文看懂数字孪生,工信部权威白皮书！拆解 大应用背后万亿企业
.ICT、研究机构与市场协会提供算力算法支持,成为工业智能重要支撑
.基础设施政策落实
月 日,《由商务部、科技部、工信部、国家发改委、农业农村部、国家知识产权局、国内科学院、国内工程院等部委和深圳市人民政府共同举办 国内全世界高新技术成果贸易会正式开幕。作为大会主会场 重要组成部分,由工信部下属国内电子技术质量化研究院主办 新 代信息技术产业质量化论坛作如期举行,会议现场发布了由工信部牵头今年《数字孪生应用白皮书》。
互操作性，数字孪生中 物理对象和数字空间能够双向映射、动态交互和实时连接,因此数字孪生具备以多样 数字模型映射物理实体 能力,具有能够在不同数字模型之间转换、合并和建立“表明” 等同性。
应用需求方向
数字孪生发展背景
数字孪生生态系统
映射，数字孪生建筑通过各层面 传感器布设,实现对建筑 全面数字化建模,以及对建筑运行状态 充分感知、动态监测,形成虚拟建筑在信息维度上对实体建筑 信息表明和映射。
达索—— DExperience
基于仿真资料统计库 微内核数字孪生平台架构,通过仿真资料统计库对实时传感器资料统计 主动管理,为仿真模型 修正和更逼真 现实映射提供支持；
.应用主体面向实际业务领域发挥应用创新作用
.计算设备/硬件发展
零零 年前后,关于数字孪生（DigitalTwin） 设想首次出现于Grieves教授在美国密歇根大学 产品全生命周期管理课程上。但是,当时“DigitalTwin” 词还没有被正式提出,Grieves将这 设想称为“ConceptualIdealforPLM（ProductLifecycleManagement）”,如下图所示。尽管如此,在该设想中数字孪生 基本思想已经有所体现,即在虚拟空间构建 数字模型与物理实体交互映射,忠实地描述物理实体全生命周期 运行轨迹。
前年至今,国务院多次召开会议明确表示加强新型基础设施建设,重视程度不断强化,相关政策路线图日趋清晰。自中央首次提出“新型基础设施建设”以来,各级政府对此给予了高度重视。 零 零开年,中央政府大力号召部署新型基础设施建设,各省为了更好地响应中央政策,都在加紧落实部署,部分地区还专门出台了分领域相关行动方案和计划。而新型人工智能地区 建设作为“新基建”中 人工智能、工业物联网、大资料统计中心等新型数字基础设施建设 重要载体,在接下来 推动和政策扶持等方面也将得到更多 政策关注。
去年国内新型智慧地区规模超过 零零零亿元,未来几年将保持较快速度攀升,预计到 零 年企业规模将超过 . 万亿元。当前,安全综治、智慧园区、智慧交通是智慧地区建设投入 重点, 大细分场景规模占智慧地区建设总规模 %,而地区级平台、机器人等新技术和产品则在快速落地,被更多地区建设方采纳和应用。
ANSYS——TwinBuilder
可扩展性，数字孪生技术具备集成、添加和替换数字模型 能力,能够针对多尺度、多物理、多层级 模型内容进行扩展。
数字孪 业图谱
数字孪生生命周期过程
数字孪生 定义及典型特征
虚实交互，未来数字孪生建筑中,在建筑实体空间可观察各类痕迹,在建筑虚拟空间可搜索各类信息,建筑规划、建设以及民众 各类活动,不仅在实体空间,而且在虚拟空间得到极大扩充,虚实融合、虚实协同将定义建筑未来发展新模式。
自动模型生成和在线仿真 数字孪生建模技术,首先选购静态仿真模型作为初始模型,接着基于资料统计匹配技术由静态模型自动生成动态仿真模型,并结合多种模型提升仿真准确度,新终通过实时资料统计反馈实现在线仿真；
.可用资料统计规模提升
实时性，数字孪生技术要求数字化,即以 种计算机可识别和处理 方式管理资料统计以对随时间轴变化 物理实体进行表征。表征 对象包括外观、状态、属性、内在机理,形成物理实体实时状态 数字虚体映射。
应用发展现状
微软——Azure
数字孪生与产品技术 区别
数字孪生功能视角
软件定义，数字孪生建筑针对物理建筑建立相对应 虚拟模型,并以软件 方式模拟建筑人、事、物在真实环境下 行为,通过云端和边缘计算,软性指引和操控建筑 电热能源调度等。
包含物理实体、资料统计层、信息处理与优化层 层 数字孪生建模流程概念框架,以指导工业 数字孪生模型 构建；
.模型和算法演进
上海优也——ThingswiseiDOS
保真性”，数字孪生 保真性指描述数字虚体模型和物理实体 接近性。要求虚体和实体不仅要保持几何结构 高度仿真,在状态、相态和时态上也要仿真。值得 提 是在不同 数字孪生场景下,同 数字虚体 仿真程度可能不同。例如工况场景中可能只要求描述虚体 物理性质,并不需要关注化学结构细节。
数字孪生技术体系
智能干预，通过在“数字孪生建筑”上规划设计、模拟仿真等,将建筑可能产生 不良影响、矛盾冲突、潜在危险进行智能预警,并提供合理可行 对策建议,以未来视角智能干预建筑原有发展轨迹和运行,进而指引和优化实体建筑 规划、管理,改善服务。
基于模型融合 数字孪生建模技术,通过多种数理仿真模型 组合构建复杂 虚拟实体,并提出基于锚点 虚拟实体校准技术；
.专业人才培养
闭环性，数字孪生中 数字虚体,用于描述物理实体 可视化模型和内在机理,以便于对物理实体 状态资料统计进行监视、分析推理、优化工艺参数和运行参数,实现决策功能,即赋予数字虚体和物理实体 个大脑。因此数字孪生具有闭环性。
全参数数字孪生 实现框架,将数字孪生分成物理层、信息处理层、虚拟层 层,基于资料统计采集、传输、处理、匹配等流程实现上层数字孪生应用；
由物理实体、虚拟实体、连接、孪生资料统计、服务组成 数字孪生 维模型,强调了由物理资料统计、虚拟资料统计、服务资料统计和知识等组成 孪生资料统计对物理设备、虚拟设备和服务等 驱动作用,并探讨了数字孪生 维模型在多个领域 应用思路与方案；
按照资料统计采集到应用分为资料统计保障层、建模计算层、数字孪生功能层和沉浸式体验层 层模型,依次实现资料统计采集、传输和处理、仿真建模、功能设计、结果呈现等功能。
.产业生态
工业产品设计，工业产品设计过程中,在没有数字化帮助下,设计产品要经历很多次迭代,非常耗费资源并影响交付工期。在高度集成化 工业 线设计中,需要基于 节拍对各设备、物料、质检、人工装配等环节进行优化协调,以提升整体效率。
.智能制造领域数字孪生应用
工业产品 ，在当前高度信息化和集成化 工业 模式, 线发生意外故障时,很容易致使全产线停机停产,例如高度精细化 汽车 线,会造成每天数百万级 损失。对于 些特殊工艺 线,比如高温高压下 化工 线,甚至面临严重 安全风险和衍生灾害。因此工业 过程中需要基于大量资料统计,在虚拟数字空间中进行例如设备诊断、化学类 过程 模拟,以及对当前设备状态和 工艺下结果 仿真预测等,从而防止现场故障、 异常产生出严重后果。
.智慧健康领域数字孪生应用
统筹协调系统内外部变化,实现资源能源优化配置，目前,在数字孪生制造系统已经成为了制造业 研究热点,实现不同产品 过程 资源能源优化成为当前 迫切需求。数字孪生制造系统与传统制造系统相比,具有 要素多样、动态 路径配置、人/机/物自主通讯、自组织和资料统计支撑 决策等特点。
.智慧地区领域数字孪生应用
实现全要素数字化,推动新型智慧地区建设，国内 人口攀升率尽管在新世纪呈现逐年下滑统计,但受到人口基数和明显加快 地区化水平 影响,国内 人口在去年已经升至 亿人口攀升。人口 急剧增加与都市化发展带来 交通拥堵、治安恶化、大气污染、噪音污染等多种“地区病”正严重影响着我们 生活。
.智慧建筑领域数字孪生应用
优化地区设计布局,打造科学公共服务体系，公共服务,是 世纪公共行政和政府改革 核心理念,包括加强城乡公共设施建设,发展教育、科技、文化、体育、政务、交通、司法等公共事业,为社会公众参与社会经济、政治、文化活动等提供保障。
基于 大资料统计合理分配 资源,提升公共健康保障效率，智慧 保健是数字孪生智能化应用 重要组成部分。通过移动监测、移动诊室、无线远程会诊、智慧处方、 信息云存储等智能技术手段,可提升地区诊疗覆盖面与效率,促进地区 资源 合理化分配。进 步利用物联网技术构建“电子 ”服务体系,实现 监护设备 小型化、无线化、发展智慧家庭健康保健、智能健康监护,可大幅降低地区公众 负担,缓解地区 资源紧缺 压力。具体应用需求如下，
数字孪生概述
数字孪生应用发展综述
数字孪生相关概念及内涵
互联，数字孪生 意义不仅如此,还包括价值链上下游企业间 资料统计集成以及价值链端到端集成,本质是全价值链 协同。产品数字孪生作为全价值链 资料统计中心,其目标是实现全价值链 协同,因此不仅是要实现上下游企业间 资料统计集成和资料统计共享,也要实现上下游企业间 产品协同开发、协同制造和协同运维等。
企业 定义，数字孪生是资产和流程 软件表示,用于理解、预测和优化绩效以实现改善 业务成果。数字孪生由 部分组成，资料统计模型, 组分析或算法,以及知识。
促进数字经济与实体经济融合,加快产业升级。当前,以新 代信息技术为代表 新兴技术突飞猛进,加速推动着经济社会各领域 发展变革。在推动形成以国内大循环为主体、国内全世界双循环相互促进 新发展格局背景下,数字经济在推动经济发展、提高劳动 率、培育新企业和产业新攀升点、实现包容性攀升和可持续攀升等诸多方面,都发挥着重要作用。
健康监测与管理。在个体 健康监测与管理方面,通过数字孪生可以更清楚地了解我们身体 变化,对疾病做出及时预警。未来通过各种新型 检测和扫描仪器以及可穿戴设备,我们可以完美地复制出 个数字化身体,并可以追踪这个数字化身体每 部分 运动与变化,从而更好地进行健康监测和管理。但同时,时刻监测反馈所带来 心理暗示是否会影响人类健康又会成为课题。
典型 数字孪生平台，
双向，数字孪生是对真实物理产品、设备或过程 动态和持续更新 表示。数字孪生能够理解、预测产品、设备或过程,乃至能对物理产品实施控制、改变产品 状态让很多原来由于物理条件限制、必须依赖于真实 物理实体而无法完成 操作变得触手可及,从而实现对于产品、设备或过程 相关要素资源 优化,并进 步激发数字化创新。
学术界 定义，数字孪生是以数字化方式创建物理实体 虚拟实体,借助历史资料统计、实时资料统计以及算法模型等,模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程 技术手段。
开启，通过数字孪生收集到 海量资料统计,单靠企业自身 力量来分析和挖掘其中 价值是不够 ,企业需要将资料统计对第 方开启,借助外部合作伙伴 力量充分挖掘数字孪生 价值。
持续，数字孪生和物理产品之间 互动是不间断 ,贯穿产品 全生命周期。在 定 程度上用来可以直接描述它对应实体对象 状态,确保我们对实体对象状态 可见。更重要 是帮助我们更深入地辨认发生 事件（如质量、故障）,理解其原因,并能对未来可能发生 事件提供预测,从而降低企业进行产品创新、模式创新中 成本、时间及风险,并且持续地推动产品优化,改善客户体验,极大地驱动了企业创新行为。
推动以人为核心 地区设计，实现智慧地区建设协同创新。数字孪生地区关注城乡居民出行轨迹、收入水准、家庭结构、日常消费等,对相关资料统计进行动态监测,并纳入模型,实现协同计算。同时,通过在信息空间上预测人口结构和迁徙轨迹、推演未来 设施布局、评估商业项目影响等。优化智慧地区建设并评估其成效,辅助政府在信息化、智慧化建设中 科学决策,避免走弯路或重复、低效建设。
提升地区规划质量和水平，数字孪生地区执行快速 “假设”分析和虚拟规划,可迅速摸清地区“家底”,把握地区运行脉搏；在规划前期和建设早期了解地区特性、评估规划影响,避免在不切实际 规划设计上浪费时间,防止在验证阶段重新进行设计,以更少 成本、更快 速度,推动创新技术支撑智慧地区顶层设计落地。
数字孪生与仿真（Simulation） 区别，仿真技术是应用仿真硬件和仿真软件通过仿真实验,借助某些数值计算和问题求解,反映系统行为或过程 模型技术,是将包含了确定性规律和完整机理 模型转化成软件 方式来模拟物理世界 技术,目 是依靠正确 模型和完整 信息、环境资料统计,反映物理世界 特性和参数。仿真技术仅仅能以离线 方式模拟物理世界,不具备分析优化功能,因此不具备数字孪生 实时性、闭环性等特征。
数字孪生与信息物理系统（CPS） 区别，数字孪生与CPS都是利用数字化手段构建系统为现实服务。其中,CPS属于系统实现,而数字孪生侧重于模型 构建等技术实现。CPS是
数字孪生与数字主线（DigitalThread） 区别，数字主线被认为是产品模型在各阶段演化利用 沟通渠道,是依托于产品全生命周期 业务系统,涵盖产品构思、设计、供应链、制造、售后服务等各个环节。在整个产品 生命周期中,通过提供访问、整合以及将不同/分散资料统计转换为可操作性信息 能力来通知决策制定者。
数字孪生和资产管理壳（AssetadministrationShell） 区别，出自工业 .零 资产管理壳,是德国自工业 .零组件开始,发展起来 套描述语言和建模工具,从而使得设备、部件等企业 每 项资产之间可以完成互联互通与互操作。借助其建模语言、工具和通讯协议,企业在组成 线 时候,可具备通用 接口,即实现“即插即用”性,大幅度降低工程组态 时间,更好地实现系统之间 互操作性。
智慧地区管理运营，地区治理是推荐国家治理体系和治理能力现代化 总要内容,数字孪生仿真是实现“以资料统计智能支撑赋能市场,实现地区公共资源 优化配置和智能调度” 关键,是地区实现可调度、可运营、可评价 核心所在。
智慧地区规划，在新区总体规划与详细规划公布以及地区方案设计阶段,需要将未来地区规划面貌按照 复原真实地区空间,不同于以往传统 规划图纸与效果图,以新直观 方式呈现在地区管理者,地区设计者与大众面前。在细度上将资料统计颗粒度细化到建筑内部 根水管、 根电线、 个机电配件,以及建筑外部 草 木,在广度上覆盖了地上 地块、河流、道路、建筑,地下 管网、隧道和地铁线路,为地区建设实现可视化赋能,全面查看展望对地区未来蓝图,推演地区规划。
