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导 读 ( 文/ 走向智能研究院执行院长 赵敏教授 )
应e-works CEO黄培博士的邀请，走向智能研究院执行院长赵敏教授在4月7日参加了e-works组织的数字孪生线上研讨会，在黄总的主持下，与其他专家一起分享和探讨了 数字孪生 的当前的研究成果、未来发展趋势和应用前景。当时线上观众超过了2.2万人。
应广大观众的要求， 赵院长将讲课PPT和讲演实录内容分享在这里，并且增补了当时限于时间没有讲到的若干内容。 各位e-works群友，大家下午好！ 今天我给大家报告的题目是《不断发展的数字孪生概念与内涵》。 在过去几十年，大家都清晰地看到这样一个大趋势，物理实体空间的诸多要素都在加速数字化进入了数字空间，在数字空间形成了它们的精确映射。过去我们可能很多人习惯于用A4稿纸来写文章，但是现在呢，大家都习惯于用WPS、Word这样的工具来进行书写；过去大家习惯于用手绘各种机械、建筑图纸。但是今天呢，我们这种建筑图纸已经可以在软件当中轻松地生成；过去我们在物理空间看到的很多东西，例如生活要素当中的杯子，或者说我们的机床产线、汽车直到今天的机械手等等，都在数字空间有了它们精确数字映射。 其实在电脑内部，从来不处理信息——这是很多人的一个误解，都以为电脑是一个信息处理工具。其实电脑只会处理0和1这样的比特数据、我们来看一下，在电脑内部的这样一些数字化编码指令。大家可以看到，1+3可以这样来表示；字符编码也有相应的ASCII字符；表示声音可以编码；颜色可以有编码；图像可以有编码；影像也可以有编码，一切都可以用0和1再加上不同模式、模型来去解决和表达它。 因此给大家回顾一下，在过去几十年。在电脑屏幕上都发生了什么，我们可以看一下1961年计算机的硬件，如果从祖师爷级的这一个显示器开始看的话，早期的DEC PDP-1使用的这样一个CRT（阴极射线显像管，图中圆形显示器）。那么实际上呢，在PDD-1上设计了最早的电脑游戏，有了显示器，易于编程。 过去，在没有显示器的时候，编程是相当不容易的，大家要看穿孔纸带。但是现在呢，已经可以把所有的程序都显示在显示器上，这是一个巨大的飞跃。那么在DEC开发了第一个太空飞船游戏之后，你会发现，在圆形显示器上围绕着太阳有两艘太空飞船，他们可以顺时针、逆时针旋转，可以急加速，还可以发射导弹，因此在屏幕上，就有了宇宙飞船和太阳系的数字孪生。所以如果追溯数字孪生的话，那么1960年~1961年的这样一个PDP-1上所显示出来的这些图像，实际上是早期的巨大技术进步。 因此，如果一定要问一下，数字孪生到底是从什么时候开始的，实际上的话从60年代初，甚至再早一点，从50年代末——1958年有了第一个数控软件之后，实际上我们在显示器上，已经开始有了一个物理的点映射到屏幕上，成为数字空间所对应的一个数字的点，然后就有了线条，有了曲面，有了体......，一步步这样发展过来，于是，有了我们今天的这样一个丰富的、万千色彩的大千数字世界。 这张幻灯片显示的是赛迪研究院对数字孪生的一个定义。他们认为数字孪生是一种通用的使能技术，是综合运用感知、计算、建模、信息技术，通过软件定义对物理空间进行了描述、诊断、预测、决策，进而实现物理空间与赛博空间的一个交互映射。 所以在这里面，大家看到有三句最基本的总结： 数据是基础，模型是核心，软件是载体 。我之所以把这张图拿出来，是因为这张图当中也有我个人的一点贡献，我参与了赛迪研究院的这个白皮书的研究，一起共同提炼总结了这个模型。 我们来看数字孪生产生的早期发展过程。实际上的并不是今天才有数字孪生，其前期技术伴随着计算机的发展。已经走过了几十年的发展历程。