gè)兩能級(jí)的量子體系來(lái)表示一位等等。這些技術(shù)的發(fā)展是數(shù)字孿生高效、高速、高質(zhì)量運(yùn)行的推動(dòng)條件。 3. 可用數(shù)據(jù)規(guī)模提升 數(shù)字孿生的構(gòu)建需大量數(shù)據(jù)的支持。一方面，在數(shù)字空間構(gòu)建多維、多尺度的虛擬模型需大量數(shù)據(jù)，如建模對(duì)象的屬性數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等；另一方面，已完成構(gòu)建的虛擬模型仍需基于物理空間連續(xù)不斷的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更新。當(dāng)前，隨著物聯(lián)網(wǎng)、傳感技術(shù)的發(fā)展，可用數(shù)據(jù)的規(guī)模在不斷提升，這是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生應(yīng)用的推動(dòng)條件。 據(jù)調(diào)研，轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中，供給側(cè)競(jìng)爭(zhēng)的加劇、營(yíng)運(yùn)成本的提升以及盈利能力的下降，迫使企業(yè)追求生產(chǎn)的自動(dòng)化、數(shù)字化、標(biāo)準(zhǔn)化。目前，大部分企業(yè)完成了自動(dòng)化能力升級(jí)及初步的數(shù)字化能力建設(shè)。在企業(yè)生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)方面，大部分企業(yè)的數(shù)字化能力建設(shè)聚焦于獨(dú)立的信息系統(tǒng)搭建，旨為實(shí)現(xiàn)特定的功能目標(biāo)，如資源的調(diào)配、物料的管控、生產(chǎn)排程的下發(fā)等。目前生產(chǎn)車間普遍部署 MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）、APS（生產(chǎn)計(jì)劃排程系統(tǒng)）、 SCADA（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)）等各種信息系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)車間整體自動(dòng)化線的有效管控。 有效實(shí)現(xiàn)從采集、監(jiān)控、到分析、反饋再引至輔助決策和前端設(shè)計(jì)，中間涉及到系統(tǒng)兼容、數(shù)據(jù)接口 / 格式、數(shù)據(jù)全面性、優(yōu)化標(biāo)的一致性等多種問(wèn)題。生產(chǎn)計(jì)劃排程系統(tǒng)關(guān)注每個(gè)設(shè)備的工作能力、訂單數(shù)量、生產(chǎn)節(jié)拍等要素。信息數(shù)據(jù)處理模式完整囊括車間信息數(shù)據(jù)的獲取，分析、監(jiān)控等功能，真正實(shí)現(xiàn)有效的管控運(yùn)維。 全局性部署車間制造流程數(shù)據(jù)采集，可以較為系統(tǒng)地反映并記錄車間制造全流程的物理狀態(tài)，利用直觀的數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式完成自動(dòng)化產(chǎn)線實(shí)時(shí)有效管控、運(yùn)維；并基于多維模型性征、數(shù)據(jù)分析、仿真模型，實(shí)現(xiàn)前饋控制及仿真優(yōu)化。 智能化產(chǎn)線在實(shí)際生產(chǎn)流程中部署了數(shù)以千計(jì)的傳感器，共同收集各個(gè)不同層面的數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)機(jī)械的行為特征、半成品（厚度、顏色質(zhì)地、硬度、轉(zhuǎn)矩、速度等）以及工廠內(nèi)部的環(huán)境狀況等。該等數(shù)據(jù)不斷傳輸至數(shù)字孿生處理中心，并由該程序完成數(shù)據(jù)聚合。數(shù)以千計(jì)的傳感器持續(xù)開展重要檢測(cè)，并向數(shù)字化平臺(tái)傳輸數(shù)據(jù)。 數(shù)字化平臺(tái)進(jìn)而開展準(zhǔn)實(shí)時(shí)分析，通過(guò)比較透明的形式優(yōu)化運(yùn)營(yíng)流程。