数字孪生技术这是“通过镜子”进入实物资产核心技术飞跃

随着我们的资产和系统变得越来越复杂，需要迭代升级的不仅仅是硬件工具

我们开发、管理和维护它们的方式也需要发展。

我们需要工具来满足由数字颠覆驱动的软件驱动产品的新现实。

【数字孪生技术】

这是“通过镜子”进入实物资产核心的技术飞跃。数字孪生让我们得以一窥正在发生的事情或可能发生的事情，以及现在和未来的实物资产。

从基础开始：什么是数字孪生？

关于数字孪生，有一个最简单的定义：

“数字孪生是对象或系统的虚拟表示，跨越其生命周期，从实时数据更新，并使用模拟、机器学习和推理来辅助决策。”

简单来说，这只是意味着创建一个高度复杂的虚拟模型，它是物理事物的精确对应物（或孪生体）。 “事物”可以是汽车、建筑物、桥梁或喷气发动机。物理资产上的连接传感器收集可以映射到虚拟模型的数据。现在，任何查看数字双胞胎的人都可以看到有关物理事物在现实世界中行为方式的关键信息。

车辆状态可视化监控 |来自EasyV智能停车

数字孪生让我们了解现在并预测未来

这意味着数字孪生是一个重要的工具，它不仅可以帮助工程师和操作员“如何执行”，还可以帮助“未来如何执行”和“通过实验精确执行”，因为数字孪生可以分析来自连接传感器的数据，并结合其他信息来源，帮助我们做出这些预测。

有了这些信息数字孪生的强度思考与实践，组织不仅可以更快地了解更多信息。还能精准实现产品创新，更完美地预测复杂产品的生命周期和价值判断。

EasyV 设备生命周期管理模板

数字孪生可以帮助制造商和工程师做很多事情数字孪生的强度思考与实践，例如：

EasyV 能源监控模板

我们对以上内容进行更详细的拆解

数字双胞胎案例：工程师

让我们看一个数字孪生的例子。由于数字孪生的大多数主要用户都是工程师，让我们从他们的角度来看。

工程师的工作是设计和测试产品——无论是汽车、喷气发动机、隧道还是家居用品——都要考虑到它们的整个生命周期。换句话说，他们需要确保他们正在设计的产品适合该目的，能够承受磨损，并且非常适合将要使用的环境

.

这对应于数字孪生可以虚拟创建现实世界场景的事实。例如，测试汽车制动系统的工程师将运行计算机模拟，以查看系统在各种现实世界场景中的表现。这种方法的优势在于，它比构建多辆实体汽车进行测试更快且成本更低。

但还是有一些不足。

首先，上述计算机模拟仅限于当前的现实世界事件和情况。他们无法预测汽车将如何应对未来的情景和不断变化的环境。其次，现代制动系统不仅仅是机械和电气的。它们还包含数百万行代码。

这就是数字双胞胎和物联网的用武之地。数字双胞胎使用来自连接传感器的数据来讲述资产在其整个生命周期中的故事。从测试到实际使用。借助物联网数据，我们可以测量资产健康和性能的特定指标，例如温度和湿度。通过将这些数据整合到虚拟模型或数字双胞胎中，工程师可以通过车辆本身的实时反馈全面了解汽车的性能。

虚拟与真实

使用数字孪生意味着更高效的研发、更高的效率和更全面的产品报废方法。

数字孪生的价值：了解产品性能

数字孪生让企业能够以前所未有的方式了解其产品的性能。数字双胞胎可以帮助识别潜在故障、远程排除故障并最终提高客户满意度。它还有助于产品差异化、产品质量和附加服务。

如果您可以了解客户在购买后如何使用您的产品，那么您就有更多数据可以迭代。这意味着您可以使用数据安全地消除不需要的产品功能或组件，从而节省大量时间和金钱。

利用可视化技术实现对远端的实时监控

在数字孪生的众多优势中。

一个是能够为工程师和操作员提供远程物理资产的详细、复杂的视图。

借助可视化，工程师和他们负责的资产不需要在同一个房间，甚至是同一个国家。

例如

广东的机械工程师使用数字孪生技术诊断位于青海机场机库的喷气发动机。或者工程师将加来的某个英吉利海峡隧道的整个长度可视化。数以千计的传感器提供十几种模式，例如视觉、声音、振动、高度等，这意味着工程师可以从世界上几乎任何地方“配对”物理事物。这意味着对真实事物的可视化具有前所未有的清晰度和控制力。

如何应用数字孪生？全球数字孪生市场预计将从 2019 年起以 38.1% 的复合年增长率增长，到 2025 年达到 301 亿美元，其中亚太地区数字孪生市场预计将以最高复合年增长率增长。

巨大的市场规模将催生一系列专业服务于这个市场的从业者。以IBM为首的国际知名企业，行业实力相当成熟，背景雄厚。

在国内，也有阿里云DATAV、亿智微EasyV、广启元等优秀的数字孪生可视化公司，集可视化、低代码、数字孪生技术于一体。孪生技术、数字座舱和工业应用将物理世界全方位数字化，共同构建数字化增强世界，帮助更多客户实现数字化管理，加速数字化转型。

EasyV 行业解决方案案例集 认知数字孪生的未来

通过了解不断变化的客户偏好、定制和体验，数字双胞胎已经在帮助组织领先于数字化颠覆。这种知识意味着企业可以更快地交付产品，从组件到代码，质量更高。不过，数字孪生之路还可以走得更远。

认知计算的使用增强了数字孪生的能力和科学学科。自然语言处理 (NLP)、机器学习、对象/视觉识别、声学分析和信号处理等技术和技巧只是增强传统工程技能的部分能力。

例如，使用数字孪生可以确定应该更频繁地运行哪些产品测试。它还可以帮助决定哪些人应该退休。

认知数字双胞胎可以让我们设计和改进未来的机器，超越人类的直觉。

不再有“一刀切”的模式，一切都可以计算确定

更多关于数字孪生和数字化转型的知识，请参考我之前的回答~

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