11月11日，《由商務(wù)部、科技部、工信部、國(guó)家發(fā)改委、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局、中國(guó)科學(xué)院、中國(guó)工程院等部委和深圳市人民政府共同舉辦的中國(guó)國(guó)際高新技術(shù)成果交易會(huì)正式開(kāi)幕。作為大會(huì)主會(huì)場(chǎng)的重要組成部分，由工信部下屬中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院主辦的新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化論壇作如期舉行，會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)發(fā)布了由工信部牽頭2020年《數(shù)字孿生應(yīng)用白皮書(shū)》。

當(dāng)前，世界正處于百年未有之大變局，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的熱點(diǎn)，美、英、歐盟等紛紛提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略。數(shù)字孿生等新技術(shù)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)各產(chǎn)業(yè)融合不斷深化，有力推動(dòng)著各產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展進(jìn)程，成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展變革的強(qiáng)大動(dòng)力。未來(lái)，所有的企業(yè)都將成為數(shù)字化的公司，這不只是要求企業(yè)開(kāi)發(fā)出具備數(shù)字化特征的產(chǎn)品，更指的是通過(guò)數(shù)字化手段改變整個(gè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、制造和服務(wù)過(guò)程，并通過(guò)數(shù)字化的手段連接企業(yè)的內(nèi)部和外部環(huán)境。

本期的智能內(nèi)參，我們推薦工信部中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院的研究報(bào)告《數(shù)字孿生白皮書(shū)2020》，分析數(shù)字孿生技術(shù)熱點(diǎn)、行業(yè)動(dòng)態(tài)和未來(lái)趨勢(shì)。

本期內(nèi)參來(lái)源：中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院

一、數(shù)字孿生概述

1、數(shù)字孿生發(fā)展背景

“孿生”的概念起源于美國(guó)國(guó)家航空航天局的“阿波羅計(jì)劃”，即構(gòu)建兩個(gè)相同的航天飛行器，其中一個(gè)發(fā)射到太空?qǐng)?zhí)行任務(wù)，另一個(gè)留在地球上用于反映太空中航天器在任務(wù)期間的工作狀態(tài)，從而輔助工程師分析處理太空中出現(xiàn)的緊急事件。當(dāng)然，這里的兩個(gè)航天器都是真實(shí)存在的物理實(shí)體。

2003年前后， 關(guān)于數(shù)字孿生（Digital Twin） 的設(shè)想首次出現(xiàn)于Grieves教授在美國(guó)密歇根大學(xué)的產(chǎn)品全生命周期管理課程上。但是，當(dāng)時(shí)“Digital Twin”一詞還沒(méi)有被正式提出，Grieves將這一設(shè)想稱(chēng)為“ConceptualIdealfor PLM（Product Lifecycle Management）”，如下圖所示。盡管如此，在該設(shè)想中數(shù)字孿生的基本思想已經(jīng)有所體現(xiàn)，即在虛擬空間構(gòu)建的數(shù)字模型與物理實(shí)體交互映射，忠實(shí)地描述物理實(shí)體全生命周期的運(yùn)行軌跡。

▲PLM 中的概念設(shè)想

直到2010年，“Digital Twin”一詞在NASA的技術(shù)報(bào)告中被正式提出，并被定義為“集成了多物理量、多尺度、多概率的系統(tǒng)或飛行器仿真過(guò)程”。2011年，美國(guó)空軍探索了數(shù)字孿生在飛行器健康管理中的應(yīng)用，并詳細(xì)探討了實(shí)施數(shù)字孿生的技術(shù)挑戰(zhàn)。2012年，美國(guó)國(guó)家航空航天局與美國(guó)空軍聯(lián)合發(fā)表了關(guān)于數(shù)字孿生的論文，指出數(shù)字孿生是驅(qū)動(dòng)未來(lái)飛行器發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一。在接下來(lái)的幾年中，越來(lái)越多的研究將數(shù)字孿生應(yīng)用于航空航天領(lǐng)域，包括機(jī)身設(shè)計(jì)與維修，飛行器能力評(píng)估，飛行器故障預(yù)測(cè)等。

▲數(shù)字孿生行業(yè)應(yīng)用

近年來(lái)，數(shù)字孿生得到越來(lái)越廣泛的傳播。同時(shí)，得益于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字孿生的實(shí)施已逐漸成為可能?，F(xiàn)階段，除了航空航天領(lǐng)域，數(shù)字孿生還被應(yīng)用于電力、船舶、城市管理、農(nóng)業(yè)、建筑、制造、石油天然氣、健康醫(yī)療、環(huán)境保護(hù)等行業(yè)，如上圖所示。特別是在智能制造領(lǐng)域，數(shù)字孿生被認(rèn)為是一種實(shí)現(xiàn)制造信息世界與物理世界交互融合的有效手段。許多著名企業(yè)（如空客、洛克希德馬丁、西門(mén)子等）與組織（如Gartner、德勤、中國(guó)科協(xié)智能制造協(xié)會(huì)）對(duì)數(shù)字孿生給予了高度重視，并且開(kāi)始探索基于數(shù)字孿生的智能生產(chǎn)新模式。

2、數(shù)字孿生的定義及典型特征

標(biāo)準(zhǔn)化組織中的定義：數(shù)字孿生是具有數(shù)據(jù)連接的特定物理實(shí)體或過(guò)程的數(shù)字化表達(dá)，該數(shù)據(jù)連接可以保證物理狀態(tài)和虛擬狀態(tài)之間的同速率收斂，并提供物理實(shí)體或流程過(guò)程的整個(gè)生命周期的集成視圖，有助于優(yōu)化整體性能。

學(xué)術(shù)界的定義：數(shù)字孿生是以數(shù)字化方式創(chuàng)建物理實(shí)體的虛擬實(shí)體，借助歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及算法模型等，模擬、驗(yàn)證、預(yù)測(cè)、控制物理實(shí)體全生命周期過(guò)程的技術(shù)手段。

從根本上講，數(shù)字孿生可以定義為有助于優(yōu)化業(yè)務(wù)績(jī)效的物理對(duì)象或過(guò)程的歷史和當(dāng)前行為的不斷發(fā)展的數(shù)字資料。數(shù)字孿生模型基于跨一系列維度的大規(guī)模，累積，實(shí)時(shí)，真實(shí)世界的數(shù)據(jù)測(cè)量。

企業(yè)的定義： 數(shù)字孿生是資產(chǎn)和流程的軟件表示，用于理解、預(yù)測(cè)和優(yōu)化績(jī)效以實(shí)現(xiàn)改善的業(yè)務(wù)成果。數(shù)字孿生由三部分組成：數(shù)據(jù)模型，一組分析或算法，以及知識(shí)。

數(shù)字孿生公司早已在行業(yè)中立足，它在整個(gè)價(jià)值鏈中革新了流程。作為產(chǎn)品，生產(chǎn)過(guò)程或性能的虛擬表示，它使各個(gè)過(guò)程階段得以無(wú)縫鏈接。這可以持續(xù)提高效率，最大程度地降低故障率，縮短開(kāi)發(fā)周期，并開(kāi)辟新的商機(jī)：換句話(huà)說(shuō)，它可以創(chuàng)造持久的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

從數(shù)字孿生的定義可以看出，數(shù)字孿生具有以下幾個(gè)典型特點(diǎn)：

1、互操作性：數(shù)字孿生中的物理對(duì)象和數(shù)字空間能夠雙向映射、動(dòng)態(tài)交互和實(shí)時(shí)連接，因此數(shù)字孿生具備以多樣的數(shù)字模型映射物理實(shí)體的能力，具有能夠在不同數(shù)字模型之間轉(zhuǎn)換、合并和建立“表達(dá)”的等同性。

2、可擴(kuò)展性：數(shù)字孿生技術(shù)具備集成、添加和替換數(shù)字模型的能力，能夠針對(duì)多尺度、多物理、多層級(jí)的模型內(nèi)容進(jìn)行擴(kuò)展。

3、實(shí)時(shí)性：數(shù)字孿生技術(shù)要求數(shù)字化，即以一種計(jì)算機(jī)可識(shí)別和處理的方式管理數(shù)據(jù)以對(duì)隨時(shí)間軸變化的物理實(shí)體進(jìn)行表征。表征的對(duì)象包括外觀、狀態(tài)、屬性、內(nèi)在機(jī)理，形成物理實(shí)體實(shí)時(shí)狀態(tài)的數(shù)字虛體映射。

4、保真性”：數(shù)字孿生的保真性指描述數(shù)字虛體模型和物理實(shí)體的接近性。要求虛體和實(shí)體不僅要保持幾何結(jié)構(gòu)的高度仿真，在狀態(tài)、相態(tài)和時(shí)態(tài)上也要仿真。值得一提的是在不同的數(shù)字孿生場(chǎng)景下，同一數(shù)字虛體的仿真程度可能不同。例如工況場(chǎng)景中可能只要求描述虛體的物理性質(zhì)，并不需要關(guān)注化學(xué)結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)。

5、閉環(huán)性：數(shù)字孿生中的數(shù)字虛體，用于描述物理實(shí)體的可視化模型和內(nèi)在機(jī)理，以便于對(duì)物理實(shí)體的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)視、分析推理、優(yōu)化工藝參數(shù)和運(yùn)行參數(shù)，實(shí)現(xiàn)決策功能，即賦予數(shù)字虛體和物理實(shí)體一個(gè)大腦。因此數(shù)字孿生具有閉環(huán)性。

3、數(shù)字孿生與其他技術(shù)的區(qū)別

數(shù)字孿生與仿真（Simulation）的區(qū)別：仿真技術(shù)是應(yīng)用仿真硬件和仿真軟件通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，借助某些數(shù)值計(jì)算和問(wèn)題求解，反映系統(tǒng)行為或過(guò)程的模型技術(shù)，是將包含了確定性規(guī)律和完整機(jī)理的模型轉(zhuǎn)化成軟件的方式來(lái)模擬物理世界的方法，目的是依靠正確的模型和完整的信息、環(huán)境數(shù)據(jù)，反映物理世界的特性和參數(shù)。仿真技術(shù)僅僅能以離線(xiàn)的方式模擬物理世界，不具備分析優(yōu)化功能，因此不具備數(shù)字孿生的實(shí)時(shí)性、閉環(huán)性等特征。

數(shù)字孿生需要依靠包括仿真、實(shí)測(cè)、數(shù)據(jù)分析在內(nèi)的手段對(duì)物理實(shí)體狀態(tài)進(jìn)行感知、診斷和預(yù)測(cè)，進(jìn)而優(yōu)化物理實(shí)體，同時(shí)進(jìn)化自身的數(shù)字模型。仿真技術(shù)作為創(chuàng)建和運(yùn)行數(shù)字孿生的核心技術(shù)，是數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互與融合的基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)之上，數(shù)字孿生必需依托并集成其他新技術(shù)，與傳感器共同在線(xiàn)以保證其保真性、實(shí)時(shí)性與閉環(huán)性。

數(shù)字孿生與信息物理系統(tǒng)（CPS）的區(qū)別：數(shù)字孿生與CPS都是利用數(shù)字化手段構(gòu)建系統(tǒng)為現(xiàn)實(shí)服務(wù)。其中，CPS屬于系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，而數(shù)字孿生側(cè)重于模型的構(gòu)建等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。CPS是

通過(guò)集成先進(jìn)的感知、計(jì)算、通信和控制等信息技術(shù)和自動(dòng)控制技術(shù)，構(gòu)建了物理空間與虛擬空間中人、機(jī)、物、環(huán)境和信息等要素相互映射、適時(shí)交互、高效協(xié)同的復(fù)雜系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)資源配置和運(yùn)行的按需響應(yīng)、快速迭代和動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

相比于綜合了計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、物理環(huán)境的多維復(fù)雜系統(tǒng)CPS，數(shù)字孿生的構(gòu)建作為建設(shè)CPS系統(tǒng)的使能技術(shù)基礎(chǔ)，是CPS具體的物化體現(xiàn)。數(shù)字孿生的應(yīng)用既有產(chǎn)品、也有產(chǎn)線(xiàn)、工廠(chǎng)和車(chē)間，直接對(duì)應(yīng)CPS所面對(duì)的產(chǎn)品、裝備和系統(tǒng)等對(duì)象。數(shù)字孿生在創(chuàng)立之初就明確了以數(shù)據(jù)、模型為主要元素構(gòu)建的基于模型的系統(tǒng)工程，更適合采用人工智能或大數(shù)據(jù)等新的計(jì)算能力進(jìn)行數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

數(shù)字孿生與數(shù)字主線(xiàn)（Digital Thread）的區(qū)別：數(shù)字主線(xiàn)被認(rèn)為是產(chǎn)品模型在各階段演化利用的溝通渠道，是依托于產(chǎn)品全生命周期的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，涵蓋產(chǎn)品構(gòu)思、設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈、制造、售后服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)。在整個(gè)產(chǎn)品的生命周期中，通過(guò)提供訪(fǎng)問(wèn)、整合以及將不同/分散數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作性信息的能力來(lái)通知決策制定者。

數(shù)字主線(xiàn)也是一個(gè)允許可連接數(shù)據(jù)流的通信框架，并提供一個(gè)包含生命周期各階段功能的集成視圖。數(shù)字主線(xiàn)有能力為產(chǎn)品數(shù)字孿生提供訪(fǎng)問(wèn)、整合和轉(zhuǎn)換能力，其目標(biāo)是貫通產(chǎn)品生命周期和價(jià)值鏈，實(shí)現(xiàn)全面追溯、信息交互和價(jià)值鏈協(xié)同。由此可見(jiàn)，產(chǎn)品的數(shù)字孿生是對(duì)象、模型和數(shù)據(jù)， 而數(shù)字主線(xiàn)是方法、通道、鏈接和接口。

簡(jiǎn)單地說(shuō)，在數(shù)字孿生的廣義模型之中，存在著彼此具有關(guān)聯(lián)的小模型。數(shù)字主線(xiàn)可以明確這些小模型之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系并提供支持。因此，從全生命周期這個(gè)廣義的角度來(lái)說(shuō)，數(shù)字主線(xiàn)是屬于面向全生命周期的數(shù)字孿生的。

數(shù)字孿生和資產(chǎn)管理殼（Asset administration Shell）的區(qū)別：出自工業(yè)4.0的資產(chǎn)管理殼，是德國(guó)自工業(yè)4.0組件開(kāi)始，發(fā)展起來(lái)的一套描述語(yǔ)言和建模工具，從而使得設(shè)備、部件等企業(yè)的每一項(xiàng)資產(chǎn)之間可以完成互聯(lián)互通與互操作。借助其建模語(yǔ)言、工具和通訊協(xié)議，企業(yè)在組成生產(chǎn)線(xiàn)的時(shí)候，可具備通用的接口，即實(shí)現(xiàn)“即插即用”性，大幅度降低工程組態(tài)的時(shí)間，更好地實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)之間的互操作性。

自數(shù)字孿生和資產(chǎn)管理殼的問(wèn)世以來(lái)，更多的觀點(diǎn)是視二者為美國(guó)和德國(guó)的工業(yè)文化不同的體現(xiàn)。實(shí)際上，相較于資產(chǎn)管理殼這樣一個(gè)起到管控和支撐作用的“管家”，數(shù)字孿生如同一個(gè)“執(zhí)行者”，從設(shè)計(jì)、模型和數(shù)據(jù)入手，感知并優(yōu)化物理實(shí)體，同時(shí)推動(dòng)傳感器、設(shè)計(jì)軟件、物聯(lián)網(wǎng)、新技術(shù)的更新迭代。但是，基于這兩者在技術(shù)實(shí)現(xiàn)層次上比較相近，德國(guó)目前也正努力在把資產(chǎn)管理殼轉(zhuǎn)變?yōu)橹螖?shù)字孿生的基礎(chǔ)技術(shù)。

二、數(shù)字孿生相關(guān)概念及內(nèi)涵

1、數(shù)字孿生生態(tài)系統(tǒng)

數(shù)字孿生生態(tài)系統(tǒng)由基礎(chǔ)支撐層、數(shù)據(jù)互動(dòng)層、模型構(gòu)建與仿真分析層、共性應(yīng)用層和行業(yè)應(yīng)用層組成。其中基礎(chǔ)支撐層由具體的設(shè)備組成，包括工業(yè)設(shè)備、城市建筑設(shè)備、交通工具、醫(yī)療設(shè)備組成。數(shù)據(jù)互動(dòng)層包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容。模型構(gòu)建與仿真分析層包括數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)仿真和控制。共性應(yīng)用層包括描述、診斷、預(yù)測(cè)、決策四個(gè)方面。行業(yè)應(yīng)用層則包括智能制造、智慧城市在內(nèi)的多方面應(yīng)用。

▲數(shù)字孿生生態(tài)系統(tǒng)

2、數(shù)字孿生生命周期過(guò)程

數(shù)字孿生中虛擬實(shí)體的生命周期包括起始、設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)、驗(yàn)證與確認(rèn)、部署、操作與監(jiān)控、重新評(píng)估和退役，物理實(shí)體的生命周期包括驗(yàn)證與確認(rèn)、部署、操作與監(jiān)控、重新評(píng)估和回收利用。值得指出的是，一是虛擬實(shí)體在全生命周期過(guò)程中與物理實(shí)體的相互作用是持續(xù)的，在虛擬實(shí)體與物理實(shí)體共存的階段，兩者應(yīng)保持相互關(guān)聯(lián)并相互作用。二是虛擬實(shí)體區(qū)別于物理實(shí)體的生命周期過(guò)程中，存在迭代的過(guò)程。虛擬實(shí)體在驗(yàn)證與確認(rèn)、部署、操作與監(jiān)控、重新評(píng)估等環(huán)節(jié)發(fā)生的變化，可以迭代反饋至設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)。

▲數(shù)字孿生生命周期過(guò)程

3、數(shù)字孿生功能視角

從數(shù)字孿生功能視角，可以看到數(shù)字孿生應(yīng)用需要在基礎(chǔ)設(shè)施的支撐下實(shí)現(xiàn)。物理世界中產(chǎn)品、服務(wù)或過(guò)程數(shù)據(jù)也會(huì)同步至虛擬世界中，虛擬世界中的模型和數(shù)據(jù)會(huì)和過(guò)程應(yīng)用進(jìn)行交互。向過(guò)程應(yīng)用輸入激勵(lì)和物理世界信息，可以得到包括優(yōu)化、預(yù)測(cè)、仿真、監(jiān)控、分析等功能的輸出。

▲數(shù)字孿生功能視角

三、數(shù)字孿生應(yīng)用發(fā)展綜述

1、應(yīng)用需求方向

促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合，加快產(chǎn)業(yè)升級(jí)。當(dāng)前，以新一代信息技術(shù)為代表的新興技術(shù)突飛猛進(jìn)，加速推動(dòng)著經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域的發(fā)展變革。在推動(dòng)形成以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高勞動(dòng)生產(chǎn)率、培育新市場(chǎng)和產(chǎn)業(yè)新增長(zhǎng)點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)包容性增長(zhǎng)和可持續(xù)增長(zhǎng)等諸多方面，都發(fā)揮著重要作用。

我國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。我們正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長(zhǎng)動(dòng)力的攻關(guān)期，這為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展帶來(lái)了重大機(jī)遇。而數(shù)字孿生作為一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)和提高效能的重要工具，可以有效發(fā)揮其在模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集、分析預(yù)測(cè)、模擬仿真等方面的作用，助力推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展。

產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的轉(zhuǎn)型升級(jí)，不僅是技術(shù)問(wèn)題，也不僅是管理問(wèn)題；不只是商業(yè)交換問(wèn)題，也不僅是商業(yè)模式問(wèn)題，而是一種新的價(jià)值模式的問(wèn)題，是要重新定義一個(gè)價(jià)值體系和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。數(shù)字孿生系統(tǒng)和智能供應(yīng)鏈不是從技術(shù)層面，更多的是從為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值，為企業(yè)轉(zhuǎn)型，為企業(yè)找到新的價(jià)值模式層面，發(fā)揮現(xiàn)實(shí)作用。

貫通工業(yè)生產(chǎn)信息孤島，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。當(dāng)前工業(yè)生產(chǎn)已經(jīng)發(fā)展到高度自動(dòng)化與信息化階段，在生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生大量信息。但由于信息的多源異構(gòu)、異地分散特征易形成信息孤島，在工業(yè)生產(chǎn)中沒(méi)有發(fā)揮出應(yīng)有價(jià)值。而數(shù)字孿生為工業(yè)產(chǎn)生的物理對(duì)象創(chuàng)建了虛擬空間，并將物理設(shè)備的各種屬性映射到虛擬空間中。工業(yè)人員通過(guò)在虛擬空間中模擬、分析、生產(chǎn)預(yù)測(cè)，能夠仿真復(fù)雜的制造工藝，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，制造和智能服務(wù)等閉環(huán)優(yōu)化。數(shù)字孿生是未來(lái)數(shù)字化企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，例如可應(yīng)用于以下的常見(jiàn)工業(yè)領(lǐng)域：

1、工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)：工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中，在沒(méi)有數(shù)字化幫助下，設(shè)計(jì)產(chǎn)品要經(jīng)歷很多次迭代，非常耗費(fèi)資源并影響交付工期。在高度集成化的工業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)設(shè)計(jì)中，需要基于精準(zhǔn)的節(jié)拍對(duì)各設(shè)備、物料、質(zhì)檢、人工裝配等環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化協(xié)調(diào)，以提升整體效率。

在傳統(tǒng)規(guī)劃過(guò)程只能依造人工模擬或者在真實(shí)產(chǎn)線(xiàn)中進(jìn)行驗(yàn)證。因此工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，以及工業(yè)產(chǎn)線(xiàn)設(shè)計(jì)過(guò)程中，可以在虛擬的三維數(shù)字孿生空間中進(jìn)行部件修改調(diào)整，產(chǎn)品尺寸裝配等，以及在虛擬產(chǎn)線(xiàn)中進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化、問(wèn)題診斷內(nèi)容，從而大幅降低產(chǎn)品驗(yàn)證工作和裝配可行性，大幅減少迭代過(guò)程中設(shè)備的制造工作量、工期及成本。

2、工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)：在當(dāng)前高度信息化和集成化的工業(yè)生產(chǎn)模式，生產(chǎn)線(xiàn)發(fā)生意外故障時(shí)，很容易致使全產(chǎn)線(xiàn)停機(jī)停產(chǎn)，例如高度精細(xì)化的汽車(chē)生產(chǎn)線(xiàn)，會(huì)造成每天數(shù)百萬(wàn)級(jí)的損失。對(duì)于一些特殊工藝生產(chǎn)線(xiàn)，比如高溫高壓下的化工生產(chǎn)線(xiàn)，甚至面臨嚴(yán)重的安全風(fēng)險(xiǎn)和衍生災(zāi)害。因此工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中需要基于大量數(shù)據(jù)，在虛擬數(shù)字空間中進(jìn)行例如設(shè)備診斷、化學(xué)類(lèi)生產(chǎn)過(guò)程的模擬，以及對(duì)當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)和生產(chǎn)工藝下結(jié)果的仿真預(yù)測(cè)等，從而防止現(xiàn)場(chǎng)故障、生產(chǎn)異常產(chǎn)生出嚴(yán)重后果。

3、統(tǒng)籌協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)外部變化，實(shí)現(xiàn)資源能源優(yōu)化配置：目前，在數(shù)字孿生制造系統(tǒng)已經(jīng)成為了制造業(yè)的研究熱點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)不同產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程的資源能源優(yōu)化成為當(dāng)前的迫切需求。數(shù)字孿生制造系統(tǒng)與傳統(tǒng)制造系統(tǒng)相比，具有生產(chǎn)要素多樣、動(dòng)態(tài)生產(chǎn)路徑配置、人/機(jī)/物自主通訊、自組織和數(shù)據(jù)支撐的決策等特點(diǎn)。

實(shí)現(xiàn)資源能源優(yōu)化需要制造系統(tǒng)各部件具有自主智能并能通過(guò)群體協(xié)商尋求全系統(tǒng)穩(wěn)定配置參數(shù)并保持各自部件利益最大化，動(dòng)態(tài)決策系統(tǒng)還需要系統(tǒng)對(duì)外部環(huán)境變化及內(nèi)部故障進(jìn)行實(shí)時(shí)重分配與平衡。生產(chǎn)系統(tǒng)是根據(jù)內(nèi)部條件和外部環(huán)境的變化，對(duì)其內(nèi)部實(shí)行新的組合，從而使生產(chǎn)系統(tǒng)自身結(jié)構(gòu)和功能不斷創(chuàng)新的演進(jìn)過(guò)程。在面對(duì)個(gè)性化定制生產(chǎn)中出現(xiàn)的生產(chǎn)要素多樣、資源配置復(fù)雜問(wèn)題，研究如何進(jìn)行生產(chǎn)過(guò)程中資源能源的組織行為和組織形態(tài)動(dòng)態(tài)變遷的有序化處理，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源能源的優(yōu)化配置。

