01 何为数字孪生？

（1）模型维度 一类观点认为数字孪生是三维模型、是物理实体的 copy，或是虚拟样机。这些认识从模型需求与功能的角度，重点关注了数字孪生的模型维度。综合现有文献分析，理想的数字孪生模型涉及几何模型、物理模型、行为模型、规则模型等多维多时空多尺度模型，且期望数字孪生模型具有高保真、高可靠、高精度的特征，进而能真实刻画物

理世界。此外，有别于传统模型，数字孪生模型还强调虚实之间的交互，能实时更新与动态演化，从而实现对物理世界的动态真实映射。

（2）数据维度 Grieves 教授曾在美国密歇根大学产品全生命周期管理（PLM）课程中提出了与数字孪生相关的概念，因而有一种观点认为数字孪生就是 PLM。与此类似，还有观点认为数字孪生是数据/大数据，是 Digital Shadow，或是 DigitalThread。这些认识侧重了数字孪生在产品全生命周期数据管理、数据分析与挖掘、数据集成与融合等方面的价值。数据是数字孪生的核心驱动力，数字孪生数据不仅包括贯穿产品全生命周期的全要素/全流程/全业务的相关数据，还强调数据的融合，如信息物理虚实融合、多源异构融合等。此外，数字孪生在数据维度还应具备实时动态更新、实时交互、及时响应等特征。

（3）连接维度 一类观点认为数字孪生是物联网平台或工业互联网平台，这些观点侧重从物理世界到虚拟世界的感知接入、可靠传输、智能服务。从满足信息物理全面连接映射与实时交互的角度和需求出发，理想的数字孪生不仅要支持跨接口、跨协议、跨平台的互联互通，还强调数字孪生不同维度（物理实体、虚拟实体、孪生数据、服务/应用）间的双向连接、双向交互、双向驱动，且强调实时性，从而形成信息物理闭环系统。

（4）服务/功能维度 一类观点认为数字孪生是仿真，是虚拟验证，或是可视化，这类认识主要是从功能需求的角度，对数字孪生可支持的部分功能/服务进行了解读。目前，数字孪生已在不同行业不同领域得到应用，基于模型和数据双驱动，数字孪生不仅在仿真、虚拟验证和可视化等方面体现其应用价值，还可针对不同的对象和需求，在产品设计、运行监测、能耗优化、智能管控、故障预测与诊断、设备健康管理、循环与再利用等方面提供相应的功能与服务。由此可见，数字孪生的服务/功能呈现多元化。

（5）物理维度 一类观点认为数字孪生仅是物理实体的数字化表达或虚体，其概念范畴不包括物理实体。实践与应用表明，物理实体对象是数字孪生的重要组成部分，数字孪生的模型、数据、功能/服务与物理实体对象是密不可分的。数字孪生模型因物理实体对象而异、数据因物理实体特征而异、功能/服务因物理实体需求而异。此外，信息物理交互是数字孪生区别于其他概念的重要特征之一，若数字孪生概念范畴不包括物理实体，则交互缺乏对象。

综上所述，当前对数字孪生存在多种不同认识和理解，目前尚未形成统一共识的定义，但物理实体、虚拟模型、数据、连接、服务是数字孪生的核心要素。不同阶段（如产品的不同阶段）的数字孪生呈现出不同的特点，对数字孪生的认识与实践离不开具体对象、具体应用与具体需求。从应用和解决实际需求的角度出发，实际应用过程中不一定要求所建立的“数字孪生”具备所有理想特征，能满足用户的具体需要即可。

表1 数字孪生理想特征

02 谁在关注数字孪生？

当前全球 50 多个国家、1000 多个研究机构、上千名专家学者开展了数字孪生的相关研究并有研究成果发表。包括：

①德国、美国、中国、英国、瑞典、意大利、韩国、法国、俄罗斯等科技相对发达的国家；

②德国亚琛工业大学、美国斯坦福大学、英国剑桥大学、瑞典皇家理工学院、清华大学等各国一流大学；

③西门子、PTC、德国戴姆勒、ABB、GE、达索、空客等国际著名一流企业；

④美国 NASA、美国空军研究实验室、法国国家科学研究中心、俄罗斯科学院等世界顶尖国家级研究机构；

⑤具有智能制造、航空航天、医疗健康、城市管理等各研究背景的专家学者。

当前数字孪生已得到了十多个行业关注并开展了应用实践。除在制造领域被关注和应用外，近年来数字孪生还被应用于电力、医疗健康、城市管理、铁路运输、环境保护、汽车、船舶、建筑等领域，并展现出巨大的应用潜力。

综上所述，数字孪生已广泛被全球各行业、各背景、各层次的专家、学者和企业研究与应用，目前数字孪生在制造领域开展了较多的应用探索和落地实践，但在航空航天、电力、汽车、智慧城市、健康医疗等领域也具有广阔的应用价值和应用前景。

图1 数字孪生应用领域

03  数字孪生：中、美、德，谁更热？

当前数字孪生在国内非常热，各相关会议几乎都有数字孪生的交流和报道，导致存在数字孪生在中国关注多，而国际上关注少的感觉。本文试图从数字孪生研究现状定量方面来剖析，分析数字孪生的国际研究现状，以供国内同行和感兴趣的专家学者参考。如图所示，德国、美国和中国在数字孪生论文发表数量上，近 3 年均处于前三名。从时间维度分析，中、美、德 3 国数字孪生研究可以分为以下 3 个阶段：