我认为只不过以前没有这样的命名，但是早就有这样的前期技术在那里在不断地发展着。那么发展到了一定的阶段之后，大家感觉应该给这种技术起一个名字，于是，就有了数字孪生这样一个术语的。出现至于它是谁发明的，现在也是一直在考证，有的说是NASA最早使用，有的说是迈克尔格里夫首先使用。但是，我们如果忽略这个问题，可以认为，数字孪生是一个伴随着计算机技术不断发展的，是一个长期的、综合的、动态的、不断进化的发展过程。 在工业界，用软件来模仿和增强人的行为方式是常态。例如，绘图软件最早模仿的就是人在纸面上作画的行为。人机交互技术发展到成熟阶段，开始用CAD软件模仿产品的结构与外观，CAE软件模仿产品在各种物理场情况下的力学性能，CAM软件模仿零部件和夹具在加工过程中的刀轨情况，CAPP软件模仿工艺过程，CAT软件模仿产品的测试/检测过程等。
如果我们以走向智能研究院独创的三体智能模型来看待数字孪生的话，我们可以很清晰地看到，如前所述，无数的物理实体在数字空间形成了它们的精确的数字映射，那么我们把它叫做数字孪生体，因此呢，数字孪生体和它所对应的物理实体（也叫做物理孪生体），它们之间是有这种精确的、相互映射的关系的。 走向智能研究院对数字孪生有着这样的认识和定位：数字孪生是在’数字化一切可以数字化的事物‘的大背景下，通过软件定义，在数字虚体空间所创立的虚拟事物与物理实体空间的现实事物形成了在形、态、质地、行为和发展规律上都极为相似的虚实精确映射，让物理孪生体和数字孪生体之间具有了多元化的映射关系，具备了不同的保真度（逼真/抽象等）。 在视角上来看，实际上，数字孪生或者数字孪生体，是制造业信息化长期发展形成的事物，它实际上是一个从IT视角来去观察、去构建数字孪生这个事情。如果从内涵上来看的话，它是赛博世界联接物理世界的一个桥梁，它是数字形态的这样一种传承；从实质上来看，就是前面讲的 ? 数据+模型+软件 ，最后形成了基于 数字体验 而去优化物理产品这样一种通用技术。我们也专门写了一篇文章来论述。这是我和朱铎先总在两个月前写的一份文章当中，有了这样一个基本的认识。 大家可以从这个图中看到，我们用三角△、圆圈○、方框□这样的基本几何形体，来去表示不同类型的物理实体要素，用它们的虚线来表示这些物理实体要素在赛博空间的数字映射。所以大家可以从这里看得很清楚，三角映射为虚线的三角，圆映射为虚线的圆等。那么数据呢？会从这些三角、圆、方块等基本形体，也就是物理的实体的机器设备上，不断地感知获取数据，并把数据送到赛跑空间，这是一种单向的传递。 四个顺时针旋转大箭头，表示了这样一个基本的闭环状态， 状态感知、数字体验、辅助决策、一次做优 这样的数字孪生作用机制。 这是走向智能研究院对数字孪生的一些新的就结果。 大家都看到了，最近这两年的数字孪生很热，因此在业界，对数字孪生的研究也取得了很多研究成果和进展。在这里呢，我给大家展示一下，那么无论是业内的这些工业软件的巨头，像西门子公司、PTC公司、达索公司、包括ESI公司等等，它们都对数字孪生提出了一些新的见解，从过去的数字孪生，发展到基于数字孪生载提出一些新的概念，甚至发展到更进一步的概念，因此我把这些进阶的研究成叫做数字孪生体，数字孪生体+，数字孪生体++等等，用这样的方式来反映数字孪生体的研究取得了哪些进展。 首先我们来看西门子公司对数字孪生的研究与拓展。在数字孪生体应用模型中，西门子工业软件定义了这样的三种方式：数字孪生体产品，数字孪生体生产，数字孪生体运行，并且拓展出来一个新概念，叫做综合数字孪生 达索公司对数字孪生又有不同的见解。他们并不把它叫做数字孪生，而是叫做三维体验孪生，体验，就是特别强调体验的一致性，这意味着原理的一致性，一定要求是单一的数据源，宏观和微观要统一，在功能性能、逻辑上要相互对应。如果研发出来的孪生体的飞机能飞的话，那么物理实体的飞机就可以飞。