1. 什么是数字孪生?

数字孪生，英文名为Digital Twin（数字双胞胎），也被称为数字映射、数字镜像。它的官方定义非常复杂，是这么说的：是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
简单来说，数字孪生就是数字孪生（平台）是指利用多项关键使能技术，将现实世界中的实体、过程或系统以数字化的形式进行建模和虚实映射，支持现实世界与虚拟世界实时与同步的平台。数字孪生平台的定位应该是企业级的，是企业构建和运行业务应用的基础，企业在使用数字孪生平台的相关应用时，无需考虑支持数字孪生应用的底层技术。
它被创建在信息化平台上，是虚拟的。在这个“孪生体”中，任何事物都与真实世界完全同步，甚至可以提前感知未来可能出现的事件，实现合理规划和发展。举例来说，航空发动机制造商们，为有效检测发动机的运行状态，为其创建数字孪生平台。工程师首先会在电脑里创建发动机的精确虚拟副本，然后在真实世界中为发动机安装各种传感器以收集数据，这些传感器收集到的数据会实时传输给计算机中的数字孪生平台。这时只要在虚拟世界中运行发动机，就能模拟在真实世界中发动机的运行情况。同时，经过长时间的虚拟运行，工作人员就能收集发动机的运行状况与方式，从而了解其维护周期。

2. 五个维度和五个等级

五下维度
物理实体、虚拟实体、（物理与虚拟实体的）连接、数据和应用。
通过集中收集、处理多源数据，数字孪生可以实时、准确地反应其对象物理实体、流程或系统的当前工作状况，并进行假设虚拟预测。
因此，数字孪生能够给资产或系统管理者提供操作便利，并为决策者提供深刻的洞见、赋能决策环节。
五个等级
级别越高，数字孪生越强大。

可视化（Visualization）阶段
前三个等级的数字孪生不同程度地完成了对一个物理对象数字化的过程，因此属于可视化（Visualization）阶段。
1.静态的数字孪生（Static Twin）
这一级别的数字孪生单纯是某个物理设备（如冷却装置）或子系统（如照明的能耗）的数字复制品，它可以有各种可视化的展现形式，如图表、图形或 3D 建模。

静态数字孪生的关键词是数据质量、安全性、架构。它之所以能够成为“数字孪生”的关键在于数据的质量——其数据必须能与该实体或系统一对一高度吻合。但这些数据并不是真正可用的、相互关联的数据。

2.动态的数字孪生（Dynamic Twin）
这一级别数字孪生的关键词是——建立相互联系，它能够将不同的数据源相互连接起来，打破数据孤岛，为比较、溯源数据提供了依据。例如，当一个系统表现不佳时，管理者可以通过查看相关联的数据找出原因。

3.可操作的数字孪生（Operational Twin）
顾名思义，这个级别的数字孪生将为操作带来便利。从某种意义上来说，从这一等级开始，数字孪生就真正地“活”起来了，因为它能够实时收集和更新数据。管理人员无需身临其境便可无差别地“看到”这个物理实体，并对其进行有效管理。
在以上可视化阶段中，数字孪生的真正实力尚未完全被释放出来。

优化（Optimization）阶段
后两个阶段的数字孪生不仅在提供历史或实时数据方面有很大价值，它甚至可以帮助预测未来。在操作过程中，如果某个量保持不变，结果将是怎样？如果改变某个环节，结果又会发生什么变化？它是否能减少能源消耗？ 这些在优化阶段的数字孪生都可以实现。

4.模拟数字孪生（Simulation Twin）
这一级别的数字孪生支持将新变量插入历史数据，并通过交叉引用，对比可能会引发的结果变化。通过模拟数字孪生，管理者和决策者可以对模拟假设场景进行预判。例如，假设楼宇管理者在每天下午 6:30 关闭空调，能够减少多少碳排放？模拟数字孪生能够帮助决策者更高效地进行业务运营。

5.可预测数字孪生（Predictive Twin）
可预测数字孪生在模拟假设场景方面更进一步，它能够通过人工智能预测未来事物的表现，甚至提供解决方案的建议，为运营带来深刻洞察，赋能决策者的决策环节。

