数字孪生技术打通了物理世界与数字世界的隔阂，实现了物理信息系统中的虚实融合，在智能制造、智能建造、智慧医疗、智慧城市等垂直行业广泛拓展，产生了智能运维、虚拟调试、异常诊断、风险预测、决策辅助、系统优化等诸多应用价值，已成为助力企业数字化转型、提高生产效率、促进数字经济发展的重要抓手。
本文详细梳理数字孪生的定义、发展历程、关键技术、系统架构、产业链图谱、头部玩家、行业场景等，了解数字孪生，读这一篇就够了！
1定义与发展历程
数字孪生的概念起源可以追溯至20世纪60年代，当时美国国家航空航天局(NASA)首次在其阿波罗计划中引入了“孪生”概念。这一概念涉及在地球上创建物理复制品，这些复制品能够精确匹配它们在太空中的系统。这使得他们能够模拟各种场景，测试不同的情况和条件，并评估其系统的行为和性能。然而，这一概念直到21世纪初迈克尔·格里夫斯在制造业中引入数字孪生的概念后才真正获得广泛关注。随后，在2017年，高德纳将其列为十大战略技术趋势之一，许多行业巨头采纳了这一概念，从而获得了更多的关注和重视。
图 / 数字孪生发展历程
“工业4.0”术语编写组对数字孪生的定义是：利用先进建模和仿真工具构建的，覆盖产品全生命周期与价值链，从基础材料、设计、工艺、制造及使用维护全部环节，集成并驱动以统一的模型为核心的产品设计、制造和保障的数字化数据流。通过分析这些概念可以发现，数字纽带为产品数字孪生体提供访问、整合和转换能力，其目标是贯通产品全生命周期和价值链，实现全面追溯、双向共享/交互信息、价值链协同。
图 / 智能制造专家张曙教授理解并形成的数字孪生概
念框架
通俗来讲，数字孪生是指针对物理世界中的物体，通过数字化的手段构建一个在数字世界中一模一样的实体，借此来实现对物理实体的了解、分析和优化。从更加专业的角度来说，数字孪生集成了人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术，将数据、算法和决策分析结合在一起，建立模拟，即物理对象的虚拟映射，在问题发生之前先发现问题，监控物理对象在虚拟模型中的变化，诊断基于人工智能的多维数据复杂处理与异常分析，并预测潜在风险，合理有效地规划或对相关设备进行维护。
图 / 数字孪生的定义与原理
通过上述定义可见数字孪生核心目标是模拟、监控、预测和优化物理世界行为，形成"分析-反馈-决策"的持续迭代。
2工作流程
1数据采集与传输
数字孪生典型的工作流程第一步是通过使用各种传感器（如定期发送其连接设备的最新状态的物联网设备）来收集物理系统的数据和信息，如温度、压力和其他相关变量。“工业物联网(IoT)设备”指的是安装在系统上的物理设备，该设备与互联网相连，并具有发送和接收数据的能力。数据传输的关键在于实时性和安全性。
高精度传感器数据的采集和快速传输是整个数字孪生系统的基础。
一旦数据被收集和传输，它们会在系统内部进行详细的标记和管理，形成一个结构化的底层数据池。这个数据池是数字孪生体建模和仿真的基础，允许系统创建一个与物理世界几乎一致的数字模型。
2分析与模拟
下一步是从迄今收集的原始数据中生成有意义的信息。
数字孪生利用先进的仿真技术和机器学习算法开展算法模拟和可视化程序，进而分析数据、提供洞见，建立物理实体和流程的准实时数字化模型。这种模拟和分析能力对于诊断问题、预测系统性能和优化操作至关重要。
3决策行动
最后，在完成所有分析后，会通过网络或移动平台向物理系统的相关界面发送反馈，从而使用户能够实时看到物理系统的更新情况，并获悉分析结果，其中可能包括关于即将出现的异常情况的警告、对系统未来发展的建议，或者就特定情况下的处理方式提供建议。从而完成了物理世界与数字孪生之间闭环连接的最后一环。
当然，在实际操作中，流程(或物理实体)及其数字虚拟镜像明显比简单的模型或结构要复杂得多。