再例如，如果我们要去测试一个人发烧之后，打一针退烧针，他是否能够退烧？那么我们可以建立这个人的三维体验的孪生体，我们可以在这样一个虚拟的孪生体上来虚拟地打一针，然后看它产生的效果——如果在这个虚拟的孪生体上，他能够退烧的话，那么也就意味着在真实的人体上打上这一针，他就一定可以退烧。 PTC公司对数字孪生的研究又有了自己的特色和进展。他们采用数字孪生加上VR（虚拟现实）技术。让数字孪生体更具有真实感和场景感，例如，他们帮助保时捷公司做了一个销售汽车的软件，在汽车数字孪生体上可以加载气流，来显示汽车的空气动力学的实际的情况，大家可以看到这张图，实际上这辆车是一个数字孪生汽车，它的逼真感相当强，而它后面的这辆车，实际上是一个真实的车辆，它们彼此叠加在了一起。因此我们可以用这种混合现实的技术，随时把一个虚拟的、数字化的一个孪生体汽车，放在这样一个4S店里面的销售现场，我们可以按照客户的需求，给数字孪生汽车来换颜色，换轮毂的式样等等，由于已经知道这辆车驾驶的时候，它的空气流是怎样运动的，那么让那些技术型的购车客户，在心里会更有底。 我们再来看ESI公司对数字孪生的这样一个新的研究进展，他们认为混合孪生是一个更好的说法。从虚拟样机一路发展过来——过去我们大家都知道，我们有电子样机的说法，后来又发展到数字样机、功能样机、性能样机等等——再加上不同的模型，有系统模型，各种降阶模型，数学模型、物理模型、化学模型等等，最后生成了叫做虚拟孪生（Virtual Twin）这样一个虚拟的事物，然后再加上根据这个产品在实际工况条件当中产生的这些真实的数据，我们对大数据不断的进行学习、分析，再把它的数据分析模型找到，也建立系统模型，ESI认为这个叫做数字孪生。再把数字孪生的模型和虚拟孪生的模型叠加到一起，就形成了混合孪生。 因此，对数字孪生的拓展上，他们给出了这样一种模式，叫作多模汇聚，逐步迭代，数/物交互动作，机器学习，形成混合孪生。这个图左边就是从虚拟孪生这样过来的。大家可以看到，以数学为基础，因果模型，零维/一维的模型，三维/四维的模型，以及在实际的工作场景中，这些仪器化、仪表化的物理资产——也就是说，人们给它加了很多的仪器、仪表、传感器，它产生了很多的工作大数据，然后这些大数据把它放到数据湖里面，形成各种历史数据，经过不断地学习、分析、提炼，又找到了它的数字孪生，或者叫做数据驱动的这虚拟孪生。此后两者叠加，形成了这样一个新的混合孪生。最后，在混合孪生认可、过关的基础之上，那么我们就可以确认这一个产品它一定是好用的。 谈到数字孪生，不能不谈到数字主线。关于数字主线，我愿意引用《空天防务观察》主笔专家之一刘亚威的定义：所谓数字主线，旨在通过先进的建模与仿真工具建立一种技术流程，提供访问、综合并分析系统寿命周期各阶段数据的能力，使军方和工业部门能够基于高逼真度的系统模型，充分利用各类技术数据、信息和工程知识的无缝交互与集成分析，完成对项目成本、进度、性能和风险的实时分析与动态评估。 Digital Thread在业界被译作数字线索数字纽带数字线程数字链等不同的中文术语。我和宁总研究后认为：数字主线这个翻译术语较好体现了Digital Thread本意。
