从2016年起，Gartner已经连续四年将“数字孪生”（Digital Twin）列为当年十大战略科技发展趋势，数字孪生成为在IoT、智能制造大潮中非常流行的词汇。但是人们一直认为“数字孪生”仍处于概念阶段，直到今年百度指数一度破万，A股相关概念股全线飘红，“数字孪生”才在国内进入了“实红”阶段。
今年初，波音737 MAX在不到五个月内发生了两起严重的坠机空难，将人们的关注度集中到了如何让飞机在制造、维修和飞行过程中更加安全可控。除了常规的检修，还有一个被热议的技术方案，那就是“数字孪生”（Digital Twin）。
作为十大战略科技趋势，数字孪生被Gartner定义为以数字化方式再现真实的实体或系统。
比如，一架飞机从设计、生产阶段开始，就构造一个数字模型；在飞机投入使用后，这个数字模型也会模拟记录飞机的损耗情况，反映飞机的整个生命周期。
由于数字孪生在物理世界和数字世界之间建立起全面、实时、精准的连接，因此这个技术可以为工业制造、未来生活带来无限的可能。据Gartner预测，到2020年，互联传感器与端点将多达超过200亿，数字孪生将服务于数十亿个物件。
今天我们就来聊聊，拥有如此技术前景的“数字孪生”到底是什么？可以应用在哪些场景中？
什么是数字孪生？
最早定义“数字孪生”的是美国密歇根大学的Michael Grieves教授在2003年提出“与物理产品等价的虚拟数字化表达”。他提议将数字孪生与工程设计进行对比，来更好的理解产品的生产与设计，在设计与执行之间形成紧密的闭环。
知名咨询公司德勤（Deloitte）在2017年发布的“工业4.0与数字孪生”中，对数字孪生的架构进行了清晰的描述。德勤认为通过数字孪生企业可以实现产品快速面市、改善运营、创新的业务模式以及降低生产缺陷。
数字孪生，顾名思义，就是数字形式的双胞胎。在“数字孪生”中，一个是存在于现实世界的实体，另一个只存在虚拟和数字世界之中，是利用数字技术营造的与现实世界对称的镜像。
值得注意的是，数字孪生不仅仅是对现实实体的虚拟再现，还可以模拟对象在现实环境中的行为特征，例如：
过去，在没有数字孪生帮助之下，制造一件产品要经历很多次迭代设计。
现在，采用了数字孪生技术，就可以在虚拟的三维数字空间轻松地修改部件和产品的每一处尺寸和装配关系。这使得几何结构的验证工作和装配可行性的验证工作大为简化，大幅度减少了迭代过程中物理样机的制造次数、时间以及成本。
从这个角度看，数字孪生能够加速人们对于物理实体的了解，甚至通过模拟各种可能性，实现对未来趋势的预测，提供更全面的决策支持。
数字孪生的应用场景
在工业互联网中，数字孪生是一个很自然的概念。工业互联网首先要把设备连接，然后把设备以数字的方式来描述出来，配对出专业设备的虚拟映射，以更好的了解和掌握实体，这正是通过数字孪生的方式去实现。
但有人认为，数字孪生只存在于工业领域，这显然是一种错误认知。数字孪生并不局限于特定的行业或者领域，而是贯穿整个物联网的基础逻辑。
借助数字孪生，可以集成复杂的制造工艺，实现产品设计，制造和智能服务等闭环优化，它实际上贯穿了产品生命周期中的不同阶段。
2014年以后，随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展，数字孪生逐步扩展到了包括制造和服务在内的完整的产品周期阶段，并不断丰富着数字孪生的形态和概念。
设计阶段的数字孪生
在产品的设计阶段，利用数字孪生可以提高设计的准确性，并验证产品在真实环境中的性能。
例如，在汽车设计过程中，由于对节能减排的要求，数字孪生技术帮助包括宝马、特斯拉、丰田在内的汽车公司利用其CAD和CAE平台3D Experience，准确进行空气动力学、流体声学等方面的分析和仿真，在外形设计通过数据分析和仿真，大幅度地提升流线性，减少了空气阻力。
意大利豪车品牌玛莎拉蒂生产的全新一代的Ghibli跑车，通过数字孪生的理念，对软件里的数字化模型进行设计和测试，缩短了30%的新款车型设计开发时间，将跑车上市的时间缩短了16个月，同时Ghibli跑车的产量提升了3倍，却又保持了不变的品质。