图 / 数字孪生系统架构
3核心技术
数字孪生技术的核心在于将物理世界的数据引入数据层，通过构建一个精确的数字模型，即数字孪生体，以模拟和分析现实世界实体的全生命周期。
建模、渲染、仿真和物联网技术的融合构成了数字孪生的核心技术框架。分别负责构建模型，让模型更贴近现实，让模型适用现实世界物理法则。除此， 数字孪生体需要和物理实体保持全生命周期状态的同步更新，要求数据实时同步，因此大数据、云计算以及网络成为必不可少的底层技术支持，保证数据流通、实时交互。
图 /数字孪生关键技术
1建模技术
●3D 扫描：利用 3D 扫描仪获取物体表面的点云数据，通过点云处理软件进行数据处理和三角网格重建，生成高精度的 3D 模型。
●参数化建模：使用计算机辅助设计（CAD）软件根据设计参数直接构建数字模型，实现精确的几何形状和尺寸控制。
●逆向工程：结合 3D 扫描和 CAD 技术，通过扫描获取实体的形状数据，再在 CAD 软件中进行曲面重建，生成可编辑的参数化模型。
2渲染技术
●基于物理的渲染（PBR）：通过模拟光线与物体表面的物理互动，生成高真实感图像。
●实时渲染：依赖 GPU 的强大计算能力，使用游戏引擎实现毫秒级场景渲染。
●云渲染：利用云端的并行计算能力，对复杂大场景进行分布式渲染。
3仿真技术
●有限元分析（FEA）：将连续区域离散为有限个单元，通过求解偏微分方程计算实体在不同条件下的响应。
●实时仿真：通过简化模型和 GPU 加速等手段，实现实时交互的仿真分析。
4物联网技术
●数据采集与传输：通过传感器网络实时采集物理实体的数据，并通过物联网技术传输到数字孪生系统。
5集成平台
●数字孪生平台：提供从数据采集、建模、仿真到应用的全流程支持。
4产业链图谱
数字孪生可划分为“基础支撑”、“数据互动”、“模型构建”、“仿真分析”、“共性应用”、“行业应用”6 大核心模块，对应从设备、数据到行业应用的全生命周期。国内外主要厂商主要有建模业务、仿真业务、平台业务、行业服务业务四大类。
图 / 数字孪生产业链全景图
1上游：基础技术与数据采集
数字孪生的本质是技术集成，实现数字孪生需要依赖诸多基础数字技术的融合创新，包括物联网传感器、物联网测绘应用、人工智能、视觉算法与5G通信技术的融合创新。
数字孪生基础层技术构成可分为四大体系，分别包括感知与标识技术、网络和通信技术、计算与服务技术及管理与支撑技术。
图 / 数字孪生产业链剖析-基础层
●传感器和设备制造商：提供数据采集的基础硬件，如传感器、物联网设备等。
●代表企业：
国内：华为（5G 通信设备）、大华股份（安防传感器）、中兴通讯（通信设备）
国外：思科（网络设备）、博世（工业传感器）、西门子（工业自动化）
●数据通信与存储技术：涉及数据传输与存储的技术和服务，如 5G 通信、云计算平台等。
●代表企业：
国内：阿里云（云计算平台）、腾讯云（云服务）
国外：IBM（云计算）、AWS（云计算）
2中游：数字孪生平台与模型开发
●软件平台开发：提供数字孪生建模与仿真的软件平台。
●代表企业：
国内：阿里云（云计算平台）、腾讯云（云服务）、海康威视（智能视频分析）
国外：GE（Predix 平台）、IBM（Watson 物联网）、PTC（ThingWorx 平台）
●人工智能与数据分析：利用 AI 技术进行数据处理与分析，建立预测模型。
●代表企业：
国内：阿里云（AI 算法）、百度云（AI 平台）
国外：IBM（Watson AI）、Google（AI 服务）
3下游：应用与解决方案
●行业应用：数字孪生技术在具体行业的应用，如智能制造、智慧城市、医疗健康等。
●代表企业：
国内：京东（智能物流）、美的集团（智能制造）、平安科技（智慧城市）
国外：西门子（工业 4.0 解决方案）、ABB（工业自动化）、飞利浦（数字健康）