如果所示，在数字主线层级下是数字支线，大量数字支线汇聚成为数字主线；与数字主线、数字支线相匹配的，是物理主线、物理支线！ 如上图，中间这条线（研制流程线），划分成了方案设计、工程研制、批产交付、服务保障四大阶段。传统的物理主线是研制流程线下面的波浪线，重点展现材料、能量、时空信息的流动，物理主线有自己的物理支线；数字主线是研制流程线上面的波浪线，重点展现与物理主线所对应的数据的流动，数字主线也有自己的数字支线。因此，数字主线与物理主线相互呼应，把不同生命周期的数字孪生给串接了起来，形成了数据的自动流动。 在产品全生命周期每一个阶段中，其实都存在这孪生化现象，大量的物理实体系统都有了数字虚体的伴生。每个阶段的每个物理孪生体所对应的数字孪生体 不止一个（不同算法、逼真/抽象等），对应关系呈现多样化，综合起来有八种之多，如： 一对一、一对多、多对一、多对多； 一对少、少对一、一对零、零对一。 一对多 ——一个物理实体对应多个数字虚体的场景（一台汽车发动机可有D /N/S等不同的驾驶挡位，启动/高速/低速/磨合/磨损等不同的工作状态，在车载软件中用不同的参数和软件模型来描述和调控）； 多对一 ——多个物理实体对应一个数字虚体的场景（例如同型号不同尺寸的螺栓或铆钉对应同一个三维CAD模型）； 多对多 ——更为一般化的设备工作场景（例如设计阶段因数字化构型/配置不同而产生了系列化物理设备及其数字孪生体，这些设备又置身于多种实际工作场景和数字场景）。 一对一 是特例（只有这个特例被误解为数字双胞胎） 一对少 ——一个物理实体对应一个高度抽象的数字虚体的场景（例如一辆高铁在调度上对应一个高度简化的数字化线框模型）； 少对一 ——以一部分物理实体对应一个完整数字虚体的场景（例如一个齿轮副对应一个减速箱的三维CAD模型+力学载荷模型）； 一对零 ——因为不知其规律、缺乏机理模型导致某些已知物理实体没有对应的数字虚体（例如暗物质、气候变化规律、病毒变异规律等）； 零对一 ——人类凭想象和创意在数字空间创造的数字虚体，现实中没有与其对应的物理实体（例如数字创意中的各种形象）。 例如，美国空军和波音公司为F-15C型飞机创建了数字孪生体，不同工况条件、不同场景的模型都可以在数字孪生体上加载，每个阶段、每个环节都可以衍生出一个或多个不同的数字孪生体，从而对飞机进行全生命周期各项活动的仿真分析、评估和决策，让物理产品获得更好的可制造性、装配性、检测性和保障性。这样也是一个一对多的例子。 另外一个关于产品数字孪生体的概念，要给大家做一个解读，我们认为：数字孪生体它本身是可以超越产品的生命周期，这一点非常重要！ 数字孪生是智能时代的智能遗传基因 。因此在前面我也讲了 数字传承 具有非常重要的意义，如果说，我们先根据我们积累的经验，把一个物理实体的产品在没有做任何一个实体零件的情况下，我们实际上是可以把它先做出来的。比如说开发一款新车，我们完全可可以在电脑上先把这款数字车开发出来，但是这个时候的话，可能实体产品并没不存在。我们预先可以在网络上进行销售，当达到一定的数量的时候，我们再去启动它的生产，前提是这个车本身它所有的零件的设计、结构的强度等，都已经过了数字化的验证，是没有问题的，可以一次做好，一次做对，一次做优，这就是我前面讲的数字孪生体的这样一个数字体验、数字验证的好处。 更重要的是，当这款物理产品经过了几年或者几十年的使用之后，它已经报废了，甚至物理本体消失了，但是它的数字孪生体仍然在数字世界栩栩如生的存在，它甚至还可以一直在数字空间流传下去。不仅是物理世界的产品都可以在数字空间的数字虚体中有一个数字孪生体，而且还可以对这个数字孪生体，在一个虚拟环境中，我们做各种概念严苛的分析和实验，由此产生一些大数据，通过大数据分析而找到更好的设计、生产和维护的方案。 另外，刚才已经说到了，并非一切事物都有数字孪生。所以，大家在讨论数字孪生的时候，一定要注意到它的理论边界在哪儿，术语的边界在什么地方。因为任何一个东西，它的内涵都不能去无限地去扩张。所以，我在这儿用一张图来表达，物理空间的很多事物，都在数字空间建立了它的数字孪生，他们有对应的数字孪生关系，也有数字孪生体，但是，一定有一些东西：在物理空间存在，但是在数字空间没有办法描述，在数字空间已经存在，但是物理空间并没有这样的事情。数物并不一定能够完全对应。 