生產(chǎn)流程中配置的傳感器可發(fā)出信號(hào)，數(shù)字孿生可通過(guò)信號(hào)獲取實(shí)際流程相關(guān)的運(yùn)營(yíng)和環(huán)境數(shù)據(jù)。傳感器提供的實(shí)際運(yùn)營(yíng)和環(huán)境數(shù)據(jù)將在聚合后與企業(yè)數(shù)據(jù)合并，企業(yè)數(shù)據(jù)包括物料清單、企業(yè)系統(tǒng)和設(shè)計(jì)規(guī)范等。其他類型的數(shù)據(jù)還包括工程圖紙、外部數(shù)據(jù)源連接以及客戶投訴記錄等。 4. 模型和算法演進(jìn) 國(guó)內(nèi)外一大批專注于工業(yè)生產(chǎn)線底層數(shù)據(jù)采集的技術(shù)公司在前一輪工廠自動(dòng)化、數(shù)字化建設(shè)中成長(zhǎng)起來(lái)，以西門子、 Honeywell、菲尼克斯電氣公司為首的自動(dòng)化企業(yè)紛紛推出自己的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、智能網(wǎng)關(guān)等數(shù)據(jù)采集相關(guān)產(chǎn)品。另一方面，輕量化模型構(gòu)造工具軟件產(chǎn)品的普及，以 Unity 軟件為代表的可視化引擎工具使用成本降低，極大的支撐了數(shù)字孿生核心技術(shù)的發(fā)展。國(guó)內(nèi)，數(shù)字孿生行業(yè)的火爆催生了一大批原本致力于工廠數(shù)字化、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬仿真技術(shù)的中小企業(yè)投入到數(shù)字孿生核心技術(shù)的開發(fā)中。 實(shí)際上，自從有了諸如 CAD 等數(shù)字化的“創(chuàng)作（ authoring）”手段，就已經(jīng)有了數(shù)字孿生的源頭，有了 CAE 仿真手段，就讓數(shù)字虛體和物理實(shí)體走得更近，有了系統(tǒng)仿真，可以讓數(shù)字虛體更像物理實(shí)體，直至有了比較系統(tǒng)的數(shù)字樣機(jī)技術(shù)。發(fā)展到現(xiàn)在，人們發(fā)現(xiàn)在數(shù)字世界里做了這么多年的數(shù)字設(shè)計(jì)、仿真結(jié)果，越來(lái)越虛實(shí)對(duì)應(yīng)，越來(lái)越虛實(shí)融合，越來(lái)越廣泛應(yīng)用，數(shù)字虛體越來(lái)越賦能物理實(shí)體系統(tǒng)。 由于當(dāng)前三維模型已成為表達(dá)產(chǎn)品信息的主要方式，而不同企業(yè)往往根據(jù)自身需求選用不同的三維設(shè)計(jì)平臺(tái)，甚至統(tǒng)一企業(yè)內(nèi)部也由于協(xié)同設(shè)計(jì)的參與者不同，往往也習(xí)慣于使用符合自己習(xí)慣的不同三維設(shè)計(jì)軟件。由于 CAD 設(shè)計(jì)軟件所生成的產(chǎn)品三維模型文件各不相同，這就造成了瀏覽查看時(shí)必須使用特定的 CAD 軟件，上述這些原因直接導(dǎo)致了企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)間的數(shù)據(jù)交流和共享困難。 除了需要特定的 CAD 軟件進(jìn)行讀取之外，發(fā)生在企業(yè)間和企業(yè)內(nèi)部的三維模型數(shù)據(jù)的傳輸也會(huì)給企業(yè)的信息交流帶來(lái)障礙。以往的數(shù)據(jù)交換主要采用直接三維模型數(shù)據(jù)交換、中性幾何文件格式數(shù)據(jù)交換和中性顯示模型數(shù)據(jù)交換。這幾種傳統(tǒng)的三維模型數(shù)據(jù)傳輸方式都存在各自無(wú)可避免的缺點(diǎn)，要么要求必須具有相同的三維建模平臺(tái)，要么要求使用通用的三維瀏覽軟件，要么所傳輸?shù)娜S模型文件一般打開需要花費(fèi)極長(zhǎng)的時(shí)間，要么沒(méi)有幾何信息，不能精確地測(cè)量零件的幾何位置關(guān)系。這樣一來(lái)，無(wú)疑對(duì)于企業(yè)的信息交流是十分不利的。 