作为工业4.0的重要基石，数字孪生可以实现现实与虚拟的紧密链接，从而在制造业、城市规划和医疗健康等多个领域有着广泛的应用。本文对数字孪生的技术进行了详细的讲解和说明，希望能对有兴趣了解的同学有所帮助。

“数字孪生”英文为“Digital Twin”，最早用于航空航天飞行器的健康维护与保障，其第一步就是先1：1还原出该物体，建立一模一样的3D数字模型。

举个例子：对于建立一套楼宇的数字孪生可视化系统而言，首要任务是通过数字化技术还原整栋楼宇的3D数字模型。这包括每一层的空间结构、管道位置、暖通设施、公共照明、消防设施、电梯楼道等诸多方面。随后，连接各类物联设备成为下一步关键，涵盖烟雾探测器、区域监控、电子围栏、门禁道闸以及AI识别系统等。通过这样的同步连接，整个楼宇区域的客观真实样貌得以还原。最终，管理运营者可通过一个大屏轻松实时监控整个楼宇的运行状态。

借助数字化技术，将现实世界与虚拟世界融合的先进技术。它通过对物理实体进行数字建模，创造出对应的虚拟实体，从而实现了现实与虚拟的紧密连接。数字孪生技术不仅在制造业、城市规划、医疗健康等多个领域具有广泛的应用前景，同时被称为是“工业4.0”的重要基石。

一、数字孪生的构成

数字建模： 数字孪生的基础是通过数字建模技术对物理实体进行详细的数学和几何描述。包括使用GIS建模、航拍建模、手工建模、BIM建模等方式，以高精度还原物体的形状、结构和特征。

传感器技术： 实时数据的采集对于数字孪生至关重要。各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、运动传感器等，用于监测物体的各种属性和状态。这些传感器生成的数据反映了物理实体的实时状态。

物联网（IoT）连接： 将物理实体与数字孪生保持同步需要使用物联网技术。各种物联设备，如传感器、摄像头、无线通信设备等，通过互联网连接，将实时数据传输到数字孪生系统中。

实时数据同步： 数字孪生需要能够实时同步物理实体的状态。这就要求在数字孪生系统中使用高度先进的实时数据同步技术，确保数字模型与实际情况保持一致。

人工智能（AI）和分析： 数据的分析和处理是数字孪生的关键部分。使用人工智能和分析算法，可以从大量实时数据中提取有用的信息，帮助理解物体的行为和性能。

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）： 数字孪生的交互性和可视化通常通过虚拟现实和增强现实技术实现。这使得用户能够在虚拟环境中与数字孪生进行互动，并观察实时数据的呈现。

云计算： 存储和处理大量数据需要强大的计算能力，而云计算技术为数字孪生提供了高效的解决方案。通过云端存储和处理，数字孪生可以处理复杂的模型和大规模的实时数据。

二、数字孪生的特点

虚实映射: 数字孪生技术要求将现实世界中的物理对象在数字空间进行数字化表示，以实现物体与数字孪生之间的双向映射、数据连接和状态交互；

实时同步: 利用实时感知等多元数据的获取，数字孪生能够全面、准确、动态地反映物理对象的状态变化，包括外观、性能、位置、异常等方面。

共生进化: 在理想状态下，数字孪生子应涵盖孪生子对象从设计、生产、运营到报废的整个生命周期，实现映射和同步状态，使得孪生子能够随着对象生命周期的进展不断演化和更新；

闭环优化: 构建双生子的最终目标是通过对物理实体内部机理的描述、规律的分析和趋势的洞察，形成基于分析和仿真的对物理世界的优化指令或策略，从而实现物理实体的闭环决策优化功能。

数字孪生系统的通用参考架构（图片来自《数字孪生体白皮书》）

三、数字孪生标准体系

数字孪生标准体系可包含以下部分：

（图片来自数字孪生百度百科）

四、数字孪生的三个阶段

1. “以虚拟实”

这个阶段主要集中在数字孪生的创建和设计。在这一阶段，物理实体的数据被收集，并在数字空间中进行数字化表示，以构建数字孪生的虚拟实体。

这包括建立模型、算法和数据结构，确保数字孪生在理论上准确地反映实际物体或过程。

2. “以虚映实”

进入这个阶段后，数字孪生体与实际物理实体之间建立了双向映射、数据连接和状态交互。数字孪生体在实时感知等多元数据的支持下，能够全面、准确、动态地反映物理实体的状态变化，包括外观、性能、位置、异常等方面。

这个阶段旨在实现数字孪生体与实际物体的高度同步。

3. “以虚控实”