实际上，在业界也已经意识到了，产品的数字孪生体超越产品生命周期这样一种现象，美国《航空周报》在数年前就做出了预测：到了2035年，航空公司接受一架飞机的时候，同时还会接收这架飞机的物理实体的数字模型，也就是它的数字孪生，因此每一个飞机的尾号都会伴随着一套高度详细、逼真的数字模型飞机。基于逼真的数字孪生，我们可以进行产品的运行、维护、排故和研发改进等。 关于数字孪生，还有很多很多的应用，例如美国陆军环境医学研究所在2010年就启动了一个阿凡达单兵项目，他们希望给每一名军人都做出自己的一个数字虚拟形象，建立这个军人的数字孪生体，因此，无论肤色、高矮、胖瘦，性格特点等。其目的，就是想借用这种数字化的阿凡达战士，来实际测试在交战当中，这些士兵的弱点和局限性在哪里。因为不能用真人去做这样的实验，例如一个很重的武器，这个士兵能不能把它很自如地拿起来进行操作和应用，如果一个士兵开着一辆坦克，那么在他车底下或者履带边上有一个反坦克地雷爆炸之后，对这个坦克的伤害，包括对这个驾驶人员的伤害到底怎么样等等。因此，不断用这种战场环境的数字孪生体来模拟各种逼真的高风险场景，替代这实战的测试。因此，你可以去反复测试，用很低的代价反复测试，对于人的伤亡成本为零，对于各种物的伤亡成本几乎为零。所以，这就是一种基于数字孪生体进行数字体验、数字验证的这样一种新模式。 下面再给大家介绍一个基于数字孪生来进行公交运营管理的例子。这是深圳华龙迅达公司做的深圳的比亚迪大巴的运行的情况。大家可以看到，整个一个大巴都已经进行了数字建模，实际运营的车辆上加装了300多个传感器，大巴车所有的关键部分都有了传感器，这样就可以把它的工作数据传回来了，例如发动机率运行中的这些油门、刹车，行驶方向，GPS位置，包括轴瓦的温度等等。大家可以看到，如图所示，绿色的条块是已出车了，那么红色的条块表示这个车有问题，或者说司机不在没有出车。 在车辆的运行过程当中，所有的传感器能够实时地把运行数据传回到公交指挥中心，因此中心的管理人员在大屏幕上就可以看到这个实际行进的汽车的实体在数字空间映射出来的数字孪生体的实际运行情况。通过数字孪生体，我们就可以实际地了解到，这个物理实体的大巴是在怎样运行，例如，到站有没有开车门？有没有甩站？在一些转弯的地方，它有没有适当减速？它是不是走在正确的道路上？它的油门、刹车是不是合理等等。因此管理人员可以在大屏上，把过去在物理空间实际在发生，但是我们根本看不到的这些实际情况，通过数字孪生体的形式，把它清晰展现出来，因此，我们可以对在物理空间发生的事情了如指掌。因此，在这个基础之上，我们可以利用这种数字体验的方式，来进行多种新模式、新业态的研究。因此这种数字孪生的通用技术，显然对于我们企业做研发、生产，改进运营管理，起到了良好的助力作用。 下面我们做一下小结。不同的企业、研究机构、组织和智库等等，目前在数字孪生体的研究上处于活跃期，其内涵和外延也在不断地拓展和演变之中。在彼此的对应关系上，我们一定要注意到，物理孪生体和数字孪生体，它们的对应关系的特例是一对一，常态有多种，貌似是双胞胎，二者看起来很相像，但是实际上仅限于非常相像，并非真的等同，因为一实一虚，彼此在本质和本原上都不是一回事，这是理解数字孪生的一个关键点。 另外的数字孪生它最大的好处在于，我们建立了一种数字体验，给我们实现了数字传承，数字孪生体可以超越产品生命周期而长久存在。理解了这一点的话，才能够理解我们可以基于数字孪生和数字孪生体，来建立很多新技术，形成很多新业态，让我们把产品研发，可以一次做好，一次做对，一次做优。另外，数字孪生是构建CPS，也就是赛博物理系统的基础，它是智能制造的一种使能技术。可以说没有数字孪生，就没有CPS，也就没有智能制造。 好，今天的课就讲到这，谢谢大家的聆听，欢迎大家多提宝贵意见！