一個(gè)開(kāi)放的系統(tǒng)，在平衡狀態(tài)的條件下可以由無(wú)序到有序的方向發(fā)展，有序的組織通過(guò)一個(gè)“自組織”實(shí)現(xiàn)從低級(jí)到高級(jí)的發(fā)展，這其中需要能量消耗。也就是說(shuō)系統(tǒng)通過(guò)正反饋與外界交互物質(zhì)和能量達(dá)到有序狀態(tài)的不斷增加，當(dāng)超越某一臨界值時(shí)，便達(dá)到了更高一級(jí)的階段，這一階段就是耗散結(jié)構(gòu)。延伸到生產(chǎn)系統(tǒng)當(dāng)中，如圖所示，面對(duì)個(gè)性化生產(chǎn)，生產(chǎn)系統(tǒng)中的資源在不同訂單的輸入下是混沌狀態(tài)或者是無(wú)序狀態(tài)。通過(guò)耗散結(jié)構(gòu)理論，輸出的狀態(tài)是不同訂單具有不同的設(shè)備應(yīng)用以及設(shè)備之間的有序排列。

在數(shù)字孿生制造系統(tǒng)資源能源優(yōu)化中，系統(tǒng)的復(fù)雜性程度越大，制造過(guò)程的不確定性越大，制造系統(tǒng)的資源能源優(yōu)化困難程度增大。數(shù)字孿生制造系統(tǒng)中資源能源利用耗散理論進(jìn)行優(yōu)化配置：首先將混亂無(wú)序的生產(chǎn)資源進(jìn)行機(jī)器間關(guān)聯(lián)，然后根據(jù)算法將關(guān)聯(lián)設(shè)備按訂單需求進(jìn)行串聯(lián)，形成有序化排列，利用優(yōu)化仿真進(jìn)行生產(chǎn)預(yù)測(cè)，構(gòu)建出資源分配與生產(chǎn)效益之間的定性映射關(guān)系數(shù)學(xué)模型。最終形成有序化資源能源配置。

▲資源能源優(yōu)化配置

數(shù)字孿生與傳統(tǒng)的仿真技術(shù)都具有資源優(yōu)化的能力。但是傳統(tǒng)的仿真技術(shù)通常只是物理實(shí)體在數(shù)字空間單向和靜態(tài)的映射，主要用于提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率，降低物理測(cè)試成本。相比于仿真技術(shù)，在物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等新興技術(shù)的加持下，數(shù)字孿生對(duì)于資源優(yōu)化有著更深遠(yuǎn)的幫助：

雙向：數(shù)字孿生是對(duì)真實(shí)物理產(chǎn)品、設(shè)備或過(guò)程的動(dòng)態(tài)和持續(xù)更新的表示。數(shù)字孿生能夠理解、預(yù)測(cè)產(chǎn)品、設(shè)備或過(guò)程，乃至能對(duì)物理產(chǎn)品實(shí)施控制、改變產(chǎn)品的狀態(tài)讓很多原來(lái)由于物理?xiàng)l件限制、必須依賴(lài)于真實(shí)的物理實(shí)體而無(wú)法完成的操作變得觸手可及，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于產(chǎn)品、設(shè)備或過(guò)程的相關(guān)要素資源的優(yōu)化，并進(jìn)一步激發(fā)數(shù)字化創(chuàng)新。

持續(xù)：數(shù)字孿生和物理產(chǎn)品之間的互動(dòng)是不間斷的，貫穿產(chǎn)品的全生命周期。在一定的程度上用來(lái)可以直接描述它對(duì)應(yīng)實(shí)體對(duì)象的狀態(tài)，確保我們對(duì)實(shí)體對(duì)象狀態(tài)的可見(jiàn)。更重要的是幫助我們更深入地辨認(rèn)發(fā)生的事件（如質(zhì)量、故障），理解其原因，并能對(duì)未來(lái)可能發(fā)生的事件提供預(yù)測(cè)，從而降低企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新、模式創(chuàng)新中的成本、時(shí)間及風(fēng)險(xiǎn)，并且持續(xù)地推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化，改善客戶(hù)體驗(yàn)，極大地驅(qū)動(dòng)了企業(yè)創(chuàng)新行為。

開(kāi)放：通過(guò)數(shù)字孿生收集到的海量數(shù)據(jù)，單靠企業(yè)自身的力量來(lái)分析和挖掘其中的價(jià)值是不夠的，企業(yè)需要將數(shù)據(jù)對(duì)第三方開(kāi)放，借助外部合作伙伴的力量充分挖掘數(shù)字孿生的價(jià)值。

互聯(lián)：數(shù)字孿生的意義不僅如此，還包括價(jià)值鏈上下游企業(yè)間的數(shù)據(jù)集成以及價(jià)值鏈端到端集成，本質(zhì)是全價(jià)值鏈的協(xié)同。產(chǎn)品數(shù)字孿生作為全價(jià)值鏈的數(shù)據(jù)中心，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)全價(jià)值鏈的協(xié)同，因此不僅是要實(shí)現(xiàn)上下游企業(yè)間的數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)共享，也要實(shí)現(xiàn)上下游企業(yè)間的產(chǎn)品協(xié)同開(kāi)發(fā)、協(xié)同制造和協(xié)同運(yùn)維等。

4、實(shí)現(xiàn)全要素?cái)?shù)字化，推動(dòng)新型智慧城市建設(shè)：中國(guó)的人口增長(zhǎng)率盡管在新世紀(jì)呈現(xiàn)逐年下滑趨勢(shì)，但受到人口基數(shù)和明顯加快的城市化水平的影響，中國(guó)的人口在2019年已經(jīng)升至14億人口增長(zhǎng)。人口的急劇增加與都市化發(fā)展帶來(lái)的交通擁堵、治安惡化、大氣污染、噪音污染等多種“城市病”正嚴(yán)重影響著我們的生活。

城市過(guò)大，在短時(shí)間過(guò)多人口集中到城市，不可避免地產(chǎn)生大批失業(yè)、交通擁堵、犯罪增加、環(huán)境惡化、淡水和能源等資源供應(yīng)緊張等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。以及由上述問(wèn)題引起的城市人群易患的身心疾病，這些問(wèn)題和矛盾又在一定程度上制約了城市的發(fā)展，加劇了城市政府的負(fù)擔(dān)，使城市政府陷入了兩難困境。

智慧城市建設(shè)發(fā)展已近十年，至今卻無(wú)一個(gè)城市自我標(biāo)榜已建成了智慧城市。事實(shí)上，智慧城市面臨技術(shù)和非技術(shù)兩大瓶頸難以突破，可謂舉步維艱。所謂技術(shù)瓶頸，是指基于云計(jì)算和互聯(lián)網(wǎng)的聚合式的模式創(chuàng)新比較成功，而基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、量子通信等技術(shù)的原始創(chuàng)新極度缺乏，未出現(xiàn)殺手級(jí)應(yīng)用，各功能模塊有機(jī)融合的ONE ICT架構(gòu)未能實(shí)現(xiàn)，造成創(chuàng)新只停留在表面，城市運(yùn)行和治理的水平有量的提升，但沒(méi)有質(zhì)的改變。

所謂非技術(shù)瓶頸，表現(xiàn)在智慧城市建設(shè)所需的龐大資金問(wèn)題一直沒(méi)有找到解決之道，政府和市場(chǎng)邊界不好劃分，工程周期長(zhǎng)投入大充滿(mǎn)變數(shù)，企業(yè)盈利和資本回報(bào)前景模糊，觀望躑躅之下，推進(jìn)效果可想而知。此外，彰顯智慧所必須的資源共享與業(yè)務(wù)協(xié)同機(jī)制也一直沒(méi)有建立起來(lái)，信息打通仍困難，協(xié)同共治難實(shí)現(xiàn)。兩大瓶頸懸而未決導(dǎo)致智慧城市疲態(tài)盡顯停滯不前，現(xiàn)有的建設(shè)發(fā)展模式亟待突破。

數(shù)字孿生城市通過(guò)對(duì)物理世界的人、物、事件等所有要素?cái)?shù)字化，在網(wǎng)絡(luò)空間再造一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的“虛擬世界”，形成物理維度上的實(shí)體世界和信息維度上的數(shù)字世界同生共存、虛實(shí)交融的格局。物理世界的動(dòng)態(tài)，通過(guò)傳感器精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)地反饋到數(shù)字世界。數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化實(shí)現(xiàn)由實(shí)入虛，網(wǎng)絡(luò)化智能化實(shí)現(xiàn)由虛入實(shí)，通過(guò)虛實(shí)互動(dòng)，持續(xù)迭代，實(shí)現(xiàn)物理世界的最佳有序運(yùn)行。

數(shù)字孿生城市將推動(dòng)新型智慧城市建設(shè)，在信息空間上構(gòu)建的城市虛擬映像疊加在城市物理空間上，將極大地改變城市面貌，重塑城市基礎(chǔ)設(shè)施，形成虛實(shí)結(jié)合、孿生互動(dòng)的城市發(fā)展新形態(tài)；借助更泛在、普惠的感知，更快速的網(wǎng)絡(luò)，更智能的計(jì)算，一種更加智慧化的新型城市將得以創(chuàng)建。

數(shù)字孿生城市不僅賦予了城市政府全局規(guī)劃和實(shí)時(shí)治理能力，更帶給所有市民能感受到的品質(zhì)生活體驗(yàn)。

提升城市規(guī)劃質(zhì)量和水平：數(shù)字孿生城市執(zhí)行快速的“假設(shè)”分析和虛擬規(guī)劃，可迅速摸清城市“家底”，把握城市運(yùn)行脈搏；在規(guī)劃前期和建設(shè)早期了解城市特性、評(píng)估規(guī)劃影響，避免在不切實(shí)際的規(guī)劃設(shè)計(jì)上浪費(fèi)時(shí)間，防止在驗(yàn)證階段重新進(jìn)行設(shè)計(jì)，以更少的成本、更快的速度，推動(dòng)創(chuàng)新技術(shù)支撐智慧城市頂層設(shè)計(jì)落地。

推動(dòng)以人為核心的城市設(shè)計(jì)：實(shí)現(xiàn)智慧城市建設(shè)協(xié)同創(chuàng)新。數(shù)字孿生城市關(guān)注城鄉(xiāng)居民出行軌跡、收入水準(zhǔn)、家庭結(jié)構(gòu)、日常消費(fèi)等，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，并納入模型，實(shí)現(xiàn)協(xié)同計(jì)算。同時(shí)，通過(guò)在信息空間上預(yù)測(cè)人口結(jié)構(gòu)和遷徙軌跡、推演未來(lái)的設(shè)施布局、評(píng)估商業(yè)項(xiàng)目影響等。優(yōu)化智慧城市建設(shè)并評(píng)估其成效，輔助政府在信息化、智慧化建設(shè)中的科學(xué)決策，避免走彎路或重復(fù)、低效建設(shè)。

節(jié)省市民出行時(shí)間總成本：第一時(shí)間感知路況、事故報(bào)警、擁堵分流。為市民消除設(shè)備安全隱患，通過(guò)全城治安事件實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)為市民帶來(lái)關(guān)懷與安全感。

營(yíng)造更加文明的社會(huì)風(fēng)氣：對(duì)于踐踏草坪、非機(jī)動(dòng)車(chē)占用機(jī)動(dòng)車(chē)道、非機(jī)動(dòng)車(chē)逆行等行為，在線(xiàn)推送到城市監(jiān)督部門(mén)曝光，有效地起到警示作用，提升全民文明風(fēng)氣。

當(dāng)前智慧城市應(yīng)用需求主要包括以下幾個(gè)部分：

智慧城市規(guī)劃：在新區(qū)總體規(guī)劃與詳細(xì)規(guī)劃公布以及城市方案設(shè)計(jì)階段，需要將未來(lái)城市規(guī)劃面貌按照1：1復(fù)原真實(shí)城市空間，不同于以往傳統(tǒng)的規(guī)劃圖紙與效果圖，以最直觀的方式呈現(xiàn)在城市管理者，城市設(shè)計(jì)者與大眾面前。在細(xì)度上將數(shù)據(jù)顆粒度細(xì)化到建筑內(nèi)部的一根水管、一根電線(xiàn)、一個(gè)機(jī)電配件，以及建筑外部的一草一木，在廣度上覆蓋了地上的地塊、河流、道路、建筑，地下的管網(wǎng)、隧道和地鐵線(xiàn)路，為城市建設(shè)實(shí)現(xiàn)可視化賦能，全面查看展望對(duì)城市未來(lái)藍(lán)圖，推演城市規(guī)劃。

協(xié)助城市管理者更直觀與全面地對(duì)比城市設(shè)計(jì)方案，更好地做出城市規(guī)劃決策。服務(wù)于城市規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)營(yíng)全生命周期，為城市綜合指揮中心各部門(mén)提供一張?jiān)诰€(xiàn)的藍(lán)圖，為后續(xù)城市建設(shè)提供支持。

數(shù)據(jù)面板需融合城市數(shù)據(jù)概況，人口密度，新城人口規(guī)劃、建設(shè)用地規(guī)劃、主城區(qū)規(guī)劃等規(guī)劃類(lèi)相關(guān)數(shù)據(jù)，直觀展示城市現(xiàn)狀與未來(lái)規(guī)劃指標(biāo)。

智慧城市設(shè)計(jì)施工：在城市設(shè)計(jì)與施工階段，需要通過(guò)三維數(shù)字仿真平臺(tái)與工地基建仿真還原，在實(shí)現(xiàn)工程施工可視化智能管理的前提下，提高工程管理信息化水平。

數(shù)據(jù)面板需展示環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，項(xiàng)目工程信息，節(jié)點(diǎn)計(jì)劃，現(xiàn)場(chǎng)管理人員名單與類(lèi)型統(tǒng)計(jì)。做到項(xiàng)目管理、人員管理、安全管理一張圖，保證施工人員安全實(shí)現(xiàn)人員高效管理調(diào)度，維護(hù)施工環(huán)境的綠色安全。

智慧城市管理運(yùn)營(yíng)：城市治理是推薦國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的總要內(nèi)容，數(shù)字孿生仿真是實(shí)現(xiàn)“以數(shù)據(jù)智能支撐賦能行業(yè)，實(shí)現(xiàn)城市公共資源的優(yōu)化配置和智能調(diào)度”的關(guān)鍵，是城市實(shí)現(xiàn)可調(diào)度、可運(yùn)營(yíng)、可評(píng)價(jià)的核心所在。

借助數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建數(shù)字孿生城市運(yùn)行場(chǎng)景，將極大改造城市面貌，重塑城市基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)優(yōu)化配置全市公共資源影響評(píng)估，并建設(shè)數(shù)字駕駛艙以數(shù)字化方式展現(xiàn)現(xiàn)在城市運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)城市管理決策協(xié)同化和智能化“態(tài)勢(shì)有洞察”、“決策有支撐”、“處置有閉環(huán)”，確保城市安全、有序運(yùn)行。

5、優(yōu)化城市設(shè)計(jì)布局，打造科學(xué)公共服務(wù)體系：公共服務(wù)，是21世紀(jì)公共行政和政府改革的核心理念，包括加強(qiáng)城鄉(xiāng)公共設(shè)施建設(shè)，發(fā)展教育、科技、文化、體育、政務(wù)、交通、司法等公共事業(yè)，為社會(huì)公眾參與社會(huì)經(jīng)濟(jì)、政治、文化活動(dòng)等提供保障。

城市是一個(gè)開(kāi)放龐大的復(fù)雜系統(tǒng)，具有人口密度大、基礎(chǔ)設(shè)施密集、子系統(tǒng)耦合等特點(diǎn)。如何實(shí)現(xiàn)對(duì)城市各類(lèi)數(shù)據(jù)信息的實(shí)時(shí)監(jiān)控，圍繞城鄉(xiāng)公共設(shè)施建設(shè)，發(fā)展科技、文化、政務(wù)、交通、司法等等多方面對(duì)城市進(jìn)行高效管理，是現(xiàn)代城市建設(shè)的核心。

6、基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)合理分配醫(yī)療資源，提升公共健康保障效率：智慧醫(yī)療保健是數(shù)字孿生智能化應(yīng)用的重要組成部分。通過(guò)移動(dòng)監(jiān)測(cè)、移動(dòng)診室、無(wú)線(xiàn)遠(yuǎn)程會(huì)診、智慧處方、醫(yī)療信息云存儲(chǔ)等智能技術(shù)手段，可提升城市診療覆蓋面與效率，促進(jìn)城市醫(yī)療資源的合理化分配。進(jìn)一步利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建“電子醫(yī)療”服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療監(jiān)護(hù)設(shè)備的小型化、無(wú)線(xiàn)化、發(fā)展智慧家庭健康保健、智能健康監(jiān)護(hù)，可大幅降低城市公眾醫(yī)療負(fù)擔(dān)，緩解城市醫(yī)療資源緊缺的壓力。具體應(yīng)用需求如下：

基于患者的健康檔案、就醫(yī)史、用藥史、智能可穿戴設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等信息可在云端為患者建立“醫(yī)療數(shù)字孿生”，并在生物芯片、增強(qiáng)分析、邊緣計(jì)算、人工智能等技術(shù)的支撐下模擬人體運(yùn)作，實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療個(gè)體健康狀況預(yù)測(cè)分析和精準(zhǔn)醫(yī)療診斷。如基于醫(yī)療數(shù)字孿生應(yīng)用，可遠(yuǎn)程和實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)心血管病人的健康狀態(tài)；當(dāng)智能穿戴設(shè)備傳感器節(jié)點(diǎn)測(cè)量到任何異常信息時(shí)，救援機(jī)構(gòu)可立即開(kāi)展急救。同樣通過(guò)醫(yī)療數(shù)字孿生還可通過(guò)在患者體內(nèi)植入生物醫(yī)學(xué)傳感器來(lái)全天監(jiān)控其血糖水平，以提供有關(guān)食物和運(yùn)動(dòng)的建議等。

精準(zhǔn)醫(yī)療。精準(zhǔn)醫(yī)療是未來(lái)的診療模式。基于醫(yī)療數(shù)字孿生，醫(yī)生可通過(guò)對(duì)患者健康大數(shù)據(jù)（基因、生活習(xí)慣、家族病史和病例）的搜集和分析，進(jìn)而提出個(gè)性化、針對(duì)性的治療方式和藥物，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷與治療。這種模式不僅用于患者的疾病治療，更側(cè)重于對(duì)人們疾病的預(yù)防。最大的可能是醫(yī)生根據(jù)患者的基因、生活習(xí)慣等因素制定獨(dú)特的藥物和方案。個(gè)性化藥物使醫(yī)療效率得到優(yōu)化，藥物副作用降低，住院率下降，最終會(huì)體現(xiàn)在患者整體醫(yī)療成本的下降，也緩解了醫(yī)療資源的不足問(wèn)題。

健康監(jiān)測(cè)與管理。在個(gè)人的健康監(jiān)測(cè)與管理方面，通過(guò)數(shù)字孿生可以更清楚地了解我們身體的變化，對(duì)疾病做出及時(shí)預(yù)警。未來(lái)通過(guò)各種新型醫(yī)療檢測(cè)和掃描儀器以及可穿戴設(shè)備，我們可以完美地復(fù)制出一個(gè)數(shù)字化身體，并可以追蹤這個(gè)數(shù)字化身體每一部分的運(yùn)動(dòng)與變化，從而更好地進(jìn)行健康監(jiān)測(cè)和管理。但同時(shí)，時(shí)刻監(jiān)測(cè)反饋所帶來(lái)的心理暗示是否會(huì)影響人類(lèi)健康又會(huì)成為課題。

遠(yuǎn)程醫(yī)療。通過(guò)5G等傳輸技術(shù)，遠(yuǎn)程醫(yī)療也將能夠更為普及。目前全國(guó)首例基于5G的遠(yuǎn)程人體手術(shù)——帕金森病“腦起搏器”植入手術(shù)成功完成，這對(duì)實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉、實(shí)現(xiàn)自動(dòng)診療有著重要意義。

對(duì)于城市管理而言，掌握了城市居民群體的醫(yī)療數(shù)字孿生，有助于合理規(guī)劃和分配醫(yī)療資源，以及輔助社保、扶貧等政策制定。

2、數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)圖譜

▲數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)圖譜

數(shù)字孿生可劃分為“基礎(chǔ)支撐”、“數(shù)據(jù)互動(dòng)”、“模型構(gòu)建”、“仿真分析”、“共性應(yīng)用”、“行業(yè)應(yīng)用”6大核心模塊，對(duì)應(yīng)從設(shè)備、數(shù)據(jù)到行業(yè)應(yīng)用的全生命周期。國(guó)內(nèi)外主要廠(chǎng)商主要有建模業(yè)務(wù)、仿真業(yè)務(wù)、平臺(tái)業(yè)務(wù)、行業(yè)服務(wù)業(yè)務(wù)四大類(lèi)。

基礎(chǔ)支撐層：基礎(chǔ)支撐層是物聯(lián)網(wǎng)的終端，主要是一些芯片、傳感器等設(shè)備，用于數(shù)據(jù)的采集以及向網(wǎng)絡(luò)端發(fā)送。

芯片是物聯(lián)網(wǎng)終端的核心元器件之一，據(jù)市場(chǎng)調(diào)研公司ABI Research預(yù)計(jì)，在2020年通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行無(wú)線(xiàn)連網(wǎng)的設(shè)備總數(shù)將達(dá)到300億臺(tái)。不少芯片巨頭將物聯(lián)網(wǎng)芯片作為下一個(gè)博弈的領(lǐng)域，目前，主要的國(guó)外物聯(lián)網(wǎng)芯片提供商包括高通、英特爾、ARM、AMD、三星、英偉達(dá)等。谷歌、華為與阿里等科技巨頭也進(jìn)入該領(lǐng)域，如谷歌深度學(xué)習(xí)芯片TPU、華為海思和阿里主攻芯片的平頭哥。

傳感器是物聯(lián)網(wǎng)終端市場(chǎng)的重要組成部分。目前主要由美國(guó)、日本、德國(guó)等少數(shù)幾家公司主導(dǎo)，如博世、意法半導(dǎo)體、德州儀器、霍尼韋爾、飛思卡爾、英飛凌、飛利浦等。國(guó)內(nèi)代表性的企業(yè)有漢威電子、華工科技等，但市場(chǎng)份額相對(duì)較小。

邊緣計(jì)算讓數(shù)據(jù)處理更靠近數(shù)據(jù)源頭一側(cè)，實(shí)現(xiàn)在邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)采集、清理、加工、集合，從而大大縮短延遲時(shí)間，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸量，是物聯(lián)網(wǎng)硬件的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。典型企業(yè)如英特爾、ARM、戴爾，國(guó)內(nèi)的華為、研華科技等硬件企業(yè)都開(kāi)始進(jìn)軍邊緣計(jì)算市場(chǎng)。

監(jiān)控設(shè)備能夠采集圖像信息，結(jié)合強(qiáng)大的邊緣設(shè)備分析能力，在人臉識(shí)別、交通監(jiān)控等方面有廣泛的應(yīng)用，是智能城市的重要環(huán)節(jié)。典型企業(yè)有?？低暋⒋笕A等。

▲典型基礎(chǔ)支撐設(shè)備廠(chǎng)商

數(shù)據(jù)互動(dòng)層：數(shù)字孿生的構(gòu)建和應(yīng)用需要軟件定義的工具和平臺(tái)提供支持，如Bentley的iTwin Service，ANSYS的TwinBuilder，微軟的Azure，達(dá)索的3D Experience等。但從功能性的角度出發(fā)，這些工具和平臺(tái)大多側(cè)重某一或某些特定維度，當(dāng)前還缺乏考慮數(shù)字孿生綜合功能需求的一體化綜合平臺(tái)。經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，工業(yè)/工程/城市場(chǎng)景的不同工具的邊界逐漸消失。國(guó)際上Autodesk與ESRI建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，企圖把BIM和GIS數(shù)據(jù)融合起來(lái)；與此同時(shí)，Bentley Systems跟西門(mén)子、Cesium和AGI等公司力推開(kāi)源數(shù)字孿生聯(lián)盟，圍繞iModel.js，形成了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開(kāi)源體系。

