數字孿生是以多維模型和融合數據為驅動，通過實時連接、映射、分析、交互來刻畫、仿真、預測、優化和控制物理世界，使物理系統的全要素、全過程、全價值鏈達到最大限度的優化。數字孿生與各產業的深化融合能夠有力推動各產業數字化、網絡化、智能化發展進程，成為了產業變革的強大助力[1]。數字孿生契合了我國以信息技術為產業轉型升級賦能的戰略需求，成為了應對當前百年未有之大變局的關鍵因素。數字孿生日趨成為各界研究熱點，應用發展前景廣闊。
01 哪里來？——數字孿生的起源
模型是數字孿生的核心要素，而從模型到數字孿生經歷了物理的“實物模型”到數字化展示的“數字化模型”再到物理對象與虛擬模型交互共生的數字孿生的技術發展過程。筆者團隊 2021 年在《計算機集成制造系統》期刊上發表的“數字孿生模型構建理論及應用”文章中分析了從模型到數字孿生的過程[2]:
模型是生產制造活動中的重要要素，在不同歷史階段和不同技術背景下，呈現出不同形式，發揮了不同作用。人類從青銅時代就開始借助“模型”制造青銅器。例如我國在商周時代 鑄造青銅器采用的“塊范法”和“失蠟法”即是以模型為基礎的。“塊范法”和“失蠟法”首先選用 陶、木、竹、骨、石、蠟等材料制成青銅器的“實物模型”，然后再在該模型的基礎上做成鑄型，通過向型腔內澆鑄銅液，凝固冷卻后得到青銅鑄器。類似地，清朝負責皇室建筑(如宮 殿、皇陵、園林等)的樣式雷家族利用建筑的“燙樣”(即“實物模型”)將設計方案變成立體的微縮景觀，從而提前了解建筑效果，進而指導實際建造。
這些在實際建筑動工之前按 1/100 或 1/200 比例先制作的“燙樣”不僅在外觀上展示了建筑的樣貌，還體現了建筑的臺基、瓦頂、 柱枋、門窗等詳細內部結構。此外，實際物理對象的“實物模型”除了能輔助生產制造外，還能替代其原型的部分功能。例如，著名的秦始皇陵兵馬俑就是代替了活人為秦始皇陪葬。為真實再現秦軍士兵精神面貌，這些兵俑被工匠們用高超技藝表現地十分逼真，臉型、眼睛、 表情、年齡等各不相同又活靈活現。另外，三國時代諸葛亮為給蜀漢十萬大軍運輸糧食而發 明的運輸工具“木牛流馬”具備了真實牛馬的功能和作用，從而代替了真實的牛馬進行糧食運輸[2]。
上述“實物模型”可實現對應的物理對象或功能的復制，但這類模型存在一定程度的時空局限。如在時間尺度上，實物模型主要以靜態再現外觀或結構為主，不能充分表現物理對象隨時間的變化特性;在空間尺度上，針對大場景的(如整座城市、整個園區)、內部結構復雜的(如發動機)物理對象，這類實物模型難以完整刻畫。隨著計算機、信息、網絡通信等技術的成熟和普及使用，人們可以利用數字化技術突破時空局限，建立物理對象的“數字化 模型”，從而解決上述問題。如利用計算機圖形學技術、虛擬現實及增強現實技術已實現了在虛擬世界中創建數字化圓明園(即圓明園的數字化模型)，從而再現了圓明園的歷史原貌。另外，采用全息影像技術，復活已故歌手在舞臺上的演唱表演，觀眾不僅可以看到和歌手外貌一樣的數字化虛擬歌手，還可以聽到和歌手一模一樣的歌聲，實現了對已故人物的虛擬復活[2]。
無論是上述輔助制造和進行部分功能替代的“實物模型”，還是進行數字化展示的“數字化模型”，對物理對象在多維多時空尺度上的刻畫還不夠;此外其工作或運行過程都相對獨立，缺乏與對應物理對象的動態交互。隨著新一代信息技術的進一步發展和深入落地應用，人們日益提升的工業和生活實際需求對模型提出了能夠與物理對象進行交互的要求。
同時，人們還想知道物理世界不同尺度的時空有什么，正在發生什么，未來會發生什么?從而預測可能出現的問題并制訂相應的措施。數字孿生在此背景下應運而生，并引起了深刻的產業變革。物理實體及其對應的虛擬模型、數據、連接和服務是數字孿生的核心組成部分。通過多維虛擬模型和融合數據雙驅動，以及物理對象和虛擬模型的交互，數字孿生能夠描述物理對象的多維屬性，刻畫物理對象的實際行為和實時狀態，分析物理對象的未來發展趨勢，從而實現對物理對象的監控、仿真、預測、優化等實際功能服務和應用需求，甚至在一定程度達到物理對象與虛擬模型的共生[2]。
如圖1所示，數字孿生可追溯至美國密歇根大學的Michael Grieves教授2002年在其 產品生命周期管理(product lifecycle management, PLM)課程上提出的“與物理產品等價的 虛擬數字表達”(a virtual, digital equivalent to a physical product)的概念[3]。雖然這個概念在當時并沒有稱為數字孿生，但卻具備了數字孿生的基本組成要素，因此可以被認為是數字孿生的雛形。受限于當時數據采集技術、數字化描述技術、計算機性能和算法不夠成熟， Michael Grieves 教授所提出的早期概念并未受到廣泛關注。
圖1 數字孿生起源與發展
