数字孪生白皮书（2019）_30页_2mb

数字孪生白皮书（2019年）总结

核心内容

数字孪生是一项通过软件定义，对物理空间进行描述、诊断、预测、决策的通用使能技术，旨在实现物理空间与赛博空间的交互映射。它不仅是一种技术手段，更是数字化转型的重要方法论，被广泛应用于工业互联网、车联网、智慧城市、智慧医疗等多个领域。

主要观点

1. 数字孪生的发展态势

• 全球关注：Gartner连续三年将数字孪生列为十大战略科技发展趋势，2019年认为其处于期望膨胀期顶峰，未来5年将产生破坏性创新。
• 跨国企业布局：如西门子公司、PTC、达索、ESI等工业软件巨头，均在积极布局数字孪生业务，推动其在不同场景中的应用。
• 国家政策支持：美国工业互联网联盟、德国工业4.0参考架构等均将数字孪生作为数字化转型的核心内容，中国也在雄安新区、杭州城市大脑等项目中积极实践。

2. 数字孪生的定义与内涵

• 定义：数字孪生是物理实体或逻辑对象在数字空间中的动态复制体，通过数据、模型和软件技术实现对物理世界的精准映射和智能决策。
• 内涵：涵盖“12345”五大内容，即一个物理实体、两个空间（物理空间与赛博空间）、三个维度（时间、空间、数据）、四个能力（描述、诊断、预测、决策）、五个阶段（设想、确定方案、试运行、产业化、效果后评价）。

3. 数字孪生的典型特征

• 数据驱动：依赖于实时数据和历史数据进行建模和分析。
• 模型支撑：通过机理模型或数据驱动模型实现对物理实体的仿真和预测。
• 软件定义：以软件形式动态模拟或监测物理空间的状态与行为。
• 精准映射：确保虚拟模型与物理实体在形态和行为上高度一致。
• 智能决策：结合人工智能等技术，实现对物理世界的辅助决策和持续优化。

4. 数字孪生技术架构

数字孪生技术架构分为四个层次：

• 物理层：物理实体
• 数据层：数据采集、数据处理、数据传输
• 模型层：机理模型、数据驱动模型
• 功能层：描述、诊断、预测、决策
• 应用层：涵盖智能工厂、车联网、智慧城市、智慧建筑、智慧医疗等多个场景。

关键信息

应用场景

• 数字化设计：达索、PTC、波音等公司利用数字孪生进行产品设计与优化，实现迭代式创新。
• 虚拟工厂：西门子、洛马等公司构建虚拟车间和数字工厂，实现生产过程的数字化管理和优化。
• 设备预测性维护：GE、空客等公司开发设备数字孪生体，实现设备全生命周期管理，提升运维效率。
• 智慧城市：通过构建城市数字孪生体，实现城市运行的全面模拟和管理，支持城市规划与治理。
• 车联网：百度、谷歌、腾讯等企业探索数字孪生在车联网中的应用，推动自动驾驶和交通智能化。
• 智慧医疗：达索、海信等公司尝试将数字孪生应用于医疗领域，提高诊断效率和设备管理能力。

未来展望

• 宏观层面：数字孪生将成为数字社会中认识和改造世界的新方法论。
• 中观层面：数字孪生将支撑社会治理和产业数字化转型，如数字孪生政府、数字孪生城市等。
• 微观层面：数字孪生落地的关键在于“数据+模型”，需在各领域编制数字孪生模型全景图谱，推动其发展。

总结与思考

阶段性

数字孪生的出现是信息化发展的必然结果，不是概念炒作，而是技术与应用融合的产物。

长期性

数字孪生是一套支撑数字化转型的综合技术体系，其发展是一个动态、演进、长期的过程。

艰巨性

我国在数据采集、模型积累和软件开发等方面存在短板，制约了数字孪生的发展。

突破口

应以需求迫切、基础较好、潜力巨大的场景为突破口，推动重点行业和领域率先实现突破，树立典型模式和样板。

编写组成员

• 张洪国、姚磊、袁晓庆、安琳、周峰、宋颖昌
• 许亚倩、王宇霞、徐靖、孙刚、张朝、管桐

致谢

• 宁振波
• 赵敏
• 王湘念
• 郎燕
• 林雪萍
• 朱铎先
• 赵宏博