國(guó)內(nèi)以傳統(tǒng)GIS平臺(tái)軟件和基于開(kāi)源渲染引擎二次開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品開(kāi)始向數(shù)字孿生平臺(tái)轉(zhuǎn)型，其中以泰瑞的SmartTwins數(shù)字孿生底座平臺(tái)為代表。國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的研發(fā)和銷(xiāo)售市場(chǎng)規(guī)模達(dá)數(shù)十億人民幣，國(guó)內(nèi)外有數(shù)十家企業(yè)相互競(jìng)爭(zhēng)。技術(shù)層面，Esri和超圖的二維GIS軟件技術(shù)成熟、研發(fā)實(shí)力較強(qiáng)；Skyline和泰瑞在三維GIS研發(fā)上經(jīng)驗(yàn)豐富，一直處于行業(yè)領(lǐng)先位置。從市場(chǎng)需求來(lái)看，傳統(tǒng)GIS軟件發(fā)展多年，需求已趨飽和。但是，隨著傾斜攝影技術(shù)的廣泛應(yīng)用和智慧城市的迫切需求，功能涵蓋了三維GIS軟件的數(shù)字孿生平臺(tái)需求量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這個(gè)領(lǐng)域中，主要包括的國(guó)際巨頭有Esri和Skyline，國(guó)內(nèi)的GIS優(yōu)秀研發(fā)企業(yè)有SuperMap（超圖）、SmartEarth（泰瑞）。其他的國(guó)外主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手包括谷歌公司、美國(guó)數(shù)字地球公司、美國(guó)環(huán)境系統(tǒng)研究所公司、法國(guó)信息地球公司等。

仿真分析層：仿真業(yè)務(wù)是指為數(shù)字化模型中融入物理規(guī)律和機(jī)理。不僅建立物理對(duì)象的數(shù)字化模型，還要根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)，通過(guò)物理學(xué)規(guī)律和機(jī)理來(lái)計(jì)算、分析和預(yù)測(cè)物理對(duì)象的未來(lái)狀態(tài)。其中又分為工業(yè)仿真軟件和復(fù)雜系統(tǒng)（交通和物流等）仿真軟件。工業(yè)仿真軟件，這里主要指計(jì)算機(jī)輔助工程CAE（Computer Aided Engineering）軟件，包括通常意義上的CAD，CAE，CFD，EDA，TCAD等。

目前中國(guó)CAE軟件市場(chǎng)完全被外資產(chǎn)品占據(jù)，如ANSYS，海克斯康（2017年收購(gòu)MSC），Altair，西門(mén)子，達(dá)索，Cadence，Comsol，Autodesk，ESI，Synosys，Midas，Livemore等。國(guó)內(nèi)此方面以安世亞太為代表的國(guó)產(chǎn)模擬仿真軟件，在多年使用和代理國(guó)外產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出了國(guó)產(chǎn)化的替代方案，但目前還無(wú)法達(dá)到國(guó)外一線(xiàn)產(chǎn)品的水平。泰瑞在2020年推出工業(yè)仿真云產(chǎn)品，也以云服務(wù)模式進(jìn)入這一市場(chǎng)。特斯聯(lián)AIoT體系通過(guò)將虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、3D建模技術(shù)、GIS技術(shù)以及VR技術(shù)相結(jié)合，推出城市級(jí)仿真平臺(tái)。

模型構(gòu)建層：建模業(yè)務(wù)是指為用戶(hù)提供數(shù)據(jù)獲取和建立數(shù)字化模型的服務(wù)，建模技術(shù)是數(shù)字化的核心技術(shù)，譬如測(cè)繪掃描、幾何建模、網(wǎng)格剖分、系統(tǒng)建模、流程建模、組織建模等技術(shù)。市場(chǎng)規(guī)模達(dá)數(shù)百億人民幣，主要由國(guó)有測(cè)繪企業(yè)主導(dǎo)市場(chǎng)，大約有50多家企業(yè)，其中，高德和百度的成功主要由于其龐大的用戶(hù)群體和廣泛的市場(chǎng)應(yīng)用。

總體來(lái)說(shuō)，主營(yíng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的企業(yè)除了在硬件集成和相機(jī)飛機(jī)研發(fā)上有技術(shù)投入，軟件能力都比較弱，以采購(gòu)國(guó)外軟件為主。據(jù)調(diào)研，全國(guó)有800家甲級(jí)測(cè)繪資質(zhì)企業(yè)，50家航測(cè)甲級(jí)單位?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在大地測(cè)量等傳統(tǒng)服務(wù)方面供大于求，但在傾斜航測(cè)等業(yè)務(wù)領(lǐng)域嚴(yán)重供不應(yīng)求。測(cè)繪數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域中，主要的軟件包括泰瑞的Photomesh、Bentley的ContextCapture和街景工廠(chǎng)的StreetFactory。

共性應(yīng)用層：數(shù)字孿生的構(gòu)建和應(yīng)用需要軟件定義的工具和平臺(tái)提供支持，如Bentley的iTwin Service，ANSYS的TwinBuilder，微軟的Azure，達(dá)索的3D Experience等。平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)在于，一是系統(tǒng)架構(gòu)支持基于單一數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的管理，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品管理流程。

二是實(shí)現(xiàn)了不同行業(yè)、應(yīng)用的打通，并支持其他模型通過(guò)API接入平臺(tái)。但從功能性的角度出發(fā)，這些工具和平臺(tái)大多側(cè)重某一或某些特定維度，當(dāng)前還缺乏考慮數(shù)字孿生綜合功能需求的一體化綜合平臺(tái)。經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，工業(yè)/工程/城市場(chǎng)景的不同工具的邊界將逐漸消失。

典型的數(shù)字孿生平臺(tái)：

1、達(dá)索——3D Experience

達(dá)索憑借航空業(yè)CAD設(shè)計(jì)軟件的沉淀以及收購(gòu)策略，建立了復(fù)雜的產(chǎn)品線(xiàn)。2012年，達(dá)索提出3DEXPERIENCE戰(zhàn)略，并于2014年推出3DEXPERIENCE平臺(tái)，通過(guò)統(tǒng)一的平臺(tái)架構(gòu)，把旗下的產(chǎn)品逐步統(tǒng)一到一個(gè)平臺(tái)上。實(shí)現(xiàn)了設(shè)計(jì)、仿真、分析工具（CATIA、DELMIA、SIMULIA、……）、協(xié)同環(huán)境（VPM）、產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理（ENOVIA）、社區(qū)協(xié)作（3DSwym）、大數(shù)據(jù)技術(shù)（EXALEAD）等多種應(yīng)用的打通。2019年，達(dá)索與ABB建立全球合作伙伴關(guān)系，為數(shù)字化工業(yè)客戶(hù)提供從產(chǎn)品全生命周期管理到資產(chǎn)健康的軟件解決方案組合。

2、ANSYS——TwinBuilder

ANSYS擁有一整套仿真解決方案，包括平臺(tái)、物理知識(shí)和系統(tǒng)功能，集成多款建模仿真軟件。ANSYS的TwinBuilder是針對(duì)數(shù)字孿生的產(chǎn)品軟件包，它將多域系統(tǒng)建模器的強(qiáng)大功能與廣泛的0D應(yīng)用程序?qū)I(yè)庫(kù)、3D物理求解器和降階模型(ROM)功能相結(jié)合。第三方工具集成功能幫助將各種來(lái)源的模型組合到完整的系統(tǒng)中進(jìn)行協(xié)同仿真。通過(guò)嵌入式軟件開(kāi)發(fā)工具，用戶(hù)可以重復(fù)使用現(xiàn)有組件并快速創(chuàng)建產(chǎn)品的系統(tǒng)模型。

ANSYS仿真平臺(tái)可以連接到各種工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)和協(xié)同，諸如PTC公司的ThingWorx平臺(tái)和GE公司的Predix平臺(tái)。ANSYS與PTC合作做運(yùn)行泵的仿真模型，能夠比通常采用的試錯(cuò)方法更快地診斷和解決運(yùn)行故障問(wèn)題。

3、微軟——Azure

微軟是數(shù)字孿生的一個(gè)新進(jìn)玩家，在2018年發(fā)布了Azure DigitalTwins平臺(tái)，可用于全面的數(shù)字模型和空間感知解決方案，可應(yīng)用于任何物理環(huán)境。Azure數(shù)字孿生可提供物理環(huán)境及相關(guān)設(shè)備、傳感器和人員的全面虛擬呈現(xiàn)形式，并全面支持物聯(lián)網(wǎng)和端點(diǎn)設(shè)備之間的雙向通訊，提供開(kāi)放式的建模語(yǔ)言以及實(shí)時(shí)的執(zhí)行環(huán)境，并有Azure強(qiáng)大的服務(wù)生態(tài)（Azure AI、Azure存儲(chǔ)、Office365）等作為支持。

4、上海優(yōu)也 ——Thingswise iDOS

優(yōu)也Thingswise iDOS平臺(tái)把數(shù)字孿生技術(shù)作為核心無(wú)縫融入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，無(wú)論在國(guó)內(nèi)還是在國(guó)際上都具有獨(dú)到之處。建基于云原生、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)/人人工智能和微服務(wù)等新一代的IT技術(shù)，優(yōu)也Thingswise iDOS平臺(tái)以數(shù)字孿生層作為核心功能層，下啟物聯(lián)層，上承應(yīng)用層，構(gòu)成具備多種圖形開(kāi)發(fā)工具，功能豐富和自成體系的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)PaaS平臺(tái)，既可部署在各大公有云環(huán)境，也可部署在私有云的虛機(jī)或物理裸機(jī)集群上，甚至也可部署在軟硬一體化的機(jī)柜里，靈活實(shí)現(xiàn)可邊可云，云邊融合的架構(gòu)。

在數(shù)孿層，用戶(hù)可以使用可視化設(shè)計(jì)臺(tái)定義設(shè)備等對(duì)象的數(shù)字孿生體，梳理數(shù)據(jù)，融合算法模型，定義設(shè)備上下游的關(guān)系，對(duì)下聯(lián)通設(shè)備數(shù)據(jù)，在數(shù)字空間動(dòng)態(tài)地反映生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際工況以及支持算法模型的計(jì)算，對(duì)上的支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)智能應(yīng)用。

行業(yè)應(yīng)用層：行業(yè)解決方案是針對(duì)行業(yè)需求的數(shù)字孿生技術(shù)在智慧城市、交通、水利、工程、工業(yè)生產(chǎn)、能源、自動(dòng)駕駛、公共應(yīng)急等領(lǐng)域的各種應(yīng)用服務(wù)，市場(chǎng)規(guī)模超千億人民幣，國(guó)內(nèi)外供應(yīng)商超過(guò)1000家。其中，西門(mén)子、GE、達(dá)索和Bentley因?yàn)榫哂谢A(chǔ)平臺(tái)軟件研發(fā)和推廣能力，技術(shù)實(shí)力強(qiáng)，對(duì)各領(lǐng)域有較透徹的理解，具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，占有較大的市場(chǎng)份額。

空客、DNV GL、Volvo等高端裝備制造商基于數(shù)字孿生技術(shù)提高了產(chǎn)品研發(fā)和資產(chǎn)管理能力?？湛屯ㄟ^(guò)在關(guān)鍵工裝、物料和零部件上安裝RFID，生成了A350XWB總裝線(xiàn)的數(shù)字孿生，使工業(yè)流程更加透明化，并能夠預(yù)測(cè)車(chē)間瓶頸、優(yōu)化運(yùn)行績(jī)效。國(guó)內(nèi)的情況，比亞迪、三一集團(tuán)、特斯聯(lián)、中船重工等企業(yè)也在積極部署數(shù)字孿生系統(tǒng)。

三一基于IoT的數(shù)字孿生技術(shù)結(jié)合售后服務(wù)系統(tǒng)，將服務(wù)過(guò)程的幾個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)作為競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)，如工程師響應(yīng)時(shí)間（從接到需求電話(huà)到可以派出工程師的時(shí)間）、常用備件的滿(mǎn)足度、一次性修復(fù)率、設(shè)備故障率等進(jìn)行評(píng)價(jià)服務(wù)的好壞。通過(guò)對(duì)每一次的設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)、故障參數(shù)以及工程師維修的知識(shí)積累，三一集團(tuán)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，還原設(shè)備、服務(wù)等相關(guān)參與方的數(shù)字化模型，來(lái)不斷的改進(jìn)對(duì)應(yīng)的服務(wù)響應(yīng)與質(zhì)量。

特斯聯(lián)AIoT產(chǎn)品體系，配合算法倉(cāng)庫(kù)、存算一體、云邊協(xié)同等獨(dú)家邊緣網(wǎng)絡(luò)能力，在云平臺(tái)形成提供場(chǎng)景應(yīng)用服務(wù)的城市組件。根據(jù)不同場(chǎng)景類(lèi)型、規(guī)模、需求的差異，AI CITY城市組件通過(guò)組合將龐雜的產(chǎn)業(yè)和城市場(chǎng)景降維成多個(gè)垂直模塊，逐一升級(jí)為數(shù)字級(jí)的行業(yè)產(chǎn)品。從場(chǎng)景數(shù)據(jù)化到數(shù)據(jù)智能化，將人與基礎(chǔ)設(shè)施、生產(chǎn)服務(wù)管理建立緊密聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)智慧社區(qū)、智慧園區(qū)、智慧消防等垂直行業(yè)的智慧管理和科技服務(wù)模式。

支撐技術(shù)層：

（1）云計(jì)算：云服務(wù)和通用PaaS平臺(tái)將形成IT巨頭主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)格局由于需要高昂的資金投入和復(fù)雜的技術(shù)集成能力，云服務(wù)平臺(tái)和通用PaaS平臺(tái)成為IT巨頭“勢(shì)力范圍”，呈現(xiàn)出高度集聚的特點(diǎn)。

一方面，云服務(wù)平臺(tái)市場(chǎng)馬太效應(yīng)初現(xiàn)端倪，領(lǐng)軍云計(jì)算廠(chǎng)商成為當(dāng)前市場(chǎng)最大贏家。亞馬遜AWS云和微軟Azure云成為國(guó)外GEPredix、西門(mén)子MindSphere、PTCThingWorx等主流平臺(tái)首選合作伙伴，國(guó)內(nèi)阿里云、騰訊云、華為云也受到越來(lái)越多的企業(yè)青睞。另一方面，絕大多數(shù)通用PaaS平臺(tái)都是IT巨頭主導(dǎo)建設(shè)。例如亞馬遜AWS在其云服務(wù)平臺(tái)基礎(chǔ)上積極引入容器、無(wú)服務(wù)器計(jì)算等技術(shù)來(lái)構(gòu)建高性能PaaS服務(wù)；SAP推出CloudPlatform平臺(tái)幫助企業(yè)集成新興技術(shù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用快速開(kāi)發(fā)部署。

盡管出于滿(mǎn)足自身應(yīng)用需求和布局關(guān)鍵技術(shù)的考慮，個(gè)別工業(yè)巨頭選擇自建通用PaaS平臺(tái)，例如GE和西門(mén)子都曾借助CloudFoundry開(kāi)源框架構(gòu)建通用PaaS平臺(tái)，但對(duì)于大部分企業(yè)而言，獨(dú)立建設(shè)通用PaaS平臺(tái)既不經(jīng)濟(jì)也無(wú)必要。

未來(lái)，云服務(wù)平臺(tái)和通用PaaS平臺(tái)可能會(huì)被IT巨頭整合成為通用底座平臺(tái)，憑借技術(shù)和規(guī)模優(yōu)勢(shì)提供完整的“IaaS+通用PaaS”技術(shù)服務(wù)能力。其他企業(yè)在通用底座平臺(tái)上發(fā)揮各自?xún)?yōu)勢(shì)打造專(zhuān)業(yè)服務(wù)平臺(tái)，形成“1+N”的平臺(tái)體系。如紫光云引擎提供紫光UNIPower平臺(tái)，光電纜、光伏、日化等行業(yè)龍頭企業(yè)則借助其底層技術(shù)支撐能力，結(jié)合自身業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)勢(shì)打造各類(lèi)行業(yè)專(zhuān)屬平臺(tái)。

（2）人工智能：

1. ICT、研究機(jī)構(gòu)與行業(yè)協(xié)會(huì)提供算力算法支持，成為工業(yè)智能重要支撐

三類(lèi)主體現(xiàn)階段提供通用關(guān)鍵技術(shù)能力，以“被集成”的方式為工業(yè)智能提供基礎(chǔ)支撐。主要包括三類(lèi)，一是ICT企業(yè)，提供幾乎涵蓋知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)的所有通用技術(shù)研究與工程化支持，如谷歌、阿里等在知識(shí)圖譜算法研究領(lǐng)域開(kāi)展研究；

英偉達(dá)、AMD、英特爾、亞馬遜、微軟、賽靈思、萊迪思、美高森美等開(kāi)展GPU、FPGA等深度學(xué)習(xí)芯片研發(fā)；

微軟、Facebook、英特爾、谷歌、亞馬遜等開(kāi)展了深度學(xué)習(xí)編譯器研發(fā)；

谷歌、亞馬遜、微軟、Facebook、蘋(píng)果、Skymind、騰訊、百度等開(kāi)展深度學(xué)習(xí)框架研究；谷歌、微軟等開(kāi)展了可解釋性、前沿理論算法研究。

二是研究機(jī)構(gòu)，主要提供算法方面的理論研究，如加州大學(xué)、華盛頓州立大學(xué)、馬克斯–普朗克研究所、卡耐基梅隆大學(xué)、蒙彼利埃大學(xué)、清華大學(xué)、中科院、浙江大學(xué)等在知識(shí)圖譜算法研究領(lǐng)域開(kāi)展研究；蒙特利爾大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校等開(kāi)展了深度學(xué)習(xí)框架研究；斯坦福大學(xué)、麻省理工、以色列理工學(xué)院、清華大學(xué)、南京大學(xué)、中科院自動(dòng)化所等開(kāi)展了深度學(xué)習(xí)可解釋性與相關(guān)前沿理論算法研究。三是行業(yè)協(xié)會(huì)，提供相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)或通用技術(shù)支持，如OMG對(duì)象管理組織提供統(tǒng)一建模語(yǔ)言等企業(yè)集成標(biāo)準(zhǔn)的制定，為知識(shí)圖譜的工業(yè)化落地奠定基礎(chǔ)；Khronos Group開(kāi)展了深度學(xué)習(xí)編譯器研發(fā)。

2.應(yīng)用主體面向?qū)嶋H業(yè)務(wù)領(lǐng)域發(fā)揮應(yīng)用創(chuàng)新作用

各類(lèi)主體以集成創(chuàng)新為主要模式，面向?qū)嶋H業(yè)務(wù)領(lǐng)域，整合各產(chǎn)業(yè)和技術(shù)要素實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能創(chuàng)新應(yīng)用，是工業(yè)智能產(chǎn)業(yè)的核心。

目前應(yīng)用主體主要包括四類(lèi)：

一是裝備/自動(dòng)化、軟件企業(yè)及制造企業(yè)等傳統(tǒng)企業(yè)，面向自身業(yè)務(wù)領(lǐng)域或需求痛點(diǎn)，通過(guò)引入人工智能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品性能提升，如西門(mén)子、新松、ABB、KUKA、Autodesk、富士康等。二

是ICT企業(yè)，依靠人工智能技術(shù)積累與優(yōu)勢(shì)，將已有業(yè)務(wù)向工業(yè)領(lǐng)域拓展，如康耐視、海康威視、大恒圖像、基恩士、微軟、KONUX、IBM、阿里云等。

三是初創(chuàng)企業(yè)，憑借技術(shù)優(yōu)勢(shì)為細(xì)分領(lǐng)域提供解決方案，如Landing.ai、創(chuàng)新奇智、曠視、特斯聯(lián)、ElementAI、天澤智云、Otosense、Predikto、FogHorn等。

四是研究機(jī)構(gòu)，依托理論研究?jī)?yōu)勢(shì)開(kāi)展前沿技術(shù)的應(yīng)用探索，如馬薩諸塞大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校等在設(shè)備自執(zhí)行領(lǐng)域開(kāi)展了相應(yīng)探索。

（3）邊緣計(jì)算：

接入場(chǎng)景和需求的不同驅(qū)動(dòng)連接與邊緣計(jì)算平臺(tái)劃分為商業(yè)物聯(lián)和工業(yè)物聯(lián)兩大陣營(yíng)，并形成了相對(duì)集聚的市場(chǎng)發(fā)展特點(diǎn)。專(zhuān)注M2M的通信技術(shù)企業(yè)重點(diǎn)布局商業(yè)物聯(lián)平臺(tái)，目前市場(chǎng)第一梯隊(duì)已經(jīng)基本形成。Ayla物聯(lián)平臺(tái)通過(guò)蜂窩、Wi–Fi和藍(lán)牙等聯(lián)網(wǎng)方式實(shí)現(xiàn)智能家居、消費(fèi)電子等商業(yè)產(chǎn)品的接入和管理，目前全球客戶(hù)中囊括了15個(gè)行業(yè)排名第一的企業(yè)；通信巨頭華為和思科憑借NB–IoT、LTE–M等移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)優(yōu)勢(shì)打造物聯(lián)平臺(tái)，被英國(guó)咨詢(xún)機(jī)構(gòu)IHSMarkit評(píng)為領(lǐng)域發(fā)展布局的冠亞軍。

而具備自有設(shè)備整合或協(xié)議轉(zhuǎn)換集成優(yōu)勢(shì)的裝備及自動(dòng)化企業(yè)是工業(yè)物聯(lián)平臺(tái)的主要玩家，如西門(mén)子MindConnectNano支持西門(mén)子S7系列產(chǎn)品通信協(xié)議及OPC–UA，實(shí)現(xiàn)自家產(chǎn)品與MindSphere平臺(tái)的無(wú)縫連接；自動(dòng)化軟件公司Kepware推出KEPServerEX連接平臺(tái)，基于工業(yè)PLC的通信協(xié)議兼容轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)各類(lèi)第三方工業(yè)設(shè)備的接入與管理。除此之外，還有眾多企業(yè)以系統(tǒng)集成的方式為平臺(tái)的部署實(shí)施提供定制化的工業(yè)連接解決方案。

當(dāng)前，不斷積累工業(yè)協(xié)議數(shù)量以提供通用化連接服務(wù)成為工業(yè)物聯(lián)平臺(tái)發(fā)展重要方式，紅獅控制的數(shù)據(jù)采集平臺(tái)目前支持300多種工業(yè)協(xié)議，可以接入不同類(lèi)型品牌的PLC、驅(qū)動(dòng)器、控制器等產(chǎn)品；KEPServerEX平臺(tái)集成了150余種設(shè)備驅(qū)動(dòng)或插件；此外，研華科技在其新推出的WISE平臺(tái)中也已將長(zhǎng)期積累的150多種工業(yè)協(xié)議轉(zhuǎn)化成為對(duì)外連接服務(wù)能力。樹(shù)根互聯(lián)云物聯(lián)平臺(tái)提供網(wǎng)關(guān)、SDK植入和云云對(duì)接3種靈活連接模式，支持400多種工業(yè)協(xié)議和300多種設(shè)備私有協(xié)議，適配國(guó)際通用硬件接口。

這些企業(yè)正積極將工業(yè)協(xié)議接入服務(wù)向更多平臺(tái)企業(yè)提供，未來(lái)有望成為工業(yè)連接領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者，驅(qū)動(dòng)工業(yè)物聯(lián)平臺(tái)市場(chǎng)走向集聚發(fā)展。特斯聯(lián)下一代邊緣計(jì)算系統(tǒng)采用5G高速無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)作為數(shù)據(jù)承載網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)級(jí)網(wǎng)關(guān)，支持移動(dòng)、聯(lián)通、電信5G高速接入，融合了AI算力和工業(yè)協(xié)議處理的高性能融合計(jì)算，支持視頻接入解析和各類(lèi)工業(yè)接口協(xié)議處理，支持國(guó)密標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)加密，為遠(yuǎn)程設(shè)備和站點(diǎn)之間的聯(lián)網(wǎng)提供安全高速的無(wú)線(xiàn)連接，支持4路Socket連接。