●服务与维护：提供数字孪生系统的定制化开发、集成与维护服务。
●代表企业：
国内：软通动力（iSSMeta 平台）、华龙迅达（木星数字孪生平台）
国外：GE（Predix 平台）、Siemens（Xcelerator 平台）
4主要玩家
数字孪生技术已成为推动工业和商业数字化转型的关键力量。数字孪生行业内玩家可以分为两类，分别为数字孪生相关技术提供商与解决方案集成商。其中，技术提供商包括可视化厂商、BIM、GIS、CIMI以及CAD/CAE仿真建模等技术厂商；而解决方案厂商主要是为不同行业客户提供定制化的物联网解决方案和服务，从而帮助广大客户实现不同层级的数字孪生解决方案，代表企业主要为互联网大厂(BAT)、华为等云厂商以及三大运营商、万睿科技、软通动力等垂直领域综合智慧平台厂商。
各领先企业如 GE Digital、西门子、 PTC、Ansys、达索系统等，凭借其强大的技术基础， 开发了如 Predix、COMOS Platform 和 ThingWorx 等综合性平台，正在定义这一领域的未来。
制表：制造前沿
在中国，数字孪生技术的应用与发展正吸引越来越多企业的关注与投入。众多解决方案供应商如美云智数、华龙迅达、寄云科技、 力控科技、精航伟泰等，均致力于在特定应用场景或行业中提供创新的数字孪生服务。
制表：制造前沿
5应用场景
数字孪生应用范围广泛， 涵盖了城市规划、能源管理、航空航天等多个行业。
1工业制造
数字孪生的技术发展与工程应用起源于工业制造领域，在工业产品的概念设计、详细设计、加工设计、运维服务和报废回等全生命周期发挥着重要作用。工业数字化、智能化已经解决了传统生产车间的各种数据信息主要依靠人工记录、统计、查询、使用和分析，导致的数据质量差、使用效率低等难题。但尚未达到实际车间与虚拟车间之间的实时交互和共融。
数字孪生技术通过整合物理真实空间与虚拟空间各流程各业务的有效数据，可实现工厂全生产要素在物理工厂、虚拟工厂、工厂服务系统间的迭代运行，最终使物理工厂不断迭代优化，使工厂生产和管控达到最优的一种工厂运行新模式。目前，数字孪生已经被广泛应用于航空航天、电力、船舶、离散制造等行业领域。
●设备运维：实时监控生产线状态，预测故障并优化维护策略（如西门子工业数字孪生）。
●生产仿真：模拟新工艺参数，验证后再投入物理产线，降低试错成本。
图 / 数字孪生在工业领域的应用
清华五道口《中国数字孪生行业研究报告》
图 / 数字孪生赋能工业实现四大价值
来源：艾瑞咨询
2智慧城市与基建
《中国十四五远景规划》中明确提出探索数字孪生城市与城市数据大脑的建设，并且将加快数字化中国的建设。构建数字孪生城市，实现对现实世界的监测、诊断、 回溯、预测和决策控制，用于实体城市的规划、建设、 治理和优化等全生命周期管理，应用于交通管理、零碳智慧园区和应急管理等领域，提高城市运行效率。
图 / 数字孪生在城市领域应用
图 / 数字孪生助力智慧园区往零碳园区转型
3航空航天
在航空航天领域，数字孪生可以模拟飞行器的运行状态，进行故障预测和维护管理，确保飞行安全。
4能源管理
在能源管理中，数字孪生可以实时监 测和优化能源系统的运行，降低能耗，提高能源利用效率。
5自动驾驶
数字孪生技术通过将实际测试车辆收集的即时数据传输至数 字孪生平台，驱动虚拟车辆模型进行动态数据的实时处理与分析。
6医疗健康
数字孪生技术可实现监测、处理、整合影像信息及电子病历等医用数据， 生成患者、医院数字孪生模型，协助医疗资源管理优化，确定用药方案、验证手术方案可行性等。
7智慧物流
通过数字孪生技术优化物流流程，提高物流效率和降低成本。
数字孪生已成为赋能千行百业的关键技术之一。
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