传统的建模仿真M&S是一个独立单元建模仿真。而数字孪生需要数字主线，从设计、制造、运营、维护的整个流程，具体说，数字主线贯穿产品的创新设计环节，也包括制造环节的价值链条，以及运营维护的资产管理环节，是整体而非局部，是集成而非孤立，是包含物料、能量也包含价值的数字化集成，也即垂直、水平、端-端的数字化集成。数字孪生是动态的，在数字对象与物理对象之间必须能够实现上下行的数据交互，这样才能让这个数字孪生运行具有持续改善的工业应用价值。上行与下行数据的交互与商业环境相比需要考虑周期性、数据接口与信息建模，以便提高效率。数字孪生体用于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性问题，数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。有两种数字优化，一种模型驱动（Model-Driven），一种数据驱动（Data-Driven），即我们可以将机理模型与/或强化学习构建一个适合工业应用的优化方法包。再有，传统建模仿真和数字孪生存在不同的关注点，前者关注建模的保真度，也就是可否准确荒野物理对象特性和状态，后者关注动态中的变化关系。在市场中存在不确定性环境、对实物对象描述和测控的不确定性，精细系统也有干扰、不可测量等变量，因此提高了不确定性，而数字孪生恰恰可以很好地应对这些不确定性。数字孪生的用途就是建模，在产品、生产、维护各个环节实现建模，为数字化打下坚实基础。个性化，使得产品设计变得多样、产线生产的频繁切换、运营维护的粒度变小，这些"变化"都需要进行早期验证，即，各种可能的变化都可以在产线投产，工艺切换前进行验证，因此，"虚拟"在这里帮助"现实"节省时间与成本。就是虚拟的、数字化的对象可以满足用户任意的创新想法，以往这种测试验证代价不菲，而今可以低成本实现验证。以前，很多生产运营、控制都是基于机理模型，而对于无法进行有效建模的干扰、非线性就无法有效控制，使得系统无法必须付出较大的裕度来保障基本运行，造成浪费。机器学习，可以从物理对象中获得数据和建模的机理模型匹配协作，发现系统回归特性或关联关系，依据机理模型与数据驱动构建"白盒"可解释的训练模型及算法。以前，是由人员调试生产线，耗费时间精力，依赖于人的经验控制工程。而数字孪生，为工程师搭建的数字化平台提供了便利和高效的工具。虚拟调试方法很多，如控制与工艺、设备与产线协同等，而功能实现、代码验证等可在虚拟环境中进行，无需实际生产测试验证，进而降低了风险，同时延长企业价值链。经过数字孪生体可实现远程诊断、维护指导、硬件更换，实现降低人员消耗，在工业互联网、智能制造中，数据可实现可视化、可监控、设备故障的学习/机理模型的预测性分析的。针对数字孪生体紧密相关的四个关键场景一一制造、产业、城市和战场，我们梳理其中所涉及到的仿真技术如下：在制造场景下，可能涉及到的仿真包括产品仿真、制造仿真和生产仿真等大类（图2）。中的小类包括：
- 产品仿真：系统仿真、多体仿真、物理场仿真、虚拟试验等；
在产业场景下，可能涉及到的仿真包括仓储仿真、物流仿真、组织仿真、业务流程仿真等;在城市场景下，可能涉及到的仿真包括城市仿真、交通仿真、人群仿真、爆破仿真、气体扩散仿真等；在军事场景下，可能涉及到的仿真包括体系仿真、战场仿真、爆轰仿真、毁伤仿真等。构建数字孪生体时，可结合AR/VR技术实现虚拟教学，可操作机器，该机器人可远程或本地，可模拟到各种反馈，更为生动直观。仿真是将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理世界的一种技术。只要模型正确，并拥有了完整的输入信息和环境数据，就可以基本正确地反映物理世界的特性和参数。如果说建模是模型化我们对物理世界或问题的理解，那么仿真就是验证和确认这种理解的正确性和有效性。所以，数字化模型的仿真技术是创建和运行数字孪生体、保证数字孪生体与对应物理实体实现有效闭环的核心技术。数字孪生是一种工具和方法，随着IT技术和传统数字建模及仿真技术，解决制造中出现的问题。而且，数字孪生必须建立在良好的创新设计思想下，数字建模为基础，有完整的体系，才能发挥作用，将改变制造业方向。数字孪生体不仅仅是物理世界的镜像，也要接受物理世界实时信息，更要反过来实时驱动物理世界，而且进化为物理世界的先知、先觉甚至超体。数字孪生体是仿真应用新巅峰。在数字孪生体的成熟度的每个阶段，仿真都在扮演者不可或缺的角色:“数化”的核心技术一一建模总是和仿真联系在一起,或是仿真的一部分；“互动”是半实物仿真中司空见惯的场景；“先知”的核心技术本身就是仿真；很多学者将“先觉”中的核心技术一一工业大数据视为一种新的仿真范式；“共智”需要通过不同孪生体之间的多种学科耦合仿真才能让思想碰撞，才能产生智慧的火花。
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