什么是数字孪生？浅聊数字孪生的起源

　　2021年开始，大量的数字孪生需求潮涌而来，几乎所有人都在问：到底什么是数字孪生？数字孪生到底有什么用？为了帮大家更好地理解数字孪生，我将从数字孪生的起源和发展历史来讲讲：数字孪生最早的起源
　　2002年，美国密歇根大学（TheUniversityofMichigan）成立了一个PLM（产品生命周期管理）中心。MichaelGrieves教授面向工业界发表《PLM的概念性设想》（ConceptualIdealforPLM），首次提出了一个PLM（产品生命周期管理）概念模型，在这个模型里提出与物理产品等价的虚拟数字化表达，出现了现实空间、虚拟空间的描述。并且用一张图来介绍了从现实空间到虚拟空间的数据流连接，以及从虚拟空间到现实空间和虚拟子空间的信息流连接，如下图：
　　PLM概念模型
　　MichaelGrieves教授提到，驱动该模型的前提是每个系统都由两个系统组成：一个是一直存在的物理系统，一个是包含了物理系统所有信息的新虚拟系统。
　　这意味着在现实空间中存在的系统和虚拟空间中的系统之间存在一个镜像（MirroringofSystems），或者叫做系统的孪生（TwinningofSystems），反之亦然。
　　所以，在产品生命周期管理（PLM，ProductLifecycleManagement）意味着不是再是静态的谁表达谁，而是两个系统即虚拟系统和现实系统将在整个生命周期中彼此连接。贯穿了四个阶段：创造、生产制造、操作（维护和支持）和报废处置。
　　2003年初，这个概念模型在密歇根大学第一期PLM课程中使用，当时被称作镜像空间模型（MirroredSpaceModel）。2005年，在一份刊物中他又提到这一个模型（Grieves，2005）。
　　综上，大家应该知道，数字孪生还有第一个前世叫镜像空间模型。
　　到了2006年，MichaelGrieves博士又发表了一篇著作叫做《产品生命周期管理：驱动下一代精益思想》，在这篇文章里他又给了数字孪生第二世，叫信息镜像模型。
　　信息镜像模型
　　尽管MichaelGrieves自称是数字孪生第一人，但行业内对谁先提出数字孪生（DigitalTwin）概念还是存在一些争议的。因为数字孪生（DigitalTwin）这一词最早是出现在2010年NASA的技术路线图，但MichaelGrieves在数字孪生（DigitalTwin）抽象而清晰表述方面所做出的贡献是不可抹杀的。
　　NASA数字孪生的应用
　　2010年，NASA（美国国家航空航天局）在其太空技术路线图中首次引入了数字孪生的表述。
　　为了更好地理解NASA的数字孪生，要先给大家讲一段关于Apollo13登月飞行中发生的一段历史故事。
　　50多年前的一天，Apollo13号宇宙飞船已经远离了地球210000英里。飞往月球的3名宇航员突然被嘣哧哧咣咣咣的声音所震惊，这时一名宇航员看到了壳体的弯曲。
　　几秒种后，驾驶舱被警告灯照亮，宇航员耳边响起了刺耳的报警声。事后查明，是Apollo13生活舱中的一个氧气罐发生了爆炸，爆炸严重地损坏了主推进器，同时对宇航员们生命价值非凡的氧气，被泄露到了太空之中。
　　时间每经过一分钟，受损的太空飞船就会飞离地球400英里。这种状况是人类历史上的首次。如何让三名宇航员安全回家，成为了数千名NASA地面支持人员在之后3天半时间里夜以继日工作的唯一目标！
　　三名宇航员通过打开、关闭不同的系统来判定哪些系统还在正常工作，哪些系统已经受损不能工作。任务控制中心综合各方面的信息，快速而准确地诊断出问题所在。在生活舱中的氧气供应完全失效前，将宇航员们转移到了登月舱中。宇航员们暂时安全了，但他们如何回家呢？这是一个巨大的挑战。
　　但NASA做到了，成功地将宇航史上很可能的发生的最大灾难，转化为一个巨大的令人兴奋的成功。
　　做到这一切的一个关键是，在NASA的身后，有一套完整的、高水准的地面仿真系统，用于培训宇航员和任务控制人员所用到的全部任务操作，包括了多种故障场景的处理。
　　模拟器是整个太空计划中技术最复杂的部分内容，在模拟培训中，唯一真实的东西是乘员、座舱和任务控制台，其他所有的一切，都是由一堆计算机、许多的公式以及经验丰富的技术人员创造出来的。
　　在图中，前部的是登月舱模拟器，后部的是指令舱模拟器图片来自NASA
　　任务控制人员和宇航员们，在综合考虑到飞船的受损、可用的电力、剩余的氧气、饮用水等因数的情况后，与登月舱制造厂商协同工作，确定了一个着陆计划。然后，安排后备宇航员在模拟器上进行操作演练，演练证明了方案的可行性，这极大地增加了任务控制人员与宇航员们的信心。剩下的工作就是宇航员们按演练形成的操作指令清单，百分之一百地执行就可以了。最终，他们做到了，安全回家了。
　　是NASA成功了？当然是！但更应该归功于模拟器。这些模拟器或者叫做仿真器，才是真正的英雄。这些模拟器难道不是现在火热的数字孪生一个实实在在的案例？准确地说，应该是数字孪生和物理孪生的结合体。