智慧地区设计施工，在地区设计与施工阶段,需要通过 维数字仿真平台与工地基建仿真还原,在实现工程施工可视化智能管理 前提下,提高工程管理信息化水平。
质量化组织中 定义，数字孪生是具有资料统计连接 特定物理实体或过程 数字化表明,该资料统计连接可以保证物理状态和虚拟状态之间 同速率收敛,并提供物理实体或流程过程 整个生命周期 集成视图,有助于优化整体性能。
。 是未来 诊疗模式。基于 数字孪生,医生可通过对患者健康大资料统计（基因、生活习惯、家族病史和病例） 搜集和分析,进而提出个性化、针对性 治疗方式和药物,实现 诊断与治疗。这种模式不仅用于患者 疾病治疗,更侧重于对人们疾病 预防。新大 可能是医生根据患者 基因、生活习惯等因素制定独特 药物和方案。个性化药物使 效率得到优化,药物副作用降低,住院率下降,新终会体现在患者整体 成本 下降,也缓解了 资源 不足问题。
节省市民出行时间总成本， 时间感知路况、事故报警、拥堵分流。为市民消除设备安全隐患,通过全城治安事件实时监测为市民带来关怀与安全感。
营造更加文明 社会风气，对于践踏草坪、非机动车占用机动车道、非机动车逆行等行为,在线推送到地区监督部门曝光,有效地起到警示作用,提升全民文明风气。
贯通工业 信息孤岛,释放资料统计价值。当前工业 已经发展到高度自动化与信息化阶段,在 过程中产生大量信息。但由于信息 多源异构、异地分散特征易形成信息孤岛,在工业 中没有发挥出应有价值。而数字孪生为工业产生 物理对象创建了虚拟空间,并将物理设备 各种属性映射到虚拟空间中。工业人员通过在虚拟空间中模拟、分析、 预测,能够仿真复杂 制造工艺,实现产品设计,制造和智能服务等闭环优化。数字孪生是未来数字化企业发展 关键技术,例如可应用于以下 常见工业领域，
远程 。通过 G等传输技术,远程 也将能够更为普及。目前国内首例基于 G 远程人体手术——帕金森病“脑起搏器”植入手术成功完成,这对实现优质 资源下沉、实现自动诊疗有着重要意义。
AI通过智能匹配新佳算法,可在无需资料统计老师 参与下,自动执行资料统计准备、分析、融合对孪生资料统计进行深度知识挖掘,从而生成各类型服务；数字孪生有了AI 加持,可大幅提升资料统计 价值以及各项服务 响应能力和服务准确性。区块链可对数字孪生 安全性提供可靠保证,可确保孪生资料统计不可篡改、全程留痕、可跟踪、可追溯等。独立性、不可变和安全性 区块链技术,可防止数字孪生被篡改而出现错误和偏差,以保持数字孪生 安全,从而鼓励更好 创新。此外,通过区块链建立起 信任机制可以确保服务贸易 安全,从而让用户安心使用数字孪生提供 各种服务。
ANSYS仿真平台可以连接到各种工业互联网平台进行资料统计访问和协同,诸如PTC企业 ThingWorx平台和GE企业 Predix平台。ANSYS与PTC合作做运行泵 仿真模型,能够比通常采用 试错技术更快地诊断和解决运行故障问题。
ANSYS拥有 整套仿真解决方案,包括平台、物理知识和系统功能,集成多款建模仿真软件。ANSYS TwinBuilder是针对数字孪生 产品软件包,它将多域系统建模器 强大功能与广泛 零D应用程序专业库、 D物理求解器和降阶模型(ROM)功能相结合。第 方工具集成功能帮助将各种来源 模型组合到完整 系统中进行协同仿真。通过嵌入式软件开发工具,用户可以重复使用现有组件并快速创建产品 系统模型。
BPM，重点是BPM（业务流程管理）,通过数字孪生加强这方面 能力。包括BOXARR、XMPro；
CityBase构造了空间数字底板,构建 图多景,技术上支持以下功能，
IoT平台，这种供应商通过数字孪生提高他们 IoT能力。比如提高资产监控和绩效统计 能力。比如IDbox和ThingWorx；
SenseEarth智能遥感影像解译平台是 款面向公众公开 遥感影像浏览及解译在线工具,具有强大 资料统计解析和洞察能力,可提供在线体验基于卫星影像 道路提取、舰船检测、土地利用分类等人工智能解译功能,并可支撑用户浏览历史影像,以月度为企业对不同时段 影像进行变化检测,快速感知地区 变迁与发展。
a)模型业务功能，
a）资料统计分级可视化及应用,支撑建造、交通、水务、应急等各种地区业务场景；
a）资料统计清洗，资料统计清洗对资料统计进行重新审查和校验 过程,目 在于删除重复信息、纠正存在 错误,并提供资料统计 致性。对资料统计进行重新审查和校验 过程,目 在于删除重复信息、纠正存在 错误,并提供资料统计 致性。发现并纠正资料统计文件中可识别 错误 新后 道程序,包括检查资料统计 致性,处理无效值和缺失值,去除无用 资料统计。
a）涉密网安全域之间 边界划分明确,安全域与安全域之间 所有资料统计通信都应安全可控。
a）物理物理交互，使物理设备间相互通信、协调与写作,以完成单设备无法完成 任务。
b)对象模型库，
b）以空间为核心,融合人、物和行为活动,构建 套可扩展 资料统计模型；
b）资料统计分类，资料统计分类部分对清洗过 资料统计进行分类,使资料统计 类别清晰、明确。资料统计分类部分包括以下原则，现实性原则、稳定性原则、持续性原则、均衡性原则、揭示性原则、规范性原则、系统性原则、明确性原则、扩展性原则。结合资料统计建模服务,通过采用人、机、料、法、环 原则进行资料统计分类。
b）根据组织结构将不同 部门划分为单独 安全域,尽可能将安全需求相同 用户应划分在同 安全域中。
b）虚拟–虚拟交互，以连接多个虚拟模型,形成信息共享网络
c)规则模型库，
c）将涉密网 安全管理设备划分为独立 安全域。
c）支持大体量模型轻量化,软件 工业化,模型库、服务库与应用快速组装；
c）资料统计编码，资料统计编码部分将不同 信息记录采用不同 编码, 个码点可以代表 条信息记录。由于计算机要处理 资料统计信息 分庞杂,有些资料统计库所代表 含义又使人难以记忆。为了便于使用,容易记忆,常常要对加工处理 对象进行编码,用 个编码符合代表 条信息或 串资料统计。
c）物理–虚拟交互，虚拟模型与物理对象同步变化,并使物理对象可以根据虚拟模型 直接命令动态调整。
d)信息模型组件，
d）人机交互，即用户和数字孪生系统之间 交互。使用者通过数字孪生系统迅速掌握物理系统 特性和实时性能,识别异常情况,获得分析决策 资料统计支持,并能便捷地向数字孪生系统下达指令。比如,通过数字孪生模型对设备控制器进行操作,或在管控供应链和订单行为 系统中进行更新。人机交互技术和 R技术是相互融合 。
d）实现对实时监控视频与 维模型配准融合,生成大范围 维全景动态监控画面,形成 张“无限量”分辨率 大视频,“ 张图”看全局,无需切换任何分镜头画面,实现对重点区域整体现场 全景、实时、多角度监控,虚拟线上融合共生；
d）将涉密网服务器区域划分为 个独立 安全域。
d）资料统计标签，通过资料统计清洗、资料统计分类来将毛坯资料统计转化为标签资料统计。资料统计标签管理对海量标签资料统计 管理,包括去重、合并、转义等资料统计标签 操作。
e）支持BIM+倾斜摄影+影响+点云+MAX模型,单体模型等 大场景、海量、大体量资料统计 高逼真渲染。
e）资料统计压缩，为了减少网络资料统计对带宽 占用量,在实际传输时,将会对资料统计进行压缩和解压。具体 压缩库,可以是ZLI LZMA或LZO等等。具体选用哪种压缩库,以及具体 压缩级别,各 厂用户都可以在工业互联网平台进行自定义设置。
e）明确涉密网 终端计算机与终端计算机之间 边界,禁止终端计算机之间直接访问。
f）明确涉密网终端计算机与服务器之间 边界,禁止非授权终端越权访问服务器资源。
g）根据应用系统 密级和应用范围进行划分。划分为机密、秘密、内部 个安全域。
h）涉密网不同等级 安全域间通信,禁止高密级信息由高等级安全域流向低等级安全域。
“孪生” 概念起源于美国国家航空航天局 “阿波罗计划”,即构建两个相同 航天飞行器,其中 个发射到太空执行任务,另 个留在地球上用于反映太空中航天器在任务期间 工作状态,从而辅助工程师分析处理太空中出现 紧急事件。当然,这里 两个航天器都是真实存在 物理实体。
“数字孪生建筑”是将数字孪生使能技术应用于建筑科技 新技术,简单说就是利用物理建筑模型,使用各种传感器全方位获取资料统计 仿真过程,在虚拟空间中完成映射,以反映相对应 实体建筑 全生命周期过程。
▲ 零 – 零 年国内新型智慧地区企业规模及预测（企业，亿元）
▲Citybase部分技术
▲PLM中 概念设想
▲国内地区智慧化细分企业占比
▲仿真分析流程示意图
▲信息分析工作流程图
▲信息模型框架
▲全世界部分BIM软件供应商
▲典型基础支撑设备厂商
▲复杂产品按照系统层次解耦
▲工业仿真软件（CAE）部分供应商
▲应用层级及生态
▲数字孪 业图谱
▲数字孪生优化产品生命周期管理
▲数字孪生功能视角
▲数字孪生在智能制造领域 应用
▲数字孪生地区
▲数字孪生建筑典型应用场景
▲数字孪生整体分层架构
▲数字孪生智慧健康应用框架
▲数字孪生生命周期过程
▲数字孪生生态系统
▲数字孪生相关实践企业概况
▲数字孪生市场应用
▲资料统计互动流程示意图
▲智能制造领域数字孪生体系框架
▲模型构建流程示意图
▲流程工业自动化 总体结构
▲突出数字孪生结合功能层应用 供应商
▲资源能源优化配置
个开启 系统,在平衡状态 条件下可以由无序到有序 方向发展,有序 组织通过 个“自组织”实现从低级到高级 发展,这其中需要能量消耗。也就是说系统通过正反馈与外界交互物质和能量达到有序状态 不断增加,当超越某 临界值时,便达到了更高 级 阶段,这 阶段就是耗散结构。延伸到 系统当中,如图所示,面对个性化 , 系统中 资源在不同订单 输入下是混沌状态或者是无序状态。通过耗散结构理论,输出 状态是不同订单具有不同 设备应用以及设备之间 有序排列。
方面,云服务平台企业马太效应初现端倪,领军云计算厂商成为当前企业新大赢家。亚马逊AWS云和微软Azure云成为国外GEPredix、西门子MindSphere、PTCThingWorx等主流平台首选合作伙伴,国内阿里云、腾讯云、华为云也受到越来越多 企业青睐。另 方面,绝大多数通用PaaS平台都是IT巨头主导建设。例如亚马逊AWS在其云服务平台基础上积极引入容器、无服务器计算等技术来构建高性能PaaS服务；SAP推出CloudPlatform平台帮助企业集成新兴技术,实现应用快速开发部署。
方面,工业智能制造 基础设备和控制系统面临未知网络风险,原有 基础设备多为长期运行在封闭系统环境下 简单设备,相关 硬件芯片、软件控制系统等都可能存在 定 未知安全漏洞,同时由于缺乏应对互联网环境 固有安全措施,极易遭受网络攻击,进而引发系统紊乱、管理失控乃至系统致瘫等网络安全问题。
是泛在感知与智能设施管理平台,对地区感知体系和智能化设施进行统 接入、设备管理和反向操控；
是装备/自动化、软件企业及制造企业等传统企业,面向自身业务领域或需求痛点,通过引入人工智能实现产品性能提升,如西门子、新松、AB KUK Autodesk、富士康等。
基于IoT 数字孪生技术结合售后服务系统,将服务过程 几个关键指标作为竞赛指标,如工程师响应时间（从接到需求电话到可以派出工程师 时间）、常用备件 满足度、 次性修复率、设备故障率等进行评价服务 好坏。通过对每 次 设备实时运行资料统计、故障参数以及工程师维修 知识积累, 集团对资料统计进行建模,还原设备、服务等相关参与方 数字化模型,来不断 改进对应 服务响应与质量。
是初创企业,凭借技术优势为细分领域提供解决方案,如Landing.ai、创新奇智、旷视、特斯联、ElementA 天泽智云、Otosense、Predikto、FogHorn等。
是地区信息模型平台,与地区大资料统计平台融合,成为地区 数字底座,是数字孪生地区 映射虚实互动 核心。
类主体现阶段提供通用关键技术能力,以“被集成” 方式为工业智能提供基础支撑。部分包括 类, 是ICT企业,提供几乎涵盖知识图谱、深度学习 所有通用技术研究与工程化支持,如 、阿里等在知识图谱算法研究领域开展研究；
维模型部分由 角面片、材质、动画等部分组成,Unity软件支持多种外部导入 模型格式,但并不是对模型格式 所有参数都支持。经过测试,.FBX格式 所有属性都得到了Unity软件 支持,并且可以通过 DSMax软件生成导出,因此 维场景文件都选购.FBX格式。为了实现大场景模型 实时渲染,保证渲染 帧率,需要对面片较多 模型进行细节层次（LOD） 制作。另外在 维场景中,由于有些模型 需要进行运动动作 可视化,因此在制作模型 过程中要定义各个部件之间 附属关系,建立模型 节点关系。
维空间分析技术，基于 维模型 空间布局和关系,在场景 地形或模型资料统计表面,相对于某个观察点,基于 定 水平视角、垂直视角及指定范围半径,分析该区域内所有通视点 集合。分析结果用不同颜色表示在观察点处可见或不可见。
不同 信息模型组件可根据需要进行组合,以形成系统、产线等集成组合。按照应用层所提供业务功能 不同要求,信息模型组件间 组合可采用层级组合、关联组合、对等组合等方式，
与发达国家相比,国内虽然对数字孪生 关注和研究相对较晚,但在去年已形成迎头追赶 统计。随着工信部 “智能制造综合质量化和新模式应用”、“工业互联网创新发展工程”、以及科技部“网络化协同制造与智能工厂”等专项 实施,企业和研究院所建立了人才实训基地和市场 核心智库,培养并持续为市场输出了关于数字孪生技术 复合型人才。数字孪生 应用需多领域学科人才 参与,如建模仿真领域人才、资料统计挖掘领域人才、感知接入领域人才等。
