1. 数字孪生的概念内涵

数字孪生的雏形“镜像空间模型”最早由美国密歇根大学Michael Grieves于2003年在产品全生命周期管理（PLM）课程提出，从2009年美国空军实验室首次提出“机身数字孪生”概念至今，学术界和工业界对数字孪生的定义达到几十种，大部分工业巨头、咨询机构和IT厂商都结合自身业务提出了数字孪生定义或相关解决方案。

美国国家航空航天局（NASA）在2010年提出，数字孪生是一个集成了多物理场、多尺寸和概率仿真的数字飞行器（或系统），它可以通过逼真物理模型、实时传感器和服役历史来反映真实飞行器的实际状况。2013年，美国空军提出，数字孪生是系统的虚拟表达，作为实际运行的单个系统实例在整个生命周期中应用的数据、模型和分析工具的集成系统。此外，德勤、西门子、GE、IBM等公司和智库机构也对数字孪生作出了相关解释和定义。2019年国际标准化组织（ISO）面向制造的数字孪生系统框架标准草案给出了更普适的定义，即数字孪生是现实事物（或过程）具有特定目的数字化表达，并通过适当频率的同步使物理实例与数字实例之间趋向一致。

综合而言，数字孪生是以数字化的形式对某一物理实体过去和目前的行为或流程进行动态呈现。从根本上讲，仿真是数字孪生实现的基础，利用仿真技术可以在虚拟世界中建立物理系统的映射，以展示产品的性能或制造过程，模拟物理实体的全生命周期。数字孪生代表了最新的仿真技术，数字孪生的实现对仿真行业提出了更高的要求。

2. 数字孪生的概念模型及架构

从操作性的角度来看，数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术，通过软件定义，对物理空间进行描述、诊断、预测、决策，进而实现物理空间与赛博空间的交互映射。有学者认为数字孪生具有三大技术要素：数据、模型和软件，其中数据是基础，模型是核心，软件是载体。见图1。

图1 数字孪生的三大技术要素

建立数字孪生的首要步骤是创建高保真的虚拟模型，真实地再现物理实体的几何图形、属性、行为和规则等。要实现高置信度的数字孪生模型，需要在高保真建模仿真技术上取得进一步发展。目前已经产生了一些数字孪生模型，可以分为通用模型和专用模型，其中，专用模型是当前研究的热点。数字孪生模型的研究内容主要涉及概念模型和模型实现方法，其中，概念模型从宏观角度描述数字孪生系统的架构，具有一定的普适性；而模型实现方法研究主要涉及建模语言和模型开发工具等，关注如何从技术上实现数字孪生模型。

2.1 概念模型

数字孪生体的概念模型示例如图2所示。图中粗实线代表继承和泛化关系，细实线代表属性关系，虚线代表可选属性关系。左下角深蓝色是实体相关概念，左上角绿色是实体所在域的相关概念，右半边棕色是数字孪生体相关概念，右上角红色是数字线程（Digital Thread）相关概念，其余分布在中间、左边和底部的紫色是用于数字孪生体应用场景扩展的相关概念。

该模型从第四次工业革命的视角出发，将数字孪生的对象扩展到包含社会系统在内的全部物理实体，并考虑从微观到宏观的各种尺度和从元素到体系的各种层次，将工业化、城市化和全球化的各种需求和应用场景都包含其中。 

3、数字孪生体系架构

感知层：感知层主要包括物理实体中搭载先进物联网技术的各类新型基础设施。

数据层：数据层主要包括保证运算准确性的高精度的数据采集、保证交互实时性的高速率数据传输、保证存取可靠性的全生命周期数据管理。

运算层：运算层是数字孪生体的核心，其充分借助各项先进关键技术实现对下层数据的利用，以及对上层功能的支撑。

功能层：功能层是数字孪生体的直接价值体现，实现系统认知、系统诊断、状态预测、辅助决策功能。

应用层：应用层是面向各类场景的数字孪生体的最终价值体现，具体表现为不同行业的各种产品，能够明显推动各行各业的数字化转型，目前数字孪生已经应用到了智慧城市、智慧工业、智慧医疗、车联网等多种领域，尤以数字孪生城市、数字孪生制造发展最为成熟。

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