11月11日消息，《由商務部、科技部、工信部、國家發(fā)改委、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、國家知識產(chǎn)權(quán)局、中國科學院、中國工程院等部委和深圳市人民政府共同舉辦的中國國際高新技術(shù)成果交易會正式開幕。作為大會主會場的重要組成部分，由工信部下屬中國電子技術(shù)標準化研究院主辦的新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)標準化論壇作如期舉行，會議現(xiàn)場發(fā)布了由工信部牽頭2020年《數(shù)字孿生白皮書》。 當前，世界正處于百年未有之大變局，數(shù)字經(jīng)濟已成為全球經(jīng)濟發(fā)展的熱點，美、英、歐盟等紛紛提出數(shù)字經(jīng)濟戰(zhàn)略。數(shù)字孿生等新技術(shù)與國民經(jīng)濟各產(chǎn)業(yè)融合不斷深化，有力推動著各產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化發(fā)展進程，成為我國經(jīng)濟社會發(fā)展變革的強大動力。 未來，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)開發(fā)出具備數(shù)字化特征的產(chǎn)品，更指的是通過數(shù)字化手段改變整個產(chǎn)品的設計、開發(fā)、制造和服務過程，并通過數(shù)字化的手段連接企業(yè)的內(nèi)部和外部環(huán)境。 《數(shù)字孿生白皮書2020》

數(shù)字孿生概述

1、 數(shù)字孿生發(fā)展背景

“孿生”的概念起源于美國國家航空航天局的“阿波羅計劃”，即構(gòu)建兩個相同的航天飛行器，其中一個發(fā)射到太空執(zhí)行任務，另一個留在地球上用于反映太空中航天器在任務期間的工作狀態(tài)，從而輔助工程師分析處理太空中出現(xiàn)的緊急事件。當然，這里的兩個航天器都是真實存在的物理實體。 2003 年前后， 關(guān)于數(shù)字孿生（ Digital Twin） 的設想首次出現(xiàn)于Grieves 教授在美國密歇根大學的產(chǎn)品全生命周期管理課程上。但是，當時“Digital Twin”一詞還沒有被正式提出， Grieves 將這一設想稱為“Conceptual Ideal for PLM（ Product Lifecycle Management）”，如下圖所示。盡管如此，在該設想中數(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)字模型與物理實體交互映射，忠實地描述物理實體全生命周期的運行軌跡。

▲PLM 中的概念設想

直到 2010 年，“Digital Twin”一詞在 NASA 的技術(shù)報告中被正式提出，并被定義為“集成了多物理量、多尺度、多概率的系統(tǒng)或飛行器仿真過程”。2011 年，美國空軍探索了數(shù)字孿生在飛行器健康管理中的應用，并詳細探討了實施數(shù)字孿生的技術(shù)挑戰(zhàn)。2012 年，美國國家航空航天局與美國空軍聯(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)動未來飛行器發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一。在接下來的幾年中，越來越多的研究將數(shù)字孿生應用于航空航天領(lǐng)域，包括機身設計與維修，飛行器能力評估，飛行器故障預測等。

▲數(shù)字孿生行業(yè)應用

近年來，數(shù)字孿生得到越來越廣泛的傳播。同時，得益于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新一代信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字孿生的實施已逐漸成為可能。現(xiàn)階段，除了航空航天領(lǐng)域，數(shù)字孿生還被應用于電力、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)字孿生被認為是一種實現(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、西門子等）與組織（如 Gartner、德勤、中國科協(xié)智能制造協(xié)會）對數(shù)字孿生給予了高度重視，并且開始探索基于數(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

