安世亚太-数字孪生体白皮书（全版）-2019.12-150页_8mb

数字孪生体技术白皮书总结

核心内容

数字孪生体是一种数字模型，用于实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，并通过优化和指令调控其行为。它不仅是物理世界的镜像，更能够反向驱动物理世界，具备先知、先觉和共智等特性。数字孪生体是第四次工业革命的通用目的技术（GPT），其发展贯穿工业化、城市化和全球化，成为支撑万物互联的综合技术体系。

主要观点

• 数字孪生体的定义：数字孪生体是现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过实测、仿真和数据分析实现状态感知、诊断、预测、优化和调控。其核心在于实现虚实之间的实时互动和智慧共享。
• 成熟度模型：数字孪生体的成熟度分为五个阶段：数化、互动、先知、先觉和共智。每个阶段都有其核心技术支撑，如建模、仿真、大数据、机器学习、云计算等。
• 关键技术：数字孪生体依赖建模、仿真、VR/AR/MR、数字线程、系统工程与MBSE、物联网、云雾边缘计算、大数据与机器学习、区块链等关键技术。
• 应用场景：数字孪生体技术已广泛应用于制造、产业、城市和战场等多个领域，其参考架构和应用框架为不同场景下的实施提供了指导。

关键信息

一、数字孪生体发展综述

• 数字孪生体技术起源于2002年，2010年NASA首次正式使用“数字孪生体”这一术语。
• 数字孪生体技术经历了技术准备期（1960-2002）、概念产生期（2002-2010）、领先应用期（2010-2020）和深度开发与大规模扩展期（2020-2030）。
• 数字孪生体是第四次工业革命的通用目的技术，与人工智能、物联网等技术共同构成智能时代的技术基础。
• Gartner指出，数字孪生体技术已从新兴技术进入主流技术行列，并连续三年入选十大战略技术趋势。

二、数字孪生体的定义

• 数字孪生体是物理实体对象的数字化表达，包括数据模型、分析算法和知识。
• 通过数字线程实现不同数字孪生体之间的数据和信息的同步、融合和共享。
• 数字孪生体不仅支持物理实体的生命周期管理，还能通过多视图模型的协同实现更复杂的智能交互。

三、数字孪生体的模型

• 数字孪生体的概念模型（图5）涵盖了实体、域、数字孪生体和数字线程等多个维度。
• 数字孪生系统的参考架构（图6）包括用户域、数字孪生体、测量与控制实体、现实物理域和跨域功能实体。
• 应用框架（图7）由系统目的、系统层次/物质尺度和系统生存期三个维度构成，用于指导不同场景下的数字孪生体应用。
• 成熟度模型（图8）分为五个阶段，每个阶段代表数字孪生体在功能和智慧层面的演进。

四、数字孪生体的关键技术

1. 建模：建模是数字孪生体的起点，涉及物理实体的数字化表达。
2. 仿真：仿真技术贯穿数字孪生体的各个阶段，是实现预测和优化的核心。
3. VR、AR及MR：这些技术增强了人与数字世界的交互体验，使数字孪生体在多个场景中更加逼真和智能。
4. 数字线程：数字线程是连接不同数字孪生体的桥梁，实现跨层次、跨尺度、多视图模型的集成和协同。
5. 系统工程与MBSE：系统工程和基于模型的系统工程（MBSE）为数字孪生体提供顶层设计和建模方法。
6. 物联网：物联网是数字孪生体的数据采集和传输基础，为数字孪生体提供实时信息流。
7. 云、雾与边缘计算：这些计算技术为数字孪生体提供计算和数据处理的基础设施。
8. 大数据与机器学习：大数据支持数字孪生体对复杂系统的建模和预测，机器学习推动其向“先觉”能力发展。
9. 区块链：区块链为数字孪生体提供去中心化的数据存储、交易和安全保障机制，是“共智”阶段的关键使能技术。

五、数字孪生制造

• 现状：数字孪生体在制造领域已取得一定技术积累，与人工智能、物联网等技术深度融合。
• 综述：数字孪生制造通过数字模型、仿真和数据分析，实现从设计到生产、运维的全生命周期管理。
• 参考架构：包括用户域、现实物理域、测量与控制实体和数字孪生体，各部分协同实现智能制造。
• 成熟度特征：
  • 数化：建立产品、设备、生产线、工厂、人员的数字化模型。
  • 互动：实现制造实体与数字孪生体之间的实时数据交互和控制。
  • 先知：基于物理规律和完整信息进行预测和优化。
  • 先觉：利用大数据和机器学习进行不确定环境下的预判和优化。
  • 共智：通过数字线程实现多个数字孪生体之间的协同和共享。

总结

数字孪生体是数字技术与物理世界深度融合的产物，其发展受到工业、城市和全球化等多方面因素的推动。它不仅是一个技术概念，更是推动第四次工业革命的重要力量。数字孪生体的成熟度模型和关键技术体系为不同场景下的应用提供了理论和技术支持。随着技术的不断演进，数字孪生体将在未来成为智能时代的基础设施，推动各行各业的数字化转型。