与美国、德国相比,数字孪生在国内 研究和受关注相对较晚。从 零 年开始,数字孪生文献发表数量进入快速攀升期,直到去年,数字孪生论文发表数量超过 零零篇,其中去年占了近 零年发文总数量 零%以上。目前关注数字研究,并发表过相关报告 机构/作者部分来自学术界、企业界以及政府机构。
国内以“智慧地区”和“新基建”为代表 建设模式虽然起步较晚,但爆发速度前所未有。目前全世界近 零零零个提出智慧化发展 地区中,有近 零零个国内地区,占全世界数量 %。这为国内下 阶段 地区和基础设施发展奠定了基础。
国内具有自主知识产权 CAE软件仅有很少量 企业份额,国内此方面,部分是 些高校、科研院所和中小企业在进行CAE软件 研发工作,包括FEP JIFEX、HAJI 紫瑞、LiToSim在内 国内自主知识产权软件系统已上市,但由于缺乏竞赛力, 些软件已退出国内CAE企业。以安世亚太为代表 国产模拟仿真软件,在多年使用和代理国外产品经验基础上开发出了国产化 替代方案,但目前还无法达到国外 线产品 水平。泰瑞在今年推出工业仿真云产品,也以云服务模式进入这 企业。
为了加强对重要敏感信息 保护,同时也为了尽量不提高信息安全建设 成本,有必要将信息系统进行相应 分割,使庞大 涉密信息系统变为由若干个安全等级要求明确 小系统组成。同时,为方便管理和易于监控,尽可能减少划分 区域,否则会大大增加监控和管理策略 复杂性,不利于系统安全动态维护管理。越复杂 等级划分,策略控制越复杂,从而留下 不安全隐患越多。在具体划分企业涉密网安全域时,按以下原则进行划分与定级，
事件处置流程仿真技术
是地区大资料统计平台,汇聚全域全量政务和社会资料统计,与地区信息模型平台整合,展现地区全貌和运行状态,成为资料统计驱动治理模式 强大基础。
是实现了不同市场、应用 打通,狗粮快讯网进行报道,并支持产品模型通过API接入平台。但从功能性 角度出发,这些工具和平台大多侧重某 或某些特定维度,当前还缺乏考虑数字孪生综合功能需求 体化综合平台。经过多年发展,工业/工程/地区场景 不同工具 边界将逐渐消失。
是研究机构,部分提供算法方面 理论研究,如加州大学、华盛顿州立大学、马克斯–普朗克研究所、卡耐基梅隆大学、蒙彼利埃大学、清华大学、中科院、浙江大学等在知识图谱算法研究领域开展研究；蒙特利尔大学、加州大学伯克利分校等开展了深度学习框架研究；斯坦福大学、麻省理工、以色列理工学院、清华大学、南京大学、中科院自动化所等开展了深度学习可解释性与相关前沿理论算法研究。 是市场协会,提供相关质量或通用技术支持,如OMG对象管理组织提供统 建模语言等企业集成质量 制定,为知识图谱 工业化落地奠定基础；KhronosGroup开展了深度学习编译器研发。
是泛在网络与计算资源调度平台,部分是基于未来软件定义网络（SDN）、云边协同计算等技术,满足数字孪生地区高效调度使用云网资源。
交互与协同,即虚拟实体实时动态映射物理实体 状态,在虚拟空间通过仿真验证控制效果,根据产生 洞察反馈至物理资产和数字流程,形成数字孪生 落地闭环。数字孪生 交互包括物理–物理、虚拟–虚拟、物理–虚拟、人机交互等交互方式。
产业发展中 转型升级,不仅是技术问题,也不仅是管理问题；不只是商业交换问题,也不仅是商业模式问题,而是 种新 价值模式 问题,是要重新定义 个价值体系和产业结构。数字孪生系统和智能供应链不是从技术层面,更多 是从为企业创造价值,为企业转型,为企业找到新 价值模式层面,发挥现实作用。
产品交付分为实体产品交付和产品虚拟模型交付两部分。其中产品虚拟模型应包括产品 外观信息、功能信息、工艺信息等内容,可适当提前于实体产品提供给用户,以满足用户提前进行模拟测试 需求。
产品信息规则模型库包含产品主资料统计、物料清单、产品 规则、资源清单之间 信息共享与信息交换。
从数字孪生功能视角,可以看到数字孪生应用需要在基础设施 支撑下实现。物理世界中产品、服务或过程资料统计也会同步至虚拟世界中,虚拟世界中 模型和资料统计会和过程应用进行交互。向过程应用输入激励和物理世界信息,可以得到包括优化、预测、仿真、监控、分析等功能 输出。
从数字孪生 定义可以看出,数字孪生具有以下几个典型特点，
从根本上讲,数字孪生可以定义为有助于优化业务绩效 物理对象或过程 历史和当前行为 不断发展 数字资料。数字孪生模型基于跨 系列维度 大规模,累积,实时,真实世界 资料统计测量。
从系统安全运行 角度出发,可以系统 功能就是根据 要求采集系统内部各设备状态,给出控制设备 指令。为了确保系统 技术安全,为了提高系统 整体安全性,可以参照电子设备 安全作法。与现有系统不同之处在于,新系统在逻辑处理单元之外,增加了故障检测单元。系统在向列车和道岔输出控制指令之前,需要根据输入 行车计划对输出 结果进行检查。如果故障检测单元检测到任何不符合故障—安全原则 输出,则应切断输出,使得系统处于安全状态。
以数字孪生技术为基础 工业智能制造和数字孪生地区 虚拟空间与物理空间之间 连接以及过程中各组成部分之间 连接都建立在网络信息流传递 基础之上,随着数字孪生技术与相关应用 加速融合,由封闭系统向开启系统 转变势在必行,系统性 网络安全风险将集中呈现。
仿真分析层
仿真分析层，仿真业务是指为数字化模型中融入物理规律和机理。不仅建立物理对象 数字化模型,还要根据当前状态,通过物理学规律和机理来计算、分析和预测物理对象 未来状态。其中又分为工业仿真软件和复杂系统（交通和物流等）仿真软件。工业仿真软件,这里部分指计算机辅助工程CAE（ComputerAidedEngineering）软件,包括通常意义上 CAD,CAE,CFD,EDA,TCAD等。
仿真预测是指对物理世界 动态预测。这需要数字对象不仅表明物理世界 几何形状,更需要数字模型中融入物理规律和机理,这是仿真世界 特长。仿真技术不仅建立物理对象 数字化模型,还要根据当前状态,通过物理学规律和机理来计算、分析和预测物理对象 未来状态。
企业为满足自身 信息安全需求,需要开展隐私保护策略、资料统计安全及功能安全 系统搭建,以满足企业 信息安全要求。
企业，企业积极关注并开展数字孪生实践,将数字孪生技术付诸实现 研发方,提供数字孪生相关技术咨询 平台方和数字孪生技术 应用方。
优也ThingswiseiDOS平台把数字孪生技术作为核心无缝融入工业互联网平台,无论在国内还是在全世界上都具有独到之处。建基于云原生、大资料统计、机器学习/人人工智能和微服务等新 代 IT技术,优也ThingswiseiDOS平台以数字孪生层作为核心功能层,下启物联层,上承应用层,构成具备多种图形开发工具,功能丰富和自成体系 工业互联网PaaS平台,既可部署在各大公有云环境,也可部署在私有云 虚机或物理裸机集群上,甚至也可部署在软硬 体化 机柜里,灵活实现可边可云,云边融合 架构。
优化智慧地区建设并评估其成效。数字孪生地区体系以及可视化系统以定量与定性方式,建模分析地区交通路况、人流聚集分布、空气质量、水质指标等各维度地区资料统计,可让决策者和评估者快速、直观地了解智慧化对地区环境、地区运行等状态 提升效果,评判智慧项目 建设效益；实现地区资料统计挖掘分析,辅助政府在信息化、智慧化建设中 科学决策,避免走弯路或重复、低效建设。
传感器是物联网终端企业 重要组成部分。目前部分由美国、日本、德国等少数几家企业主导,如博世、意法半导体、德州仪器、霍尼韦尔、飞思卡尔、英飞凌、飞利浦等。国内代表性 企业有汉威电子、华工科技等,但企业份额相对较小。
传统 设备运维模式下,当设备发生故障时,要经过“发现故障——致电售后服务人员——售后到场维修” 系列流程才能处理完毕。客户对设备知识 不了解、与设备制造商之间 沟通障碍往往导致故障无法及时解决。解决这 问题 技术在于将依赖客户呼入 “被动式服务”转变为主机厂主动根据设备健康状况提供服务 “主动式服务”。
例如飞机研发阶段,可以把飞机 真实飞行参数、表面气流分布等资料统计通过传感器反馈输入到模型中,通过流体力学等相关模型,对这些数字进行分析,预测潜在 故障和隐患。数字孪生由 个或多个单元级数字孪生按层次逐级复合而成,比如,产线尺度 数字孪生是由多个设备耦合而成。因此,需要对实体对象进行多尺度 数字孪生建模,以适应实际 流程中模型跨单元耦合 需要。
信息同步
信息强化
信息模型构建，以往 维平面设计对建筑空间尤其是复杂 建筑空间表明效率较低,BIM是以 维数字技术为基础,集成了建筑工程项目各种相关信息 工程资料统计模型,BIM是对工程项目设施实体与功能特性 数字化表明。 个完善 信息模型,能够连接建筑项目生命期不同阶段 资料统计、过程和资源,是对工程对象 完整描述,可被建设项目各参与方普遍使用,支持建设项目生命期中动态 工程信息创建、管理和共享。建筑信息模型同时又是 种应用于设计、建造、管理 数字化技术,这种技术支持建筑工程 集成管理环境,可以使建筑工程在其整个进程中显著提高效率和大量减少风险。
信息模型 建立，
借助数字孪生技术,构建数字孪生地区运行场景,将极大改造地区面貌,重塑地区基础设施,实现对动态优化配置全市公共资源影响评估,并建设数字驾驶舱以数字化方式展现现在地区运营态势,实现地区管理决策协同化和智能化“态势有洞察”、“决策有支撑”、“处置有闭环”,确保地区安全、有序运行。
公用设施分析，在厂区管网规划中,通常相关部门各行其道,造成道路经常被开挖,管线经常被挖断,造成很大经济损失。利用数字孪生技术通过对各类管线进行统 信息化处理,以市政规划资料统计库为设计基础进行相关管道 设计布线,就可避免错误发生,从而优化管网布置,提高设计及经济效率。
共性应用层
共性应用层，数字孪生 构建和应用需要软件定义 工具和平台提供支持,如Bentley iTwinService,ANSYS TwinBuilder,微软 Azure,达索 DExperience等。平台 优势在于, 是系统架构支持基于单 资料统计源实现产品全生命周期 管理,实现了资料统计驱动 产品管理流程。
关联组合用以描述不同信息模型之间存在 相互关联关系。在关联组合关系 描述下,可将非从属关系但相互耦合 信息模型建立关系,作为整体进行功能实现。
具体到BIM软件 核心领域,目前国内厂商占建筑结构设计软件企业优势,建筑信息化模型软件企业仍以国外厂商为主导，
典型 企业如达索、GE聚焦于数字孪生在故障预测和维护方面 应用。GE是全世界 大航空发动机 商之 ,为了提高其核心竞赛力和加强企业主导地位,在其航空发动机全生命期过程引入了增材制造和数字孪生等先进技术。 零 年,GE与ANSYS合作,携手扩展并整合ANSYS市场领先 工程仿真、嵌入式软件研发平台与GE Predix平台。GE 数字孪生将航空发动机实时传感器资料统计与性能模型结合,随运行环境变化和物理发动机性能 衰减,构建出自适应模型, 监测航空发动机 部件和整机性能。并结合历史资料统计和性能模型,进行故障诊断和性能预测,实现资料统计驱动 性能寻优。
功能分析，项目投资方可以使用BIM来评估设计方案 布局、视野、照明、安全、人体工程学、声学、纹理、色彩及规范 遵守情况。BIM甚至可以做到建筑局部 细节推敲,迅速分析设计和施工中可能需要应对 问题。方案论证阶段还可以借助BIM提供方便 、低成本 不同解决方案供项目投资方进行选购,通过资料统计比较和模拟分析,找出不同解决方案 优缺点,帮助项目投资方迅速评估建筑投资方案 成本和时间。
功能安全性问题
功能实现层，
功能层，数字孪生智慧健康可通过手机、PC终端、 系统和专用设备进行应用。如， 推出“服务号”功能,患者可以通过 服务号进行诊疗卡解决、预约挂号、全流程缴费等,大大减轻了 接诊压力,提高了管理效率。基于 平台,提供在线问诊功能,方便患者开药检查。 机构通过获取患者信息,向患者发送健康建议,并进行资源分配模拟。为患者提供实时监控、危机预警、 指导等服务。第 方软件使第 方 服务机构、政府获取计费信息,保证 服务费用支付安全、快速支付等相关功能。
动态单体仿真技术，群体仿真资料统计、调参权限、高精空间分析,帮助推算群里动线 结果更加准确,令专业 算法分析结果更加直观,降低决策者对算法解决和应用 门槛。以人流疏散为例,原始资料统计 计算是算法系统进行计算。人流拥堵热力图和企业面积断面人流量统计。摄像头监测盲区、巡更监测区、拥堵人群影响安防监测等状态评估及智能决策。
包括大资料统计、云计算、AI以及区块链 技术应用。例如,数字孪生中 孪生资料统计集成了物理感知资料统计、模型生成资料统计、虚实融合资料统计等高速产生 多来源、多种类、多结构 全要素/全业务/全流程 海量资料统计。大资料统计能够从数字孪生高速产生 海量资料统计中提取更多有价值 信息,以解释和预测现实事件 结果和过程；数字孪生 规模弹性很大,单元级数字孪生可能在本地服务器即可满足计算与运行需求,而系统级和复杂系统级数字孪生则需要更大 计算与存储能力。云计算按需使用与分布式共享 模式可使数字孪生使用庞大 云计算资源与资料统计中心,从而动态地满足数字孪生 不同计算、存储与运行需求；数字孪生凭借其准确、可靠、高保真 虚拟模型,多源、海量、可信 孪生资料统计,以及实时动态 虚实交互为用户提供了仿真模拟、诊断预测、可视监控、优化控制等应用服务。
协助地区管理者更直观与全面地比较地区设计方案,更好地做出地区规划决策。服务于地区规划、建设、运营全生命周期,为地区综合指挥中心各部门提供 张在线 蓝图,为后续地区建设提供支持。
协同计算能力
即利用资料统计建模得到 模型和资料统计分析结果实现预期 功能。这种功能是数字孪生系统新核心 功能价值 体现,能实时反映物理系统 详细情况,并实现辅助决策等功能,提升物理系统在寿命周期内 性能表现和用户体验。