此外大多數(shù)情況下企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)帶寬不足以支撐龐大的三維模型數(shù)據(jù)傳輸，所以要在網(wǎng)絡(luò)上快速發(fā)布產(chǎn)品設(shè)計(jì)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的快速瀏覽和精確的幾何信息查閱，就需要對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型簡(jiǎn)化，使數(shù)據(jù)交換文件更小，同時(shí)還需要保留詳細(xì)的幾何模型信息。目前 3d 輕量化技術(shù)發(fā)展比較成熟，它能夠在保留完整三維模型基本信息，保證模型精確度的前提下，將原始的三維模型原始文件進(jìn)行最高上百倍的壓縮，實(shí)現(xiàn)百兆級(jí)以上數(shù)據(jù)的流暢瀏覽與操作，并使三維模型的可視化與三維軟件無(wú)關(guān)聯(lián)。現(xiàn)有的技術(shù)中幾乎所有流行的三維文件格式，如 Catia V4、 Catia V5、 Pro/E、 UG、 SolidWorks、 Parasolid、 Inventor、IGES、 STEP、 VDA/FS、 SKP 等的輕量化，輕量化后的 3D 模型文件，仍將保留完整的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的測(cè)量。 數(shù)字孿生中的超輕量幾何模型處理技術(shù)作用在于數(shù)字孿生系統(tǒng)內(nèi)幾何模型的構(gòu)建，對(duì)于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的規(guī)則模型，直接對(duì) STP 格式的 CAD 模型進(jìn)行輕量化處理；對(duì)于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、存在較多曲型曲面的不規(guī)則模型，需 要在 3D Max 軟件中完成模型重建且一并完成貼圖渲染處理。 將制造資源和在制品的 CAD 模型導(dǎo)入 PIXYZ 軟件進(jìn)行模型輕量化處理并導(dǎo)出 FBX格式的文件，將文件導(dǎo)入 3D Max 對(duì)模型進(jìn)行局部光順化處理和貼圖處理，并導(dǎo)出 FBX 格式的文件；對(duì)于部分輕量化時(shí)間成本較高的模型，利用三維 CAD 軟件如 Pidex、 Solidworks，多媒體建模軟件如 3DS Max 等軟件對(duì)數(shù)字化車間的廠房、設(shè)備、工裝、車間 6S 元素等進(jìn)行三維建模。 三維模型主要由三角面片、材質(zhì)、動(dòng)畫等部分組成， Unity 軟件支持多種外部導(dǎo)入的模型格式，但并不是對(duì)模型格式的所有參數(shù)都支持。經(jīng)過(guò)測(cè)試， .FBX格式的所有屬性都得到了 Unity 軟件的支持，并且可以通過(guò) 3DS Max 軟件生成導(dǎo)出，因此三維場(chǎng)景文件都選擇 .FBX 格式。為了實(shí)現(xiàn)大場(chǎng)景模型的實(shí)時(shí)渲染，保證渲染的幀率，需要對(duì)面片較多的模型進(jìn)行細(xì)節(jié)層次（ LOD）的制作。另外在三維場(chǎng)景中，由于有些模型的需要進(jìn)行運(yùn)動(dòng)動(dòng)作的可視化，因此在制作模型的過(guò)程中要定義各個(gè)部件之間的附屬關(guān)系，建立模型的節(jié)點(diǎn)關(guān)系。 5. 專業(yè)人才培養(yǎng) 統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示， 2010—2019 年間已有 50 余個(gè)國(guó)家開展了關(guān)于數(shù)字孿生技術(shù)的研究并發(fā)表了相關(guān)成果。通過(guò)對(duì)發(fā)表論文數(shù)量的統(tǒng)計(jì)，過(guò)去三年有關(guān)數(shù)字孿生文獻(xiàn)的發(fā)表數(shù)量呈指數(shù)式快速增長(zhǎng)，體現(xiàn)出學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)字孿生技術(shù)的高度關(guān)注。研究成果主要來(lái)源于美國(guó)、德國(guó)、英國(guó)等具有較高科技水平的發(fā)達(dá)國(guó)家以及中國(guó)、俄羅斯、印度等發(fā)展迅速的國(guó)家的一千余名學(xué)者或?qū)＜摇?