安全層：區(qū)別于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全更加重視對(duì)設(shè)備、通信以及數(shù)據(jù)安全的保障。具體有以下幾點(diǎn)：（1）設(shè)備和遠(yuǎn)程系統(tǒng)之間的通信加密和認(rèn)證；（2）對(duì)設(shè)備的保護(hù)；（3）設(shè)備固件的安全升級(jí)；（4）對(duì)威脅行為的監(jiān)測(cè)和防御；（5）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性。這要求物聯(lián)網(wǎng)廠(chǎng)商建立從產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)到監(jiān)控全周期的安全防范機(jī)制，也要求IoT基礎(chǔ)設(shè)施提供商做好基礎(chǔ)設(shè)施的安全防護(hù)。物聯(lián)網(wǎng)安全服務(wù)商有微軟Azure、賽門(mén)鐵克、Intel等。

微軟的產(chǎn)品Azure Sphere提供基于云的安全服務(wù)，支持對(duì)Azure Sphere認(rèn)證的芯片進(jìn)行維護(hù)、更新和控制。它在設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)以及各種輔助云服務(wù)之間建立連接，確保安全啟動(dòng)、認(rèn)證設(shè)備身份、完整性和信任根，同時(shí)確保設(shè)備運(yùn)行經(jīng)過(guò)審核的代碼庫(kù)。國(guó)內(nèi)阿里云、騰訊云從平臺(tái)的層級(jí)提供安全保障。此外，國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)安全企業(yè)包括奇安信科技集團(tuán)股份有限公司、啟明星辰信息技術(shù)集團(tuán)股份有限公司、深信服科技股份有限公司等。

3、應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀

隨著物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用更加廣泛，各個(gè)領(lǐng)域越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始計(jì)劃數(shù)字孿生的部署。Gartner的研究顯示，截至2019年1月底實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)中，已有13%的企業(yè)實(shí)施了數(shù)字孿生項(xiàng)目，62%的企業(yè)正在實(shí)施或者有計(jì)劃實(shí)施。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字孿生的延伸和應(yīng)用，而數(shù)字孿生則拓展。了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層面的可能性。

1. 產(chǎn)業(yè)生態(tài)

與美國(guó)、德國(guó)相比，數(shù)字孿生在中國(guó)的研究和受關(guān)注相對(duì)較晚。從2016年開(kāi)始，數(shù)字孿生文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量進(jìn)入快速增長(zhǎng)期，直到2019年，數(shù)字孿生論文發(fā)表數(shù)量超過(guò)600篇，其中2019年占了近10年發(fā)文總數(shù)量的50%以上。目前關(guān)注數(shù)字研究，并發(fā)表過(guò)相關(guān)報(bào)告的機(jī)構(gòu)/作者主要來(lái)自學(xué)術(shù)界、企業(yè)界以及政府機(jī)構(gòu)。

政府及相關(guān)機(jī)構(gòu)：隨著工信部“智能制造綜合標(biāo)準(zhǔn)化與新模式應(yīng)用”和“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展工程”專(zhuān)項(xiàng)，科技部“網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造與智能工廠(chǎng)”等國(guó)家層面的專(zhuān)項(xiàng)實(shí)施，有力促進(jìn)了數(shù)字孿生的發(fā)展。以中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院、中國(guó)信息通信研究院、賽迪信息產(chǎn)業(yè)（集團(tuán)）有限公司為代表的機(jī)構(gòu)在數(shù)字孿生的概念、技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用實(shí)踐等方面開(kāi)展了大量工作，為數(shù)字孿生在中國(guó)的推廣與發(fā)展起到了重要作用。

高校及科研院所：高校及科研院所是進(jìn)行數(shù)字孿生理論研究的主力。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，截止2019年12月31日，全球已有超過(guò)1000個(gè)高校、企業(yè)和科研院所開(kāi)展了數(shù)字孿生研究且有相關(guān)研究成果在學(xué)術(shù)刊物公開(kāi)發(fā)表，其中不乏包括德國(guó)亞琛工業(yè)大學(xué)、英國(guó)劍橋大學(xué)、美國(guó)斯坦福大學(xué)等世界一流高校。

企業(yè)：企業(yè)積極關(guān)注并開(kāi)展數(shù)字孿生實(shí)踐，將數(shù)字孿生技術(shù)付諸實(shí)現(xiàn)的研發(fā)方，提供數(shù)字孿生相關(guān)技術(shù)咨詢(xún)的平臺(tái)方和數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用方。

▲數(shù)字孿生相關(guān)實(shí)踐企業(yè)概況

數(shù)字孿生技術(shù)服務(wù)商方面，以西門(mén)子為代表的廠(chǎng)商為了建立更加完整的數(shù)字孿生模型體系，近年來(lái)研發(fā)和整合了質(zhì)量管理、生產(chǎn)計(jì)劃排程、制造執(zhí)行、仿真分析等各領(lǐng)域領(lǐng)先廠(chǎng)商和技術(shù)，支持企業(yè)進(jìn)行涵蓋其整個(gè)價(jià)值鏈的整合及數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字孿生技術(shù)服務(wù)商主要有以下類(lèi)型：

數(shù)據(jù)治理和分析服務(wù)商：這種供應(yīng)商通過(guò)數(shù)字孿生提高他們的分析能力，包括AI和高保真物理能力。比如一些大數(shù)據(jù)分析公司Cognite和Sight Machine；

應(yīng)用開(kāi)發(fā)商：這些供應(yīng)商開(kāi)發(fā)數(shù)字孿生提高他們的應(yīng)用能力，為客戶(hù)提供垂直細(xì)分市場(chǎng)的解決方案。通過(guò)APM、物流或PLM等應(yīng)用開(kāi)發(fā)數(shù)字孿生模型和組合。比如GE Digital、Oracle；

BPM：重點(diǎn)是BPM（業(yè)務(wù)流程管理），通過(guò)數(shù)字孿生加強(qiáng)這方面的能力。包括BOXARR、XMPro；

IoT平臺(tái)：這種供應(yīng)商通過(guò)數(shù)字孿生提高他們的IoT能力。比如提高資產(chǎn)監(jiān)控和績(jī)效統(tǒng)計(jì)的能力。比如IDbox和ThingWorx；

服務(wù)提供商：以客戶(hù)作為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)數(shù)字孿生模型，從而加強(qiáng)他們?cè)诖怪笔袌?chǎng)的行業(yè)知識(shí)，以及分析和應(yīng)用能力。比如Accenture和德勤。

2. 智能制造領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用

（1）數(shù)字孿生應(yīng)用概述：

▲智能制造領(lǐng)域數(shù)字孿生體系框架

智能制造領(lǐng)域的數(shù)字孿生體系框架主要分為六個(gè)層級(jí)，包括基礎(chǔ)支撐層、數(shù)據(jù)互動(dòng)層、模型構(gòu)建層、仿真分析層，功能層和應(yīng)用層。

基礎(chǔ)支撐層：建立數(shù)字孿生是以大量相關(guān)數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)的，需要給物理過(guò)程、設(shè)備配置大量的傳感器，以檢測(cè)獲取物理過(guò)程及其環(huán)境的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。傳感器檢測(cè)的數(shù)據(jù)大致上可分為三類(lèi)：（1）設(shè)備數(shù)據(jù)，具體可分為行為特征數(shù)據(jù)（如振動(dòng)、加工精度等），設(shè)備生產(chǎn)數(shù)據(jù)（如開(kāi)機(jī)時(shí)長(zhǎng)，作業(yè)時(shí)長(zhǎng)等）和設(shè)備能耗數(shù)據(jù)（如耗電量等）；（2）環(huán)境數(shù)據(jù)，如溫度、大氣壓力、濕度等；（3）流程數(shù)據(jù)。即描述流程之間的邏輯關(guān)系的數(shù)據(jù)，如生產(chǎn)排程、調(diào)度等。

數(shù)據(jù)互動(dòng)層：工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)一般通過(guò)分布式控制系統(tǒng)（DCS）、可編程邏輯控制器系統(tǒng)（PLC）和智能檢測(cè)儀表進(jìn)行采集。今年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)、視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，各類(lèi)圖像、聲音采集設(shè)備也被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)采集中。

數(shù)字傳輸是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的一項(xiàng)重要技術(shù)。數(shù)字孿生模型是動(dòng)態(tài)的，建模和控制基于實(shí)時(shí)上傳的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行，對(duì)信息傳輸和處理時(shí)延有較高的要求。因此，數(shù)字孿生需要先進(jìn)可靠的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，具有更高的帶寬、更低的時(shí)延、支持分布式信息匯總，并且具有更高的安全性，從而能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備、生產(chǎn)流程和平臺(tái)之間的無(wú)縫、實(shí)時(shí)的雙向整合/互聯(lián)。第五代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)（5G）技術(shù)因其低延時(shí)、大帶寬、泛在網(wǎng)、低功耗的特點(diǎn)，為數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用提供基礎(chǔ)技術(shù)支撐，包括更好的交互體驗(yàn)、海量的設(shè)備通信以及高可靠低延時(shí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互。

交互與協(xié)同，即虛擬實(shí)體實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)映射物理實(shí)體的狀態(tài)，在虛擬空間通過(guò)仿真驗(yàn)證控制效果，根據(jù)產(chǎn)生的洞察反饋至物理資產(chǎn)和數(shù)字流程，形成數(shù)字孿生的落地閉環(huán)。數(shù)字孿生的交互包括物理–物理、虛擬–虛擬、物理–虛擬、人機(jī)交互等交互方式。

a）物理物理交互：使物理設(shè)備間相互通信、協(xié)調(diào)與寫(xiě)作，以完成單設(shè)備無(wú)法完成的任務(wù)。

b）虛擬–虛擬交互：以連接多個(gè)虛擬模型，形成信息共享網(wǎng)絡(luò)

c）物理–虛擬交互：虛擬模型與物理對(duì)象同步變化，并使物理對(duì)象可以根據(jù)虛擬模型的直接命令動(dòng)態(tài)調(diào)整。

d）人機(jī)交互：即用戶(hù)和數(shù)字孿生系統(tǒng)之間的交互。使用者通過(guò)數(shù)字孿生系統(tǒng)迅速掌握物理系統(tǒng)的特性和實(shí)時(shí)性能，識(shí)別異常情況，獲得分析決策的數(shù)據(jù)支持，并能便捷地向數(shù)字孿生系統(tǒng)下達(dá)指令。比如，通過(guò)數(shù)字孿生模型對(duì)設(shè)備控制器進(jìn)行操作，或在管控供應(yīng)鏈和訂單行為的系統(tǒng)中進(jìn)行更新。人機(jī)交互技術(shù)和3R技術(shù)是相互融合的。

數(shù)據(jù)建模與仿真層：建立數(shù)字孿生的過(guò)程包括建模與仿真。建模即建立物理實(shí)體虛擬映射的3D模型，這種模型真實(shí)地在虛擬空間再現(xiàn)物理實(shí)體的外觀、幾何、運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)、幾何關(guān)聯(lián)等屬性，并結(jié)合實(shí)體對(duì)象的空間運(yùn)動(dòng)規(guī)律而建立。仿真模型則是基于構(gòu)建好的3D模型，結(jié)合結(jié)構(gòu)、熱學(xué)、電磁、流體等物理規(guī)律和機(jī)理，計(jì)算、分析和預(yù)測(cè)物理對(duì)象的未來(lái)狀態(tài)。

例如飛機(jī)研發(fā)階段，可以把飛機(jī)的真實(shí)飛行參數(shù)、表面氣流分布等數(shù)據(jù)通過(guò)傳感器反饋輸入到模型中，通過(guò)流體力學(xué)等相關(guān)模型，對(duì)這些數(shù)字進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)潛在的故障和隱患。數(shù)字孿生由一個(gè)或多個(gè)單元級(jí)數(shù)字孿生按層次逐級(jí)復(fù)合而成，比如，產(chǎn)線(xiàn)尺度的數(shù)字孿生是由多個(gè)設(shè)備耦合而成。因此，需要對(duì)實(shí)體對(duì)象進(jìn)行多尺度的數(shù)字孿生建模，以適應(yīng)實(shí)際生產(chǎn)流程中模型跨單元耦合的需要。

▲復(fù)雜產(chǎn)品按照系統(tǒng)層次解耦

建立仿真模型的基礎(chǔ)可以是知識(shí)、工業(yè)機(jī)理和數(shù)據(jù)，三種建模方式各有利弊。基于知識(shí)建模：要求建立專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)并且有一定行業(yè)沉淀。優(yōu)勢(shì)在于模型較簡(jiǎn)單，對(duì)極端情況建模效果。但模型精度、及時(shí)性、可遷移性較差，成本較高；基于機(jī)理建模：模型覆蓋變量空間大、可脫離物理實(shí)體、具有可解釋性，但要求大量的參數(shù)，計(jì)算復(fù)雜，無(wú)法對(duì)復(fù)雜流程工業(yè)中相互耦合的實(shí)體情況進(jìn)行建模；基于數(shù)據(jù)建模：模型精度較高、可動(dòng)態(tài)更新，但對(duì)數(shù)據(jù)數(shù)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量和精度要求更高，并且無(wú)法解釋模型。

目前，數(shù)字孿生建模通常基于仿真技術(shù)，包括離散時(shí)間仿真、基于有限元的模擬等，通?；谕ㄓ镁幊陶Z(yǔ)言、仿真語(yǔ)言或?qū)Ｓ梅抡孳浖帉?xiě)相應(yīng)的模型。數(shù)字孿生建模語(yǔ)言主要有AutomationML、UML、SysML及XML等。工業(yè)仿真軟件，這里主要指計(jì)算機(jī)輔助工程CAE（ComputerAided Engineering）軟件，包括通常意義上的CAD，CAE，CFD，EDA，TCAD等。目前中國(guó)CAE軟件市場(chǎng)基本被外資產(chǎn)品壟斷，如ANSYS，海克斯康（2017年收購(gòu)MSC），Altair，西門(mén)子，達(dá)索，Cadence，Comsol，Autodesk，ESI，Synosys，Midas，Livemore等。

中國(guó)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的CAE軟件僅有很少量的市場(chǎng)份額，國(guó)內(nèi)此方面，主要是一些高校、科研院所和中小企業(yè)在進(jìn)行CAE軟件的研發(fā)工作，包括FEPG、JIFEX、HAJIF、紫瑞、LiToSim在內(nèi)的國(guó)內(nèi)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)軟件系統(tǒng)已上市，但由于缺乏競(jìng)爭(zhēng)力，一些軟件已退出國(guó)內(nèi)CAE市場(chǎng)。以安世亞太為代表的國(guó)產(chǎn)模擬仿真軟件，在多年使用和代理國(guó)外產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出了國(guó)產(chǎn)化的替代方案，但目前還無(wú)法達(dá)到國(guó)外一線(xiàn)產(chǎn)品的水平。泰瑞在2020年推出工業(yè)仿真云產(chǎn)品，也以云服務(wù)模式進(jìn)入這一市場(chǎng)。

▲工業(yè)仿真軟件（CAE）主要供應(yīng)商

▲數(shù)字孿生優(yōu)化產(chǎn)品生命周期管理

功能實(shí)現(xiàn)層：

即利用數(shù)據(jù)建模得到的模型和數(shù)據(jù)分析結(jié)果實(shí)現(xiàn)預(yù)期的功能。這種功能是數(shù)字孿生系統(tǒng)最核心的功能價(jià)值的體現(xiàn)，能實(shí)時(shí)反映物理系統(tǒng)的詳細(xì)情況，并實(shí)現(xiàn)輔助決策等功能，提升物理系統(tǒng)在壽命周期內(nèi)的性能表現(xiàn)和用戶(hù)體驗(yàn)。

已經(jīng)有一些軟件服務(wù)商通過(guò)提高數(shù)字孿生能力提高他們的應(yīng)用能力，為客戶(hù)提供垂直細(xì)分市場(chǎng)的解決方案。通過(guò)APM、物流或PLM等應(yīng)用開(kāi)發(fā)數(shù)字孿生模型和組合。比如GE Digital、Oracle等。具體見(jiàn)下表：

▲突出數(shù)字孿生結(jié)合功能層應(yīng)用的供應(yīng)商

（2）典型應(yīng)用場(chǎng)景介紹

數(shù)字孿生在智能制造領(lǐng)域的主要應(yīng)用場(chǎng)景有產(chǎn)品研發(fā)、設(shè)備維護(hù)與故障預(yù)測(cè)以及工藝規(guī)劃。

▲數(shù)字孿生在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用

數(shù)字孿生應(yīng)用于產(chǎn)品研發(fā)：傳統(tǒng)的研發(fā)設(shè)計(jì)方式下，紙張、3D CAD是主要的產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具，它建立的虛擬模型是靜態(tài)的，物理對(duì)象的變化無(wú)法實(shí)時(shí)反映在模型上，也無(wú)法與原料、銷(xiāo)售、市場(chǎng)、供應(yīng)鏈等產(chǎn)品生命周期數(shù)據(jù)打通。對(duì)新產(chǎn)品進(jìn)行技術(shù)驗(yàn)證時(shí)，要將產(chǎn)品生產(chǎn)出來(lái)，進(jìn)行重復(fù)多次的物理實(shí)驗(yàn)，才能得到有限的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的研發(fā)設(shè)計(jì)具有研發(fā)周期長(zhǎng)，成本造價(jià)高昂的特點(diǎn)。

數(shù)字孿生突破物理?xiàng)l件的限制，幫助用戶(hù)了解產(chǎn)品的實(shí)際性能，以更少的成本和更快的速度迭代產(chǎn)品和技術(shù)。數(shù)字孿生技術(shù)不僅支持三維建模，實(shí)現(xiàn)無(wú)紙化的零部件設(shè)計(jì)和裝配設(shè)計(jì)，還能取代傳統(tǒng)通過(guò)物理實(shí)驗(yàn)取得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的研發(fā)方式，用計(jì)算、仿真、分析或的方式進(jìn)行虛擬實(shí)驗(yàn)，從而指導(dǎo)、簡(jiǎn)化、減少甚至取消物理實(shí)驗(yàn)。

用戶(hù)利用結(jié)構(gòu)、熱學(xué)、電磁、流體和控制等仿真軟件模擬產(chǎn)品的運(yùn)行狀況，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行測(cè)試、驗(yàn)證和優(yōu)化。以馬斯克的彈射分離實(shí)驗(yàn)為例，火箭發(fā)射出去后扔掉的捆綁火箭，靠爆炸螺栓和主火箭連接，到一定高度后引爆螺栓爆炸釋放衛(wèi)星，但貴重的金屬結(jié)構(gòu)爆炸不能回收使用。馬斯克想用機(jī)械結(jié)構(gòu)的強(qiáng)力彈簧彈射分離，回收火箭。

這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)用了NASA大量的公開(kāi)數(shù)據(jù)，在計(jì)算機(jī)上做建模仿真分析強(qiáng)力彈簧的彈射、彈射螺栓，沒(méi)有做一次物理實(shí)驗(yàn)，最后彈射螺栓分離成功，火箭外殼的回收大幅度降低了發(fā)射的價(jià)格。類(lèi)似的案例還有如風(fēng)洞試驗(yàn)、飛機(jī)故障隱患排查、發(fā)動(dòng)機(jī)性能評(píng)估等。數(shù)字孿生不僅縮短了產(chǎn)品的設(shè)計(jì)周期，提高了產(chǎn)品研發(fā)的可行性、成功率，減少危險(xiǎn)，大大降低了試制和測(cè)試成本。

數(shù)字孿生應(yīng)用于工藝規(guī)劃和生產(chǎn)過(guò)程管理：隨著產(chǎn)品制造過(guò)程越來(lái)越復(fù)雜，多品種，小批量生產(chǎn)的需求越來(lái)越強(qiáng)，企業(yè)對(duì)生產(chǎn)制造過(guò)程進(jìn)行規(guī)劃、排期的精準(zhǔn)性和靈活性，以及對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量追溯的要求也越來(lái)越高。大部分企業(yè)信息系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)未打通，依賴(lài)人工進(jìn)行排期和協(xié)調(diào)。

數(shù)字孿生技術(shù)可以應(yīng)用于生產(chǎn)制造過(guò)程從設(shè)備層、產(chǎn)線(xiàn)層到車(chē)間層、工廠(chǎng)層等不同的層級(jí)，貫穿于生產(chǎn)制造的設(shè)計(jì)、工藝管理和優(yōu)化、資源配置、參數(shù)調(diào)整、質(zhì)量管理和追溯、能效管理、生產(chǎn)排程等各個(gè)環(huán)節(jié)，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行仿真、評(píng)估和優(yōu)化，系統(tǒng)地規(guī)劃生產(chǎn)工藝、設(shè)備、資源，并能利用數(shù)字孿生的技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)工況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的各種異常和不穩(wěn)定性，日益智能化實(shí)現(xiàn)降本、增效、保質(zhì)的目標(biāo)和滿(mǎn)足環(huán)保的要求。

離散行業(yè)中，數(shù)字孿生在工藝規(guī)劃方面的應(yīng)用著重于生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)與設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的協(xié)同；流程行業(yè)中，要求通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)流程進(jìn)行機(jī)理或者數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模。圖X反映了流程工業(yè)自動(dòng)化的結(jié)構(gòu)，在這個(gè)過(guò)程中，數(shù)字孿生通過(guò)將物理實(shí)體流程上的耦合轉(zhuǎn)化為各個(gè)數(shù)字孿生參數(shù)間的耦合，實(shí)現(xiàn)整個(gè)流程的協(xié)同優(yōu)化。

▲流程工業(yè)自動(dòng)化的總體結(jié)構(gòu)

▲應(yīng)用層級(jí)及生態(tài)

數(shù)字孿生應(yīng)用于設(shè)備維護(hù)與故障預(yù)測(cè)：

傳統(tǒng)的設(shè)備運(yùn)維模式下，當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，要經(jīng)過(guò)“發(fā)現(xiàn)故障——致電售后服務(wù)人員——售后到場(chǎng)維修”一系列流程才能處理完畢。客戶(hù)對(duì)設(shè)備知識(shí)的不了解、與設(shè)備制造商之間的溝通障礙往往導(dǎo)致故障無(wú)法及時(shí)解決。解決這一問(wèn)題的方法在于將依賴(lài)客戶(hù)呼入的“被動(dòng)式服務(wù)”轉(zhuǎn)變?yōu)橹鳈C(jī)廠(chǎng)主動(dòng)根據(jù)設(shè)備健康狀況提供服務(wù)的“主動(dòng)式服務(wù)”。

數(shù)字孿生提供物理實(shí)體的實(shí)時(shí)虛擬化映射，設(shè)備傳感器將溫度、振動(dòng)、碰撞、載荷等數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)輸入數(shù)字孿生模型，并將設(shè)備使用環(huán)境數(shù)據(jù)輸入模型，使數(shù)字孿生的環(huán)境模型與實(shí)際設(shè)備工作環(huán)境的變化保持一致，通過(guò)數(shù)字孿生在設(shè)備出現(xiàn)狀況前提早進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便在預(yù)定停機(jī)時(shí)間內(nèi)更換磨損部件，避免意外停機(jī)。通過(guò)數(shù)字孿生，可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜設(shè)備的故障診斷，如風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷、發(fā)電渦輪機(jī)、發(fā)動(dòng)機(jī)以及一些大型結(jié)構(gòu)設(shè)備，如船舶的維護(hù)保養(yǎng)。

典型的企業(yè)如達(dá)索、GE聚焦于數(shù)字孿生在故障預(yù)測(cè)和維護(hù)方面的應(yīng)用。GE是全球三大航空發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)商之一，為了提高其核心競(jìng)爭(zhēng)力和加強(qiáng)市場(chǎng)主導(dǎo)地位，在其航空發(fā)動(dòng)機(jī)全生命期過(guò)程引入了增材制造和數(shù)字孿生等先進(jìn)技術(shù)。2016年，GE與ANSYS合作，攜手?jǐn)U展并整合ANSYS行業(yè)領(lǐng)先的工程仿真、嵌入式軟件研發(fā)平臺(tái)與GE的Predix平臺(tái)。GE的數(shù)字孿生將航空發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)與性能模型結(jié)合，隨運(yùn)行環(huán)境變化和物理發(fā)動(dòng)機(jī)性能的衰減，構(gòu)建出自適應(yīng)模型，精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的部件和整機(jī)性能。并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和性能模型，進(jìn)行故障診斷和性能預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的性能尋優(yōu)。