另 方面,工业智能制造系统面临资料统计安全风险。随着当前网络攻击方式 不断变化,工业智能制造系统产生和存储了 管理资料统计、 操作资料统计以及工厂外部资料统计等海量资料统计,这些资料统计可能是通过大资料统计平台存储,也可能分布在用户、 终端、设计服务器等多种设备上,任何 个设备 安全问题都可能引发资料统计是泄密风险。同时,随着智能制造与大资料统计、云计算 融合,以及第 方协作服务 深度介入、大量异构平台 多层次协作等因素,网络安全风险点急剧增加,带来更多 入侵方式和攻击路径,进 步增加资料统计安全风险。这样就有 个大 方面 技术应用需求,包括隐私保护、权限管理、网路访问安全、区块链技术。
可信资料统计交换技术借助区块链这 去中心化信任体系,利用链上资料统计不可篡改性、可追溯性和安全性等特性,同时结合智能合约技术和密码学技术,提供资料统计交换 隐私保护、归属权确认、权限管理和资料统计定责等功能。在整个资料统计交换过程中,通过同态加密方式使资料统计无需解密仍可进行分析和运算操作,不暴露原资料统计,保障共享方 资料统计所有权。
各类主体以集成创新为部分模式,面向实际业务领域,整合各产业和技术要素实现工业智能创新应用,是工业智能产业 核心。
同时模型构建层 基础功能包括服务管理、资料统计管理、知识管理和用户管理。其中,服务管理部分负责 资源配置、医护人员配置和在线挂号等服务。资料统计管理部分是负责资料统计存储、分析和传输。知识管理平台件部分负责隐性知识 存储、表示、挖掘、搜索和分析等工作。用户管理平台提供了用户基本信息管理、用户信息管理和用户遗传信息管理功能管理等。
是共性技术赋能与应用支撑平台,汇聚人工智能、大资料统计、区块链、AR/VR等新技术基础服务能力,以及数字孪生地区特有 场景服务、资料统计服务、仿真服务等能力,为上层应用提供技术赋能与统 开发服务支撑。
是研究机构,依托理论研究优势开展前沿技术 应用探索,如马萨诸塞大学、加州大学伯克利分校等在设备自执行领域开展了相应探索。
因国外产品价钱较高,对国内本土建筑规范理解不足,国外软件只在少量超高层复杂结构设计中有所应用,企业份额较小；而国内 软件,如PKPM系列软件等等,因研发应用较早,经过了多年发展在国内企业中具有较高 占有率。
国内以传统GIS平台软件和基于开源渲染引擎 次开发 产品开始向数字孪生平台转型,其中以泰瑞 SmartTwins数字孪生底座平台为代表。国内企业 研发和销售企业规模达数 亿人民币,国内外有数 家企业相互竞赛。技术层面,Esri和超图 维GIS软件技术成熟、研发实力较强；Skyline和泰瑞在 维GIS研发上经验丰富, 直处于市场领先位置。从企业需求来看,传统GIS软件发展多年,需求已趋饱和。但是,随着倾斜摄影技术 广泛应用和智慧地区 迫切需求,功能涵盖了 维GIS软件 数字孪生平台需求量呈指数级攀升。这个领域中,部分包括 全世界巨头有Esri和Skyline,国内 GIS优秀研发企业有SuperMap（超图）、SmartEarth（泰瑞）。产品 国外部分竞赛对手包括 企业、美国数字地球企业、美国环境系统研究所企业、法国信息地球企业等。
国内外 大批专注于工业 线底层资料统计采集 技术企业在前 轮工厂自动化、数字化建设中成长起来,以西门子、Honeywell、菲尼克斯电气企业为首 自动化企业纷纷推出自己 资料统计采集网络系统、智能网关等资料统计采集相关产品。另 方面,轻量化模型构造工具软件产品 普及,以Unity软件为代表 可视化引擎工具使用成本降低,极大 支撑了数字孪生核心技术 发展。国内,数字孪生市场 火爆催生了 大批原本致力于工厂数字化、物联网、虚拟仿真技术 中小企业投入到数字孪生核心技术 开发中。
在传统规划过程只能依造人工模拟或者在真实产线中进行验证。因此工业产品设计,以及工业产线设计过程中,可以在虚拟 维数字孪生空间中进行部件修改调整,产品尺寸装配等,以及在虚拟产线中进行设计优化、问题诊断内容,从而大幅降低产品验证工作和装配可行性,大幅减少迭代过程中设备 制造工作量、工期及成本。
在数字地区仿真,在物理地区执行,使地区建设和发展少走弯路、不留遗憾,是数字孪生地区价值 真正体现。在数字孪生地区中,运用模拟仿真技术,可进行自然现象 仿真、物理力学规律 仿真、人群活动 仿真,自然灾害 仿真等,为地区规划、管理、 应急救援等制定科学决策,促进地区资源公平和快速调配,支撑建立更加高效智能 地区现代化治理体系。
在数字孪生制造系统资源能源优化中,系统 复杂性程度越大,制造过程 不确定性越大,制造系统 资源能源优化困难程度增大。数字孪生制造系统中资源能源利用耗散理论进行优化配置，首先将混乱无序 资源进行机器间关联,然后根据算法将关联设备按订单需求进行串联,形成有序化排列,利用优化仿真进行 预测,构建出资源分配与 效益之间 定性映射关系数学模型。新终形成有序化资源能源配置。
在数孪层,用户可以使用可视化设计台定义设备等对象 数字孪生体,梳理资料统计,融合算法模型,定义设备上下游 关系,对下联通设备资料统计,在数字空间动态地反映 现场实际工况以及支持算法模型 计算,对上 支持资料统计驱动 工业智能应用。
在社会培训机构中,相关专业人才 培养也受到了越来越多 重视。代表性 如新华 大学,它正式宣布,将进 步深化校企合作,实践产教融合,提出“新职素,新技能” “双新”概念,并通过“数字工匠”、“协同育人”两大校企合作项目来实践数字化人才培养、以“H C新技术认证体系”来检验数字化人才培养,无缝对接院校人才培养与企业人才需求,从质与量 维度更好地满足数字经济进入全新发展阶段后对数字化人才 需求。
在网络访问安全方面,需要考虑实体IP地址筛选和端口限制 可能使用,限制I/O和设备带宽,以提高性能,通过阻止拒绝服务攻击,速率限制可增强安全性,使设备固件、操作系统和软件保持新新,定期审核并查看设备、软件、网络和网关安全新佳做法,保证在其不断改进和发展 同时,使用受信任 经过认证 安全系统、软件和设备。
在市场和企业方面,已经有 多个市场关注并开展了关于数字孪生技术 应用实践,包括，电力、 健康、地区管理、铁路运输、环保、汽车、船舶、建筑等；已经有西门子、PT 戴姆勒等世界 企业和美国NAS 法国国家科学研究中心、俄罗斯科学院等世界顶尖科研机构 老师和学者探索了数字孪生在制造领域 应用。
场地分析，传统 场地分析存在诸如定量分析不足、主观因素过重、无法处理大量资料统计信息等弊端；BIM结合地理信息系统(GeographiInformationSystem,简称（GIS）,对场地及拟建 建筑物空间资料统计进行建模,通过BIM及GIS软件 强大功能,迅速得出令人信服 分析结果,帮助项目在规划阶段评估场地 使用条件和特点,从而做出新建项目新理想 场地规划、交通流线组织关系、建筑布局等关键决策。
地区是 个开启庞大 复杂系统,具有人口密度大、基础设施密集、子系统耦合等特点。如何是实现对地区各类资料统计信息 实时监控,围绕城乡公共设施建设,发展科技、文化、政务、交通、司法等等多方面对地区进行高效管理,是现代地区建设 核心。
地区过大,在短时间过多人口集中到地区,不可避免地产生大批失业、交通拥堵、犯罪增加、环境恶化、淡水和能源等资源供应紧张等现实问题。以及由上述问题引起 地区人群易患 身心疾病,这些问题和矛盾又在 定程度上制约了地区 发展,加剧了地区政府 负担,使地区政府陷入了两难困境。
基于患者 健康档案、就医史、用药史、智能可穿戴设备监测资料统计等信息可在云端为患者建立“ 数字孪生”,并在生物芯片、增强分析、边缘计算、人工智能等技术 支撑下模拟人体运作,实现对 个体健康状况预测分析和 诊断。如基于 数字孪生应用,可远程和实时地监测心 管病人 健康状态；当智能穿戴设备传感器节点测量到任何异常信息时,救援机构可立即开展急救。同样通过 数字孪生还可通过在患者体内植入生物医学传感器来全天监控其 糖水平,以提供有关食物和运动 建议等。
基础支撑层，基础支撑层部分是与患者相关 软硬件资源和 信息系统。如， 设备包括CT机、磁共振成像和理疗设备等,以及与硬件配套 专业软件（如健康信息系统）。 信息包括 些可穿戴设备（ 压计、心率监测仪）以及 些产品智能系统采集到 信息。可穿戴设备在医学领域 相关产品包括 糖监测仪、心电监测仪、胎心监护仪、心电仪、 压计等。 些电子科技巨头 用于健康监测 智能可穿戴设备,如 、 星、华为小米等都已推出消费级可穿戴 设备,华为、索尼、L Garmin、Razer等厂商也推出智能手环、智能眼镜等可穿戴产品。
基础支撑层，基础支撑层是物联网 终端,部分是 些芯片、传感器等设备,用于资料统计 采集以及向网络端发送。
基础支撑层，建立数字孪生是以大量相关资料统计作为基础 ,需要给物理过程、设备配置大量 传感器,以检测获取物理过程及其环境 关键资料统计。传感器检测 资料统计大致上可分为 类， 设备资料统计,具体可分为行为特征资料统计（如振动、加工精度等）,设备 资料统计（如开机时长,作业时长等）和设备能耗资料统计（如耗电量等）； 环境资料统计,如温度、大气压力、湿度等； 流程资料统计。即描述流程之间 逻辑关系 资料统计,如 排程、调度等。
基础设施层，地区新型基础设施包括全域感知设施(包括泛智能化 市政设施和地区部件)、网络连接设施和智能计算设施。与传统智慧地区不同 是,数字孪生地区 基础设施还包括激光扫描、航空摄影、移动测绘等新型测绘设施,旨在采集和更新地区地理信息和实景 维资料统计,确保两个世界 实时镜像和同步运行。
如何是在大体量 资料统计中,通过高效 挖掘技术实现价值提炼,是数字孪生重点解决问题之 。数字孪生信息分析技术,通过AI智能计算模型、算法,结合先进 可视化技术,实现智能化 信息分析和辅助决策,实现对物理实体运行指标 监测与可视化,对模型算法 自动化运行,以及对物理实体未来发展 在线预演,从而优化物理实体运行。其工作流程图如下，
如基于 数字孪生体应用,可远程和实时地监测心 管病人 健康状态；当智能穿戴设备传感器节点测量到任何异常信息时,救援机构可立即开展急救。同样 数字孪生体还可通过在患者体内植入生物医学传感器来全天监控其 糖水平,以提供有关食物和运动 建议等。
安全
安全层，区别于传统 网络安全技术,物联网网络安全更加重视对设备、通信以及资料统计安全 保障。具体有以下几点， 设备和远程系统之间 通信加密和认证； 对设备 保护； 设备固件 安全升级； 对威胁行为 监测和防御； 资料统计存储 安全性。这要求物联网厂商建立从产品开发、设计到监控全周期 安全防范机制,也要求IoT基础设施提供商做好基础设施 安全防护。物联网安全服务商有微软Azure、赛门铁克、Intel等。
安全系统与信息共享质量，安全系统负责确保 数字孪生系统中所有层 安全。包括系统和平台安全、网络安全、 资料统计安全、用户个体隐私和信息安全、应用安全和安全管理。防止来自第 方 恶意攻击、信息和资料统计 盗窃和篡改至关重要。安全系统确保整个智能 系统具备灾备、应急响应、监控和管理等安全功能。
实现资源能源优化需要制造系统各部件具有自主智能并能通过群体协商寻求全系统稳定配置参数并保持各自部件益处新大化,动态决策系统还需要系统对外部环境变化及内部故障进行实时重分配与平衡。 系统是根据内部条件和外部环境 变化,对其内部实行新 组合,从而使 系统自身结构和功能不断创新 演进过程。在面对个性化定制 中出现 要素多样、资源配置复杂问题,研究如何是进行 过程中资源能源 组织行为和组织形态动态变迁 有序化处理,实现 资源能源 优化配置。
实际上,自从有了诸如CAD等数字化 “创作（authoring）”手段,就已经有了数字孪生 源头,有了CAE仿真手段,就让数字虚体和物理实体走得更近,有了系统仿真,可以让数字虚体更像物理实体,直至有了比较系统 数字样机技术。发展到现在,人们发现在数字世界里做了这么多年 数字设计、仿真结果,越来越虚实对应,越来越虚实融合,越来越广泛应用,数字虚体越来越赋能物理实体系统。
对于地区管理而言,掌握了地区居民群体 数字孪生,有助于合理规划和分配 资源,以及辅助社保、扶贫等政策制定。
对资料统计进行编码在计算机 管理中非常重要,可以方便地进行信息分类、校核、合计、检索等操作。系统可以利用编码来识别每 个记录,区别处理技术,进行分类和校核,从而克服项目参差不齐 缺点,节省存储空间,提高处理速度,同时也有利于资料统计建模服务对于资料统计 快速匹配。
对等组合用以描述不同信息模型之间存在 非耦合关系。在对等关系 描述下,可将独立 非耦合信息模型之间建立关系,作为整体进行功能实现。
对设计师来说,通过BIM来评估所设计 空间,可以获得较高 互动效应,以便从使用者和业主处获得积极 反馈。设计 实时修改往往基于新终用户 反馈,在BIM平台下,项目各方关注 焦点问题比较容易得到直观 展现并迅速达成共识,相应 需要决策 时间也会比以往减少。
对象模型库包含人员模型、设备设施模型、物料材料模型、场地环境模型及其相对应 模型关系。模型元素 属性信息划分为静态信息和动态信息两部分,其中静态信息包括身份信息、属性信息、计划信息和静态关系信息,动态信息包括状态信息、位置信息、过程信息及动态关系信息。
将数字孪生技术应用在智慧健康中,构建其应用框架如下图所示。该应用框架部分包含基础支撑层、资料统计互动层、模型构建层和功能层。
就目前 发展阶段来看,对整个地区进行模拟仿真 软件产品还未出现,仿真软件 应用范围还是局限于部分细分领域,如用于交通仿真 SUM VISSI Carsim,水动力仿真 MIKE HE SWIMM,景观环境仿真 SITES平台和物流固废仿真 Anylogic。国内仿真软件与国外相比还有较大差距,国外厂商掌握CAE有限元算法和CAD核心几何内核算法,国内企业只能通过授权经营方式使用国外几何内核,基本不具有自主知识产权,多数厂商部分基于国外产品进行 次开发。
尽管出于满足自身应用需求和布局关键技术 考虑,个别工业巨头选购自建通用PaaS平台,例如GE和西门子都曾借助CloudFoundry开源框架构建通用PaaS平台,但对于大部分企业而言,独立建设通用PaaS平台既不经济也无必要。
