数字孪生（DigitalTwins）是利用物理实体和在物理实体工作过程中对其采集的各种信息数据，实现多物理量、多维度、跨学科的仿真过程，在全生命周期完成对物理实体在虚拟空间的映射，并实现可视化呈现。数字孪生系统是若干个联系紧密、相互协同的设备的数字映射系统。数字孪生技术是一种可适用于各种不同领域的理论技术体系，在众多领域中，数字孪生技术在智能产线、数字化车间、柔性智造等方向关注度和应用度是最高的。
数字孪生技术以产品为主线，并在其生命周期内的不同阶段引入不同要素，形成三个阶段的表现形态，分别为设计阶段、制造阶段和服务阶段。
二、发展背景
数字孪生的概念由Michael教授于2003年提出，包含三个部分：真实空间、虚拟空间以及两者的数据流连接。
美国
美国工业互联网联盟IIC研究了数字孪生体互操作性的基本需求及初步解决方案，制定了《工业应用中的数字孪生》白皮书；IBM提供了行业领先的数据集成、数据融合方法及实现技术；GE、空客等公司将设备数字孪生体与物理实体同步交付，实现了全生命周期数字化管理；西门子基于产品生命周期各个方面一致的数据模型，可以准确，真实地模拟车间管控过程；达索通过3D体验平台，实现产品设计或制造过程中的交互.
德国
德国MHP和慕尼黑大学从价值链角度对数字孪生体进行了评价方法研究。
我国
在国内，中国电子信息产业发展研究院制定了第一个数字孪生标准《数字孪生白皮书》，从数字孪生概念、关键技术研究与实施、行业落地应用3个角度对数字孪生标准进行了分析。
2021年，中国数字经济规模达到45.5万亿元。结合数字孪生的五维模型，与国内相关标准技术委员会等建立了数字孪生标准体系架构。一批学者专家在各大领域，逐步开展了以数字孪生为目标和框架的应用实践，数字孪生将加速与AI等新兴技术融合发展进一步应用，广泛应用于大型装配制造、工业互联网等新型
三、核心原理
数字孪生，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，以数字化方式创建物理的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为。
（一）数字样机
数字样机是数字孪生的最初形态。数字样机概念是对机械产品整机或者具有独立功能的子系统的数字化描述。通过这种描述反映产品对象的几何属性，以及产品的功能和性能特性。在产业实践中，通过DPD来表达产品的设计信息，构建表征物理客体的数字化模型，此时的DPD因限定于产品定义阶段，所以对物理客体的全生命周期信息表达不全面。
（二）数字孪生能力模型
当把数字孪生视为现实世界实体或系统的数字化表现时，便更注重以架构引领、模型驱动、数据驱动、虚实融合要求。从而从过程演化角度建立数字孪生的“定义、展现、交互、服务、进化”五维度能力模型。其中，数据是整个能力模型的基础，五大能力围绕数据来发挥作用和效能。五维度能力模型，如图所示。
（三）支撑系统的软件架构系统
数字孪生作为物理世界的数字化表现，具备对物理世界建模、管理、演进的相关要求。在数字孪生支撑系统的实现方面，软件架构是构建数字孪生支撑系统的基础。结合数字孪生应用针对性建设相应的数字孪生软件架构及其相关架构技术选型，为数字孪生支撑系统奠定持续发展的技术基础。
（四）全集数据管理及安全技术
数据的管理能力是数字孪生正确发挥作用的关键。提供可有效管理物理实体的全集数据的技术和机制是数字孪生的基础。全集数据管理技术包括数据采集、数据识别、数据融合和数据技术状态、数据安全等方面。
在采集融合方面数字孪生需要将来自互联网、物联网、智联网等多种网络渠道的产品数据、运营数据、机器数据、价值链数据和其它外部数据等多源数据进行管理和辨识；
在数据融合方面，需要将企业的各类数据进行精细化管理，如结构化、半结构化、非结构化数据的提取和同步技术，尤其是非结构化数据的提取和同步处理；
在技术状态方面，当各类数据间存在较强一致性要求时，维护数据间的关联及变化，保障数据的一致性是确保数据价值的重要要求；
在安全方面，除日常的数据安全之外，当涉及业务、商业或者竞争需要而必须考虑数据权属要求时，数据的隐私和安全成为全集数据管理重要的应用技术。
（五）动态建模及模型驱动技术
模型是数字孪生实现模型驱动的关键。数字孪生需要具备通用的、普适的建模及模型管理机制。建模与模型管理技术首先要对各种复杂对象、属性、关系的表达技术，满足静态以及随需的、动态的建模需要，以适应不同客体的定义需要；其次，需要具备模型的接入和适配技术，从而建立起模型驱动的业务模式。另外，异构模型互操作技术也是数字孪生所需的关键技术。
（六）高效计算与靶向服务技术
为更好服务于物理客体的业务或商业目标，这就要求数字孪生使用快速高效的数据分析计算技术和精准服务技术。其中，数据分析技术包括分析场景与分析画像定义、基于画像的快速数据处理。
目前在数据分析技术方面以外购数据采集、计算、存储、加工能力来进行数据处理分析的做法只是为数字孪生提供技术支撑能力，未来只有充分和业务强关联、强融合，建立结合业务的业务模型。精准服务技术方面需要持续的知识自动化和智能化技术，实现针对业务环节的精准筛选和推介；最后，精准靶向还需要面向不同客体提供个性化智能服务技术，数字孪生可以根据客体不同（如人、设备和系统），将反馈结果推送到客体本身或指定中间环节（中间环节再计算或再处理），最终再形成满足客体需要的个性化服务。
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