数字孪生就是仿真，你知道吗？(图)

相信很多人都听说过数字双胞胎。过去几年，这个词的热度持续攀升，频频出现在各大高峰论坛的演讲话题中，备受业内外关注。但仍有很多人对数字孪生和模拟存在难以区分，甚至误认为数字孪生其实是模拟。

数字孪生，英文名称是Twin（数字孪生），又称数字映射、数字镜像。它的官方定义非常复杂。表述如下：数字孪生是一个综合多学科、多物理、多尺度、多概率的模拟过程，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，并在虚拟空间。映射以反映相应实体设备的全生命周期过程。

实际上，简单地说，数字孪生是基于设备或系统创建的数字“克隆”。

数字孪生最大的特点是它是一个实体对象的动态模拟（我们称之为“本体”）。也就是说，数字孪生会“动”起来仿真数字孪生区别，这也是模拟与数字孪生最大的区别。

模拟是一种通过将包含确定性定律和完整机制的模型转换为软件来模拟物理世界的技术。只要模型正确，输入信息和环境数据完整，基本能正确反映物理世界的特征和参数。

如果说建模是对我们对物理世界或问题的理解建模，那么仿真就是验证和确认这种理解的正确性和有效性，但这种验证不具有连续性和驱动力。因此，数字模型的仿真技术是创建和运行数字孪生体，保证数字孪生体与对应物理实体之间有效闭环的核心技术。

数字孪生不仅是物理世界的镜像，还需要接收来自物理世界的实时信息，进而实时驱动物理世界，进化为先知、远见者，甚至是物质世界的超体

而且，数字双胞胎不只是“移动”。其“运动”的依据来自本体的物理设计模型，以及本体上传感器反馈的数据，以及本体运行的历史数据。

说白了就是本体的实时状态，以及外部环境条件，都会在“孪生体”上重现。

如果需要对系统设计进行更改，或者如果他们想知道系统在特定外部条件下会如何反应，工程师可以对双胞胎进行“实验”。这样可以避免对本体的影响，提高效率，节约成本。

除了“动”，理解数字孪生还需要记住三个关键词，即“全生命周期”、“实时/准实时”和“双向”。

数字孪生是一个起源于行业的概念。在工业制造中，有一个术语叫做“产品生命周期管理 (PLM)”。相信很多人都听说过。

全生命周期意味着数字孪生可以贯穿产品的整个生命周期，包括设计、开发、制造、服务、维护甚至报废回收。不仅是帮助企业把产品做的更好，还包括帮助用户更好地使用产品。

实时/准实时是指本体与孪生体之间建立全面的实时或准实时连接。两者并不完全独立，映射关系也具有一定的实时性。

双向意味着本体和孪生之间的数据流可以是双向的。不仅本体可以向孪生输出数据，孪生还可以向本体反馈信息。企业可以根据孪生体反馈的信息对本体采取进一步的行动和干预。

数字孪生起源于工业制造领域。工业制造也是数字孪生的主要战场。

生产过程的数字孪生

在产品开发过程中仿真数字孪生区别，数字孪生可以虚拟地构建产品的数字模型，用于模拟测试和验证。在生产过程中，可以模拟设备的运行情况，以及参数调整带来的变化。

数字孪生可以有效提高产品可靠性和可用性，同时降低产品开发和制造风险。

数字孪生也可以在维护阶段发挥重要作用。

采用数字孪生技术，通过对运行数据的持续采集和智能分析，可以预测维修工作的最佳时间点，也可以为维修周期提供参考依据。数字孪生还可以为故障点和故障概率提供参考。

数字孪生为工业制造带来了明显的效率提升和成本降低，几乎所有工业巨头都蜂拥而至。

以通用汽车为例。他们声称为每台发动机、每台涡轮机、每台 MRI 创建了一个数字双胞胎（截至 2018 年，GE 拥有 120 万个数字双胞胎）。

通过这些逼真的数字模型，工程师可以在虚拟空间中进行调试和实验，从而使机器运行最佳。

数字孪生是模拟应用的新巅峰。在数字孪生成熟的每个阶段，仿真都扮演着不可或缺的角色：“数字化”的核心技术——建模始终与仿真相关联或仿真的一部分； “交互”是硬件在环仿真中的常见场景；“先知”本身的核心技术就是仿真；很多学者将“先知”的核心技术——工业大数据视为一种新的仿真范式；耦合不同双胞胎之间多学科的模拟可以让思想碰撞，产生智慧的火花。