3. 智慧健康領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用

（1）數(shù)字孿生應(yīng)用概述

智慧健康是通過(guò)利用移動(dòng)監(jiān)測(cè)、移動(dòng)診室、無(wú)線(xiàn)遠(yuǎn)程會(huì)診和醫(yī)療信息云存儲(chǔ)等智能技術(shù)手段，以此提高診療效率，提升城市診療覆蓋面與效率，促進(jìn)城市醫(yī)療資源的合理化分配。將數(shù)字孿生應(yīng)用在智慧健康系統(tǒng)中，可以基于患者的健康檔案、就醫(yī)史、用藥史、智能可穿戴設(shè)備檢測(cè)數(shù)據(jù)等信息在云端為患者建立“醫(yī)療數(shù)字孿生體”，并在生物芯片、增強(qiáng)分析、邊緣計(jì)算、人工智能等技術(shù)的支撐下模擬人體運(yùn)作，實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療個(gè)體健康狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)控、預(yù)測(cè)分析和精準(zhǔn)醫(yī)療診斷。

如基于醫(yī)療數(shù)字孿生體應(yīng)用，可遠(yuǎn)程和實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)心血管病人的健康狀態(tài)；當(dāng)智能穿戴設(shè)備傳感器節(jié)點(diǎn)測(cè)量到任何異常信息時(shí)，救援機(jī)構(gòu)可立即開(kāi)展急救。同樣醫(yī)療數(shù)字孿生體還可通過(guò)在患者體內(nèi)植入生物醫(yī)學(xué)傳感器來(lái)全天監(jiān)控其血糖水平，以提供有關(guān)食物和運(yùn)動(dòng)的建議等。

將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用在智慧健康中，構(gòu)建其應(yīng)用框架如下圖所示。該應(yīng)用框架主要包含基礎(chǔ)支撐層、數(shù)據(jù)互動(dòng)層、模型構(gòu)建層和功能層。

▲數(shù)字孿生智慧健康應(yīng)用框架

基礎(chǔ)支撐層：基礎(chǔ)支撐層主要是與患者相關(guān)的軟硬件資源和醫(yī)院信息系統(tǒng)。如：醫(yī)療設(shè)備包括CT機(jī)、磁共振成像和理療設(shè)備等，以及與硬件配套的專(zhuān)業(yè)軟件（如健康信息系統(tǒng)）。醫(yī)療信息包括一些可穿戴設(shè)備（血壓計(jì)、心率監(jiān)測(cè)儀）以及一些其他智能系統(tǒng)采集到的信息?？纱┐髟O(shè)備在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)產(chǎn)品包括血糖監(jiān)測(cè)儀、心電監(jiān)測(cè)儀、胎心監(jiān)護(hù)儀、心電儀、血壓計(jì)等。一些電子科技巨頭生產(chǎn)用于健康監(jiān)測(cè)的智能可穿戴設(shè)備，如谷歌、三星、華為小米等都已推出消費(fèi)級(jí)可穿戴醫(yī)療設(shè)備，華為、索尼、LG、Garmin、Razer等廠(chǎng)商也推出智能手環(huán)、智能眼鏡等可穿戴產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)互動(dòng)層：數(shù)據(jù)將醫(yī)療資源的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分類(lèi)、整合為平臺(tái)提供支持。在數(shù)據(jù)采集方面，通過(guò)RFID標(biāo)簽、二維碼、傳感器等技術(shù)識(shí)別物體及其位置。醫(yī)療資源、信息等數(shù)據(jù)通過(guò)4G/5G網(wǎng)絡(luò)上傳到云平臺(tái)。采集的數(shù)據(jù)主要包括診斷數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和歷史病例數(shù)據(jù)等。進(jìn)入數(shù)據(jù)池的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合后，將數(shù)據(jù)進(jìn)行虛擬化、服務(wù)化處理，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的輸入輸出。

模型構(gòu)建層：基于數(shù)據(jù)互動(dòng)層處理的數(shù)據(jù)，建立物理對(duì)象的虛擬模型，比如患者和醫(yī)療資源的醫(yī)療資源模型，醫(yī)療能力模型和人體健康模型。這些孿生模型和物理實(shí)體進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互，從而實(shí)現(xiàn)物理設(shè)備、虛擬模型、云健康系統(tǒng)的全要素、全服務(wù)、全流程的數(shù)據(jù)集成和聚合。

同時(shí)模型構(gòu)建層的基礎(chǔ)功能包括服務(wù)管理、數(shù)據(jù)管理、知識(shí)管理和用戶(hù)管理。其中，服務(wù)管理主要負(fù)責(zé)醫(yī)療資源配置、醫(yī)護(hù)人員配置和在線(xiàn)掛號(hào)等服務(wù)。數(shù)據(jù)管理主要是負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和傳輸。知識(shí)管理平臺(tái)件主要負(fù)責(zé)隱性知識(shí)的存儲(chǔ)、表示、挖掘、搜索和分析等工作。用戶(hù)管理平臺(tái)提供了用戶(hù)基本信息管理、用戶(hù)信息管理和用戶(hù)遺傳信息管理功能管理等。

功能層：數(shù)字孿生智慧健康可通過(guò)手機(jī)、PC終端、醫(yī)療系統(tǒng)和專(zhuān)用設(shè)備進(jìn)行應(yīng)用。如：微信推出“服務(wù)號(hào)”功能，患者可以通過(guò)醫(yī)院的微信服務(wù)號(hào)進(jìn)行診療卡辦理、預(yù)約掛號(hào)、全流程繳費(fèi)等，大大減輕了醫(yī)院的接診壓力，提高了管理效率?；谖⑿牌脚_(tái)，提供在線(xiàn)問(wèn)診功能，方便患者開(kāi)藥檢查。醫(yī)療機(jī)構(gòu)通過(guò)獲取患者信息，向患者發(fā)送健康建議，并進(jìn)行資源分配模擬。為患者提供實(shí)時(shí)監(jiān)控、危機(jī)預(yù)警、醫(yī)療指導(dǎo)等服務(wù)。第三方軟件使第三方醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)、政府獲取計(jì)費(fèi)信息，保證醫(yī)療服務(wù)費(fèi)用支付安全、快速支付等相關(guān)功能。

安全系統(tǒng)與信息共享標(biāo)準(zhǔn)：安全系統(tǒng)負(fù)責(zé)確保醫(yī)療數(shù)字孿生系統(tǒng)中所有層的安全。包括系統(tǒng)和平臺(tái)安全、網(wǎng)絡(luò)安全、醫(yī)療數(shù)據(jù)安全、用戶(hù)個(gè)人隱私和信息安全、應(yīng)用安全和安全管理。防止來(lái)自第三方的惡意攻擊、信息和數(shù)據(jù)的盜竊和篡改至關(guān)重要。安全系統(tǒng)確保整個(gè)智能醫(yī)療系統(tǒng)具備災(zāi)備、應(yīng)急響應(yīng)、監(jiān)控和管理等安全功能。

除了上述功能，智慧健康平臺(tái)還需要標(biāo)準(zhǔn)和系統(tǒng)規(guī)范模塊，保證醫(yī)療信息實(shí)現(xiàn)跨應(yīng)用、跨系統(tǒng)、跨平臺(tái)的共享。這是為了保證醫(yī)療保健數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)共享和交換以及應(yīng)用程序服務(wù)管理的標(biāo)準(zhǔn)化。

4. 智慧城市領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用

（1）數(shù)字孿生應(yīng)用概述

中國(guó)以“智慧城市”和“新基建”為代表的建設(shè)模式雖然起步較晚，但爆發(fā)速度前所未有。目前全球近1000個(gè)提出智慧化發(fā)展的城市中，有近500個(gè)中國(guó)城市，占全球數(shù)量的48%。這為中國(guó)下一階段的城市和基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

2019年中國(guó)新型智慧城市規(guī)模超過(guò)9000億元，未來(lái)幾年將保持較快速度增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2023年市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)1.3萬(wàn)億元。當(dāng)前，安全綜治、智慧園區(qū)、智慧交通是智慧城市建設(shè)投入的重點(diǎn)，三大細(xì)分場(chǎng)景規(guī)模占智慧城市建設(shè)總規(guī)模的71%，而城市級(jí)平臺(tái)、機(jī)器人等新技術(shù)和產(chǎn)品則在快速落地，被更多城市建設(shè)方采納和應(yīng)用。

▲2018–2023 年中國(guó)新型智慧城市市場(chǎng)規(guī)模及預(yù)測(cè)（單位：億元）

▲中國(guó)城市智慧化細(xì)分市場(chǎng)占比

數(shù)字孿生城市則是數(shù)字孿生技術(shù)在城市層面的廣泛應(yīng)用，通過(guò)構(gòu)建城市物理世界及網(wǎng)絡(luò)虛擬空間一一對(duì)應(yīng)、相互映射、協(xié)同交互的復(fù)雜系統(tǒng)，在網(wǎng)絡(luò)空間再造一個(gè)與之匹配、對(duì)應(yīng)的孿生城市，實(shí)現(xiàn)城市全要素?cái)?shù)字化和虛擬化、城市狀態(tài)實(shí)時(shí)化和可視化、城市管理決策協(xié)同化和智能化，形成物理維度上的實(shí)體世界和信息維度上的虛擬世界同生共存、虛實(shí)交融的城市發(fā)展新格局。數(shù)字孿生城市既可以理解為實(shí)體城市在虛擬空間的映射狀態(tài)，也可以視為支撐新型智慧城市建設(shè)的復(fù)雜綜合技術(shù)體系，它支撐并推進(jìn)城市規(guī)劃、建設(shè)、管理，確保城市安全、有序運(yùn)行。

數(shù)字孿生城市主要有新型基礎(chǔ)設(shè)施、智能運(yùn)行中樞、智慧應(yīng)用體系三大橫向的分層：

▲數(shù)字孿生城市

基礎(chǔ)設(shè)施層：城市新型基礎(chǔ)設(shè)施包括全域感知設(shè)施(包括泛智能化的市政設(shè)施和城市部件)、網(wǎng)絡(luò)連接設(shè)施和智能計(jì)算設(shè)施。與傳統(tǒng)智慧城市不同的是，數(shù)字孿生城市的基礎(chǔ)設(shè)施還包括激光掃描、航空攝影、移動(dòng)測(cè)繪等新型測(cè)繪設(shè)施，旨在采集和更新城市地理信息和實(shí)景三維數(shù)據(jù)，確保兩個(gè)世界的實(shí)時(shí)鏡像和同步運(yùn)行。

智能運(yùn)行中樞：智能運(yùn)行中樞是數(shù)字孿生城市的能力中臺(tái)，由五個(gè)核心平臺(tái)承載，

一是泛在感知與智能設(shè)施管理平臺(tái)，對(duì)城市感知體系和智能化設(shè)施進(jìn)行統(tǒng)一接入、設(shè)備管理和反向操控；

二是城市大數(shù)據(jù)平臺(tái)，匯聚全域全量政務(wù)和社會(huì)數(shù)據(jù)，與城市信息模型平臺(tái)整合，展現(xiàn)城市全貌和運(yùn)行狀態(tài)，成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)治理模式的強(qiáng)大基礎(chǔ)。

三是城市信息模型平臺(tái)，與城市大數(shù)據(jù)平臺(tái)融合，成為城市的數(shù)字底座，是數(shù)字孿生城市精準(zhǔn)映射虛實(shí)互動(dòng)的核心。

四是共性技術(shù)賦能與應(yīng)用支撐平臺(tái)，匯聚人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、AR/VR等新技術(shù)基礎(chǔ)服務(wù)能力，以及數(shù)字孿生城市特有的場(chǎng)景服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、仿真服務(wù)等能力，為上層應(yīng)用提供技術(shù)賦能與統(tǒng)一開(kāi)發(fā)服務(wù)支撐。

五是泛在網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算資源調(diào)度平臺(tái)，主要是基于未來(lái)軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）、云邊協(xié)同計(jì)算等技術(shù)，滿(mǎn)足數(shù)字孿生城市高效調(diào)度使用云網(wǎng)資源。

應(yīng)用服務(wù)層：應(yīng)用服務(wù)層是面向政府、行業(yè)的業(yè)務(wù)支撐和智慧應(yīng)用，基于數(shù)字孿生城市的應(yīng)用服務(wù)包含城市大數(shù)據(jù)畫(huà)像、人口大數(shù)據(jù)畫(huà)像、城市規(guī)劃仿真模擬、城市綜合治理模擬仿真等智能應(yīng)用，社區(qū)網(wǎng)格化治理、道路交通治理、生態(tài)環(huán)境治理、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化治理等行業(yè)專(zhuān)題應(yīng)用。

（2） 數(shù)字孿生城市的應(yīng)用效果

提升城市規(guī)劃質(zhì)量和水平。當(dāng)前的智慧城市規(guī)劃和頂層設(shè)計(jì)，大部分都屬于概念和功能設(shè)計(jì)，缺乏與實(shí)際人流、物流、資金流的交互，也缺乏對(duì)新技術(shù)引入帶來(lái)的影響分析。數(shù)字孿生城市執(zhí)行快速的“假設(shè)”分析和虛擬規(guī)劃，可迅速摸清城市“家底”，精確到一花一木、一路一橋，把握城市運(yùn)行脈搏；推動(dòng)城市規(guī)劃有的放矢、提前布局，在規(guī)劃前期和建設(shè)早期了解城市特性、評(píng)估規(guī)劃影響，避免在不切實(shí)際的規(guī)劃設(shè)計(jì)上浪費(fèi)時(shí)間，防止在驗(yàn)證階段重新進(jìn)行設(shè)計(jì)，以更少的成本、更快的速度，推動(dòng)創(chuàng)新技術(shù)支撐智慧城市頂層設(shè)計(jì)落地。

推動(dòng)以人為核心的城市設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)智慧城市建設(shè)協(xié)同創(chuàng)新。城市居民是新型智慧城市服務(wù)的核心，也是城市規(guī)劃、建設(shè)需要考慮的關(guān)鍵因素。數(shù)字孿生城市將以人作為城市核心，關(guān)注城鄉(xiāng)居民出行軌跡、收入水準(zhǔn)、家庭結(jié)構(gòu)、日常消費(fèi)等，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，并納入模型，實(shí)現(xiàn)協(xié)同計(jì)算。同時(shí)，數(shù)字孿生城市通過(guò)在“比特空間”上預(yù)測(cè)人口結(jié)構(gòu)和遷徙軌跡、推演未來(lái)的設(shè)施布局、評(píng)估商業(yè)項(xiàng)目影響等，將對(duì)實(shí)體城市的設(shè)計(jì)、建設(shè)和實(shí)施產(chǎn)生巨大的影響，甚至重塑城市。搭建可感知、可判斷、快速反應(yīng)的數(shù)字孿生城市，將支撐城市土地空間規(guī)劃、重大項(xiàng)目建設(shè)，實(shí)現(xiàn)隨需響應(yīng)的惠民服務(wù)、觸手可及的協(xié)同指引。

優(yōu)化智慧城市建設(shè)并評(píng)估其成效。數(shù)字孿生城市體系以及可視化系統(tǒng)以定量與定性方式，建模分析城市交通路況、人流聚集分布、空氣質(zhì)量、水質(zhì)指標(biāo)等各維度城市數(shù)據(jù)，可讓決策者和評(píng)估者快速、直觀地了解智慧化對(duì)城市環(huán)境、城市運(yùn)行等狀態(tài)的提升效果，評(píng)判智慧項(xiàng)目的建設(shè)效益；實(shí)現(xiàn)城市數(shù)據(jù)挖掘分析，輔助政府在信息化、智慧化建設(shè)中的科學(xué)決策，避免走彎路或重復(fù)、低效建設(shè)。

模擬仿真：在數(shù)字世界推演城市運(yùn)行態(tài)勢(shì)

在數(shù)字城市仿真，在物理城市執(zhí)行，使城市建設(shè)和發(fā)展少走彎路、不留遺憾，是數(shù)字孿生城市價(jià)值的真正體現(xiàn)。在數(shù)字孿生城市中，運(yùn)用模擬仿真技術(shù)，可進(jìn)行自然現(xiàn)象的仿真、物理力學(xué)規(guī)律的仿真、人群活動(dòng)的仿真，自然災(zāi)害的仿真等，為城市規(guī)劃、管理、45應(yīng)急救援等制定科學(xué)決策，促進(jìn)城市資源公平和快速調(diào)配，支撐建立更加高效智能的城市現(xiàn)代化治理體系。

就目前的發(fā)展階段來(lái)看，對(duì)整個(gè)城市進(jìn)行模擬仿真的軟件產(chǎn)品還未出現(xiàn)，仿真軟件的應(yīng)用范圍還是局限于部分細(xì)分領(lǐng)域，如用于交通仿真的SUMO、VISSIM、Carsim，水動(dòng)力仿真的MIKE21、HEC、SWIMM，景觀環(huán)境仿真的SITES平臺(tái)和物流固廢仿真的Anylogic。國(guó)內(nèi)仿真軟件與國(guó)外相比還有較大差距，國(guó)外廠(chǎng)商掌握CAE有限元算法和CAD核心幾何內(nèi)核算法，國(guó)內(nèi)企業(yè)只能通過(guò)授權(quán)經(jīng)營(yíng)方式使用國(guó)外幾何內(nèi)核，基本不具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，多數(shù)廠(chǎng)商主要基于國(guó)外產(chǎn)品進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。

隨著國(guó)內(nèi)仿真軟件的快速發(fā)展，在交通等部分領(lǐng)域已形成一定優(yōu)勢(shì)。51VR公司自主研發(fā)推出51Sim–One無(wú)人駕駛仿真平臺(tái)， 通過(guò)自主研發(fā)的靜態(tài)高精度場(chǎng)景數(shù)據(jù)編輯和自動(dòng)化轉(zhuǎn)換工具，既可對(duì)已采集場(chǎng)景的多種數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，將實(shí)體非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景快速生成高擬真的結(jié)構(gòu)化虛擬仿真場(chǎng)景，又可根據(jù)自動(dòng)駕駛測(cè)試任務(wù)的需要從無(wú)到有構(gòu)建仿真訓(xùn)練流程與評(píng)價(jià)體系，極大提升自動(dòng)駕駛訓(xùn)練效率。

百度公司2017年對(duì)外發(fā)布了Apollo（阿波羅）平臺(tái)， 其中的仿真平臺(tái)可以提供貫穿自動(dòng)駕駛研發(fā)迭代過(guò)程的完整解決方案，仿真服務(wù)擁有大量的實(shí)際路況及自動(dòng)駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)，基于大規(guī)模云端計(jì)算容量，打造日行百萬(wàn)公里的虛擬運(yùn)行能力。 中視典數(shù)字科技公司依托自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的虛擬現(xiàn)實(shí)平臺(tái)軟件，專(zhuān)門(mén)針對(duì)數(shù)字城市完全自主研發(fā)出產(chǎn)品：數(shù)字城市仿真平臺(tái)（VRP–Digicity）、三維網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)（VRPIE）、三維仿真系統(tǒng)開(kāi)發(fā)包（VRP–SDK）等，能滿(mǎn)足不同數(shù)字城市規(guī)劃管理領(lǐng)域，不同層次客戶(hù)對(duì)數(shù)字仿真的需求。

深度學(xué)習(xí)：推動(dòng)城市自我學(xué)習(xí)智慧成長(zhǎng)

數(shù)字孿生城市對(duì)人工智能領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)、自我優(yōu)化技術(shù)的應(yīng)用，可使城市從以往部門(mén)之間各自為戰(zhàn)、治標(biāo)不治本、被動(dòng)遲緩的基層治理模式，轉(zhuǎn)變?yōu)槿騾f(xié)同治理、問(wèn)題智能響應(yīng)、需求提前預(yù)判的模式，構(gòu)建起高效智慧的城市運(yùn)行規(guī)則。在數(shù)字孿生城市中，對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用主要集中在海量數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化等方面。

深度學(xué)習(xí)模型和技術(shù)源流多來(lái)自西方人工智能科學(xué)家,我國(guó)多數(shù)人工智能企業(yè)缺少原創(chuàng)算法，但近年來(lái)科研實(shí)力大幅增長(zhǎng)，目前我國(guó)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的差距主要在于缺乏體系化的產(chǎn)品、生態(tài)，未能進(jìn)一步沉淀市場(chǎng)應(yīng)用。

目前，數(shù)字孿生城市中較為成熟的深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品目前有泰瑞數(shù)創(chuàng)CIM Generator空間語(yǔ)義平臺(tái)和商湯科技SenseEarth平臺(tái)。前者是一款融合了深度語(yǔ)義信息的AI PAAS平臺(tái)， 它包含了一個(gè)強(qiáng)大的人工智能內(nèi)核，可將各類(lèi)數(shù)據(jù)自動(dòng)解譯生成城市語(yǔ)義模型。同時(shí)支持多數(shù)據(jù)源，包括遙感影像、航空影像、激光點(diǎn)云、建筑圖紙等數(shù)據(jù)輸入，并內(nèi)置插件式AI組件，包括深度學(xué)習(xí)算法框架，內(nèi)插多組網(wǎng)絡(luò)模型，支持分布式架構(gòu)。

SenseEarth智能遙感影像解譯平臺(tái)是一款面向公眾公開(kāi)的遙感影像瀏覽及解譯在線(xiàn)工具，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)解析和洞察能力，可提供在線(xiàn)體驗(yàn)基于衛(wèi)星影像的道路提取、艦船檢測(cè)、土地利用分類(lèi)等人工智能解譯功能，并可支撐用戶(hù)瀏覽歷史影像，以月度為單位對(duì)不同時(shí)段的影像進(jìn)行變化檢測(cè)，快速感知城市的變遷與發(fā)展。

5. 智慧建筑領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用

（1）數(shù)字孿生應(yīng)用概述

“數(shù)字孿生建筑”是將數(shù)字孿生使能技術(shù)應(yīng)用于建筑科技的新技術(shù)，簡(jiǎn)單說(shuō)就是利用物理建筑模型，使用各種傳感器全方位獲取數(shù)據(jù)的仿真過(guò)程，在虛擬空間中完成映射，以反映相對(duì)應(yīng)的實(shí)體建筑的全生命周期過(guò)程。

數(shù)字孿生建筑具有四大特點(diǎn)：精準(zhǔn)映射、虛實(shí)交互、軟件定義、智能干預(yù)。

1、精準(zhǔn)映射：數(shù)字孿生建筑通過(guò)各層面的傳感器布設(shè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑的全面數(shù)字化建模，以及對(duì)建筑運(yùn)行狀態(tài)的充分感知、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，形成虛擬建筑在信息維度上對(duì)實(shí)體建筑的精準(zhǔn)信息表達(dá)和映射。

2、虛實(shí)交互：未來(lái)數(shù)字孿生建筑中，在建筑實(shí)體空間可觀察各類(lèi)痕跡，在建筑虛擬空間可搜索各類(lèi)信息，建筑規(guī)劃、建設(shè)以及民眾的各類(lèi)活動(dòng)，不僅在實(shí)體空間，而且在虛擬空間得到極大擴(kuò)充，虛實(shí)融合、虛實(shí)協(xié)同將定義建筑未來(lái)發(fā)展新模式。

3、軟件定義：數(shù)字孿生建筑針對(duì)物理建筑建立相對(duì)應(yīng)的虛擬模型，并以軟件的方式模擬建筑人、事、物在真實(shí)環(huán)境下的行為，通過(guò)云端和邊緣計(jì)算，軟性指引和操控建筑的電熱能源調(diào)度等。

4、智能干預(yù)：通過(guò)在“數(shù)字孿生建筑”上規(guī)劃設(shè)計(jì)、模擬仿真等，將建筑可能產(chǎn)生的不良影響、矛盾沖突、潛在危險(xiǎn)進(jìn)行智能預(yù)警，并提供合理可行的對(duì)策建議，以未來(lái)視角智能干預(yù)建筑原有發(fā)展軌跡和運(yùn)行，進(jìn)而指引和優(yōu)化實(shí)體建筑的規(guī)劃、管理，改善服務(wù)。

數(shù)字孿生建筑的核心環(huán)節(jié)在于BIM的應(yīng)用。建筑信息模型（BIM）是一種應(yīng)用于工程設(shè)計(jì)、建造、管理的數(shù)據(jù)化工具和一種信息建模技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)建筑設(shè)計(jì)的三維可視化，BIM技術(shù)疊加時(shí)間軸形成4D模型，進(jìn)一步疊加成本信息可構(gòu)筑5D模型，對(duì)建筑進(jìn)行多維度考量，可貫穿建筑全生命周期中規(guī)劃、概念設(shè)計(jì)、細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)、分析、出圖、預(yù)制、施工、運(yùn)營(yíng)維護(hù)、拆除或翻新等所有環(huán)節(jié)。