如圖 1 所示，2010 年，“數字孿生”才由美國國家航空航天局(NASA)首次書面提出并得到了進一步發展[4]。NASA 在《Modeling, simulation, information technology & processing roadmap》中詳細說明了對于航天器數字孿生的定義和功能，該路線圖的草案最早在 2010 年就已出現并傳播，但正式版直到 2012 年才發表[5]。與此同時，2011 年，美國空軍研究實驗室(Air Force Research Laboratory, AFRL)在一次演講中也明確提到了數字孿生，AFRL希望利用數字孿生來解決戰斗機機體(Airframe)的維護問題。2012 年，NASA 和 AFRL 合作共同提出了未來飛行器的數字孿生體范例[6]，以應對面對未來飛行器高負載、輕質量以及極端環境下服役更長時間的需求。
如圖 1 所示，2014 年 Grieves 教授發表了關于數字孿生的白皮書，根據該白皮書，數 字孿生的基本概念模型包括三個主要部分:(a)實體空間中的物理產品;(b)虛擬空間中的 虛擬產品;(c) 將虛擬產品和物理產品聯系在一起的數據和信息的連接[7]。Gartner 連續 3 年將數字孿生列為 2017 年至 2019 年間具有戰略價值的 10 大技術趨勢之一[8-9]。數字孿生日益受到了學術界和工業界的廣泛關注。
圖源：Gartner
同時，如圖 2 所示，筆者團隊在 2017 年提出了數字孿生車間的概念，設計了數字孿生車間的運行機制，討論了數字孿生車間的特點以及關鍵技術，為數字孿生在制造中的應用提供了理論支持[10]。
圖2 筆者團隊數字孿生相關工作
之后，為了促進數字孿生在更多領域的進一步應用，筆者團隊擴展了三維數字孿生模型，提出了數字孿生五維模型[11]。為 推動數字孿生理念和技術進一步落地推廣應用，筆者團隊研究并建立了數字孿生建模準則和理論體系[12]、數字孿生技術和工具體系[12]，以及數字孿生標準體系[13]，指導了數字孿生國際標準制定并立項，并受邀在 Nature 發表數字孿生評述文章[1]。此外，筆者團隊的相關工作總結形成了數字孿生在設計、制造和服務中的系列英文專著，其中關注設計的Digital Twin Driven Smart Design，和關注智能制造的Digital Twin Driven Smart Manufacturing已出版，關注服務的Digital Twin Driven Service截至 2020 年 12 月 31 日已完成初稿，并將于2021年出版。2021年3月北航陶飛教授在Taylor & Francis上創辦了Digital Twin國際期刊，該期刊目標是出版數字孿生及其在制造、工業工程、城市、醫療、船舶等領域的研究進展和應用，該期刊是數字孿生方面的國際綜合類期刊。
02 是什么？——數字孿生概念
2017 年以來，數字孿生的研究和應用越來越熱。在學術界，數字孿生的研究論文每年呈指數級增長，全世界各主要國家的高校和科研機構幾乎都有學者關注和研究數字孿生，并 取得了很多研究成果和進展[14]。在工業界，各大工業軟件的巨頭，如西門子公司、PTC 公 司、達索公司等以及知名實業公司，如空客集團、波音、特斯拉等都在積極實踐數字孿生[12]。雖然數字孿生得到了業界廣泛關注和研究，但數字孿生在概念和內涵上卻并沒有一個統一的定義。隨著數字孿生研究和實踐的不斷推進，人們賦予了數字孿生的各種定義。
Michael Grieves 教授在 2016 年發表的Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems一文中稱:其最早在 2002 年的 PLM 課程上提出的 PLM 的概念模型已具有了數字孿生的所有元素，即真實空間、虛擬空間、從真實空間到虛擬空間的數據流鏈接，從虛擬空間到真實空間和虛擬子空間的信息流鏈接[3]。并進一步定義了數字孿生[3]:“數字孿生(DT)是一組虛擬信息結構，可從微觀原子級別到宏觀幾何級別全面描述潛在的或實際的物理制成品。在最佳狀態下，可以通過數字孿生獲得任何物理制成品的信息。”同時 Grieves 教授將數字孿生可以解決的問題分成了 2 類:一是可預測的行為(predicted behavior);二是不可預測的行為(unpredicted behavior)。
隨后又進一步將行為分為期望值(desirable)和非期望值(undesirable)。從而得到 4 類結果,如圖 3 所示，(1)預計得到的期望結果;(2)預計得到的非期望結果;(3)未預料到的期望結果(4) 未預料到的非期望結果[3]。Michael Grieves 定義數字孿生過于籠統，沒有具體的描述和解釋。直到 2010 年 NASA 發布了關于航天器的數字孿生的詳細定義，即“數字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多尺度、多物理量、多概率的仿真過程，從而虛擬空間反映相對應的實體裝備的全生命周期過程[5]”。
圖3 系統行為分類[3]
不同科研機構、企業和學者也提出了自己對數字孿生的理解。表1是知名學者或研究機構對對數字孿生的理解，表2是個企業對數字孿生的理解。
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