在这个阶段，数字孪生体不仅仅是对物理实体的反映，还涉及对物理实体的实时控制。数字孪生体通过分析模型和算法，提供了对实际物体内部机理的深刻理解。

这使得数字孪生体可以用于制定基于分析和仿真的优化指令或策略，从而实现对物理实体的实时闭环决策和优化功能。

这个阶段的目标是通过数字孪生体实现对实际物体的更主动、精细化的控制和优化。

（图片来自《数字孪生：为城市和你创造一个虚拟副本》归纳的数字孪生城市发展层次 | 集智俱乐部）

五、五维模型

1. PE 实体：单元级（Unit）、系统级（System）和复杂系统级（System of systems）三个层级。
2. VE 虚拟实体：几何模型（G>v：几何参数和（装配）关系）、物理模型（P>v：物理属性、约束、特征信息等，如结构、流体、电磁场等）、行为模型（B>v：随时间的演化行为、动态功能行为、性能退化行为等，如状态机、马尔科夫链等）和规则模型（R>v：基于历史关联数据规律规则、基于隐形知识总结或相关领域标准等）。
3. Ss 服务：功能性服务（FService：面向VE的模型管理服务、面向DD的数据管理与处理服务、面向CN的综合连接服务）和业务性服务（BService：操作人员使用指导、终端用户使用方法等）。
4. DD 孪生数据：PE数据（D>p：体现PE的规格、功能、性能、关系等物理要素属性与反应PE运行情况、实时性能、环境参数、突发扰动等数据）、VE数据（D>v：对应VE的四条）、Ss数据（D>s：对应Ss的两条）、知识数据（D>k：专家知识、行业标准、常用算法库、模型库等）和融合衍生数据（D>f：对前四者进行数据转换、预处理、分类、关联、集成、融合等相关处理后得到的衍生数据）。
5. CN 各部分连接：CN_PD（传感器数据传输，可使用MTConnect、OP-UC、MQTT等协议）、CN_PV、CN_PS、CN_VD（可使用JDBC、ODBC等数据库接口）、CN_VS（可使用Socket、RPC、MQSeries等软件接口）和CN_SD（可使用JDBC、ODBC等数据库接口）。

六、技术涉及内容

数字孪生技术牵涉广泛，以下是作为数字孪生工程师所需掌握的技术架构框架。

该框架涵盖了不仅限于以下5个技术方向：

1. 敏捷的基于模型的系统工程Agile MBSE；
2. HDL语言仿真软件ModSim；
3. 人工智能(AI)和机器学习(ML)；
4. 3D CAD和3D打印；
5. 虚拟和增强现实(VR/AR)。

相应的软件主要分为三大类：

1. 数字孪生平台软件
2. 数字孪生建模软件
3. 数字孪生仿真软件

七、典型应用场景

1. 交通领域

智能交通作为数字孪生智慧城市应用的焦点之一，正日益受到关注。

随着城市化进程的加速，城市交通网络的复杂性不断增加。传统的人为交通管理方式效率低下，车辆跟踪困难等问题已成为城市高效运行的制约因素。

数字孪生技术借助多种传感器和网络通信技术，实现对道路基础设施全生命周期的动态监控，精准定位道路参与者。同时，结合数据挖掘和大数据可视化等技术，构建数字孪生智能交通系统，可帮助交管部门提前制定交通应急疏散预案，有效缓解交通拥堵问题。

2. 水利领域

运用云计算、大数据、人工智能、虚拟现实等新一代信息技术，采集全量数据，实现江河水库、水网建设、工程调度等的可视化展示，并进行智能化模拟和前瞻性预演。

借助视频孪生技术，水利实景的数字孪生时空底座得以成功构建，精细地还原了水利业务全场景和全要素态势。同时，水利专业数据底板得以建立，有效整合了水利各部门现有信息系统的各类数据资源。

通过结合孪生场景与动态仿真推演能力，并融入5G、大数据、云计算、AI、融合通信等前沿技术，实现了信息、技术、设备与水利管理需求的深度融合。这一创新举措全面支撑了“2+N”水利智能业务应用体系，覆盖了流域总览、流域防洪监测、水库监测、水利调度、智慧水务、河湖巡检等多个业务领域。

此外，数据分析、对象管理、对象剖分、设备控制、实时告警管理、虚拟漫游等丰富功能的提供，为水利业务应用提供了强大的支持，有效提升了水利跨部门决策和资源协调的效率。

3. 园区领域

数字孪生技术为零碳智慧园区提供全方位支持，助力实现双碳目标。

在数字孪生的引领下，智慧园区管理得以全面优化，包括运营、安防、业务等方面，从而实现管理成本的降低和工作效率的提升，同时改善员工的工作与生活体验。

随着我国“双碳”战略的推进，零碳园区迅速崛起。据国际能源署数据显示，我国工业园区的能源消耗占全社会总能耗的69%，碳排放量占全国总排放量的31%，且呈持续增长态势。因此，零碳园区的建设显得尤为重要，成为智慧园区未来发展的必然趋势。

数字孪生技术为零碳园区建设提供了有效的支持。通过数字孪生园区基础设施，结合传感技术采集碳排放相关数据，再利用AI算法进行碳排放规划、碳计算、能效监控等方面的模拟与预测工作。