具體到BIM軟件的核心領(lǐng)域，目前國(guó)內(nèi)廠(chǎng)商占建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)軟件市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，建筑信息化模型軟件市場(chǎng)仍以國(guó)外廠(chǎng)商為主導(dǎo)：

（1）因建筑行業(yè)信息化發(fā)展迅速，作為建筑信息化的核心軟件產(chǎn)品，建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)軟件也吸引了越來(lái)越多企業(yè)進(jìn)入。但是由于建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)軟件專(zhuān)業(yè)技術(shù)門(mén)檻較高，目前國(guó)內(nèi)外結(jié)構(gòu)專(zhuān)業(yè)設(shè)計(jì)軟件公司的集中度較高，主流軟件包括北京盈建科軟件股份有限公司YJK建筑結(jié)構(gòu)軟件系統(tǒng)、建研科技股份有限公司研發(fā)的PKPM系列軟件、北京探索者軟件技術(shù)股份有限公司的探索者結(jié)構(gòu)系列軟件，MIDAS Information Technology Co.，Ltd.的Midas系列軟件、上海佳構(gòu)軟件科技有限公司STRAT軟件、深圳市斯維爾科技股份有限公司SUP系列軟件等幾款國(guó)內(nèi)外結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)軟件產(chǎn)品。

因國(guó)外產(chǎn)品價(jià)格較高，對(duì)中國(guó)本土建筑規(guī)范理解不足，國(guó)外軟件只在少量超高層復(fù)雜結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中有所應(yīng)用，市場(chǎng)份額較??；而國(guó)內(nèi)的軟件，如PKPM系列軟件等等，因研發(fā)應(yīng)用較早，經(jīng)過(guò)了多年發(fā)展在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)中具有較高的占有率。

（2） 國(guó) 內(nèi) 建 筑 信 息 化 模 型（BIM） 軟 件 市 場(chǎng) 上， 以Autodesk、DassaultSystems、GRAPHISOFT、Tekla為代表的國(guó)外軟件廠(chǎng)商依然在設(shè)計(jì)BIM軟件領(lǐng)域占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，國(guó)內(nèi)企業(yè)的BIM應(yīng)用軟件都采用國(guó)外的Revit、Tekla等平臺(tái)產(chǎn)品。中國(guó)本土BIM軟件廠(chǎng)商數(shù)量較多，開(kāi)發(fā)的軟件產(chǎn)品大多屬于應(yīng)用型軟件，運(yùn)行于基礎(chǔ)平臺(tái)軟件環(huán)境中，這類(lèi)應(yīng)用型軟件以項(xiàng)目業(yè)務(wù)為導(dǎo)向，注重將軟件產(chǎn)品與本地化業(yè)務(wù)相結(jié)合，以提升項(xiàng)目推進(jìn)效率，而本土軟件廠(chǎng)商在提供應(yīng)用軟件產(chǎn)品的同時(shí)，也提供相關(guān)配套服務(wù)和業(yè)務(wù)解決方案。但近幾年國(guó)內(nèi)BIM軟件廠(chǎng)商由建造、施工BIM軟件向協(xié)同協(xié)作端軟件發(fā)力，不斷將觸角伸向產(chǎn)業(yè)鏈上下游，通過(guò)本地化產(chǎn)品和配套的技術(shù)服務(wù)支撐，取得了相當(dāng)好的成績(jī)。因BIM軟件研發(fā)需要大量的資金投入，目前國(guó)內(nèi)實(shí)力的BIM研發(fā)企業(yè)主要有魯班、廣聯(lián)達(dá)、鴻業(yè)、品茗等實(shí)力較大的軟件廠(chǎng)商。

現(xiàn)在，知名的BIM軟件供應(yīng)商有Autodesk、Trimble、Bentley、廣聯(lián)達(dá)、RIB Software等。

▲全球主要 BIM 軟件供應(yīng)商

（2）典型應(yīng)用場(chǎng)景介紹

▲數(shù)字孿生建筑典型應(yīng)用場(chǎng)景

數(shù)字孿生建筑在規(guī)劃設(shè)計(jì)方面主要應(yīng)用于以下場(chǎng)景：

場(chǎng)地分析：傳統(tǒng)的場(chǎng)地分析存在諸如定量分析不足、主觀因素過(guò)重、無(wú)法處理大量數(shù)據(jù)信息等弊端；BIM結(jié)合地理信息系統(tǒng)(GeographiInformation System，簡(jiǎn)稱(chēng)（GIS），對(duì)場(chǎng)地及擬建的建筑物空間數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，通過(guò)BIM及GIS軟件的強(qiáng)大功能，迅速得出令人信服的分析結(jié)果，幫助項(xiàng)目在規(guī)劃階段評(píng)估場(chǎng)地的使用條件和特點(diǎn)，從而做出新建項(xiàng)目最理想的場(chǎng)地規(guī)劃、交通流線(xiàn)組織關(guān)系、建筑布局等關(guān)鍵決策。

功能分析：項(xiàng)目投資方可以使用BIM來(lái)評(píng)估設(shè)計(jì)方案的布局、視野、照明、安全、人體工程學(xué)、聲學(xué)、紋理、色彩及規(guī)范的遵守情況。BIM甚至可以做到建筑局部的細(xì)節(jié)推敲，迅速分析設(shè)計(jì)和施工中可能需要應(yīng)對(duì)的問(wèn)題。方案論證階段還可以借助BIM提供方便的、低成本的不同解決方案供項(xiàng)目投資方進(jìn)行選擇，通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比和模擬分析，找出不同解決方案的優(yōu)缺點(diǎn)，幫助項(xiàng)目投資方迅速評(píng)估建筑投資方案的成本和時(shí)間。

對(duì)設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō)，通過(guò)BIM來(lái)評(píng)估所設(shè)計(jì)的空間，可以獲得較高的互動(dòng)效應(yīng)，以便從使用者和業(yè)主處獲得積極的反饋。設(shè)計(jì)的實(shí)時(shí)修改往往基于最終用戶(hù)的反饋，在BIM平臺(tái)下，項(xiàng)目各方關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題比較容易得到直觀的展現(xiàn)并迅速達(dá)成共識(shí)，相應(yīng)的需要決策的時(shí)間也會(huì)比以往減少。

空間分析：詳圖設(shè)計(jì)階段發(fā)現(xiàn)不合格需要修改，造成設(shè)計(jì)的巨大浪費(fèi)，BIM能夠幫助項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)在功能規(guī)劃階段，通過(guò)對(duì)空間進(jìn)行分析來(lái)理解復(fù)雜空間的標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)，從而節(jié)省時(shí)間，提供對(duì)團(tuán)隊(duì)更多增值活動(dòng)的可能。特別是在客戶(hù)討論需求、選擇以及分析最佳方案時(shí)，能借助BIM及相關(guān)分析數(shù)據(jù)，做出關(guān)鍵性的決定。BIM在建筑策劃階段的應(yīng)用成果還會(huì)幫助建筑師在建筑設(shè)計(jì)階段隨時(shí)查看初步設(shè)計(jì)是否符合業(yè)主的要求，是否滿(mǎn)足建筑策劃階段得到的設(shè)計(jì)依據(jù)。

公用設(shè)施分析：在廠(chǎng)區(qū)管網(wǎng)規(guī)劃中，通常相關(guān)部門(mén)各行其道，造成道路經(jīng)常被開(kāi)挖，管線(xiàn)經(jīng)常被挖斷，造成很大經(jīng)濟(jì)損失。利用數(shù)字孿生技術(shù)通過(guò)對(duì)各類(lèi)管線(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)一信息化處理，以市政規(guī)劃數(shù)據(jù)庫(kù)為設(shè)計(jì)基礎(chǔ)進(jìn)行相關(guān)管道的設(shè)計(jì)布線(xiàn)，就可避免錯(cuò)誤發(fā)生，從而優(yōu)化管網(wǎng)布置，提高設(shè)計(jì)及經(jīng)濟(jì)效率。

信息模型構(gòu)建：以往的二維平面設(shè)計(jì)對(duì)建筑空間尤其是復(fù)雜的建筑空間表達(dá)效率較低，BIM是以三維數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)，集成了建筑工程項(xiàng)目各種相關(guān)信息的工程數(shù)據(jù)模型，BIM是對(duì)工程項(xiàng)目設(shè)施實(shí)體與功能特性的數(shù)字化表達(dá)。一個(gè)完善的信息模型，能夠連接建筑項(xiàng)目生命期不同階段的數(shù)據(jù)、過(guò)程和資源，是對(duì)工程對(duì)象的完整描述，可被建設(shè)項(xiàng)目各參與方普遍使用，支持建設(shè)項(xiàng)目生命期中動(dòng)態(tài)的工程信息創(chuàng)建、管理和共享。建筑信息模型同時(shí)又是一種應(yīng)用于設(shè)計(jì)、建造、管理的數(shù)字化方法，這種方法支持建筑工程的集成管理環(huán)境，可以使建筑工程在其整個(gè)進(jìn)程中顯著提高效率和大量減少風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)字孿生建筑在建設(shè)實(shí)施環(huán)節(jié)主要應(yīng)用于以下場(chǎng)景：

施工策劃：施工組織是對(duì)施工活動(dòng)實(shí)行科學(xué)管理的重要手段，它決定了各階段的施工準(zhǔn)備工作內(nèi)容，傳統(tǒng)施工組織設(shè)計(jì)很難協(xié)調(diào)施工過(guò)程中各施工單位、各施工工種、各項(xiàng)資源之間的相互關(guān)系。BIM施工組織可視化在編制施工方案、施工組織設(shè)計(jì)的同時(shí)，將BIM技術(shù)融入到整個(gè)環(huán)節(jié)中去，以直觀可視化的方式進(jìn)行方案編制輔助、方案模擬驗(yàn)證、方案優(yōu)化、方案敲定等。從方案模型創(chuàng)建到方案優(yōu)化再到方案敲定輸出，全部基于BIM技術(shù)可視化呈現(xiàn)，更加有益于保證施工組織設(shè)計(jì)可行性。

造價(jià)控制：施工單位精細(xì)化管理很難實(shí)現(xiàn)的根本原因在于，海量的工程數(shù)據(jù)無(wú)法快速準(zhǔn)確獲取，以便更好的支持資源計(jì)劃，致使經(jīng)驗(yàn)主義盛行。而數(shù)字孿生建筑可以讓建筑模型快速準(zhǔn)確的獲得工程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為施工單位制定精準(zhǔn)的資源計(jì)劃提供有效支持，大大減少了資源、物流和倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)的浪費(fèi)，為實(shí)現(xiàn)限額領(lǐng)料、消耗控制提供技術(shù)支撐。

進(jìn)度管理：建筑施工是一個(gè)高度動(dòng)態(tài)的過(guò)程，隨著建筑工程規(guī)模不斷擴(kuò)大，復(fù)雜程度不斷提高，使得施工項(xiàng)目管理變得極為復(fù)雜。通過(guò)將BIM與施工進(jìn)度計(jì)劃相鏈接，將空間信息與時(shí)間信息整合在一個(gè)可視的4D（3D+Time）模型中，可以直觀、精確地反映整個(gè)建筑的施工過(guò)程。可以在項(xiàng)目建造過(guò)程中合理制定施工計(jì)劃、4D精確掌握施工進(jìn)度，優(yōu)化使用施工資源以及科學(xué)地進(jìn)行場(chǎng)地布置，對(duì)整個(gè)工程的施工進(jìn)度、資源和質(zhì)量進(jìn)行統(tǒng)一管理和控制，以縮短工期、降低成本、提高質(zhì)量。

施工模擬：通過(guò)BIM可以對(duì)項(xiàng)目的重點(diǎn)或難點(diǎn)部分進(jìn)行可建性模擬，對(duì)于一些重要的施工環(huán)節(jié)或采用新施工工藝的關(guān)鍵部位進(jìn)行模擬和分析，如可進(jìn)行深基坑支護(hù)分析，各專(zhuān)業(yè)綜合管線(xiàn)干涉分析等，也可以利用BIM技術(shù)結(jié)合施工組織計(jì)劃進(jìn)行預(yù)演以提高復(fù)雜建筑體系的可造性。借助BIM對(duì)施工組織的模擬，項(xiàng)目管理方能夠非常直觀地了解整個(gè)施工安裝環(huán)節(jié)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和安裝工序，并清晰把握在安裝過(guò)程中的難點(diǎn)和要點(diǎn)，施工方也可以進(jìn)一步對(duì)原有安裝方案進(jìn)行優(yōu)化和改善，以提高施工效率和施工方案的安全性。

4、數(shù)字孿生技術(shù)體系

數(shù)字孿生技術(shù)架構(gòu)概述：

數(shù)字孿生以數(shù)字化方式拷貝一個(gè)物理對(duì)象，模擬對(duì)象在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的行為，對(duì)產(chǎn)品、制造過(guò)程乃至整個(gè)工廠(chǎng)進(jìn)行虛擬仿真，目的是了解資產(chǎn)的狀態(tài)，響應(yīng)變化，改善業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和增加價(jià)值。在萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代此種軟件設(shè)計(jì)模式的重要性尤為突出，為了達(dá)到物理實(shí)體與數(shù)字實(shí)體之間的互動(dòng)，需要經(jīng)歷諸多的過(guò)程也需要很多基礎(chǔ)的支撐技術(shù)做為依托，更需要經(jīng)歷很多階段的演進(jìn)才能很好的實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體在數(shù)字世界中的塑造。

首先我們需要構(gòu)建物理實(shí)體在數(shù)字世界中對(duì)應(yīng)的實(shí)體模型，就需要利用知識(shí)機(jī)理、數(shù)字化等技術(shù)構(gòu)建一個(gè)數(shù)字模型，而且我們對(duì)構(gòu)建的數(shù)字模型需要結(jié)合行業(yè)特性做出評(píng)分，是否可以在商業(yè)中投入使用；有了模型還需要利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將真實(shí)世界中的物理實(shí)體元信息采集、傳輸、同步、增強(qiáng)之后得到我們業(yè)務(wù)中可以使用的通用數(shù)據(jù)；通過(guò)這些數(shù)據(jù)可以仿真分析得到數(shù)字世界中的虛擬模型，在此基礎(chǔ)之上我們可以利用AR/VR/MR/GIS等技術(shù)在數(shù)字世界完整復(fù)現(xiàn)出來(lái)，人們才能更友好的與物理實(shí)體交互；在這個(gè)基礎(chǔ)之上我們可以結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)做數(shù)字孿生體的描述、診斷、預(yù)警/預(yù)測(cè)及智能決策等共性應(yīng)用賦能給各垂直行業(yè)。

▲數(shù)字孿生整體分層架構(gòu)

數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)及成熟度：

模型構(gòu)建層。建?！皵?shù)字化”是對(duì)物理世界數(shù)字化的過(guò)程。這個(gè)過(guò)程需要將物理對(duì)象表達(dá)為計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)所能識(shí)別的數(shù)字模型。建模的目的是將我們對(duì)物理世界或問(wèn)題的理解進(jìn)行簡(jiǎn)化和模型化。而數(shù)字孿生的目的或本質(zhì)是通過(guò)數(shù)字化和模型化，用信息換能量，以更少的能量消除各種物理實(shí)體、特別是復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性。所以建立物理實(shí)體的數(shù)字化模型或信息建模技術(shù)是創(chuàng)建數(shù)字孿生、實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的源頭和核心技術(shù)，也是“數(shù)字化”階段的核心。

▲模型構(gòu)建流程示意圖

概念模型和模型實(shí)現(xiàn)方法：

數(shù)字孿生模型構(gòu)建的內(nèi)容主要涉及概念模型和模型實(shí)現(xiàn)方法。其中，概念模型從宏觀角度描述數(shù)字孿生系統(tǒng)的架構(gòu)，具有一定的普適性；而模型實(shí)現(xiàn)方法研究主要涉及建模語(yǔ)言和模型開(kāi)發(fā)工具等，關(guān)注如何從技術(shù)上實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生模型。在模型實(shí)現(xiàn)方法上，相關(guān)技術(shù)方法和工具呈多元化發(fā)展趨勢(shì)。當(dāng)前，數(shù)字孿生建模語(yǔ)言主要有AutomationML、UML、SysML及XML等。一些模型采用通用建模工具如CAD等開(kāi)發(fā)，更多模型的開(kāi)發(fā)是基于專(zhuān)用建模工具如FlexSim和Qfsm等。目前業(yè)界已提出多種概念模型，包括：

1）基于仿真數(shù)據(jù)庫(kù)的微內(nèi)核數(shù)字孿生平臺(tái)架構(gòu)，通過(guò)仿真數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)的主動(dòng)管理，為仿真模型的修正和更逼真的現(xiàn)實(shí)映射提供支持；

2）自動(dòng)模型生成和在線(xiàn)仿真的數(shù)字孿生建模方法，首先選擇靜態(tài)仿真模型作為初始模型，接著基于數(shù)據(jù)匹配方法由靜態(tài)模型自動(dòng)生成動(dòng)態(tài)仿真模型，并結(jié)合多種模型提升仿真準(zhǔn)確度，最終通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)仿真；

3）包含物理實(shí)體、數(shù)據(jù)層、信息處理與優(yōu)化層三層的數(shù)字孿生建模流程概念框架，以指導(dǎo)工業(yè)生產(chǎn)數(shù)字孿生模型的構(gòu)建；

4）基于模型融合的數(shù)字孿生建模方法，通過(guò)多種數(shù)理仿真模型的組合構(gòu)建復(fù)雜的虛擬實(shí)體，并提出基于錨點(diǎn)的虛擬實(shí)體校準(zhǔn)方法；

5）全參數(shù)數(shù)字孿生的實(shí)現(xiàn)框架，將數(shù)字孿生分成物理層、信息處理層、虛擬層三層，基于數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理、匹配等流程實(shí)現(xiàn)上層數(shù)字孿生應(yīng)用；

6）由物理實(shí)體、虛擬實(shí)體、連接、孿生數(shù)據(jù)、服務(wù)組成的數(shù)字孿生五維模型，強(qiáng)調(diào)了由物理數(shù)據(jù)、虛擬數(shù)據(jù)、服務(wù)數(shù)據(jù)和知識(shí)等組成的孿生數(shù)據(jù)對(duì)物理設(shè)備、虛擬設(shè)備和服務(wù)等的驅(qū)動(dòng)作用，并探討了數(shù)字孿生五維模型在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用思路與方案；

7）按照數(shù)據(jù)采集到應(yīng)用分為數(shù)據(jù)保障層、建模計(jì)算層、數(shù)字孿生功能層和沉浸式體驗(yàn)層的四層模型，依次實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理、仿真建模、功能設(shè)計(jì)、結(jié)果呈現(xiàn)等功能。

信息模型的建立：

數(shù)字孿生信息模型的建立以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)功能為目標(biāo)，按照信息模型建立方法及模型屬性信息要求進(jìn)行。數(shù)字孿生信息模型庫(kù)包括以人員、設(shè)備設(shè)施、物料材料、場(chǎng)地環(huán)境等信息為主要內(nèi)容的對(duì)象模型庫(kù)和以生產(chǎn)信息規(guī)則模型庫(kù)、產(chǎn)品信息規(guī)則模型庫(kù)、技術(shù)知識(shí)規(guī)則模型庫(kù)為主要內(nèi)容的規(guī)則模型庫(kù)。數(shù)字孿生信息模型框架如下圖所示：

▲信息模型框架

a)模型業(yè)務(wù)功能：

模型業(yè)務(wù)功能按照產(chǎn)品生命周期的四個(gè)主要功能展開(kāi)：

設(shè)計(jì)仿真基于產(chǎn)品原型庫(kù)、設(shè)計(jì)機(jī)理庫(kù)等設(shè)計(jì)基礎(chǔ)信息，建立產(chǎn)品的虛擬模型。在設(shè)計(jì)仿真階段，還應(yīng)將產(chǎn)品的虛擬模型在包括設(shè)備生產(chǎn)能力、設(shè)備生產(chǎn)環(huán)境的虛擬工廠(chǎng)運(yùn)行環(huán)境中進(jìn)行模擬生產(chǎn)，測(cè)試產(chǎn)品設(shè)計(jì)的合理性、可靠性，提升產(chǎn)品研發(fā)效率。

工藝流程規(guī)劃基于工藝知識(shí)庫(kù)、設(shè)備布局信息、倉(cāng)儲(chǔ)情況等工藝流程規(guī)劃基礎(chǔ)信息，完成產(chǎn)品工藝流程規(guī)劃。在工藝流程規(guī)劃階段，還應(yīng)將包括工藝信息的產(chǎn)品虛擬模型在虛擬工廠(chǎng)的生產(chǎn)規(guī)劃中進(jìn)行流程模擬，測(cè)試產(chǎn)品工藝規(guī)劃和流程規(guī)劃的合理性、可靠性，提升工藝流程規(guī)劃效率。

生產(chǎn)測(cè)試基于設(shè)備布局信息、設(shè)備運(yùn)行信息等基礎(chǔ)信息及包括工藝信息和生產(chǎn)信息的產(chǎn)品虛擬模型，對(duì)產(chǎn)品的生產(chǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行模擬測(cè)試，測(cè)試產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝規(guī)劃及生產(chǎn)流程的合理性和可靠性，提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)成功率和測(cè)試效率。

產(chǎn)品交付分為實(shí)體產(chǎn)品交付和產(chǎn)品虛擬模型交付兩部分。其中產(chǎn)品虛擬模型應(yīng)包括產(chǎn)品的外觀信息、功能信息、工藝信息等內(nèi)容，可適當(dāng)提前于實(shí)體產(chǎn)品提供給用戶(hù)，以滿(mǎn)足用戶(hù)提前進(jìn)行模擬測(cè)試的需求。

b)對(duì)象模型庫(kù)：

對(duì)象模型庫(kù)包含人員模型、設(shè)備設(shè)施模型、物料材料模型、場(chǎng)地環(huán)境模型及其相對(duì)應(yīng)的模型關(guān)系。模型元素的屬性信息劃分為靜態(tài)信息和動(dòng)態(tài)信息兩部分，其中靜態(tài)信息包括身份信息、屬性信息、計(jì)劃信息和靜態(tài)關(guān)系信息，動(dòng)態(tài)信息包括狀態(tài)信息、位置信息、過(guò)程信息及動(dòng)態(tài)關(guān)系信息。

c)規(guī)則模型庫(kù)：

規(guī)則模型庫(kù)包含生產(chǎn)工藝規(guī)則模型庫(kù)、生產(chǎn)管理規(guī)則模型庫(kù)、產(chǎn)品信息規(guī)則模型庫(kù)、生產(chǎn)物流規(guī)則模型庫(kù)與技術(shù)知識(shí)規(guī)則模型庫(kù)等：

生產(chǎn)工藝規(guī)則模型庫(kù)包含工藝基礎(chǔ)信息、工藝清單、工藝路線(xiàn)、工藝要求、工藝參數(shù)、生產(chǎn)節(jié)拍、 標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)等規(guī)則模型信息及其相關(guān)邏輯規(guī)則。

生產(chǎn)管理規(guī)則模型庫(kù)包含生產(chǎn)計(jì)劃信息、排產(chǎn)規(guī)則信息、生產(chǎn)班組信息、生產(chǎn)線(xiàn)產(chǎn)能信息、生產(chǎn) 進(jìn)度信息、生產(chǎn)排程約束信息、生產(chǎn)設(shè)備效率信息之間的邏輯規(guī)則。

產(chǎn)品信息規(guī)則模型庫(kù)包含產(chǎn)品主數(shù)據(jù)、物料清單、產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)則、資源清單之間的信息共享與信息交換。

生產(chǎn)物流規(guī)則模型庫(kù)包含物料需求、物流路徑、輸送方式、配送節(jié)拍、在制品轉(zhuǎn)運(yùn)方式、完成入 庫(kù)、出庫(kù)等與生產(chǎn)物流相關(guān)的規(guī)則。

技術(shù)知識(shí)規(guī)則模型庫(kù)包含工藝原理、操作經(jīng)驗(yàn)、仿真模型、軟件算法等。

d)信息模型組件：

不同的信息模型組件可根據(jù)需要進(jìn)行組合，以形成系統(tǒng)、產(chǎn)線(xiàn)等集成組合。按照應(yīng)用層所提供業(yè)務(wù)功能的不同要求，信息模型組件間的組合可采用層級(jí)組合、關(guān)聯(lián)組合、對(duì)等組合等方式：