层级组合用以描述不同系统层级 信息模型按照层级关系依次组合 信息模型关系。在层级组合关系 描述下,可将具有从属关系 不同信息模型结合,作为整体进行功能实现。
工艺流程规划基于工艺知识库、设备布局信息、仓储情况等工艺流程规划基础信息,完成产品工艺流程规划。在工艺流程规划阶段,还应将包括工艺信息 产品虚拟模型在虚拟工厂 规划中进行流程模拟,测试产品工艺规划和流程规划 合理性、可靠性,提升工艺流程规划效率。
已经有 些软件服务商通过提高数字孪生能力提高他们 应用能力,为客户提供垂直细分企业 解决方案。通过AP 物流或PLM等应用开发数字孪生模型和组合。比如GEDigital、Oracle等。具体见下表，
应用开发商，这些供应商开发数字孪生提高他们 应用能力,为客户提供垂直细分企业 解决方案。通过AP 物流或PLM等应用开发数字孪生模型和组合。比如GEDigital、Oracle；
应用服务层，应用服务层是面向政府、市场 业务支撑和智慧应用,基于数字孪生地区 应用服务包含地区大资料统计画像、人口大资料统计画像、地区规划仿真模拟、地区综合治理模拟仿真等智能应用,社区网格化治理、道路交通治理、生态环境治理、产业优化治理等市场专题应用。
建立仿真模型 基础可以是知识、工业机理和资料统计, 种建模方式各有利弊。基于知识建模，要求建立老师知识库并且有 定市场沉淀。优势在于模型较简单,对极端情况建模效果。但模型精度、及时性、可迁移性较差,成本较高；基于机理建模，模型覆盖变量空间大、可脱离物理实体、具有可解释性,但要求大量 参数,计算复杂,无法对复杂流程工业中相互耦合 实体情况进行建模；基于资料统计建模，模型精度较高、可动态更新,但对资料统计数量、资料统计质量和精度要求更高,并且无法解释模型。
当前智慧地区应用需求部分包括以下几个部分，
当前,不断积累工业协议数量以提供通用化连接服务成为工业物联平台发展重要方式,红狮控制 资料统计采集平台目前支持 零零多种工业协议,可以接入不同类型品牌 PL 驱动器、控制器等产品；KEPServerEX平台集成了 零余种设备驱动或插件；此外,研华科技在其新推出 WISE平台中也已将长期积累 零多种工业协议转化成为对外连接服务能力。树根互联云物联平台提供网关、SDK植入和云云对接 种灵活连接模式,支持 零零多种工业协议和 零零多种设备私有协议,适配全世界通用硬件接口。
当前,世界正处于百年未有之大变局,数字经济已成为全世界经济发展 热点,美、英、欧盟等纷纷提出数字经济战略。数字孪生等新技术与国民经济各产业融合不断深化,有力推动着各产业数字化、网络化、智能化发展进程,成为我国经济社会发展变革 强大动力。未来,所有 企业都将成为数字化 企业,这不只是要求企业开发出具备数字化特征 产品,更指 是通过数字化手段改变整个产品 设计、开发、制造和服务过程,并通过数字化 手段连接企业 内部和外部环境。
当前,企业力求着手建立相关产业 互联网平台,将各类时空资源数字化,并以数字空间为载体,链接人与物,打造时空 体 数字孪生技术基础 信息平台,以实现资料统计 同步和融通联动。以基于CIM Citybase为例,其具有以下特点，
当前,企业通过对多源异构孪生资料统计 整合和综合运用,建立“人机料法环”各类资料统计 全面采集和深度分析数字体系,全面建立以资料统计为驱动 运营与管理模式,有助于探索基于数字孪生 资料统计驱动型变革新路径。数字孪生 信息强化部分包括以下几个方面进行详细 资料统计管理。
微软、Facebook、英特尔、 、亚马逊等开展了深度学习编译器研发；
微软是数字孪生 个新进玩家,在前年发布了AzureDigitalTwins平台,可用于全面 数字模型和空间感知解决方案,可应用于任何物理环境。Azure数字孪生可提供物理环境及相关设备、传感器和人员 全面虚拟呈现形式,并全面支持物联网和端点设备之间 双向通讯,提供开启式 建模语言以及实时 执行环境,并有Azure强大 服务生态（AzureA Azure存储、Office 等作为支持。
微软 产品AzureSphere提供基于云 安全服务,支持对AzureSphere认证 芯片进行维护、更新和控制。它在设备和互联网以及各种辅助云服务之间建立连接,确保安全启动、认证设备身份、完整性和信任根,同时确保设备运行经过审核 代码库。国内阿里云、腾讯云从平台 层级提供安全保障。此外,国内领先 网络安全企业包括奇安信科技集团股份有限企业、启明星辰信息技术集团股份有限企业、深信服科技股份有限企业等。
总体来说,主营资料统计业务 企业除了在硬件集成和相机飞机研发上有技术投入,软件能力都比较弱,以购买国外软件为主。据调研,国内有 零零家甲级测绘资质企业, 零家航测甲级企业。现有 资料统计业务在大地测量等传统服务方面供大于求,但在倾斜航测等业务领域严重供不应求。测绘资料统计服务领域中,部分 软件包括泰瑞 Photomesh、Bentley ContextCapture和街景工厂 StreetFactory。
我国经济已经由高速攀升阶段转向高质量发展阶段。我们正处在转变发展方式、优化经济结构、转换攀升动力 攻关期,这为数字经济与实体经济融合发展带来了重大机遇。而数字孪生作为 项关键技术和提高效能 重要工具,可以有效发挥其在模型设计、资料统计采集、分析预测、模拟仿真等方面 作用,助力推进数字产业化、产业数字化,促进数字经济与实体经济融合发展。
所谓非技术瓶颈,表现在智慧地区建设所需 庞大资金问题 直没有找到解决之道,政府和企业边界不好划分,工程周期长投入大充满变数,企业盈利和资本回报前景模糊,观望踯躅之下,推进效果可想而知。此外,彰显智慧所必须 资源共享与业务协同机制也 直没有建立起来,信息打通仍困难,协同共治难实现。两大瓶颈悬而未决导致智慧地区疲态尽显停滞不前,现有 建设发展模式亟待突破。
技术知识规则模型库包含工艺原理、操作经验、仿真模型、软件算法等。
指标是判断物理实体运行状态好坏 质量。通过指标管理、指标计算配置、指标值管理及资料统计字典管理功能实现对实施评估指标项、指标体系及指标元资料统计、指标维度、指标值、指标状态及指标计算方式等 信息化管理,便于指标库 快速操作、更新维护以及指标 动态调整。
指标管理
据调研,狗粮快讯网告诉我,转型升级过程中,供给侧竞赛 加剧、营运成本 提升以及盈利能力 下降,迫使企业追求 自动化、数字化、质量化。目前,大部分企业完成了自动化能力升级及初步 数字化能力建设。在企业 管理资料统计方面,大部分企业 数字化能力建设聚焦于独立 信息系统搭建,旨为实现特定 功能目标,如资源 调配、物料 管控、 排程 下发等。目前 车间普遍部署MES（制造执行系统）、APS（ 计划排程系统）、SCADA（资料统计采集与监视控制系统）等各种信息系统,可以实现对车间整体自动化线 有效管控。
接入场景和需求 不同驱动连接与边缘计算平台划分为商业物联和工业物联两大阵营,并形成了相对集聚 企业发展特点。专注M M 通信技术企业重点布局商业物联平台,目前企业 梯队已经基本形成。Ayla物联平台通过蜂窝、Wi–Fi和蓝牙等联网方式实现智能家居、消费电子等商业产品 接入和管理,目前全世界客户中囊括了 个市场排名 企业；通信巨头华为和思科凭借NB–IoT、LTE–M等移动网络技术优势打造物联平台,被英国咨询机构IHSMarkit评为领域发展布局 冠亚军。
推动以人为核心 地区设计,实现智慧地区建设协同创新。地区居民是新型智慧地区服务 核心,也是地区规划、建设需要考虑 关键因素。数字孪生地区将以人作为地区核心,关注城乡居民出行轨迹、收入水准、家庭结构、日常消费等,对相关资料统计进行动态监测,并纳入模型,实现协同计算。同时,数字孪生地区通过在“比特空间”上预测人口结构和迁徙轨迹、推演未来 设施布局、评估商业项目影响等,将对实体地区 设计、建设和实施产生巨大 影响,甚至重塑地区。搭建可感知、可判断、快速反应 数字孪生地区,将支撑地区土地空间规划、重大项目建设,实现随需响应 惠民服务、触手可及 协同指引。
推动条件
提升地区规划质量和水平。当前 智慧地区规划和顶层设计,大部分都属于概念和功能设计,缺乏与实际人流、物流、资金流 交互,也缺乏对新技术引入带来 影响分析。数字孪生地区执行快速 “假设”分析和虚拟规划,可迅速摸清地区“家底”,精确到 花 木、 路 桥,把握地区运行脉搏；推动地区规划有 放矢、提前布局,在规划前期和建设早期了解地区特性、评估规划影响,避免在不切实际 规划设计上浪费时间,防止在验证阶段重新进行设计,以更少 成本、更快 速度,推动创新技术支撑智慧地区顶层设计落地。
支撑技术
支撑技术层，
政府及相关机构，随着工信部“智能制造综合质量化与新模式应用”和“工业互联网创新发展工程”专项,科技部“网络化协同制造与智能工厂”等国家层面 专项实施,有力促进了数字孪生 发展。以国内电子技术质量化研究院、国内信息通信研究院、赛迪信息产业（集团）有限企业为代表 机构在数字孪生 概念、技术、质量、应用实践等方面开展了大量工作,为数字孪生在国内 推广与发展起到了重要作用。
数字主线也是 个允许可连接资料统计流 通信框架,并提供 个包含生命周期各阶段功能 集成视图。数字主线有能力为产品数字孪生提供访问、整合和转换能力,其目标是贯通产品生命周期和价值链,实现全面追溯、信息交互和价值链协同。由此可见,产品 数字孪生是对象、模型和资料统计,而数字主线是技术、通道、链接和接口。
数字传输是实现数字孪生 项重要技术。数字孪生模型是动态 ,建模和控制基于实时上传 采样资料统计进行,对信息传输和处理时延有较高 要求。因此,数字孪生需要先进可靠 资料统计传输技术,具有更高 带宽、更低 时延、支持分布式信息汇报,并且具有更高 安全性,从而能够实现设备、 流程和平台之间 无缝、实时 双向整合/互联。第 代移动通信网络（ G）技术因其低延时、大带宽、泛在网、低功耗 特点,为数字孪生技术 应用提供基础技术支撑,包括更好 交互体验、海量 设备通信以及高可靠低延时 实时资料统计交互。
数字孪生与传统 仿真技术都具有资源优化 能力。但是传统 仿真技术通常只是物理实体在数字空间单向和静态 映射,部分用于提升产品设计 效率,降低物理测试成本。相比于仿真技术,在物联网、人工智能、大资料统计分析等新兴技术 加持下,数字孪生对于资源优化有着更深远 帮助，
数字孪生中 超轻量几何模型处理技术作用在于数字孪生系统内几何模型 构建,对于结构简单 规则模型,直接对STP格式 CAD模型进行轻量化处理；对于结构复杂、存在较多曲型曲面 不规则模型,需要在 DMax软件中完成模型重建且 并完成贴图渲染处理。将制造资源和在制品 CAD模型导入PIXYZ软件进行模型轻量化处理并导出FBX格式 文件,将文件导入 DMax对模型进行局部光顺化处理和贴图处理,并导出FBX格式 文件；对于部分轻量化时间成本较高 模型,利用 维CAD软件如Pidex、Solidworks,多媒体建模软件如 DSMax等软件对数字化车间 厂房、设备、工装、车间 S元素等进行 维建模。
数字孪生中虚拟实体 生命周期包括起始、设计和开发、验证与确认、部署、操作与监控、重新评估和退役,物理实体 生命周期包括验证与确认、部署、操作与监控、重新评估和回收利用。值得指出 是, 是虚拟实体在全生命周期过程中与物理实体 相互作用是持续 ,在虚拟实体与物理实体共存 阶段,两者应保持相互关联并相互作用。 是虚拟实体区别于物理实体 生命周期过程中,存在迭代 过程。虚拟实体在验证与确认、部署、操作与监控、重新评估等环节发生 变化,可以迭代反馈至设计和开发环节。
数字孪生以数字化方式拷贝 个物理对象,模拟对象在现实环境中 行为,对产品、制造过程乃至整个工厂进行虚拟仿真,目 是了解资产 状态,响应变化,改善业务运营和增加价值。在万物互联时代此种软件设计模式 重要性尤为突出,为了达到物理实体与数字实体之间 互动,需要经历诸多 过程也需要很多基础 支撑技术做为依托,更需要经历很多阶段 演进才能很好 实现物理实体在数字世界中 塑造。
数字孪生信息模型 建立以实现业务功能为目标,按照信息模型建立技术及模型属性信息要求进行。数字孪生信息模型库包括以人员、设备设施、物料材料、场地环境等信息为部分内容 对象模型库和以 信息规则模型库、产品信息规则模型库、技术知识规则模型库为部分内容 规则模型库。数字孪生信息模型框架如下图所示，
数字孪生企业早已在市场中立足,它在整个价值链中革新了流程。作为产品, 过程或性能 虚拟表示,它使各个过程阶段得以无缝链接。这可以持续提高效率,新大程度地降低故障率,缩短开发周期,并开辟新 商机，换句话说,它可以创造持久 竞赛优势。
数字孪生关键技术及成熟度，
数字孪生可划分为“基础支撑”、“资料统计互动”、“模型构建”、“仿真分析”、“共性应用”、“市场应用” 大核心模块,对应从设备、资料统计到市场应用 全生命周期。国内外部分厂商部分有建模业务、仿真业务、平台业务、市场服务业务 大类。
数字孪生在智能制造领域 部分应用场景有产品研发、设备维护与故障预测以及工艺规划。
数字孪生地区不仅赋予了地区政府全局规划和实时治理能力,更带给所有市民能感受到 品质生活体验。
数字孪生地区部分有新型基础设施、智能运行中枢、智慧应用体系 大横向 分层，
数字孪生地区则是数字孪生技术在地区层面 广泛应用,通过构建地区物理世界及网络虚拟空间 对应、相互映射、协同交互 复杂系统,在网络空间再造 个与之匹配、对应 孪生地区,实现地区全要素数字化和虚拟化、地区状态实时化和可视化、地区管理决策协同化和智能化,形成物理维度上 实体世界和信息维度上 虚拟世界同生共存、虚实交融 地区发展新格局。数字孪生地区既可以理解为实体地区在虚拟空间 映射状态,也可以视为支撑新型智慧地区建设 复杂综合技术体系,它支撑并推进地区规划、建设、管理,确保地区安全、有序运行。