制造阶段的数字孪生
产品制造阶段的数字孪生是一个高度协同的过程，通过数字化手段构建起来的虚拟生产线，将产品本身的数字孪生，同生产设备、生产过程等其他形态的数字孪生高度集成起来，可以加快产品导入的时间，提高产品设计的质量、降低产品的生产成本和提高产品的交付速度，实现稳定并不断优化的生产过程。
服务阶段的数字孪生
随着物联网技术的成熟和传感器成本的下降，很多工业产品，从大型装备到消费级产品，都使用了大量的传感器来采集产品运行阶段的环境和工作状态，并通过数据分析和优化来避免产品的故障，改善用户对产品的使用体验。
这个阶段的数字孪生，可以实现如：远程监控和预测性维修、优化客户的生产指标、产品使用反馈等功能。
比如，在售后服务中，数字孪生可以很方便为售后服务工程师提供服务，在AR里直接为现场服务的工程师提供服务的指导和帮助。
目前，除了在工业互联网，数字孪生在航空航天、油气探测、智能物流多领域已有应用。
在航空航天领域，美国国防部最早提出利用Digital Twin技术，用于航空航天飞数据流动与信息镜像行器的健康维护与保障。首先在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步，这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。
在油气探测领域，运用数字孪生理念，构建地下三维空间大数据平台，不仅能精准评估地下油气资源、地热能资源及其储量经济性，还通过多学科一体化高效科学管理，大大提高了地下三维勘探精度。
在智能物流领域，数字孪生大屏、自动分拣机器人等快递黑科技基本实现信息化智能化，基本实现24小时可以到达全国的很多地方。
数字孪生的未来
目前很多企业都在尝试利用数字孪生促进产品全生命周期管理，越来越多的案例就发生在我们身边。而我们尚处于变局的原点，数字孪生未来的发展空间巨大，至少在这些场景为人们留下了想象空间。
远程操控
通过数字模型，我们将可以实现设备的远程操控。在未来，远程辅助、远程操作、远程紧急命令都将成为日常管理的常用汇词。
智慧城市管理
未来，无人机群将为城市提供基于图像扫描的城市数字模型，街道、社区、娱乐、商业等各功能模块都将拥有数字模型。
随着城市数字模型的扩充与发展，数字孪生技术将覆盖城市的每条电力线、变电站、污水系统、供水和排水系统、城市应急系统、Wi-Fi网络，高速公路，交通控制系统等所有看见或看不见的地方，而城市管理将更加轻松可控。
推动现实世界探索
在未来，无人机、自动驾驶汽车、传感器将取代当前网络爬虫的工作，搜索技术将变得更加复杂，我们将能够搜索气味、味道、振动、纹理、比重、反射、气压等物理世界的属性。随着时间的推移，新的搜索引擎将能够在数字世界和现实世界中找到几乎所有的东西。
健康监测与管理
未来，我们每个人都将拥有自己的数字孪生体。通过各种新型医疗检测和扫描仪器以及可穿戴设备，我们可以完美地复制出一个数字化身体，并可以追踪这个数字化身体每一部分的运动与变化，从而更好地进行健康监测和管理。
大脑活动的监控与管理
人脑是大自然中最复杂的产品之一，很多国家的科研人员正在试图用数字化技术找出人类大脑的思考方式。
例如，美国惠普公司正在与瑞士洛桑联邦理工学院合作开展Blue Brain项目，旨在建立哺乳动物大脑的数字模型，以期发现大脑的工作原理，利用大量的计算方法来模拟大脑的运动、感知和管理等功能，从而协助脑部疾病的诊断与治疗。
总体而言，目前我们依然处于这项技术很早期的阶段。
数字孪生高度依赖传感器所采集的数据和信息，在当下的技术水平看来，对设备进行精确的全域感知依然有难度。物理实体的数据不够详尽，因此数字副本也会有所缺失，这就会导致数字副本得出的预测和判断有误差。
除此之外，软件上还需要更加先进的算法，硬件上需要运算能力更强大的处理架构，以及更精密耐用的各类传感器。
数字孪生技术未来可期，但距离实现目标，依然遥远
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