“数字孪生”由浅入深的五个等级，它可以是一个简单的数字化复刻品，也能够成为一个成熟、智能的技术。

3. 数字孪生平台需具备的能力

1、建模与集成能力。数字孪生平台应当具备基本的建模和集成能力，例如把工业运营场景中的设备、产品和环境等作为建模对象构建数字化模型，并梳理数据，融入工业算法，形成模型数据和计算集成一体的数字孪生模型，以便后续在不同数字孪生应用场景中使用，实现工业知识的共享与重用。
2、虚实融合。数字孪生最基本的特征就是虚实融合。通过对物理实体构建数字孪生模型，实现虚拟模型和物理实体的双向映射。用户借助平台可实现虚实交互同步及反馈控制需求，包括动作行为配置、状态同步配置、规则配置、数模关联配置和虚实一致性验证等。
3、接入物联网数据。支持通过传感器和其他数据采集设备，收集物理实体或系统的实时数据，如位置、状态、温度、压力、振动等。
4、数据接口。提供数据接口，可以接入各类CAD、BIM和工厂设计软件的二维工程图和三维模型数据、通过逆向工程产生的三维点云数据、仿真结果数据，以及各类管理软件中产生的与产品运营或工厂运营有关的数据，例如设备OEE、产品合格率、能耗、环境参数等数据。
5、可视化。通过对多源、异构数据进行可视化，有助于数据的理解与展示，进而实现数据的可视化交互。可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形等技术密切相关。
6、支持业务扩展。例如，根据企业的业务特点，实现诸如产品研发、监控、生产管理、辅助决策等各类系统的集成。

4. 数字孪生的典型平台

国外:
●Altair：ONE TOTAL TWIN
平台囊括了Altair的仿真、高性能计算、人工智能、数据分析和物联网等方面的技术优势，支持用户在本地、云端、混合环境或即插即用环境中使用，并提供基于点数的许可模式，用户可以自由选择ONE TOTAL TWIN中的各种工具组合。

国内：

●腾讯：数字孪生云
数字孪生云，通过游戏科技、云计算/云渲染、人工智能和领先的音视频传输4大技术能力，构建业务实时孪生数字底座。数字孪生云具备全真映射、实时计算、数据驱动、泛在连接的四大能力特点，重点解决全流程及决策可视、决策优化、跨时空在场协同以及泛在触达等问题，同时为业务经验沉淀并转换成知识提供一个低门槛平台。用户基于该产品可实现孪生应用的快速搭建和业务创新。

在行业应用上，腾讯基于数字孪生云助力交通、能源、建筑等行业低门槛地进行数字孪生应用开发和迭代。比如，为智慧交通行业构建了一套低延迟、可计算和全场景覆盖的实时孪生平台，打通了云边端界限，可支撑交通系统的管理、调度、应急和服务；为建筑行业打造了一个建筑空间物联网类操作系统——微瓴数字孪生平台，通过开放性的数字孪生底座，统一了接口标准，连接打通了建筑内的各个子系统；为能源行业构建了贯通生产设备、辅助设施、原料产品和人员环境等业务的Tencent EnerTwin能源数字孪生底座；为生产制造行业打造了腾讯Wemake数字孪生工厂解决方案，满足了工厂的设备数字化、产线数字化、作业数字化、工厂数字化等建设需求，助其数字化转型。

5. 数字孪生的应用场景

工业领域

在数字孪生应用场景中，最为典型的应用就是在工业领域中。以制造业为例，数字孪生技术可以通过建立虚拟工厂、仿真生产过程等方式，为制造类企业提供重要的决策支持，通过收集大量的数字孪生的生产数据，分析生产过程中的瓶颈和问题，并为生产过程优化提供方案。

智慧城市领域

通过数字孪生技术，可将城市街区的物理环境与数字模型进行实时同步，以实现对城市管理的精确监测和合理决策。通过传感器设备获取街区各个角落的数据，将这些数据传输到数字模型中，再通过算法进行分析和预测，帮助城市管理者更好地了解和把控城市的运行状态。

交通领域

交通驾驶场景复杂，交通堵、停车难、行车乱等问题愈发频繁，而具备实时性、闭环型的数字孪生技术可以通过交通数据的采集和处理，对城市交通系统建模进行交通仿真，进而对城市交通运行状况进行模拟和优化，提出有效的交通管理策略，从而使城市交通更加高效、安全、稳定。

农业领域

农业是一个高度复杂和动态的领域，生产过程会受到天气、病虫害、季节和气候因素等相关条件的影响。数字孪生技术能够帮助农业从业人员实现对农场运营的实时监控，并及时评估生产策略，实时调整生产计划，从而达到高质量的生产力水平。

医疗领域

通过数字孪生技术建立虚拟人体模型，模拟人体的各种生理和病理情况，帮助医生制定更有效的治疗方案，并提供更准确的医疗预测和风险评估。此外，数字孪生技术还可用于医学教育和培训，让医学生通过虚拟实验和模拟操作来提高技能。