元宇宙系列之数字孪生——概念与技术篇：模型驱动，耦合虚实（二）

回顾历史，数字孪生理念出现已久，在理论与技术发展中其意涵逐渐成熟深化。数字孪生理念的源头可以追溯至上世纪建模与仿真技术（CAD/CAE）的诞生初期，当时学界和产业界就已经开始探索如何更好地利用建模和仿真数据，去反哺设计和制造环节，实现工艺和制造流程的优化；其后的PLM/PDM系统的发展正是体现了这一理念，为产品研发端建立了统一的模型数据平台；而之后MBSE概念的出现，更使得产品模型数据化的范围进一步向后端制造与验证流程延伸；而随着物联网、人工智能、大数据等新兴技术的发展，结合了多项前沿技术后的数字孪生平台得以实现产品全生命周期的模型数据化，以及数据的实时流转反馈，但我们认为这距离完整的数字孪生理念的实现仍然具有一定的距离，技术结合应用与理念落地的深化仍有较大空间。

图表：数字孪生雏形概念演进路线重要节点

资料来源：工信部、中金公司研究部

► CAD/CAE：CAD、CAE分别代表计算机辅助设计和计算机辅助工程，其诞生将过去必须通过手工绘制的图纸以及仿真分析计算利用电脑工业软件完成，显著减轻工作量并提升了产品的研发效率。在该阶段中，相关工业软件仅仅作为工具将物理实体转化为软件中的模型，仅用于协助生产。同时，该阶段各软件仅负责对单一环节的处理，不包括产品生产的全部流程，数据不流转于各个环节，亦不具备实时更新的特点。

► PLM：PLM指产品全生命周期管理，在软件领域常展示为战略性数字化产品软件与应用平台，集成与产品相关的流程、人力与财务资源、重要信息等内容，致力以低成本功耗及高效率生产产品。在该阶段中，数据的重要性具有显著的提升，PLM打通产品各环节的数据并进行存储与应用，将数据贯穿于策划、设计、开发、验证、生产、维护的全生命周期。PLM主要特征为包含对于产品全生命周期、全生产流程的考量，但是并不能实现实时动态的更新，环节之间的反馈仍有延迟。

► MBSE：MBSE指基于模型的系统工程，主要特征为运用数字化建模代替文档，进一步强调形式化、系统性以及贯穿产品全生命周期的理念，以连贯的多视角数字化模型实现跨领域各环节的动态关联。著名的VV曲线阐释了MBSE从研发段到生产验证各环节的工作流，左板块体现模型研发段，右板块同时显示虚拟验证与实物验证两种验证，体现设计即可用的理念。该阶段中，MBSE主要作为系统性、全流程的概念与框架进行展现，为数字孪生打下基础。

► Digital Twin：Digital Twin即为数字孪生，数字孪生概念于2002年由密西根大学教授Michael Grieves首次提出并不断得到提炼升华[1]。数字孪生的理想状态是通过融合各领域技术，贯穿设计、验证、仿真、制造、运营、后期维护等各环节全流程，真正实现包括实体、逻辑、行为等在物理世界与虚拟世界的实时动态双向映射。近年来，数字孪生在各领域持续渗透并落实，逐步成为数字化转型的关键技术。该阶段是数字孪生概念的理想最终阶段，将物理实体数据化、各个环节间彼此连结，实现数字世界反馈物理世界，提升产品的生产效率以及可用、可靠性，同时降低各环节生产设计风险等作用。

立足当下，数字孪生介于技术完善期与行业渗透期。数字孪生融合数据感知、建模仿真、机器学习、云计算等多元技术，各项技术仍在不断发展进行突破创新。与此同时，在制造、医疗、交通运输等领域中，数字孪生正逐渐体现不可替代的潜力，协助行业提升效率。在技术体系架构方面，数字孪生平台与生态系统应用逐渐成熟。工信部于《数字孪生应用白皮书2020》中指出数字孪生生态系统由基础支撑层、数据互动层、模型构建层与仿真分析层、共性应用层以及行业应用层。基础支撑层获取并提供物理世界相关数据与信息、建模与仿真层进行数字孪生体的建模与仿真、功能层由各种先进技术为背书为数字孪生提供多样有效的功能并最终落地到各个领域，数据互动层则通过数字线程等技术在全流程中提供数据传输与支撑工作。该生态系统反映出物理实体与数字孪生相互作用、互为共存。

图表：数字孪生生态系统

资料来源：工信部、中金公司研究部

展望未来，我们认为数字孪生在长时间不断发展与完善的过程中将逐步成为解构与优化物理世界的不可或缺的工具。数字孪生将充分赋能数字化转型这一大势，通过连结各交叉领域知识与融汇多元技术助力大幅度提升物理世界效率。意识到数字孪生潜能的同时我们需要明确的是，数字孪生目前仍处在发展初期，为挖掘并发挥其发展潜力，需要各种相关技术持续发展与积淀，不断攻克还未解决的问题并深化应用并落实到行业中。以下，我们将从技术、标准化、应用层面探讨数字孪生可能的未来发展趋势。

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