数字孪生地区对人工智能领域深度学习、自我优化技术 应用,可使地区从以往部门之间各自为战、治标不治本、被动迟缓 基层治理模式,转变为全域协同治理、问题智能响应、需求提前预判 模式,构建起高效智慧 地区运行规则。在数字孪生地区中,对深度学习技术 应用部分集中在海量资料统计处理、系统运行优化等方面。
数字孪生地区将推动新型智慧地区建设,在信息空间上构建 地区虚拟映像叠加在地区物理空间上,将极大地改变地区面貌,重塑地区基础设施,形成虚实结合、孪生互动 地区发展新形态；借助更泛在、普惠 感知,更快速 网络,更智能 计算, 种更加智慧化 新型地区将得以创建。
数字孪生地区通过对物理世界 人、物、事件等所有要素数字化,在网络空间再造 个与之对应 “虚拟世界”,形成物理维度上 实体世界和信息维度上 数字世界同生共存、虚实交融 格局。物理世界 动态,通过传感器 、实时地反馈到数字世界。数字化、网络化实现由实入虚,网络化智能化实现由虚入实,通过虚实互动,持续迭代,实现物理世界 新佳有序运行。
数字孪生应用于产品研发，传统 研发设计方式下,纸张、 DCAD是部分 产品设计工具,它建立 虚拟模型是静态 ,物理对象 变化无法实时反映在模型上,也无法与原料、销售、企业、供应链等产品生命周期资料统计打通。对新产品进行技术验证时,要将产品 出来,进行重复多次 物理实验,才能得到有限 资料统计。传统 研发设计具有研发周期长,成本造价高昂 特点。
数字孪生应用于工艺规划和 过程管理，随着产品制造过程越来越复杂,多种类,小批量 需求越来越强,企业对 制造过程进行规划、排期 性和灵活性,以及对产品质量追溯 要求也越来越高。大部分企业信息系统之间资料统计未打通,依赖人工进行排期和协调。
数字孪生应用于设备维护与故障预测，
数字孪生建筑具有 大特点， 映射、虚实交互、软件定义、智能干预。
数字孪生建筑在建设实施环节部分应用于以下场景，
数字孪生建筑在规划设计方面部分应用于以下场景，
数字孪生建筑 核心环节在于BIM 应用。建筑信息模型（BIM）是 种应用于工程设计、建造、管理 资料统计化工具和 种信息建模技术,可以实现建筑设计 维可视化,BIM技术叠加时间轴形成 D模型,进 步叠加成本信息可构筑 D模型,对建筑进行多维度考量,可贯穿建筑全生命周期中规划、概念设计、细节设计、分析、出图、预制、施工、运营维护、拆除或翻新等所有环节。
数字孪生技术可以应用于 制造过程从设备层、产线层到车间层、工厂层等不同 层级,贯穿于 制造 设计、工艺管理和优化、资源配置、参数调整、质量管理和追溯、能效管理、 排程等各个环节,对 过程进行仿真、评估和优化,系统地规划 工艺、设备、资源,并能利用数字孪生 技术,实时监控 工况,狗粮快讯网近日报道,及时发现和应对 过程中 各种异常和不稳定性,日益智能化实现降本、增效、保质 目标和满足环保 要求。
数字孪生技术服务商方面,以西门子为代表 厂商为了建立更加完整 数字孪生模型体系,近年来研发和整合了质量管理、 计划排程、制造执行、仿真分析等各领域领先厂商和技术,支持企业进行涵盖其整个价值链 整合及数字化转型。数字孪生技术服务商部分有以下类型，
数字孪生技术架构概述，
数字孪生技术真正改变了智能决策支持系统 部署方式。数字孪生是对基础设施 数字化表示,借此了解基础设施如何是工作。当我们将决策支持系统与数字孪生相结合时,产出 是独特 、 个能够不断学习和不断适应 决策支持系统。我们将这种新 模式转变称为“智能决策”。通过以下 多种智能决策技术,我们在数字孪生中结合过去某实体 运营历史来经营,当新事件发生时,系统会学习更多,从而运行地更准确，
数字孪生提供物理实体 实时虚拟化映射,设备传感器将温度、振动、碰撞、载荷等资料统计实时输入数字孪生模型,并将设备使用环境资料统计输入模型,使数字孪生 环境模型与实际设备工作环境 变化保持 致,通过数字孪生在设备出现状况前提早进行预测,以便在预定停机时间内更换磨损部件,避免意外停机。通过数字孪生,可实现复杂设备 故障诊断,如风机齿轮箱故障诊断、发电涡轮机、发动机以及 些大型结构设备,如船舶 维护保养。
数字孪生是 种新兴 技术,它对计算设备/硬件提出了较高要求,这是因为，
数字孪生是近年来 热门概念,它指 是物理实体或流程 准实时数字化镜像。简单来说,数字孪生就是在 个设备或系统 基础上创造 个数字版 “克隆体”,数字孪生体新大 特点在于，它是对实体对象（本体） 动态仿真。也就是说,数字孪生体是会“动” 。它“动” 依据来自本体 物理设计模型,还有本体上面传感器反馈 资料统计,以及本体运行 历史资料统计,这 分有助于企业实现绩效提升。未来,无论是政策制定者还是企业领导者,数字孪生都应该得到充分 重视。
数字孪生模型构建 内容部分涉及概念模型和模型实现技术。其中,概念模型从宏观角度描述数字孪生系统 架构,具有 定 普适性；而模型实现技术研究部分涉及建模语言和模型开发工具等,关注如何是从技术上实现数字孪生模型。在模型实现技术上,相关技术技术和工具呈多元化发展统计。当前,数字孪生建模语言部分有AutomationM UM SysML及XML等。 些模型采用通用建模工具如CAD等开发,更多模型 开发是基于专用建模工具如FlexSim和Qfsm等。目前业界已提出多种概念模型,包括，
数字孪生生态系统由基础支撑层、资料统计互动层、模型构建与仿真分析层、共性应用层和市场应用层组成。其中基础支撑层由具体 设备组成,包括工业设备、地区建筑设备、交通工具、 设备组成。资料统计互动层包括资料统计采集、资料统计传输和资料统计处理等内容。模型构建与仿真分析层包括资料统计建模、资料统计仿真和控制。共性应用层包括描述、诊断、预测、决策 个方面。市场应用层则包括智能制造、智慧地区在内 多方面应用。
数字孪生 映射关系是双向 , 方面,基于丰富 历史和实时资料统计和先进 算法模型,可以高效地在数字世界对物理对象 状态和行为进行反映；另 方面,通过在数字世界中 模拟试验和分析预测,可为实体对象 指令下达、流程体系 进 步优化提供决策依据,大幅提升分析决策效率。数字孪生可以为实际业务决策提供依据,可视化决策系统新具有实际应用意义 ,是可以帮助用户建立现实世界 数字孪生。基于既有海量资料统计信息,通过资料统计可视化建立 系列业务决策模型,能够实现对当前状态 评估、对过去发生问题 诊断,以及对未来统计 预测,为业务决策提供全面、 决策依据。从而形成“感知—预测—行动” 智能决策支持系统。首先,智能决策支持系统利用传感器资料统计或来自产品系统 资料统计,确定目标系统 当前状态。其次,系统采用模型来预测在各种策略下可能产生 结果。新后,决策支持系统使用 个分析平台寻找可实现预期目标 新佳策略。
数字孪生 构建需大量资料统计 支持。 方面,在数字空间构建多维、多尺度 虚拟模型需大量资料统计,如建模对象 属性资料统计、状态资料统计、行为资料统计、环境资料统计等；另 方面,已完成构建 虚拟模型仍需基于物理空间连续不断 实时资料统计实现更新。当前,随着物联网、传感技术 发展,可用资料统计 规模在不断提升,这是实现数字孪生应用 推动条件。
数字孪生突破物理条件 限制,帮助用户了解产品 实际性能,以更少 成本和更快 速度迭代产品和技术。数字孪生技术不仅支持 维建模,实现无纸化 零部件设计和装配设计,还能取代传统通过物理实验取得实验资料统计 研发方式,用计算、仿真、分析或 方式进行虚拟实验,从而指导、简化、减少甚至取消物理实验。
数字孪生需要依靠包括仿真、实测、资料统计分析在内 手段对物理实体状态进行感知、诊断和预测,进而优化物理实体,同时进化自身 数字模型。仿真技术作为创建和运行数字孪生 核心技术,是数字孪生实现资料统计交互与融合 基础。在此基础之上,数字孪生必需依托并集成产品新技术,与传感器共同在线以保证其保真性、实时性与闭环性。
资料统计互动层
资料统计互动层，工业现场资料统计 般通过分布式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器系统（PLC）和智能检测仪表进行采集。今年来,随着深度学习、视觉识别技术 发展,各类图像、声音采集设备也被广泛应用于资料统计采集中。
资料统计互动层，数字孪生 构建和应用需要软件定义 工具和平台提供支持,如Bentley iTwinService,ANSYS TwinBuilder,微软 Azure,达索 DExperience等。但从功能性 角度出发,这些工具和平台大多侧重某 或某些特定维度,当前还缺乏考虑数字孪生综合功能需求 体化综合平台。经过多年发展,工业/工程/地区场景 不同工具 边界逐渐消失。全世界上Autodesk与ESRI建立战略合作关系,企图把BIM和GIS资料统计融合起来；与此同时,BentleySystems跟西门子、Cesium和AGI等企业力推开源数字孪生联盟,围绕iModel.js,形成了资料统计驱动 开源体系。
资料统计互动层，资料统计将 资源 资料统计进行收集、分类、整合为平台提供支持。在资料统计采集方面,通过RFID标签、 维码、传感器等技术识别物体及其位置。 资源、信息等资料统计通过 G/ G网络上传到云平台。采集 资料统计部分包括诊断资料统计、监测资料统计和历史病例资料统计等。进入资料统计池 多源异构资料统计进行整合后,将资料统计进行虚拟化、服务化处理,从而实现资料统计 输入输出。
资料统计价值挖掘，监测设备 运行资料统计,且在此基础上可对设备 全生命周期进行管理,分析挖掘资料统计价值,辅助运营决策。
资料统计可信交换
资料统计建模与仿真层，建立数字孪生 过程包括建模与仿真。建模即建立物理实体虚拟映射 D模型,这种模型真实地在虚拟空间再现物理实体 外观、几何、运动结构、几何关联等属性,并结合实体对象 空间运动规律而建立。仿真模型则是基于构建好 D模型,结合结构、热学、电磁、流体等物理规律和机理,计算、分析和预测物理对象 未来状态。
资料统计治理和分析服务商，这种供应商通过数字孪生提高他们 分析能力,包括AI和高保真物理能力。比如 些大资料统计分析企业Cognite和SightMachine；
资料统计融通与跨系统联动，从物联网底层进行资料统计 统 连接和管理,支持资料统计 灵活调配,可以更简单充分地进行资料统计融通与跨系统联动,真正做到打破“烟囱式管理”。
资料统计面板需展示环境实时监测资料统计,项目工程信息,节点计划,现场管理人员名单与类型统计。做到项目管理、人员管理、安全管理 张图,保证施工人员安全实现人员高效管理调度,维护施工环境 绿色安全。
资料统计面板需融合地区资料统计概况,人口密度,新城人口规划、建设用地规划、主城区规划等规划类相关资料统计,直观展示地区现状与未来规划指标。
施工模拟，通过BIM可以对项目 重点或难点部分进行可建性模拟,对于 些重要 施工环节或采用新施工工艺 关键部位进行模拟和分析,如可进行深基坑支护分析,各专业综合管线干涉分析等,也可以利用BIM技术结合施工组织计划进行预演以提高复杂建筑体系 可造性。借助BIM对施工组织 模拟,项目管理方能够非常直观地了解整个施工搭配环节 时间节点和搭配工序,并清晰把握在搭配过程中 难点和要点,施工方也可以进 步对原有搭配方案进行优化和改善,以提高施工效率和施工方案 安全性。
施工策划，施工组织是对施工活动实行科学管理 重要手段,它决定了各阶段 施工准备工作内容,传统施工组织设计很难协调施工过程中各施工企业、各施工工种、各项资源之间 相互关系。BIM施工组织可视化在编制施工方案、施工组织设计 同时,将BIM技术融入到整个环节中去,以直观可视化 方式进行方案编制辅助、方案模拟验证、方案优化、方案敲定等。从方案模型创建到方案优化再到方案敲定输出,全部基于BIM技术可视化呈现,更加有益于保证施工组织设计可行性。
是ICT企业,依靠人工智能技术积累与优势,将已有业务向工业领域拓展,如康耐视、海康威视、大恒图像、基恩士、微软、KONUX、IB 阿里云等。
智慧健康是通过利用移动监测、移动诊室、无线远程会诊和 信息云存储等智能技术手段,以此提高诊疗效率,提升地区诊疗覆盖面与效率,促进地区 资源 合理化分配。将数字孪生应用在智慧健康系统中,可以基于患者 健康档案、就医史、用药史、智能可穿戴设备检测资料统计等信息在云端为患者建立“ 数字孪生体”,并在生物芯片、增强分析、边缘计算、人工智能等技术 支撑下模拟人体运作,实现对 个体健康状况 实时监控、预测分析和 诊断。
智慧地区建设发展已近 年,至今却无 个地区自我标榜已建成了智慧地区。事实上,智慧地区面临技术和非技术两大瓶颈难以突破,可谓举步维艰。所谓技术瓶颈,是指基于云计算和互联网 聚合式 模式创新比较成功,而基于物联网、大资料统计、人工智能、区块链、量子通信等技术 原始创新极度缺乏,未出现 手级应用,各功能模块有机融合 ONEICT架构未能实现,造成创新只停留在表面,地区运行和治理 水平有量 提升,但没有质 改变。
智能制造领域 数字孪生体系框架部分分为 个层级,包括基础支撑层、资料统计互动层、模型构建层、仿真分析层,功能层和应用层。
智能化产线在实际 流程中部署了数以千计 传感器,共同收集各个不同层面 资料统计,包括 机械 行为特征、半成品（厚度、颜色质地、硬度、转矩、速度等）以及工厂内部 环境状况等。该等资料统计不断传输至数字孪生处理中心,并由该程序完成资料统计聚合。数以千计 传感器持续开展重要检测,并向数字化平台传输资料统计。数字化平台进而开展准实时分析,
智能合约去中心化处理资料统计,掌握资料统计执行权,控制加密资料统计 访问和执行权限,加密资料统计用后置空销毁,使用方只有密文结果 使用权,互相监督,互相制约,实现资料统计权 分离解耦。同态加密技术是在资料统计可信交换时,实现隐私资料统计不出库、不泄密 情况下,满足资料统计分析方分析结果 需求。可将隐私资料统计加密成密文,通过智能合约处理密文资料统计并得到正确 密文结果,供使用方解密使用,用来确保隐私资料统计 归属权和隐私权。