这样的举措有助于构建高效、安全、智慧的零碳园区，加速实现园区双碳目标。

4. 工业制造领域

利用实景数字孪生场景，综合运用大数据、人工智能、时空位置智能等前沿技术进行全面态势分析。通过打造领导驾驶舱，实现对工厂生产、安全、设备、环境、告警等各方面综合态势的直观掌控。

在孪生场景中，通过接入人员定位和业务系统，可以直观地监测车间工人是否在自己的工位上，了解他们正在执行的任务以及工作效率和连续工作时间。当人员出现在危险区域时，系统将自动发出对讲机呼叫告警。

同时，整个车间设备的运行状况也能一目了然。我们可以轻松发现哪个加工中心已经连续运行超过设定的天数，哪台车床经常处于闲置状态，以及哪个齿轮箱的高速轴承温度超标、哪台电机存在振动超标等情况。

系统对这些数据进行实时分析，准确预测设备的运行状况。任何有问题的部位都会通过3D可视化手段直观展示出来，以便管理人员及时排查隐患。

工业企业通过物联网及边缘计算上传相关数据后，使用数字孪生技术可以完成生产、能耗、设备、设计、制造管理等工作，进而实现提质、降本、创收、 增效四大价值。

5. 城市应急领域

通过数字化建模和仿真，构建城市应急情景模型，对不同应急情景进行模拟和演练，并预测各种紧急情况的影响和后果，并提前采取措施进行应对。

将城市实时数据和历史数据进行整合和分析，预测可能存在的灾害风险和隐患；也可以模拟灾难预警情景，提前发现潜在的安全隐患。

通过传感器收集空气质量、温度、湿度等数据，对城市环境进行监测和评估，模拟城市环境污染、气象变化等情况。

对危险品运输路线、装卸场所等进行监测，同时对危险品事故进行还原和分析，保障公众安全；模拟并预测事故，对应急措施进行演练。

6. 能源电力领域

电力数字孪生技术利用大数据支持，深度挖掘物理世界电网运行全过程数据信息，并进行模型构建。这些模型以全覆盖、多维度、无限近真的方式投射至虚拟世界，使实体电网与虚拟电网处于交互映射状态。

实体电网负责基本供电功能，而虚拟电网则用于智慧解析、智能决策、实时全方位监测电网运行状态，并预测未来发展趋势。系统会发送状态报告和预警报告至人工接收台，以确保实体电网能够在第一时间得到维护，及时阻断故障发展，保障电网经济高效、安全稳定运行。

电力数字孪生技术全面优化电网运行策略，助力电网运维向智能化、精益化、高效化转型升级。

7. 医疗领域

首先，医疗专业人员可以利用数字孪生模型，根据患者的生理特征和疾病状态，设计个性化的治疗方案，从而提高治疗效果并减少不良反应。

其次，数字孪生可用于模拟手术过程，协助医生进行手术规划，通过实践和调整提高手术成功率并减少并发症的风险。

此外，基于数字孪生模型，医疗研究人员能够分析生理特征与疾病之间的关联性，预测个体患病风险并采取预防措施。

最后，数字孪生可用于模拟药物在人体内的作用，加速药物研发过程，预测药物的有效性和安全性，从而减少动物试验和临床试验的成本和时间。

八、总结与展望

数字孪生技术的未来充满了无限可能性。它已经在多个领域证明了自己的价值，如工业制造、医疗保健、城市规划等。

随着技术的不断进步，数字孪生将更加智能化和自主化，能够更好地模拟真实世界，并为我们提供更加精确、实时的数据和反馈。

未来，我们可以期待数字孪生技术与虚拟现实、增强现实等技术的深度融合，为用户带来更加沉浸式的体验。

综上所述，数字孪生技术的未来将会持续引领着科技创新的潮流，为我们的生活和工作带来更多的便利和可能性。

文章至此告一段落，深知其中或有疏漏与不足。恳请各位读者不吝赐教，积极留言反馈与补充，若有不当之处，更望各位指正。期待在评论区与您相见，共同探讨，共同进步！

参考资料

1. 陶飞, 马昕，胡天亮，等·数字孪生标准体系[J]：计算机集成制造系统，2019, 25(10)
2. 陶飞,刘蔚然,张萌,胡天亮,戚庆林,张贺,隋芳媛,王田,徐慧,黄祖广,马昕,张连超,程江峰,姚念奎,易旺民,朱恺真,张新生,孟凡军,金小辉,刘中兵,何立荣,程辉,周二专,李洋,吕倩,罗椅民.数字孪生五维模型及十大领域应用[J].计算机集成制造系统,2019,25(01):1-18.DOI:10.13196/j.cims.2019.01.001.
3. 数字孪生应用白皮书2020：http://www.cesi.cn/202011/7002.html
4. 《数字孪生：为城市和你创造一个虚拟副本》：https://www.huxiu.com/article/303182.html