層級(jí)組合用以描述不同系統(tǒng)層級(jí)的信息模型按照層級(jí)關(guān)系依次組合的信息模型關(guān)系。在層級(jí)組合關(guān)系的描述下，可將具有從屬關(guān)系的不同信息模型結(jié)合，作為整體進(jìn)行功能實(shí)現(xiàn)。

關(guān)聯(lián)組合用以描述不同信息模型之間存在的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系。在關(guān)聯(lián)組合關(guān)系的描述下，可將非從屬關(guān)系但相互耦合的信息模型建立關(guān)系，作為整體進(jìn)行功能實(shí)現(xiàn)。

對(duì)等組合用以描述不同信息模型之間存在的非耦合關(guān)系。在對(duì)等關(guān)系的描述下，可將獨(dú)立的非耦合信息模型之間建立關(guān)系，作為整體進(jìn)行功能實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)互動(dòng)層

物聯(lián)網(wǎng)“數(shù)字化”中的另一層意思是物理世界本身的狀態(tài)變?yōu)榭梢员挥?jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)所能感知、識(shí)別和分析，這些狀態(tài)包括位置、屬性、性能、健康狀態(tài)等，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為原子化向比特化轉(zhuǎn)變提供了完整的解決方案。同時(shí)物聯(lián)網(wǎng)為物理對(duì)象和數(shù)字對(duì)象之間的“互動(dòng)”提供了通道?！盎?dòng)”是數(shù)字孿生的一個(gè)重要特征，主要是指物理對(duì)象和數(shù)字對(duì)象之間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)，當(dāng)然也隱含了物理對(duì)象之間的互動(dòng)以及數(shù)字對(duì)象之間的互動(dòng)。前兩者通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)，而后者則是通過(guò)數(shù)字線(xiàn)程實(shí)現(xiàn)。能夠?qū)崿F(xiàn)多視圖模型數(shù)據(jù)融合的機(jī)制或引擎是數(shù)字線(xiàn)程技術(shù)的核心。

▲數(shù)據(jù)互動(dòng)流程示意圖

信息同步

當(dāng)前，企業(yè)力求著手建立相關(guān)產(chǎn)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，將各類(lèi)時(shí)空資源數(shù)字化，并以數(shù)字空間為載體，鏈接人與物，打造時(shí)空一體的數(shù)字孿生技術(shù)基礎(chǔ)的信息平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步和融通聯(lián)動(dòng)。以基于CIM的Citybase為例，其具有以下特點(diǎn)：

▲Citybase 主要技術(shù)

數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘：監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，且在此基礎(chǔ)上可對(duì)設(shè)備的全生命周期進(jìn)行管理，分析挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，輔助運(yùn)營(yíng)決策。

數(shù)據(jù)融通與跨系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)：從物聯(lián)網(wǎng)底層進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)一連接和管理，支持?jǐn)?shù)據(jù)的靈活調(diào)配，可以更簡(jiǎn)單充分地進(jìn)行數(shù)據(jù)融通與跨系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，真正做到打破“煙囪式管理”。

空間索引與事件驅(qū)動(dòng)：將設(shè)備、數(shù)據(jù)及事件與空間聯(lián)系起來(lái)。能以空間為線(xiàn)索完成完整的業(yè)務(wù)閉環(huán)，能各種異常情況進(jìn)行準(zhǔn)確三維空間確定與快速響應(yīng)。

CityBase構(gòu)造了空間數(shù)字底板，構(gòu)建一圖多景，技術(shù)上支持以下功能：

a）數(shù)據(jù)分級(jí)可視化及應(yīng)用，支撐建造、交通、水務(wù)、應(yīng)急等各種城市業(yè)務(wù)場(chǎng)景；

b）以空間為核心，融合人、物和行為活動(dòng)，構(gòu)建一套可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)模型；

c）支持大體量模型輕量化，軟件生產(chǎn)工業(yè)化，模型庫(kù)、服務(wù)庫(kù)與應(yīng)用快速組裝；

d）實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻與三維模型配準(zhǔn)融合，生成大范圍三維全景動(dòng)態(tài)監(jiān)控畫(huà)面，形成一張“無(wú)限量”分辨率的大視頻，“一張圖”看全局，無(wú)需切換任何分鏡頭畫(huà)面，實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域整體現(xiàn)場(chǎng)的全景、實(shí)時(shí)、多角度監(jiān)控，虛擬線(xiàn)上融合共生；

e）支持BIM+傾斜攝影+影響+點(diǎn)云+MAX模型，單體模型等的大場(chǎng)景、海量、大體量數(shù)據(jù)的高逼真渲染。

信息強(qiáng)化

當(dāng)前，企業(yè)通過(guò)對(duì)多源異構(gòu)孿生數(shù)據(jù)的整合和綜合運(yùn)用，建立“人機(jī)料法環(huán)”各類(lèi)數(shù)據(jù)的全面采集和深度分析數(shù)字體系，全面建立以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)與管理模式，有助于探索基于數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型變革新路徑。數(shù)字孿生的信息強(qiáng)化主要包括以下幾個(gè)方面進(jìn)行詳細(xì)的數(shù)據(jù)管理。

a）數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)清洗對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新審查和校驗(yàn)的過(guò)程，目的在于刪除重復(fù)信息、糾正存在的錯(cuò)誤，并提供數(shù)據(jù)一致性。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新審查和校驗(yàn)的過(guò)程，目的在于刪除重復(fù)信息、糾正存在的錯(cuò)誤，并提供數(shù)據(jù)一致性。發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識(shí)別的錯(cuò)誤的最后一道程序，包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無(wú)效值和缺失值，去除無(wú)用的數(shù)據(jù)。

b）數(shù)據(jù)分類(lèi)：數(shù)據(jù)分類(lèi)主要對(duì)清洗過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，使數(shù)據(jù)的類(lèi)別清晰、明確。數(shù)據(jù)分類(lèi)主要包括以下原則：現(xiàn)實(shí)性原則、穩(wěn)定性原則、持續(xù)性原則、均衡性原則、揭示性原則、規(guī)范性原則、系統(tǒng)性原則、明確性原則、擴(kuò)展性原則。結(jié)合數(shù)據(jù)建模服務(wù)，通過(guò)采用人、機(jī)、料、法、環(huán)的原則進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)。

c）數(shù)據(jù)編碼： 數(shù)據(jù)編碼主要將不同的信息記錄采用不同的編碼，一個(gè)碼點(diǎn)可以代表一條信息記錄。由于計(jì)算機(jī)要處理的數(shù)據(jù)信息十分龐雜，有些數(shù)據(jù)庫(kù)所代表的含義又使人難以記憶。為了便于使用，容易記憶，常常要對(duì)加工處理的對(duì)象進(jìn)行編碼，用一個(gè)編碼符合代表一條信息或一串?dāng)?shù)據(jù)。

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼在計(jì)算機(jī)的管理中非常重要，可以方便地進(jìn)行信息分類(lèi)、校核、合計(jì)、檢索等操作。系統(tǒng)可以利用編碼來(lái)識(shí)別每一個(gè)記錄，區(qū)別處理方法，進(jìn)行分類(lèi)和校核，從而克服項(xiàng)目參差不齊的缺點(diǎn)，節(jié)省存儲(chǔ)空間，提高處理速度，同時(shí)也有利于數(shù)據(jù)建模服務(wù)對(duì)于數(shù)據(jù)的快速匹配。

d）數(shù)據(jù)標(biāo)簽：通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分類(lèi)來(lái)將毛坯數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)簽數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)標(biāo)簽管理對(duì)海量標(biāo)簽數(shù)據(jù)的管理，包括去重、合并、轉(zhuǎn)義等數(shù)據(jù)標(biāo)簽的操作。

通常來(lái)說(shuō)，數(shù)字孿生價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，在于數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的連接。數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系才是重中之重，而不是單純的數(shù)據(jù)本身。因此對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)建立數(shù)據(jù)標(biāo)簽，有利于數(shù)據(jù)屬性的管理，對(duì)數(shù)據(jù)之間關(guān)系的建立及維護(hù)發(fā)揮重要作用。通過(guò)交換和共享數(shù)據(jù)標(biāo)簽，來(lái)充實(shí)已掌握的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)簽與數(shù)據(jù)建模的相互匹配。

e）數(shù)據(jù)壓縮：為了減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對(duì)帶寬的占用量，在實(shí)際傳輸時(shí)，將會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和解壓。具體的壓縮庫(kù)，可以是ZLIB、LZMA或LZO等等。具體選用哪種壓縮庫(kù)，以及具體的壓縮級(jí)別，各生產(chǎn)廠(chǎng)用戶(hù)都可以在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行自定義設(shè)置。

仿真分析層

仿真預(yù)測(cè)是指對(duì)物理世界的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。這需要數(shù)字對(duì)象不僅表達(dá)物理世界的幾何形狀，更需要數(shù)字模型中融入物理規(guī)律和機(jī)理，這是仿真世界的特長(zhǎng)。仿真技術(shù)不僅建立物理對(duì)象的數(shù)字化模型，還要根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)，通過(guò)物理學(xué)規(guī)律和機(jī)理來(lái)計(jì)算、分析和預(yù)測(cè)物理對(duì)象的未來(lái)狀態(tài)。

物理對(duì)象的當(dāng)前狀態(tài)則通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字線(xiàn)程獲得。這種仿真不是對(duì)一個(gè)階段或一種現(xiàn)象的仿真，應(yīng)是全周期和全領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)仿真，譬如產(chǎn)品仿真、虛擬試驗(yàn)、制造仿真、生產(chǎn)仿真、工廠(chǎng)仿真、物流仿真、運(yùn)維仿真、組織仿真、流程仿真、城市仿真、交通仿真、人群仿真、戰(zhàn)場(chǎng)仿真等。

▲仿真分析流程示意圖

如何在大體量的數(shù)據(jù)中，通過(guò)高效的挖掘方法實(shí)現(xiàn)價(jià)值提煉，是數(shù)字孿生重點(diǎn)解決問(wèn)題之一。數(shù)字孿生信息分析技術(shù)，通過(guò)AI智能計(jì)算模型、算法，結(jié)合先進(jìn)的可視化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能化的信息分析和輔助決策，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理實(shí)體運(yùn)行指標(biāo)的監(jiān)測(cè)與可視化，對(duì)模型算法的自動(dòng)化運(yùn)行，以及對(duì)物理實(shí)體未來(lái)發(fā)展的在線(xiàn)預(yù)演，從而優(yōu)化物理實(shí)體運(yùn)行。其工作流程圖如下：

▲信息分析工作流程圖

模型管理

模型是數(shù)字孿生信息分析的核心，具有專(zhuān)業(yè)性。例如，國(guó)土空間規(guī)劃的各類(lèi)規(guī)則模型、評(píng)價(jià)模型、評(píng)估模型，可為國(guó)土空間規(guī)劃編制、審查、實(shí)施、監(jiān)測(cè)、評(píng)估和預(yù)警等提供支撐。模型管理應(yīng)包括模型可視化流程設(shè)計(jì)、插件框架式模型設(shè)計(jì)和管理擴(kuò)展模型以及發(fā)布模型服務(wù)能力，通過(guò)算法注冊(cè)、數(shù)據(jù)源管理及配套可視化工具實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建。

指標(biāo)管理

指標(biāo)是判斷物理實(shí)體運(yùn)行狀態(tài)好壞的標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)指標(biāo)管理、指標(biāo)計(jì)算配置、指標(biāo)值管理及數(shù)據(jù)字典管理功能實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)施評(píng)估指標(biāo)項(xiàng)、指標(biāo)體系及指標(biāo)元數(shù)據(jù)、指標(biāo)維度、指標(biāo)值、指標(biāo)狀態(tài)及指標(biāo)計(jì)算方式等的信息化管理，便于指標(biāo)庫(kù)的快速操作、更新維護(hù)以及指標(biāo)的動(dòng)態(tài)調(diào)整。

協(xié)同計(jì)算能力

高性能的協(xié)同計(jì)算是數(shù)字孿生信息分析的效率保障。在數(shù)字孿生模式下，物理實(shí)體實(shí)現(xiàn)高度數(shù)字化，同時(shí)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)資源，高性能的協(xié)同計(jì)算將提供算力支撐，主要包括強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理中心和邊緣計(jì)算中心，為數(shù)字孿生的高效運(yùn)行提供運(yùn)行決策。以自動(dòng)駕駛車(chē)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用為例，通過(guò)車(chē)輛獲得的車(chē)輛周邊感知數(shù)據(jù)和車(chē)路協(xié)同基礎(chǔ)設(shè)施獲得的路況數(shù)據(jù)，在邊緣計(jì)算中心進(jìn)行環(huán)境理解、導(dǎo)航規(guī)劃、高精地圖更新等數(shù)據(jù)處理及決策，然后在交通部門(mén)的云計(jì)算中心實(shí)現(xiàn)指揮交通控制決策。

共性應(yīng)用層

數(shù)字孿生的映射關(guān)系是雙向的，一方面，基于豐富的歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和先進(jìn)的算法模型，可以高效地在數(shù)字世界對(duì)物理對(duì)象的狀態(tài)和行為進(jìn)行反映；另一方面，通過(guò)在數(shù)字世界中的模擬試驗(yàn)和分析預(yù)測(cè)，可為實(shí)體對(duì)象的指令下達(dá)、流程體系的進(jìn)一步優(yōu)化提供決策依據(jù)，大幅提升分析決策效率。數(shù)字孿生可以為實(shí)際業(yè)務(wù)決策提供依據(jù)，可視化決策系統(tǒng)最具有實(shí)際應(yīng)用意義的，是可以幫助用戶(hù)建立現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)字孿生。基于既有海量數(shù)據(jù)信息，通過(guò)數(shù)據(jù)可視化建立一系列業(yè)務(wù)決策模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)當(dāng)前狀態(tài)的評(píng)估、對(duì)過(guò)去發(fā)生問(wèn)題的診斷，以及對(duì)未來(lái)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，為業(yè)務(wù)決策提供全面、精準(zhǔn)的決策依據(jù)。從而形成“感知—預(yù)測(cè)—行動(dòng)” 的智能決策支持系統(tǒng)。首先，智能決策支持系統(tǒng)利用傳感器數(shù)據(jù)或來(lái)自其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)。其次，系統(tǒng)采用模型來(lái)預(yù)測(cè)在各種策略下可能產(chǎn)生的結(jié)果。最后，決策支持系統(tǒng)使用一個(gè)分析平臺(tái)尋找可實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)的最佳策略。

數(shù)字孿生技術(shù)真正改變了智能決策支持系統(tǒng)的部署方式。數(shù)字孿生是對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字化表示，借此了解基礎(chǔ)設(shè)施如何工作。當(dāng)我們將決策支持系統(tǒng)與數(shù)字孿生相結(jié)合時(shí)，產(chǎn)出的是獨(dú)特的、一個(gè)能夠不斷學(xué)習(xí)和不斷適應(yīng)的決策支持系統(tǒng)。我們將這種新的模式轉(zhuǎn)變稱(chēng)為“智能決策”。通過(guò)以下的多種智能決策技術(shù)，我們?cè)跀?shù)字孿生中結(jié)合過(guò)去某實(shí)體的運(yùn)營(yíng)歷史來(lái)經(jīng)營(yíng)，當(dāng)新事件發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)會(huì)學(xué)習(xí)更多，從而運(yùn)行地更準(zhǔn)確：

三維空間分析技術(shù)：基于三維模型的空間布局和關(guān)系，在場(chǎng)景的地形或模型數(shù)據(jù)表面，相對(duì)于某個(gè)觀察點(diǎn)，基于一定的水平視角、垂直視角及指定范圍半徑，分析該區(qū)域內(nèi)所有通視點(diǎn)的集合。分析結(jié)果用不同顏色表示在觀察點(diǎn)處可見(jiàn)或不可見(jiàn)。

動(dòng)態(tài)單體仿真技術(shù)：群體仿真數(shù)據(jù)、調(diào)參權(quán)限、高精空間分析，幫助推算群里動(dòng)線(xiàn)的結(jié)果更加準(zhǔn)確，令專(zhuān)業(yè)的算法分析結(jié)果更加直觀，降低決策者對(duì)算法解決和應(yīng)用的門(mén)檻。以人流疏散為例，原始數(shù)據(jù)的計(jì)算是算法系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算。人流擁堵熱力圖和單位面積斷面人流量統(tǒng)計(jì)。攝像頭監(jiān)測(cè)盲區(qū)、巡更監(jiān)測(cè)區(qū)、擁堵人群影響安防監(jiān)測(cè)等狀態(tài)評(píng)估及智能決策。

空間流體分析：通過(guò)柵格化體數(shù)據(jù)（水體或氣體），形成數(shù)千萬(wàn)級(jí)別的三維網(wǎng)格，同步導(dǎo)入監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)后，賦予所有數(shù)據(jù)時(shí)間與空間信息，便于了解到填充物（例如污染物等）擴(kuò)散、暗點(diǎn)、露點(diǎn)的分布狀態(tài)，為業(yè)務(wù)部門(mén)巡查提供定位依據(jù)及智能決策分析。

事件處置流程仿真技術(shù)

通過(guò)接入傳感器數(shù)據(jù)，因此異常事件發(fā)生時(shí)能夠快速定位，并自動(dòng)計(jì)算周?chē)P(guān)聯(lián)人員的位置關(guān)系，聯(lián)動(dòng)通知系統(tǒng)進(jìn)行處理。以十字路口車(chē)輛剮蹭為例，攝像頭報(bào)警后，系統(tǒng)自動(dòng)定位，并能調(diào)用周?chē)罱渌麛z像頭進(jìn)行多角度的核實(shí)。同時(shí)，調(diào)用周?chē)臏囟葌鞲衅髋袛嘤袩o(wú)火點(diǎn)。必要時(shí)，選出周?chē)策壢藛T聯(lián)絡(luò)前往，并通過(guò)通知系統(tǒng)圈定接受信號(hào)的范圍，讓公眾離開(kāi)。這打通了多套系統(tǒng)，提高決策效率。

支撐技術(shù)

包括大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、AI以及區(qū)塊鏈的技術(shù)應(yīng)用。例如，數(shù)字孿生中的孿生數(shù)據(jù)集成了物理感知數(shù)據(jù)、模型生成數(shù)據(jù)、虛實(shí)融合數(shù)據(jù)等高速產(chǎn)生的多來(lái)源、多種類(lèi)、多結(jié)構(gòu)的全要素/全業(yè)務(wù)/全流程的海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)能夠從數(shù)字孿生高速產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)中提取更多有價(jià)值的信息，以解釋和預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)事件的結(jié)果和過(guò)程；數(shù)字孿生的規(guī)模彈性很大，單元級(jí)數(shù)字孿生可能在本地服務(wù)器即可滿(mǎn)足計(jì)算與運(yùn)行需求，而系統(tǒng)級(jí)和復(fù)雜系統(tǒng)級(jí)數(shù)字孿生則需要更大的計(jì)算與存儲(chǔ)能力。云計(jì)算按需使用與分布式共享的模式可使數(shù)字孿生使用龐大的云計(jì)算資源與數(shù)據(jù)中心，從而動(dòng)態(tài)地滿(mǎn)足數(shù)字孿生的不同計(jì)算、存儲(chǔ)與運(yùn)行需求；數(shù)字孿生憑借其準(zhǔn)確、可靠、高保真的虛擬模型，多源、海量、可信的孿生數(shù)據(jù)，以及實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的虛實(shí)交互為用戶(hù)提供了仿真模擬、診斷預(yù)測(cè)、可視監(jiān)控、優(yōu)化控制等應(yīng)用服務(wù)。

AI通過(guò)智能匹配最佳算法，可在無(wú)需數(shù)據(jù)專(zhuān)家的參與下，自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、分析、融合對(duì)孿生數(shù)據(jù)進(jìn)行深度知識(shí)挖掘，從而生成各類(lèi)型服務(wù)；數(shù)字孿生有了AI的加持，可大幅提升數(shù)據(jù)的價(jià)值以及各項(xiàng)服務(wù)的響應(yīng)能力和服務(wù)準(zhǔn)確性。區(qū)塊鏈可對(duì)數(shù)字孿生的安全性提供可靠保證，可確保孿生數(shù)據(jù)不可篡改、全程留痕、可跟蹤、可追溯等。獨(dú)立性、不可變和安全性的區(qū)塊鏈技術(shù)，可防止數(shù)字孿生被篡改而出現(xiàn)錯(cuò)誤和偏差，以保持?jǐn)?shù)字孿生的安全，從而鼓勵(lì)更好的創(chuàng)新。此外，通過(guò)區(qū)塊鏈建立起的信任機(jī)制可以確保服務(wù)交易的安全，從而讓用戶(hù)安心使用數(shù)字孿生提供的各種服務(wù)。

安全

以數(shù)字孿生技術(shù)為基礎(chǔ)的工業(yè)智能制造和數(shù)字孿生城市的虛擬空間與物理空間之間的連接以及過(guò)程中各組成部分之間的連接都建立在網(wǎng)絡(luò)信息流傳遞的基礎(chǔ)之上，隨著數(shù)字孿生技術(shù)與相關(guān)應(yīng)用的加速融合，由封閉系統(tǒng)向開(kāi)放系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變勢(shì)在必行，系統(tǒng)性的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)將集中呈現(xiàn)。

一方面，工業(yè)智能制造的基礎(chǔ)設(shè)備和控制系統(tǒng)面臨未知網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)，原有的基礎(chǔ)設(shè)備多為長(zhǎng)期運(yùn)行在封閉系統(tǒng)環(huán)境下的簡(jiǎn)單設(shè)備，相關(guān)的硬件芯片、軟件控制系統(tǒng)等都可能存在一定的未知安全漏洞，同時(shí)由于缺乏應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的固有安全措施，極易遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊，進(jìn)而引發(fā)系統(tǒng)紊亂、管理失控乃至系統(tǒng)致癱等網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題。

另一方面，工業(yè)智能制造系統(tǒng)面臨數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。隨著當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)攻擊方式的不斷變化，工業(yè)智能制造系統(tǒng)產(chǎn)生和存儲(chǔ)了生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)操作數(shù)據(jù)以及工廠(chǎng)外部數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能是通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)存儲(chǔ)，也可能分布在用戶(hù)、生產(chǎn)終端、設(shè)計(jì)服務(wù)器等多種設(shè)備上，任何一個(gè)設(shè)備的安全問(wèn)題都可能引發(fā)數(shù)據(jù)是泄密風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，隨著智能制造與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的融合，以及第三方協(xié)作服務(wù)的深度介入、大量異構(gòu)平臺(tái)的多層次協(xié)作等因素，網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)急劇增加，帶來(lái)更多的入侵方式和攻擊路徑，進(jìn)一步增加數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。這樣就有四個(gè)大的方面的技術(shù)應(yīng)用需求，包括隱私保護(hù)、權(quán)限管理、網(wǎng)路訪(fǎng)問(wèn)安全、區(qū)塊鏈技術(shù)。

需要針對(duì)數(shù)字世界中的數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)和權(quán)限管理，比如針對(duì)數(shù)字孿生的連接，以防篡改的方式保護(hù)連接到數(shù)字空間的每個(gè)物理實(shí)體，限制物理空間中每個(gè)設(shè)備、傳感器和人員的角色的種類(lèi)和范圍，如果遭到入侵，需要將影響將降到最低。

在網(wǎng)絡(luò)訪(fǎng)問(wèn)安全方面，需要考慮實(shí)體IP地址篩選和端口限制的可能使用，限制I/O和設(shè)備帶寬，以提高性能，通過(guò)阻止拒絕服務(wù)攻擊，速率限制可增強(qiáng)安全性，使設(shè)備固件、操作系統(tǒng)和軟件保持最新，定期審核并查看設(shè)備、軟件、網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)關(guān)安全最佳做法，保證在其不斷改進(jìn)和發(fā)展的同時(shí)，使用受信任的經(jīng)過(guò)認(rèn)證的安全系統(tǒng)、軟件和設(shè)備。

采用區(qū)塊鏈技術(shù)作為一個(gè)保護(hù)機(jī)制，可以最大程度保證數(shù)據(jù)的安全性。數(shù)據(jù)使用區(qū)塊鏈技術(shù)后最大的好處是防止被篡改，另一方面數(shù)字孿生的資產(chǎn)被區(qū)塊鏈上鏈后，就變成了真正的資產(chǎn)，可以更安全的用于交易、共享和開(kāi)發(fā)。