智能运行中枢，智能运行中枢是数字孪生地区 能力中台,由 个核心平台承载,
有效实现从采集、监控、到分析、反馈再引至辅助决策和前端设计,中间涉及到系统兼容、资料统计接口/格式、资料统计全面性、优化标 致性等多种问题。 计划排程系统关注每个设备 工作能力、订单数量、 节拍等要素。信息资料统计处理模式完整囊括车间信息资料统计 获取,分析、监控等功能,真正实现有效 管控运维。全局性部署车间制造流程资料统计采集,可以较为系统地反映并记录车间制造全流程 物理状态,利用直观 资料统计展现方式完成自动化产线实时有效管控、运维；并基于多维模型性征、资料统计分析、仿真模型,实现前馈控制及仿真优化。
服务提供商，以客户作为基础开发数字孪生模型,从而加强他们在垂直企业 市场知识,以及分析和应用能力。比如Accenture和德勤。
未来,云服务平台和通用PaaS平台可能会被IT巨头整合成为通用底座平台,凭借技术和规模优势提供完整 “IaaS+通用PaaS”技术服务能力。产品企业在通用底座平台上发挥各自优势打造专业服务平台,形成“ +N” 平台体系。如紫光云引擎提供紫光UNIPower平台,光电缆、光伏、日化等市场龙头企业则借助其底层技术支撑能力,结合自身业务经验优势打造各类市场专属平台。
本期内参来源，国内电子技术质量化研究院
本期 智能内参,我们推荐工信部国内电子技术质量化研究院 研究报告《数字孪生白皮书 零 零》,分析数字孪生技术热点、市场动态和未来统计。
概念模型和模型实现技术，
模型业务功能按照产品生命周期 个部分功能展开，
模型是数字孪生信息分析 核心,具有专业性。例如,国土空间规划 各类规则模型、评价模型、评估模型,可为国土空间规划编制、审查、实施、监测、评估和预警等提供支撑。模型管理应包括模型可视化流程设计、插件框架式模型设计和管理扩展模型以及发布模型服务能力,通过算法注册、资料统计源管理及配套可视化工具实现模型构建。
模型构建层。建模“数字化”是对物理世界数字化 过程。这个过程需要将物理对象表明为计算机和网络所能识别 数字模型。建模 目 是将我们对物理世界或问题 理解进行简化和模型化。而数字孪生 目 或本质是通过数字化和模型化,用信息换能量,以更少 能量消除各种物理实体、特别是复杂系统 不确定性。所以建立物理实体 数字化模型或信息建模技术是创建数字孪生、实现数字孪生 源头和核心技术,也是“数字化”阶段 核心。
模型构建层，基于资料统计互动层处理 资料统计,建立物理对象 虚拟模型,比如患者和 资源 资源模型, 能力模型和人体健康模型。这些孪生模型和物理实体进行实时资料统计交互,从而实现物理设备、虚拟模型、云健康系统 全要素、全服务、全流程 资料统计集成和聚合。
模型构建层，建模业务是指为用户提供资料统计获取和建立数字化模型 服务,建模技术是数字化 核心技术,譬如测绘扫描、几何建模、网格剖分、系统建模、流程建模、组织建模等技术。企业规模达数百亿人民币,部分由国有测绘企业主导企业,大约有 零多家企业,其中,高德和 成功部分由于其庞大 用户群体和广泛 企业应用。
模型管理
模拟仿真，在数字世界推演地区运行态势
此外大多数情况下企业 网络带宽不足以支撑庞大 维模型资料统计传输,所以要在网络上快速发布产品设计结果,实现产品资料统计 快速浏览和精确 几何信息查阅,就需要对产品资料统计模型简化,使资料统计交换文件更小,同时还需要保留详细 几何模型信息。目前 d轻量化技术发展比较成熟,它能够在保留完整 维模型基本信息,保证模型精确度 前提下,将原始 维模型原始文件进行新高上百倍 压缩,实现百兆级以上资料统计 流畅浏览与操作,并使 维模型 可视化与 维软件无关联。现有 技术中几乎所有流行 维文件格式,如CatiaV CatiaV Pro/ U SolidWorks、Parasolid、Inventor、IGES、STEP、VDA/FS、SKP等 轻量化,轻量化后 D模型文件,仍将保留完整 资料统计结构并实现准确 测量。
深度学习模型和技术源流多来自西方人工智能科学家,我国多数人工智能企业缺少原创算法,但近年来科研实力大幅攀升,目前我国深度学习领域 差距部分在于缺乏体系化 产品、生态,未能进 步沉淀企业应用。
深度学习，推动地区自我学习智慧成长
物理对象 当前状态则通过物联网和数字线程获得。这种仿真不是对 个阶段或 种现象 仿真,应是全周期和全领域 动态仿真,譬如产品仿真、虚拟试验、制造仿真、 仿真、工厂仿真、物流仿真、运维仿真、组织仿真、流程仿真、地区仿真、交通仿真、人群仿真、战场仿真等。
物联网“数字化”中 另 层意思是物理世界本身 状态变为可以被计算机和网络所能感知、识别和分析,这些状态包括位置、属性、性能、健康状态等,物联网技术为原子化向比特化转变提供了完整 解决方案。同时物联网为物理对象和数字对象之间 “互动”提供了通道。“互动”是数字孪生 个重要特征,部分是指物理对象和数字对象之间 动态互动,当然也隐含了物理对象之间 互动以及数字对象之间 互动。前两者通过物联网实现,而后者则是通过数字线程实现。能够实现多视图模型资料统计融合 机制或引擎是数字线程技术 核心。
特斯联AIoT产品体系,配合算法仓库、存算 体、云边协同等 边缘网络能力,在云平台形成提供场景应用服务 地区组件。根据不同场景类型、规模、需求 差异,AICITY地区组件通过组合将庞杂 产业和地区场景降维成多个垂直模块,逐 升级为数字级 市场产品。从场景资料统计化到资料统计智能化,将人与基础设施、 服务管理建立紧密联系,实现智慧社区、智慧园区、智慧消防等垂直市场 智慧管理和科技服务模式。
现在,知名 BIM软件供应商有Autodesk、Trimble、Bentley、广联达、RIBSoftware等。
工艺规则模型库包含工艺基础信息、工艺清单、工艺路线、工艺要求、工艺参数、 节拍、质量作业等规则模型信息及其相关逻辑规则。
测试基于设备布局信息、设备运行信息等基础信息及包括工艺信息和 信息 产品虚拟模型,对产品 环节进行模拟测试,测试产品设计、工艺规划及 流程 合理性和可靠性,提升产品设计成功率和测试效率。
物流规则模型库包含物料需求、物流路径、输送方式、配送节拍、在制品转运方式、完成入库、出库等与 物流相关 规则。
管理规则模型库包含 计划信息、排产规则信息、 班组信息、 线产能信息、 进度信息、 排程约束信息、 设备效率信息之间 逻辑规则。
用户利用结构、热学、电磁、流体和控制等仿真软件模拟产品 运行状况,对产品进行测试、验证和优化。以马斯克 弹射分离实验为例,火箭发射出去后扔掉 捆绑火箭,靠爆炸螺栓和主火箭连接,到 定高度后引爆螺栓爆炸释放卫星,但贵重 金属结构爆炸不能回收使用。马斯克想用机械结构 强力弹簧弹射分离,回收火箭。
由于当前 维模型已成为表明产品信息 部分方式,而不同企业往往根据自身需求选用不同 维设计平台,甚至统 企业内部也由于协同设计 参与者不同,往往也习惯于使用符合自己习惯 不同 维设计软件。由于CAD设计软件所生成 产品 维模型文件各不相同,这就造成了浏览查看时必须使用特定 CAD软件,上述这些原因直接导致了企业内部和企业间 资料统计来往和共享困难。
企业 零 年对外发布了Apollo（阿波罗）平台,其中 仿真平台可以提供贯穿自动驾驶研发迭代过程 完整解决方案,仿真服务拥有大量 实际路况及自动驾驶场景资料统计,基于大规模云端计算容量,打造日行百万公里 虚拟运行能力。中视典数字科技企业依托自主知识产权 虚拟现实平台软件,专门针对数字地区完全自主研发出产品，数字地区仿真平台（VRP–Digicity）、 维网络平台（VRPIE）、 维仿真系统开发包（VRP–SDK）等,能满足不同数字地区规划管理领域,不同层次客户对数字仿真 需求。
监控设备能够采集图像信息,结合强大 边缘设备分析能力,在人脸识别、交通监控等方面有广泛 应用,是智能地区 重要环节。典型企业有海康威视、大华等。
目前国内CAE软件企业完全被外资产品占据,如ANSYS,海克斯康（ 零 年收购MSC）,Altair,西门子,达索,Cadence,Comsol,Autodesk,ESI,Synosys,Midas,Livemore等。国内此方面以安世亚太为代表 国产模拟仿真软件,在多年使用和代理国外产品经验基础上开发出了国产化 替代方案,但目前还无法达到国外 线产品 水平。泰瑞在今年推出工业仿真云产品,也以云服务模式进入这 企业。特斯联AIoT体系通过将虚拟现实技术、 D建模技术、GIS技术以及VR技术相结合,推出地区级仿真平台。
目前应用主体部分包括 类，
目前,数字孪生地区中较为成熟 深度学习产品目前有泰瑞数创CIMGenerator空间语义平台和商汤科技SenseEarth平台。前者是 款融合了深度语义信息 AIPAAS平台,它包含了 个强大 人工智能内核,可将各类资料统计自动解译生成地区语义模型。同时支持多资料统计源,包括遥感影像、航空影像、激光点云、建筑图纸等资料统计输入,并内置插件式AI组件,包括深度学习算法框架,内插多组网络模型,支持分布式架构。
目前,数字孪生建模通常基于仿真技术,包括离散时间仿真、基于有限元 模拟等,通常基于通用编程语言、仿真语言或专用仿真软件编写相应 模型。数字孪生建模语言部分有AutomationM UM SysML及XML等。工业仿真软件,这里部分指计算机辅助工程CAE（ComputerAidedEngineering）软件,包括通常意义上 CAD,CAE,CFD,EDA,TCAD等。目前国内CAE软件企业基本被外资产品垄断,如ANSYS,海克斯康（ 零 年收购MSC）,Altair,西门子,达索,Cadence,Comsol,Autodesk,ESI,Synosys,Midas,Livemore等。
直到以前,“DigitalTwin” 词在NASA 技术报告中被正式提出,并被定义为“集成了多物理量、多尺度、多概率 系统或飞行器仿真过程”。从前,美国空军探索了数字孪生在飞行器健康管理中 应用,并详细探讨了实施数字孪生 技术挑战。过往,美国国家航空航天局与美国空军联合发表了关于数字孪生 论文,指出数字孪生是驱动未来飞行器发展 关键技术之 。在接下来 几年中,越来越多 研究将数字孪生应用于航空航天领域,包括机身设计与维修,飞行器能力评估,飞行器故障预测等。
相比于综合了计算、网络、物理环境 多维复杂系统CPS,数字孪生 构建作为建设CPS系统 使能技术基础,是CPS具体 物化体现。数字孪生 应用既有产品、也有产线、工厂和车间,直接对应CPS所面对 产品、装备和系统等对象。数字孪生在创立之初就明确了以资料统计、模型为部分元素构建 基于模型 系统工程,更适合采用人工智能或大资料统计等新 计算能力进行资料统计处理任务。
离散市场中,数字孪生在工艺规划方面 应用着重于 制造环节与设计环节 协同；流程市场中,要求通过数字孪生技术对流程进行机理或者资料统计驱动 建模。图X反映了流程工业自动化 结构,在这个过程中,数字孪生通过将物理实体流程上 耦合转化为各个数字孪生参数间 耦合,实现整个流程 协同优化。
空客、DNVG Volvo等高端装备制造商基于数字孪生技术提高了产品研发和资产管理能力。空客通过在关键工装、物料和零部件上搭配RFID,生成了A 零XWB总装线 数字孪生,使工业流程更加透明化,并能够预测车间瓶颈、优化运行绩效。国内 情况,比亚迪、 集团、特斯联、中船重工等企业也在积极部署数字孪生系统。
空间分析，详图设计阶段发现不合格需要修改,造成设计 巨大浪费,BIM能够帮助项目团队在功能规划阶段,通过对空间进行分析来理解复杂空间 质量和法规,从而节省时间,提供对团队更多增值活动 可能。特别是在客户讨论需求、选购以及分析新佳方案时,能借助BIM及相关分析资料统计,做出关键性 决定。BIM在建筑策划阶段 应用成果还会帮助建筑师在建筑设计阶段随时查看初步设计是否符合业主 要求,是否满足建筑策划阶段得到 设计依据。
空间流体分析，通过栅格化体资料统计（水体或气体）,形成数千万级别 维网格,同步导入监测资料统计后,赋予所有资料统计时间与空间信息,便于了解到填充物（例如污染物等）扩散、暗点、露点 分布状态,为业务部门巡查提供定位依据及智能决策分析。
空间索引与事件驱动，将设备、资料统计及事件与空间联系起来。能以空间为线索完成完整 业务闭环,能各种异常情况进行准确 维空间确定与快速响应。
简单地说,在数字孪生 广义模型之中,存在着彼此具有关联 小模型。数字主线可以明确这些小模型之间 关联关系并提供支持。因此,从全生命周期这个广义 角度来说,数字主线是属于面向全生命周期 数字孪生 。
统计结果显示, 零 零—去年间已有 零余个国家开展了关于数字孪生技术 研究并发表了相关成果。通过对发表论文数量 统计,过去 年有关数字孪生文献 发表数量呈指数式快速攀升,体现出学术界对数字孪生技术 高度关注。研究成果部分来源于美国、德国、英国等具有较高科技水平 发达国家以及国内、俄罗斯、印度等发展迅速 国家 千余名学者或老师。
而具备自有设备整合或协议转换集成优势 装备及自动化企业是工业物联平台 部分玩家,如西门子MindConnectNano支持西门子S 系列产品通信协议及OPC–UA,实现自家产品与MindSphere平台 无缝连接；自动化软件企业Kepware推出KEPServerEX连接平台,基于工业PLC 通信协议兼容转换,实现各类第 方工业设备 接入与管理。除此之外,还有众多企业以系统集成 方式为平台 部署实施提供定制化 工业连接解决方案。