　　所以，西门子工程师StephenFerguson曾说：Apollo13：TheFirstDigitalTwin。
　　因此，NASA的数字孪生定义诞生了，在2010年发布的技术路线图Area11的SimulationBasedSystemsEngineering部分是这样定义的：
　　一个数字孪生，是一种集成化的多种物理量、多种空间尺度的运载工具或系统的仿真，该仿真使用了当前最为有效的物理模型、传感器数据的更新、飞行的历史等等，来镜像出其对应的飞行当中孪生对象的生存状态。
　　NASA提出的数字孪生概念，有明确的工程背景，即服务于自身未来宇航任务的需要。NASA认为基于Apollo时代积累起来的航天器设计、制造、飞行管理与支持等方式方法（相似性、统计模式的失效分析和原型验证等），无论在技术方面还是在成本方面等，均不能满足未来深空探索（更大的空间尺度、更极端的环境和更多未知因数）的需要，需要找到一种全新的工作模式，称之为数字孪生。
　　NASA的数字孪生用途如下：第一，发射前飞船未来任务清单的演练。可以用来研究各种任务参数下的结果，确定各种异常的后果，减轻故障、失效、损害的策略效果的验证。此外，还可以确定发射任务最大概率成功的任务参数。第二，镜像飞行孪生的实际飞行过程。在此基础上，监控并预测飞行孪生的状体。第三，完成可能的灾难性故障或损害事件的现场取证工作。第四，用作任务参数修改后结果的研究平台。
　　NASA的数字孪生基于其之前的宇航任务实践经验，极其看重仿真的作用。NASA要完成的宇航任务，涉及天上、地下、材料、结构、机构、推进器、通讯、导航等众多专业，是一个极其复杂的系统工程，所以，NASA更强调上述内容的集成化的仿真，从某种意义上，是其系统工程方法的落脚点。换个看问题的角度来讲，NASA的数字孪生，就等同于其基于仿真的系统工程。
　　AFRL更具工程应用含义的数字孪生
　　2009年，AFRL（美国空军研究实验室）发起了一个机身数字孪生项目，简称ADT。该项目综合了：每架飞机制造时的机身静态强度数据，每架飞机的飞行历史数据，以及日常运维数据，采用仿真的方法，来预测飞机机身的疲劳裂纹，实现了飞机结构的寿命管理，有效地提高了机身运维效率，以及机身的使用寿命。
　　该项工作发表在2011年TuegelEJ等人撰写的文章《Reengineeringaircraftstructurallifepredictionusingadigitaltwin》中。文献中指出，该ADT项目发起于2009年。所以有部分学者认为，是AFRL首先提出了数字孪生的概念。但是从文章公开发表的时间，以及之前的工程实践规模及带来的影响力，还是认为NASA首先提出了数字孪生的概念更为科学。Gartner提出的数字孪生
　　Gartner在2017年、2018年连续将数字孪生列为十大技术趋势之一，对数字孪生的火热起到了推波助澜的作用。其将数字孪生定义为对象的数字化表示。进而将数字孪生分为了三类：
　　离散数字孪生（Discretedigitaltwins）：单个产品设备，人或任务的虚拟复制品，用于监视和优化单个资产、人和其他物理资源。
　　复合数字孪生（Compositedigitaltwins）：用于监视和优化关连在一起的离散数字孪生的组合使用，如轿车和工业机器这样的多部件系统。
　　组织数据孪生（DigitaltwinsoforganizationsDTOs）：DTOs是复杂与大型实体的虚拟模型，由它们组成部分的数字孪生构成。DTOs用于监视与优化高级业务的性能。
　　Gartner在实践中更为重视IOT领域中数字孪生的应用。据其内部的一个调查统计，在所有有实施IOT意愿的企业中，59已经实施了或正在实施的数字孪生。
　　国内数字孪生方面的理论研究工作
　　2004年，中国科学院自动化研究所的王飞跃研究员发表了《平行系统方法与复杂系统的管理和控制》的文章。文章中首次提出了平行系统的概念。
　　平行系统（ParallelSystems），是指由某一个自然的现实系统和对应的一个或多个虚拟或理想的人工系统所组成的共同系统。通过实际系统与人工系统的相互连接，对二者之间的行为进行实时的动态对比与分析，以虚实互动的方式，完成对各自未来的状况的借鉴和预估，人工引导实际，实际逼近人工，达到有效解决方案的以及学习和培训的目的。我们完全可以将平行系统中的人工系统，理解为物理系统的数字孪生这样的结论。需要强调的是，王飞跃是将平行系统（数字孪生）作为解决复杂系统问题的方法论而提出来的。
　　走向智能研究院的赵敏与宁振波在《铸魂软件定义制造》一书中，对数字孪生有着如下的认识和定位：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）。我个人认为，两位专家提出的虚体测试，实体创新，是对数字孪生的作用机理的最简洁概括。