在行業(yè)和企業(yè)方面，已經(jīng)有十多個(gè)行業(yè)關(guān)注并開展了關(guān)于數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用實(shí)踐，包括：電力、醫(yī)療健康、城市管理、鐵路運(yùn)輸、環(huán)保、汽車、船舶、建筑等；已經(jīng)有西門子、 PTC、戴姆勒等世界一流企業(yè)和美國(guó) NASA、法國(guó)國(guó)家科學(xué)研究中心、俄羅斯科學(xué)院等世界頂尖科研機(jī)構(gòu)的專家和學(xué)者探索了數(shù)字孿生在制造領(lǐng)域的應(yīng)用。 與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，中國(guó)雖然對(duì)數(shù)字孿生的關(guān)注和研究相對(duì)較晚，但在 2019 年已形成迎頭追趕的趨勢(shì)。隨著工信部的“智能制造綜合標(biāo)準(zhǔn)化和新模式應(yīng)用”、“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展工程”、以及科技部“網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造與智能工廠”等專項(xiàng)的實(shí)施，企業(yè)和研究院所建立了人才實(shí)訓(xùn)基地和行業(yè)的核心智庫(kù)，培養(yǎng)并持續(xù)為行業(yè)輸出了關(guān)于數(shù)字孿生技術(shù)的復(fù)合型人才。數(shù)字孿生的應(yīng)用需多領(lǐng)域?qū)W科人才的參與，如建模仿真領(lǐng)域人才、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域人才、感知接入領(lǐng)域人才等。 在社會(huì)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)中，相關(guān)專業(yè)人才的培養(yǎng)也受到了越來(lái)越多的重視。代表性的如新華三大學(xué)，它正式宣布，將進(jìn)一步深化校企合作，實(shí)踐產(chǎn)教融合，提出“新職素，新技能”的“雙新”概念，并通過(guò)“數(shù)字工匠”、“協(xié)同育人”兩大校企合作項(xiàng)目來(lái)實(shí)踐數(shù)字化人才培養(yǎng)、以“H3C 新技術(shù)認(rèn)證體系”來(lái)檢驗(yàn)數(shù)字化人才培養(yǎng)，無(wú)縫對(duì)接院校人才培養(yǎng)與企業(yè)人才需求，從質(zhì)與量的維度更好地滿足數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)入全新發(fā)展階段后對(duì)數(shù)字化人才的需求。智東西認(rèn)為，數(shù)字孿生是近年來(lái)的熱門概念，它指的是物理實(shí)體或流程的準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)字化鏡像。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)字孿生就是在一個(gè)設(shè)備或系統(tǒng)的基礎(chǔ)上創(chuàng)造一個(gè)數(shù)字版的“克隆體”，數(shù)字孿生體最大的特點(diǎn)在于：它是對(duì)實(shí)體對(duì)象（本體）的動(dòng)態(tài)仿真。也就是說(shuō)，數(shù)字孿生體是會(huì)“動(dòng)”的。它“動(dòng)”的依據(jù)來(lái)自本體的物理設(shè)計(jì)模型,還有本體上面?zhèn)鞲衅鞣答伒臄?shù)據(jù)，以及本體運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，這十分有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)績(jī)效提升。未來(lái)，無(wú)論是政策制定者還是企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，數(shù)字孿生都應(yīng)該得到充分的重視。

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