企業(yè)為滿(mǎn)足自身生產(chǎn)信息安全需求，需要開(kāi)展隱私保護(hù)策略、數(shù)據(jù)安全及功能安全的系統(tǒng)搭建，以滿(mǎn)足企業(yè)的生產(chǎn)信息安全要求。

隱私保護(hù)策略

為了加強(qiáng)對(duì)重要敏感信息的保護(hù)，同時(shí)也為了盡量不提高信息安全建設(shè)的成本，有必要將信息系統(tǒng)進(jìn)行相應(yīng)的分割，使龐大的涉密信息系統(tǒng)變?yōu)橛扇舾蓚€(gè)安全等級(jí)要求明確的小系統(tǒng)組成。同時(shí)，為方便管理和易于監(jiān)控，盡可能減少劃分的區(qū)域，否則會(huì)大大增加監(jiān)控和管理策略的復(fù)雜性，不利于系統(tǒng)安全動(dòng)態(tài)維護(hù)管理。越復(fù)雜的等級(jí)劃分，策略控制越復(fù)雜，從而留下的不安全隱患越多。在具體劃分公司涉密網(wǎng)安全域時(shí)，按以下原則進(jìn)行劃分與定級(jí)：

a）涉密網(wǎng)安全域之間的邊界劃分明確，安全域與安全域之間的所有數(shù)據(jù)通信都應(yīng)安全可控。

b）根據(jù)組織結(jié)構(gòu)將不同的部門(mén)劃分為單獨(dú)的安全域，盡可能將安全需求相同的用戶(hù)應(yīng)劃分在同一安全域中。

c）將涉密網(wǎng)的安全管理設(shè)備劃分為獨(dú)立的安全域。

d）將涉密網(wǎng)服務(wù)器區(qū)域劃分為一個(gè)獨(dú)立的安全域。

e）明確涉密網(wǎng)的終端計(jì)算機(jī)與終端計(jì)算機(jī)之間的邊界，禁止終端計(jì)算機(jī)之間直接訪(fǎng)問(wèn)。

f）明確涉密網(wǎng)終端計(jì)算機(jī)與服務(wù)器之間的邊界，禁止非授權(quán)終端越權(quán)訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)器資源。

g）根據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的密級(jí)和應(yīng)用范圍進(jìn)行劃分。劃分為機(jī)密、秘密、內(nèi)部三個(gè)安全域。

h）涉密網(wǎng)不同等級(jí)的安全域間通信，禁止高密級(jí)信息由高等級(jí)安全域流向低等級(jí)安全域。

數(shù)據(jù)可信交換

可信數(shù)據(jù)交換技術(shù)借助區(qū)塊鏈這一去中心化信任體系，利用鏈上數(shù)據(jù)不可篡改性、可追溯性和安全性等特性，同時(shí)結(jié)合智能合約技術(shù)和密碼學(xué)技術(shù)，提供數(shù)據(jù)交換的隱私保護(hù)、歸屬權(quán)確認(rèn)、權(quán)限管理和數(shù)據(jù)定責(zé)等功能。在整個(gè)數(shù)據(jù)交換過(guò)程中，通過(guò)同態(tài)加密方式使數(shù)據(jù)無(wú)需解密仍可進(jìn)行分析和運(yùn)算操作，不暴露原數(shù)據(jù)，保障共享方的數(shù)據(jù)所有權(quán)。

智能合約去中心化處理數(shù)據(jù)，掌握數(shù)據(jù)執(zhí)行權(quán)，控制加密數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)和執(zhí)行權(quán)限，加密數(shù)據(jù)用后置空銷(xiāo)毀，使用方只有密文結(jié)果的使用權(quán)，互相監(jiān)督，互相制約，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)權(quán)的分離解耦。同態(tài)加密技術(shù)是在數(shù)據(jù)可信交換時(shí)，實(shí)現(xiàn)隱私數(shù)據(jù)不出庫(kù)、不泄密的情況下，滿(mǎn)足數(shù)據(jù)查詢(xún)方查詢(xún)結(jié)果的需求?？蓪㈦[私數(shù)據(jù)加密成密文，通過(guò)智能合約處理密文數(shù)據(jù)并得到正確的密文結(jié)果，供使用方解密使用，用來(lái)確保隱私數(shù)據(jù)的歸屬權(quán)和隱私權(quán)。

非對(duì)稱(chēng)加密技術(shù)主要應(yīng)用于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的賬戶(hù)生成和交易簽名等方面，不同于對(duì)稱(chēng)加密技術(shù)中使用同一密鑰易泄密的缺陷，非對(duì)稱(chēng)加密只需公開(kāi)公鑰，私鑰個(gè)人保存不公開(kāi)，二者作用可簡(jiǎn)述為公鑰加密、私鑰解密、私鑰簽名、公鑰驗(yàn)證。數(shù)字簽名就是基于非對(duì)稱(chēng)加密技術(shù)的這一特性，通過(guò)數(shù)字簽名，在區(qū)塊鏈等去中心網(wǎng)絡(luò)中，可以校驗(yàn)交易合法性，驗(yàn)證數(shù)據(jù)來(lái)源和校驗(yàn)數(shù)據(jù)完整性，防止數(shù)據(jù)偽造和篡改。

功能安全性問(wèn)題

從系統(tǒng)安全運(yùn)行的角度出發(fā)，可以系統(tǒng)的功能就是根據(jù)生產(chǎn)要求采集系統(tǒng)內(nèi)部各設(shè)備狀態(tài)，給出控制設(shè)備的指令。為了確保系統(tǒng)的技術(shù)安全，為了提高系統(tǒng)的整體安全性，可以參照電子設(shè)備的安全作法。與現(xiàn)有系統(tǒng)不同之處在于，新系統(tǒng)在邏輯處理單元之外，增加了故障檢測(cè)單元。系統(tǒng)在向列車(chē)和道岔輸出控制指令之前，需要根據(jù)輸入的行車(chē)計(jì)劃對(duì)輸出的結(jié)果進(jìn)行檢查。如果故障檢測(cè)單元檢測(cè)到任何不符合故障—安全原則的輸出，則應(yīng)切斷輸出，使得系統(tǒng)處于安全狀態(tài)。

推動(dòng)條件

1. 基礎(chǔ)設(shè)施政策落實(shí)

2018年至今，國(guó)務(wù)院多次召開(kāi)會(huì)議明確表示加強(qiáng)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，重視程度不斷強(qiáng)化，相關(guān)政策路線(xiàn)圖日趨清晰。自中央首次提出“新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”以來(lái)，各級(jí)政府對(duì)此給予了高度重視。2020開(kāi)年，中央政府大力號(hào)召部署新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，各省為了更好地響應(yīng)中央政策， 都在加緊落實(shí)部署，部分地區(qū)還專(zhuān)門(mén)出臺(tái)了分領(lǐng)域相關(guān)行動(dòng)方案和計(jì)劃。而新型人工智能城市的建設(shè)作為“新基建”中5G、人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心等新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要載體，在接下來(lái)的推動(dòng)和政策扶持等方面也將得到更多的政策關(guān)注。

2. 計(jì)算設(shè)備 / 硬件發(fā)展

數(shù)字孿生是一種新興的技術(shù)，它對(duì)計(jì)算設(shè)備/硬件提出了較高要求，這是因?yàn)椋?/p>

（1）數(shù)字孿生涉及的模型與數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，包括建模對(duì)象全生命周期中不斷更新的全要素、全業(yè)務(wù)、全流程的數(shù)據(jù)與模型，這需要計(jì)算設(shè)備/硬件具有龐大的存儲(chǔ)空間；

（2）數(shù)字孿生對(duì)模型仿真與數(shù)據(jù)分析處理效率有實(shí)時(shí)要求，即基于實(shí)時(shí)的模型仿真與數(shù)據(jù)分析結(jié)果向物理空間反饋控制策略，這需要計(jì)算設(shè)備/硬件具有強(qiáng)大的計(jì)算能力；

（3）為了支持進(jìn)一步的虛實(shí)融合，數(shù)字孿生對(duì)終端設(shè)備（如支持3D顯示的終端設(shè)備）提出更互動(dòng)、更沉浸、更清晰的要求，這對(duì)硬件設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸能力、顯示技術(shù)等提出了更高的要求。當(dāng)前，CPU和大規(guī)模集成電路的發(fā)展正在接近理論極限，人們正在努力研究超越物理極限的新方法，新型計(jì)算機(jī)可能會(huì)打破計(jì)算機(jī)現(xiàn)有的體系結(jié)構(gòu)。目前正在研制的新型計(jì)算機(jī)有：生物計(jì)算機(jī)——運(yùn)用生物工程技術(shù)，用蛋白分子做芯片；光計(jì)算機(jī)——用光作為信息載體，通過(guò)對(duì)光的處理來(lái)完成對(duì)信息的處理；量子計(jì)算機(jī)——將計(jì)算機(jī)科學(xué)和物理科學(xué)聯(lián)系到一起，采用量子特性使用一個(gè)兩能級(jí)的量子體系來(lái)表示一位等等。這些技術(shù)的發(fā)展是數(shù)字孿生高效、高速、高質(zhì)量運(yùn)行的推動(dòng)條件。

3. 可用數(shù)據(jù)規(guī)模提升

數(shù)字孿生的構(gòu)建需大量數(shù)據(jù)的支持。一方面，在數(shù)字空間構(gòu)建多維、多尺度的虛擬模型需大量數(shù)據(jù)，如建模對(duì)象的屬性數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等；另一方面，已完成構(gòu)建的虛擬模型仍需基于物理空間連續(xù)不斷的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更新。當(dāng)前，隨著物聯(lián)網(wǎng)、傳感技術(shù)的發(fā)展，可用數(shù)據(jù)的規(guī)模在不斷提升，這是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生應(yīng)用的推動(dòng)條件。

據(jù)調(diào)研，轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中，供給側(cè)競(jìng)爭(zhēng)的加劇、營(yíng)運(yùn)成本的提升以及盈利能力的下降，迫使企業(yè)追求生產(chǎn)的自動(dòng)化、數(shù)字化、標(biāo)準(zhǔn)化。目前，大部分企業(yè)完成了自動(dòng)化能力升級(jí)及初步的數(shù)字化能力建設(shè)。在企業(yè)生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)方面，大部分企業(yè)的數(shù)字化能力建設(shè)聚焦于獨(dú)立的信息系統(tǒng)搭建，旨為實(shí)現(xiàn)特定的功能目標(biāo)，如資源的調(diào)配、物料的管控、生產(chǎn)排程的下發(fā)等。目前生產(chǎn)車(chē)間普遍部署MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）、APS（生產(chǎn)計(jì)劃排程系統(tǒng)）、SCADA（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)）等各種信息系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)間整體自動(dòng)化線(xiàn)的有效管控。

有效實(shí)現(xiàn)從采集、監(jiān)控、到分析、反饋再引至輔助決策和前端設(shè)計(jì)，中間涉及到系統(tǒng)兼容、數(shù)據(jù)接口/格式、數(shù)據(jù)全面性、優(yōu)化標(biāo)的一致性等多種問(wèn)題。生產(chǎn)計(jì)劃排程系統(tǒng)關(guān)注每個(gè)設(shè)備的工作能力、訂單數(shù)量、生產(chǎn)節(jié)拍等要素。信息數(shù)據(jù)處理模式完整囊括車(chē)間信息數(shù)據(jù)的獲取，分析、監(jiān)控等功能，真正實(shí)現(xiàn)有效的管控運(yùn)維。全局性部署車(chē)間制造流程數(shù)據(jù)采集，可以較為系統(tǒng)地反映并記錄車(chē)間制造全流程的物理狀態(tài)，利用直觀的數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式完成自動(dòng)化產(chǎn)線(xiàn)實(shí)時(shí)有效管控、運(yùn)維；并基于多維模型性征、數(shù)據(jù)分析、仿真模型，實(shí)現(xiàn)前饋控制及仿真優(yōu)化。

智能化產(chǎn)線(xiàn)在實(shí)際生產(chǎn)流程中部署了數(shù)以千計(jì)的傳感器，共同收集各個(gè)不同層面的數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)機(jī)械的行為特征、半成品（厚度、顏色質(zhì)地、硬度、轉(zhuǎn)矩、速度等）以及工廠(chǎng)內(nèi)部的環(huán)境狀況等。該等數(shù)據(jù)不斷傳輸至數(shù)字孿生處理中心，并由該程序完成數(shù)據(jù)聚合。數(shù)以千計(jì)的傳感器持續(xù)開(kāi)展重要檢測(cè)，并向數(shù)字化平臺(tái)傳輸數(shù)據(jù)。數(shù)字化平臺(tái)進(jìn)而開(kāi)展準(zhǔn)實(shí)時(shí)分析，

通過(guò)比較透明的形式優(yōu)化運(yùn)營(yíng)流程。生產(chǎn)流程中配置的傳感器可發(fā)出信號(hào)，數(shù)字孿生可通過(guò)信號(hào)獲取實(shí)際流程相關(guān)的運(yùn)營(yíng)和環(huán)境數(shù)據(jù)。傳感器提供的實(shí)際運(yùn)營(yíng)和環(huán)境數(shù)據(jù)將在聚合后與企業(yè)數(shù)據(jù)合并，企業(yè)數(shù)據(jù)包括物料清單、企業(yè)系統(tǒng)和設(shè)計(jì)規(guī)范等。其他類(lèi)型的數(shù)據(jù)還包括工程圖紙、外部數(shù)據(jù)源連接以及客戶(hù)投訴記錄等。

4. 模型和算法演進(jìn)

國(guó)內(nèi)外一大批專(zhuān)注于工業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)底層數(shù)據(jù)采集的技術(shù)公司在前一輪工廠(chǎng)自動(dòng)化、數(shù)字化建設(shè)中成長(zhǎng)起來(lái)，以西門(mén)子、Honeywell、菲尼克斯電氣公司為首的自動(dòng)化企業(yè)紛紛推出自己的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、智能網(wǎng)關(guān)等數(shù)據(jù)采集相關(guān)產(chǎn)品。另一方面，輕量化模型構(gòu)造工具軟件產(chǎn)品的普及，以Unity軟件為代表的可視化引擎工具使用成本降低，極大的支撐了數(shù)字孿生核心技術(shù)的發(fā)展。國(guó)內(nèi)，數(shù)字孿生行業(yè)的火爆催生了一大批原本致力于工廠(chǎng)數(shù)字化、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬仿真技術(shù)的中小企業(yè)投入到數(shù)字孿生核心技術(shù)的開(kāi)發(fā)中。

實(shí)際上，自從有了諸如CAD等數(shù)字化的“創(chuàng)作（authoring）”手段，就已經(jīng)有了數(shù)字孿生的源頭，有了CAE仿真手段，就讓數(shù)字虛體和物理實(shí)體走得更近，有了系統(tǒng)仿真，可以讓數(shù)字虛體更像物理實(shí)體，直至有了比較系統(tǒng)的數(shù)字樣機(jī)技術(shù)。發(fā)展到現(xiàn)在，人們發(fā)現(xiàn)在數(shù)字世界里做了這么多年的數(shù)字設(shè)計(jì)、仿真結(jié)果，越來(lái)越虛實(shí)對(duì)應(yīng)，越來(lái)越虛實(shí)融合，越來(lái)越廣泛應(yīng)用，數(shù)字虛體越來(lái)越賦能物理實(shí)體系統(tǒng)。

由于當(dāng)前三維模型已成為表達(dá)產(chǎn)品信息的主要方式，而不同企業(yè)往往根據(jù)自身需求選用不同的三維設(shè)計(jì)平臺(tái)，甚至統(tǒng)一企業(yè)內(nèi)部也由于協(xié)同設(shè)計(jì)的參與者不同，往往也習(xí)慣于使用符合自己習(xí)慣的不同三維設(shè)計(jì)軟件。 由于CAD設(shè)計(jì)軟件所生成的產(chǎn)品三維模型文件各不相同，這就造成了瀏覽查看時(shí)必須使用特定的CAD軟件，上述這些原因直接導(dǎo)致了企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)間的數(shù)據(jù)交流和共享困難。

除了需要特定的CAD軟件進(jìn)行讀取之外，發(fā)生在企業(yè)間和企業(yè)內(nèi)部的三維模型數(shù)據(jù)的傳輸也會(huì)給企業(yè)的信息交流帶來(lái)障礙。以往的數(shù)據(jù)交換主要采用直接三維模型數(shù)據(jù)交換、中性幾何文件格式數(shù)據(jù)交換和中性顯示模型數(shù)據(jù)交換。這幾種傳統(tǒng)的三維模型數(shù)據(jù)傳輸方式都存在各自無(wú)可避免的缺點(diǎn)，要么要求必須具有相同的三維建模平臺(tái)，要么要求使用通用的三維瀏覽軟件，要么所傳輸?shù)娜S模型文件一般打開(kāi)需要花費(fèi)極長(zhǎng)的時(shí)間，要么沒(méi)有幾何信息，不能精確地測(cè)量零件的幾何位置關(guān)系。這樣一來(lái)，無(wú)疑對(duì)于企業(yè)的信息交流是十分不利的。

此外大多數(shù)情況下企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)帶寬不足以支撐龐大的三維模型數(shù)據(jù)傳輸，所以要在網(wǎng)絡(luò)上快速發(fā)布產(chǎn)品設(shè)計(jì)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的快速瀏覽和精確的幾何信息查閱，就需要對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型簡(jiǎn)化，使數(shù)據(jù)交換文件更小，同時(shí)還需要保留詳細(xì)的幾何模型信息。目前3d輕量化技術(shù)發(fā)展比較成熟，它能夠在保留完整三維模型基本信息，保證模型精確度的前提下，將原始的三維模型原始文件進(jìn)行最高上百倍的壓縮，實(shí)現(xiàn)百兆級(jí)以上數(shù)據(jù)的流暢瀏覽與操作，并使三維模型的可視化與三維軟件無(wú)關(guān)聯(lián)?，F(xiàn)有的技術(shù)中幾乎所有流行的三維文件格式，如Catia V4、Catia V5、Pro/E、UG、SolidWorks、Parasolid、Inventor、IGES、STEP、VDA/FS、SKP等的輕量化，輕量化后的3D模型文件，仍將保留完整的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的測(cè)量。

數(shù)字孿生中的超輕量幾何模型處理技術(shù)作用在于數(shù)字孿生系統(tǒng)內(nèi)幾何模型的構(gòu)建，對(duì)于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的規(guī)則模型，直接對(duì)STP格式的CAD模型進(jìn)行輕量化處理；對(duì)于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、存在較多曲型曲面的不規(guī)則模型，需 要在3D Max軟件中完成模型重建且一并完成貼圖渲染處理。將制造資源和在制品的CAD模型導(dǎo)入PIXYZ軟件進(jìn)行模型輕量化處理并導(dǎo)出FBX格式的文件，將文件導(dǎo)入3D Max對(duì)模型進(jìn)行局部光順化處理和貼圖處理，并導(dǎo)出FBX格式的文件；對(duì)于部分輕量化時(shí)間成本較高的模型，利用三維CAD軟件如Pidex、Solidworks，多媒體建模軟件如3DS Max等軟件對(duì)數(shù)字化車(chē)間的廠(chǎng)房、設(shè)備、工裝、車(chē)間6S元素等進(jìn)行三維建模。

三維模型主要由三角面片、材質(zhì)、動(dòng)畫(huà)等部分組成，Unity軟件支持多種外部導(dǎo)入的模型格式，但并不是對(duì)模型格式的所有參數(shù)都支持。經(jīng)過(guò)測(cè)試，.FBX格式的所有屬性都得到了Unity軟件的支持，并且可以通過(guò)3DS Max軟件生成導(dǎo)出，因此三維場(chǎng)景文件都選擇.FBX格式。為了實(shí)現(xiàn)大場(chǎng)景模型的實(shí)時(shí)渲染，保證渲染的幀率，需要對(duì)面片較多的模型進(jìn)行細(xì)節(jié)層次（LOD）的制作。另外在三維場(chǎng)景中，由于有些模型的需要進(jìn)行運(yùn)動(dòng)動(dòng)作的可視化，因此在制作模型的過(guò)程中要定義各個(gè)部件之間的附屬關(guān)系，建立模型的節(jié)點(diǎn)關(guān)系。

5. 專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，2010—2019年間已有50余個(gè)國(guó)家開(kāi)展了關(guān)于數(shù)字孿生技術(shù)的研究并發(fā)表了相關(guān)成果。通過(guò)對(duì)發(fā)表論文數(shù)量的統(tǒng)計(jì)，過(guò)去三年有關(guān)數(shù)字孿生文獻(xiàn)的發(fā)表數(shù)量呈指數(shù)式快速增長(zhǎng)，體現(xiàn)出學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)字孿生技術(shù)的高度關(guān)注。研究成果主要來(lái)源于美國(guó)、德國(guó)、英國(guó)等具有較高科技水平的發(fā)達(dá)國(guó)家以及中國(guó)、俄羅斯、印度等發(fā)展迅速的國(guó)家的一千余名學(xué)者或?qū)＜摇?/p>

在行業(yè)和企業(yè)方面，已經(jīng)有十多個(gè)行業(yè)關(guān)注并開(kāi)展了關(guān)于數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用實(shí)踐，包括：電力、醫(yī)療健康、城市管理、鐵路運(yùn)輸、環(huán)保、汽車(chē)、船舶、建筑等；已經(jīng)有西門(mén)子、PTC、戴姆勒等世界一流企業(yè)和美國(guó)NASA、法國(guó)國(guó)家科學(xué)研究中心、俄羅斯科學(xué)院等世界頂尖科研機(jī)構(gòu)的專(zhuān)家和學(xué)者探索了數(shù)字孿生在制造領(lǐng)域的應(yīng)用。

與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，中國(guó)雖然對(duì)數(shù)字孿生的關(guān)注和研究相對(duì)較晚，但在2019年已形成迎頭追趕的趨勢(shì)。隨著工信部的“智能制造綜合標(biāo)準(zhǔn)化和新模式應(yīng)用”、“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展工程”、以及科技部“網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造與智能工廠(chǎng)”等專(zhuān)項(xiàng)的實(shí)施，企業(yè)和研究院所建立了人才實(shí)訓(xùn)基地和行業(yè)的核心智庫(kù)，培養(yǎng)并持續(xù)為行業(yè)輸出了關(guān)于數(shù)字孿生技術(shù)的復(fù)合型人才。數(shù)字孿生的應(yīng)用需多領(lǐng)域?qū)W科人才的參與，如建模仿真領(lǐng)域人才、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域人才、感知接入領(lǐng)域人才等。

在社會(huì)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)中，相關(guān)專(zhuān)業(yè)人才的培養(yǎng)也受到了越來(lái)越多的重視。代表性的如新華三大學(xué)，它正式宣布，將進(jìn)一步深化校企合作，實(shí)踐產(chǎn)教融合，提出“新職素，新技能”的“雙新”概念，并通過(guò)“數(shù)字工匠”、“協(xié)同育人”兩大校企合作項(xiàng)目來(lái)實(shí)踐數(shù)字化人才培養(yǎng)、以“H3C新技術(shù)認(rèn)證體系”來(lái)檢驗(yàn)數(shù)字化人才培養(yǎng)，無(wú)縫對(duì)接院校人才培養(yǎng)與企業(yè)人才需求，從質(zhì)與量的維度更好地滿(mǎn)足數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)入全新發(fā)展階段后對(duì)數(shù)字化人才的需求。

數(shù)字孿生是近年來(lái)的熱門(mén)概念，它指的是物理實(shí)體或流程的準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)字化鏡像。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)字孿生就是在一個(gè)設(shè)備或系統(tǒng)的基礎(chǔ)上創(chuàng)造一個(gè)數(shù)字版的“克隆體”，數(shù)字孿生體最大的特點(diǎn)在于：它是對(duì)實(shí)體對(duì)象（本體）的動(dòng)態(tài)仿真。也就是說(shuō)，數(shù)字孿生體是會(huì)“動(dòng)”的。它“動(dòng)”的依據(jù)來(lái)自本體的物理設(shè)計(jì)模型,還有本體上面?zhèn)鞲衅鞣答伒臄?shù)據(jù)，以及本體運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，這十分有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)績(jī)效提升。 未來(lái)，無(wú)論是政策制定者還是企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，數(shù)字孿生都應(yīng)該得到充分的重視。