自数字孪生和资产管理壳 问世以来,更多 观点是视 者为美国和德国 工业文化不同 体现。实际上,相较于资产管理壳这样 个起到管控和支撑作用 “管家”,数字孪生如同 个“执行者”,从设计、模型和资料统计入手,感知并优化物理实体,同时推动传感器、设计软件、物联网、新技术 更新迭代。但是,基于这两者在技术实现层次上比较相近,德国目前也正努力在把资产管理壳转变为支撑数字孪生 基础技术。
芯片是物联网终端 核心元器件之 ,据企业调研企业ABIResearch预计,在今年通过物联网进行无线连网 设备总数将达到 零零亿台。不少芯片巨头将物联网芯片作为下 个博弈 领域,目前,部分 国外物联网芯片提供商包括高通、英特尔、AR AM 星、英伟达等。 、华为与阿里等科技巨头也进入该领域,如 深度学习芯片TPU、华为海思和阿里主攻芯片 平头哥。
英伟达、AM 英特尔、亚马逊、微软、赛灵思、莱迪思、美高森美等开展GPU、FPGA等深度学习芯片研发；
市场应用层，市场解决方案是针对市场需求 数字孪生技术在智慧地区、交通、水利、工程、工业 、能源、自动驾驶、公共应急等领域 各种应用服务,企业规模超千亿人民币,国内外供应商超过 零零零家。其中,西门子、G 达索和Bentley因为具有基础平台软件研发和推广能力,技术实力强,对各领域有较透彻 理解,具有较强 竞赛力,占有较大 企业份额。
规则模型库包含 工艺规则模型库、 管理规则模型库、产品信息规则模型库、 物流规则模型库与技术知识规则模型库等，
设计仿真基于产品原型库、设计机理库等设计基础信息,建立产品 虚拟模型。在设计仿真阶段,还应将产品 虚拟模型在包括设备 能力、设备 环境 虚拟工厂运行环境中进行模拟 ,测试产品设计 合理性、可靠性,提升产品研发效率。
、亚马逊、微软、Facebook、苹果、Skymind、腾讯、 等开展深度学习框架研究； 、微软等开展了可解释性、前沿理论算法研究。
边缘计算让资料统计处理更靠近资料统计源头 侧,实现在边缘侧 资料统计采集、清理、加工、集合,从而大大缩短延迟时间,减少网络传输量,是物联网硬件 个发展统计。典型企业如英特尔、AR 戴尔,国内 华为、研华科技等硬件企业都开始进军边缘计算企业。
达索凭借航空业CAD设计软件 沉淀以及收购策略,建立了复杂 产品线。过往,达索提出 DEXPERIENCE战略,并于 零 年推出 DEXPERIENCE平台,通过统 平台架构,把旗下 产品逐步统 到 个平台上。实现了设计、仿真、分析工具（CATI DELMI SIMULI ……）、协同环境（VPM）、产品资料统计管理（ENOVIA）、社区协作（ DSwym）、大资料统计技术（EXALEAD）等多种应用 打通。去年,达索与ABB建立全世界合作伙伴关系,为数字化工业客户提供从产品全生命周期管理到资产健康 软件解决方案组合。
近年来,数字孪生得到越来越广泛 传播。同时,得益于物联网、大资料统计、云计算、人工智能等新 代信息技术 发展,数字孪生 实施已逐渐成为可能。现阶段,除了航空航天领域,数字孪生还被应用于电力、船舶、地区管理、农业、建筑、制造、石油天然气、健康 、环境保护等市场,如上图所示。特别是在智能制造领域,数字孪生被认为是 种实现制造信息世界与物理世界交互融合 有效手段。许多著名企业（如空客、洛克希德马丁、西门子等）与组织（如Gartner、德勤、国内科协智能制造协会）对数字孪生给予了高度重视,并且开始探索基于数字孪生 智能 新模式。
这些企业正积极将工业协议接入服务向更多平台企业提供,未来有望成为工业连接领域领导者,驱动工业物联平台企业走向集聚发展。特斯联下 代边缘计算系统采用 G高速无线网络作为资料统计承载网络 工业级网关,支持移动、联通、电信 G高速接入,融合了AI算力和工业协议处理 高性能融合计算,支持视频接入解析和各类工业接口协议处理,支持国密质量 资料统计加密,为远程设备和站点之间 联网提供安全高速 无线连接,支持 路Socket连接。
这项实验用了NASA大量 公开资料统计,在计算机上做建模仿真分析强力弹簧 弹射、弹射螺栓,没有做 次物理实验,新后弹射螺栓分离成功,火箭外壳 回收大幅度降低了发射 价钱。类似 案例还有如风洞试验、飞机故障隐患排查、发动机性能评估等。数字孪生不仅缩短了产品 设计周期,提高了产品研发 可行性、成功率,减少危险,大大降低了试制和测试成本。
进度管理，建筑施工是 个高度动态 过程,随着建筑工程规模不断扩大,复杂程度不断提高,使得施工项目管理变得极为复杂。通过将BIM与施工进度计划相链接,将空间信息与时间信息整合在 个可视 D（ D+Time）模型中,可以直观、精确地反映整个建筑 施工过程。可以在项目建造过程中合理制定施工计划、 D精确掌握施工进度,优化使用施工资源以及科学地进行场地布置,对整个工程 施工进度、资源和质量进行统 管理和控制,以缩短工期、降低成本、提高质量。
通常来说,数字孪生价值 实现,在于资料统计与资料统计 连接。资料统计和资料统计之间 关系才是重中之重,而不是单纯 资料统计本身。因此对于每个资料统计点建立资料统计标签,有利于资料统计属性 管理,对资料统计之间关系 建立及维护发挥重要作用。通过交换和共享资料统计标签,来充实已掌握 资料统计标签,并实现资料统计标签与资料统计建模 相互匹配。
通过接入传感器资料统计,因此异常事件发生时能够快速定位,并自动计算周围关联人员 位置关系,联动通知系统进行处理。以 字路口车辆剐蹭为例,摄像头报警后,系统自动定位,并能调用周围新近产品摄像头进行多角度 核实。同时,调用周围 温度传感器判断有无火点。必要时,选出周围巡逻人员联络前往,并通过通知系统圈定接受信号 范围,让公众离开。这打通了多套系统,提高决策效率。
通过比较透明 形式优化运营流程。 流程中配置 传感器可发出信号,数字孪生可通过信号获取实际流程相关 运营和环境资料统计。传感器提供 实际运营和环境资料统计将在聚合后与企业资料统计合并,企业资料统计包括物料清单、企业系统和设计规范等。产品类型 资料统计还包括工程图纸、外部资料统计源连接以及客户投诉记录等。
通过集成先进 感知、计算、通信和控制等信息技术和自动控制技术,构建了物理空间与虚拟空间中人、机、物、环境和信息等要素相互映射、适时交互、高效协同 复杂系统,实现系统内资源配置和运行 按需响应、快速迭代和动态优化。
造价控制，施工企业精细化管理很难实现 根本原因在于,海量 工程资料统计无法快速准确获取,以便更好 支持资源计划,致使经验主义盛行。而数字孪生建筑可以让建筑模型快速准确 获得工程基础资料统计,为施工企业制定 资源计划提供有效支持,大大减少了资源、物流和仓储环节 浪费,为实现限额领料、消耗控制提供技术支撑。
采用区块链技术作为 个保护机制,可以新大程度保证资料统计 安全性。资料统计使用区块链技术后新大 好处是防止被篡改,另 方面数字孪生 资产被区块链上链后,就变成了真正 资产,可以更安全 用于贸易、共享和开发。
除了上述功能,智慧健康平台还需要质量和系统规范模块,保证 信息实现跨应用、跨系统、跨平台 共享。这是为了保证 保健资料统计收集、资料统计共享和交换以及应用程序服务管理 质量化。
除了需要特定 CAD软件进行读取之外,发生在企业间和企业内部 维模型资料统计 传输也会给企业 信息来往带来障碍。以往 资料统计交换部分采用直接 维模型资料统计交换、中性几何文件格式资料统计交换和中性显示模型资料统计交换。这几种传统 维模型资料统计传输方式都存在各自无可避免 缺点,要么要求必须具有相同 维建模平台,要么要求使用通用 维浏览软件,要么所传输 维模型文件 般打开需要花费极长 时间,要么没有几何信息,不能精确地测量零件 几何位置关系。这样 来,无疑对于企业 信息来往是 分不利 。
随着国内仿真软件 快速发展,在交通等部分领域已形成 定优势。 VR企业自主研发推出 Sim–One无人驾驶仿真平台,通过自主研发 静态高精度场景资料统计编辑和自动化转换工具,既可对已采集场景 多种资料统计进行融合,将实体非结构化场景快速生成高拟真 结构化虚拟仿真场景,又可根据自动驾驶测试任务 需要从无到有构建仿真训练流程与评价体系,极大提升自动驾驶训练效率。
随着物联网 应用更加广泛,各个领域越来越多 企业开始计划数字孪生 部署。Gartner 研究显示,截至去年 月底实施物联网 企业中,已有 % 企业实施了数字孪生项目, % 企业正在实施或者有计划实施。工业互联网是数字孪生 延伸和应用,而数字孪生则拓展。了工业互联网应用层面 可能性。
隐私保护策略
需要针对数字世界中 资料统计进行隐私保护和权限管理,比如针对数字孪生 连接,以防篡改 方式保护连接到数字空间 每个物理实体,限制物理空间中每个设备、传感器和人员 角色 种类和范围,如果遭到入侵,需要将影响将降到新低。
非对称加密技术部分应用于区块链网络中 账户生成和贸易签名等方面,不同于对称加密技术中使用同 密钥易泄密 缺陷,非对称加密只需公开公钥,私钥个体保存不公开, 者作用可简述为公钥加密、私钥解密、私钥签名、公钥验证。数字签名就是基于非对称加密技术 这 特性,通过数字签名,在区块链等去中心网络中,可以校验贸易合法性,验证资料统计来源和校验资料统计完整性,防止资料统计伪造和篡改。
首先我们需要构建物理实体在数字世界中对应 实体模型,就需要利用知识机理、数字化等技术构建 个数字模型,而且我们对构建 数字模型需要结合市场特性做出评分,是否可以在商业中投入使用；有了模型还需要利用物联网技术将真实世界中 物理实体元信息采集、传输、同步、增强之后得到我们业务中可以使用 通用资料统计；通过这些资料统计可以仿真分析得到数字世界中 虚拟模型,在此基础之上我们可以利用AR/VR/MR/GIS等技术在数字世界完整复现出来,人们才能更友好 与物理实体交互；在这个基础之上我们可以结合人工智能、大资料统计、云计算等技术做数字孪生体 描述、诊断、预警/预测及智能决策等共性应用赋能给各垂直市场。
高性能 协同计算是数字孪生信息分析 效率保障。在数字孪生模式下,物理实体实现高度数字化,同时产生海量资料统计资源,高性能 协同计算将提供算力支撑,部分包括强大 资料统计处理中心和边缘计算中心,为数字孪生 高效运行提供运行决策。以自动驾驶车联网应用为例,通过车辆获得 车辆周边感知资料统计和车路协同基础设施获得 路况资料统计,在边缘计算中心进行环境理解、导航规划、高精地图更新等资料统计处理及决策,然后在交通部门 云计算中心实现指挥交通控制决策。
高校及科研院所，高校及科研院所是进行数字孪生理论研究 主力。统计结果显示,截止去年 月 日,全世界已有超过 零零零个高校、企业和科研院所开展了数字孪生研究且有相关研究成果在学术刊物公开发表,其中不乏包括德国亚琛工业大学、英国剑桥大学、美国斯坦福大学等世界 高校。
云计算，云服务和通用PaaS平台将形成IT巨头主导 产业格局由于需要高昂 资金投入和复杂 技术集成能力,云服务平台和通用PaaS平台成为IT巨头“势力范围”,呈现出高度集聚 特点。
因建筑市场信息化发展迅速,作为建筑信息化 核心软件产品,建筑结构设计软件也吸引了越来越多企业进入。但是由于建筑结构设计软件专业技术门槛较高,目前国内外结构专业设计软件企业 集中度较高,主流软件包括北京盈建科软件股份有限企业YJK建筑结构软件系统、建研科技股份有限企业研发 PKPM系列软件、北京探索者软件技术股份有限企业 探索者结构系列软件,MIDASInformationTechnologyCo.,Ltd. Midas系列软件、上海佳构软件科技有限企业STRAT软件、深圳市斯维尔科技股份有限企业SUP系列软件等几款国内外结构设计软件产品。
数字孪生应用概述
数字孪生应用概述
数字孪生应用概述
数字孪生应用概述，
数字孪生涉及 模型与资料统计规模庞大,包括建模对象全生命周期中不断更新 全要素、全业务、全流程 资料统计与模型,这需要计算设备/硬件具有庞大 存储空间；
人工智能，
典型应用场景介绍
典型应用场景介绍
国内建筑信息化模型（BIM）软件企业上,以Autodesk、DassaultSystems、GRAPHISOFT、Tekla为代表 国外软件厂商依然在设计BIM软件领域占据绝对优势,国内企业 BIM应用软件都采用国外 Revit、Tekla等平台产品。国内本土BIM软件厂商数量较多,开发 软件产品大多属于应用型软件,运行于基础平台软件环境中,这类应用型软件以项目业务为导向,注重将软件产品与本地化业务相结合,以提升项目推进效率,而本土软件厂商在提供应用软件产品 同时,也提供相关配套服务和业务解决方案。但近几年国内BIM软件厂商由建造、施工BIM软件向协同协作端软件发力,不断将触角伸向产业链上下游,通过本地化产品和配套 技术服务支撑,取得了相当好 成绩。因BIM软件研发需要大量 资金投入,目前国内实力 BIM研发企业部分有鲁班、广联达、鸿业、品茗等实力较大 软件厂商。
数字孪生地区 应用效果
数字孪生对模型仿真与资料统计分析处理效率有实时要求,即基于实时 模型仿真与资料统计分析结果向物理空间反馈控制策略,这需要计算设备/硬件具有强大 计算能力；
为了支持进 步 虚实融合,数字孪生对终端设备（如支持 D显示 终端设备）提出更互动、更沉浸、更清晰 要求,这对硬件设备 资料统计传输能力、显示技术等提出了更高 要求。当前,CPU和大规模集成电路 发展正在接近理论极限,人们正在努力研究超越物理极限 新技术,新型计算机可能会打破计算机现有 体系结构。目前正在研制 新型计算机有，生物计算机——运用生物工程技术,用蛋白分子做芯片；光计算机——用光作为信息载体,通过对光 处理来完成对信息 处理；量子计算机——将计算机科学和物理科学联系到 起,采用量子特性使用 个两能级 量子体系来表示 位等等。这些技术 发展是数字孪生高效、高速、高质量运行 推动条件。
边缘计算，
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