　　南山工业书院的林雪萍在知识自动化微信公众号上发表的《数字孪生：第四象限的崛起》一文中，使用二维象限工具，完美地诠释了一个产品，从设计，到制造，再到使用与运营，全生命周期的数字孪生的动态演变过程，依据象限的不同，生动形象地指出了数字孪生的重要作用，见下图。其中的三条信息新通道，正是数字孪生的不断丰富、不断丰满的发展过程。我认为，还可以将林雪萍给出的二维象限结构，发展为三维螺旋式上升结构，表达出数字孪生在产品升级换代、不断提高方面的作用。
　　北京航空航天大学的陶飞等在CIMS期刊上的《数字孪生五维模型及十大领域应用》，给出了数字孪生的五维模型，MDT（PE，VE，Ss，DD，CN）。MDT是一个通用的参考架构，孪生数据（DD）集成融合了信息数据与物理数据，服务（Ss）对数字孪生应用过程中面向不同领域、不同层次用户、不同业务所需的各类数据、模型、算法、仿真、结果等进行服务化封装，连接（CN）实现物理实体、虚拟实体、服务及数据之间的普适工业互联，虚拟实体（VE）从多维度、多空间尺度、及多时间尺度对物理实体进行刻画和描述。五维模型，对数字孪生的落地具有重要的指导意义，在工程应用中，可以直接将该模型映射或转换为面向服务的软件体系结构。
　　综上，我们可以简单用一个编年史对数字孪生演进历史做一个总结：
　　百花齐放的数字孪生
　　20022010，是数字孪生体的概念产生期，指数字孪生体模型的出现和英文术语名称的确定。这段时间，预先技术继续成熟，出现了仿真驱动的设计、基于模型的系统工程（MBSE）等先进设计范式。
　　20102020，是数字孪生的领先应用期，主要指NASA、美军方和达索、ANSYS、GE等航空航天、国防军工机构或工业领域的领先应用。
　　20102014年，NASA和AFRL更是促进了数字孪生的应用，国际上，有很多大厂提出了基于数字孪生的产品落地方案，主要集中在2014年前后，比如达索、GE、西门子，ANSYS等国际大厂提出的。我们来看看：1。达索3DExperience
　　达索凭借航空业CAD设计软件的沉淀以及收购策略，建立了复杂的产品线。2012年，达索提出3DEXPERIENCE战略，并于2014年推出3DEXPERIENCE平台，通过统一的平台架构，把旗下的产品逐步统一到一个平台上。实现了设计、仿真、分析工具（CATIA、DELMIA、SIMULIA、）、协同环境（VPM）、产品数据管理（ENOVIA）、社区协作（3DSwym）、大数据技术（EXALEAD）等多种应用的打通。2019年，达索与ABB建立全球合作伙伴关系，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的软件解决方案组合。2。ANSYSTwinbulider
　　ANSYS拥有一整套仿真解决方案，包括平台、物理知识和系统功能，集成多款建模仿真软件。ANSYS的TwinBuilder是针对数字孪生的产品软件包，它将多域系统建模器的强大功能与广泛的3D应用程序专业库、3D物理求解器和降阶模型（ROM）功能相结合。第三方工具集成功能帮助将各种来源的模型组合到完整的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的系统模型。
　　ANSYS仿真平台可以连接到各种工业互联网平台进行数据访问和协同，诸如PTC公司的ThingWorx平台和GE公司的Predix平台。ANSYS与PTC合作做运行泵的仿真模型，能够比通常采用的试错方法更快地诊断和解决运行故障问题。
　　3。通用电气GE
　　根据GE的定义，数字孪生是资产和流程的软件形式的代表，可用于理解、预测和优化性能，其目的是提高资产和流程的性能。
　　GE认为，数字孪生由三个数字化的部分组成：数据模型：数据模型是描述数字孪生的结构和特征的系统、资产和组件的层次结构。分析或算法：分析或算法是根据物理模型和人工智能机器学习模型，预测、描述和规定当前和未来资产或流程的行为。知识：知识是提供分析、主题专业知识、历史数据和行业最佳实践的数据源。
　　除了工业上的数字孪生以外，还有很多IOT云平台厂商也提出了数字孪生的概念与定义，在这里就不做详细介绍了。
　　总结来看，2010年到如今是数字孪生还在蓬勃发展，得到了各行各业各方人士的热情追捧，数字孪生也开始应用到了智慧城市、智慧交通、智慧农业、智慧医疗、智能家居等行业。而且2020年国务院国有资产监督管理委员会也发了一个关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知，通知在建设基础数字技术平台，明确提到：运用5G、云计算、区块链、人工智能、数字孪生、北斗通信等新一代信息技术，探索构建适应企业业务特点和发展需求的数据中台业务中台等新型IT架构模式，建设敏捷高效可复用的新一代数字技术基础设施，加快形成集团级数字技术赋能平台，提升核心架构自主研发水平，为业务数字化创新提供高效数据及一体化服务支撑。数字孪生成为数字化基础平台里一个主要的数字化转型新一代信息技术。