（1） 2016 年前，美国引领 数字孪生的概念诞生于美国，美国也是最早开展数字孪生研究与应用的国家，2011~2016 年美国单年论文发表总数位居第一，2016 年以前累计发表总数位居世界第一。早期，以 NASA、美国空军研究实验室等为代表的研究机构主要将数字孪生应用于航空航天的健康监测、运行维护、寿命预测等方面。近年佐治亚理工学院、国家标准技术研究所、宾夕法尼亚州立大学等研究机构在智能工厂、智慧城市、3D 打印等方面开展了应用探索。截止到 2019 年 12 月 31 日，美国累计发表数字孪生文章总数位居世界第二。

（2）2017-2018 年，德国反超 工业 4.0 是一个发展方向或战略，德国提出工业 4.0 后，一直在论证和寻求能让工业 4.0 落地的使能技术。数字孪生相对其他概念更易落地工程实施，正好契合德国工业 4.0 需求。工业 4.0 主要提出单位之一德国弗劳恩霍夫研究院的 Sauer 指出数字孪生是工业 4.0 的关键技术。以西门子、亚琛工业大学为代表的工业 4.0 主推和实施机构，开展了大量数字孪生研究与实践，发表了大量数字孪生文章,其中，亚琛工业大学发文数量位列世界第一，西门子位列第三。2017-2019 年德国单年发表的数字孪生文章总量位居世界第一，截止到 2019 年 12 月 31 日累计发文总数已位居世界第一。

（3）2019 年，中国迎头赶上 与美国、德国相比，数字孪生在中国的研究和受关注相对较晚。2017 年 1 月《计算机集成制造系统》期刊上发表的“数字孪生车间：一种未来车间运行新模式”论文，得到国内学术界尤其是青年学者对数字孪生的关注，国内 12 家高校于2017 年 7 月共同发起并在北航召开“第一届数字孪生与智能制造服务学术会议”，大量高校学者开始关注数字孪生在制造中的研究与应用。

会后来自 15 个单位的 22 位作者于 2018 年 1 月共同在《计算机集成制造系统》期刊上发表了“数字孪生及其应用探索”的论，更多高校学者开始关注数字孪生。另一方面，随着工信部“智能制造综合标准化与新模式应用”和“工业互联网创新发展工程”专项，科技部“网络化协同制造与智能工厂”等国家层面的专项实施，有力促进了数字孪生的发展。

此外，中国信息通信研究院、中国电子技术标准化研究院、赛迪信息产业（集团）有限公司、e-works 数字化企业网、走向智能研究院、安世亚太科技股份有限公司、上海优也信息科技有限公司、工业 4.0研究院等单位及其专家在数字孪生的概念、技术、标准、应用实践等方面开展了大量工作，为数字孪生在中国的推广与发展起到了重要作用。

各方因素促使了数字孪生在中国的快速发展，使 2019 年中国单年发表的数字孪生文章总量高达 108 篇位居世界第二。截止到 2019年 12 月 31 日，中国累计发表数字孪生文章总数位居世界第三。其中，2019 年《计算机集成制造系统》上发表的数字孪生 30 篇，对数字孪生研究与发展起到了重要作用。

04 数字孪生与智能制造的关系是什么？

从各国的先进制造业国家发展战略演变角度来看，无论是美国从“去工业化”到“再工业化”，到“以软带硬”的“工业互联网”战略，再到美国国家先进制造战略计划；德国从机械化、电气化、信息化，到“以硬带软”的“工业 4.0”的制造业创新发展战略；还是中国从“信息化带动工业化，工业化促进信息化”，到两化融合和两化深度融合，再到“中国制造 2025”的“融合演进”的制造强国发展战略，都期望通过信息物理融合来实现智能制造。

综上可知，智能制造是当前世界制造业的共同发展趋势。而如何实现制造信息世界和物理世界的互联互通与集成共融，是迈向智能制造的瓶颈之一。

数字孪生是实现信息物理融合的有效手段。一方面，数字孪生能够支持制造的物理世界与信息世界之间的虚实映射与双向交互，从而形成“数据感知-实时分析-智能决策-精准执行”实时智能闭环；

另一方面，数字孪生能够将运行状态、环境变化、突发扰动等物理实况数据与仿真预测、统计分析、领域知识等信息空间数据进行全面交互与深度融合，从而增强制造的物理世界与信息世界的同步性与一致性。

由表文献关键词和发表机构/作者统计分析可知，当前发表的所有数字孪生研究成果中：

①数字孪生与工业 4.0、CPS、智能装备/工厂/服务等相结合的论文最多，占当前所发表数字孪生论文总数的一半以上；

②美国、中国、德国发表数字孪生论文数全球最多，论文主要来自各国智能制造相关领域的高校与科研院所；

③在工业界，西门子、戴姆勒、ABB 等践行智能制造理念的企业发文量最多。相关统计结果表明，学术界和工业界都将数字孪生作为践行智能制造的关键使能技术之一。

综上所述，智能制造是当前世界各国制造业的共同发展趋势，数字孪生是智能制造使能技术之一。

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