標準化組織中的定義：數(shù)字孿生是具有數(shù)據(jù)連接的特定物理實體或過程的數(shù)字化表達，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，并提供物理實體或流程過程的整個生命周期的集成視圖，有助于優(yōu)化整體性能。學術(shù)界的定義：數(shù)字孿生是以數(shù)字化方式創(chuàng)建物理實體的虛擬實體，借助歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)以及算法模型等，模擬、驗證、預測、控制物理實體全生命周期過程的技術(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)務績效的物理對象或過程的歷史和當前行為的不斷發(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，實時，真實世界的數(shù)據(jù)測量。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、預測和優(yōu)化績效以實現(xiàn)改善的業(yè)務成果。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。 數(shù)字孿生公司早已在行業(yè)中立足，它在整個價值鏈中革新了流程。作為產(chǎn)品，生產(chǎn)過程或性能的虛擬表示，它使各個過程階段得以無縫鏈接。這可以持續(xù)提高效率，最大程度地降低故障率，縮短開發(fā)周期，并開辟新的商機：換句話說，它可以創(chuàng)造持久的競爭優(yōu)勢。 從數(shù)字孿生的定義可以看出，數(shù)字孿生具有以下幾個典型特點： 1、互操作性：數(shù)字孿生中的物理對象和數(shù)字空間能夠雙向映射、動態(tài)交互和實時連接，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”的等同性。 2、可擴展性：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，能夠針對多尺度、多物理、多層級的模型內(nèi)容進行擴展。 3、實時性：數(shù)字孿生技術(shù)要求數(shù)字化，即以一種計算機可識別和處理的方式管理數(shù)據(jù)以對隨時間軸變化的物理實體進行表征。表征的對象包括外觀、狀態(tài)、屬性、內(nèi)在機理，形成物理實體實時狀態(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體的接近性。要求虛體和實體不僅要保持幾何結(jié)構(gòu)的高度仿真，在狀態(tài)、相態(tài)和時態(tài)上也要仿真。值得一提的是在不同的數(shù)字孿生場景下，同一數(shù)字虛體的仿真程度可能不同。例如工況場景中可能只要求描述虛體的物理性質(zhì)，并不需要關(guān)注化學結(jié)構(gòu)細節(jié)。 5、 閉環(huán)性：數(shù)字孿生中的數(shù)字虛體，用于描述物理實體的可視化模型和內(nèi)在機理，以便于對物理實體的狀態(tài)數(shù)據(jù)進行監(jiān)視、分析推理、優(yōu)化工藝參數(shù)和運行參數(shù)，實現(xiàn)決策功能，即賦予數(shù)字虛體和物理實體一個大腦。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)是應用仿真硬件和仿真軟件通過仿真實驗，借助某些數(shù)值計算和問題求解，反映系統(tǒng)行為或過程的模型技術(shù)，是將包含了確定性規(guī)律和完整機理的模型轉(zhuǎn)化成軟件的方式來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)字孿生的實時性、閉環(huán)性等特征。 數(shù)字孿生需要依靠包括仿真、實測、數(shù)據(jù)分析在內(nèi)的手段對物理實體狀態(tài)進行感知、診斷和預測，進而優(yōu)化物理實體，同時進化自身的數(shù)字模型。仿真技術(shù)作為創(chuàng)建和運行數(shù)字孿生的核心技術(shù)，是數(shù)字孿生實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互與融合的基礎。在此基礎之上，數(shù)字孿生必需依托并集成其他新技術(shù)，與傳感器共同在線以保證其保真性、實時性與閉環(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)實服務。其中，CPS 屬于系統(tǒng)實現(xiàn)，而數(shù)字孿生側(cè)重于模型的構(gòu)建等技術(shù)實現(xiàn)。CPS 是通過集成先進的感知、計算、通信和控制等信息技術(shù)和自動控制技術(shù)，構(gòu)建了物理空間與虛擬空間中人、機、物、環(huán)境和信息等要素相互映射、適時交互、高效協(xié)同的復雜系統(tǒng)，實現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)資源配置和運行的按需響應、快速迭代和動態(tài)優(yōu)化。 相比于綜合了計算、網(wǎng)絡、物理環(huán)境的多維復雜系統(tǒng) CPS，數(shù)字孿生的構(gòu)建作為建設 CPS 系統(tǒng)的使能技術(shù)基礎，是 CPS 具體的物化體現(xiàn)。數(shù)字孿生的應用既有產(chǎn)品、也有產(chǎn)線、工廠和車間，直接對應 CPS 所面對的產(chǎn)品、裝備和系統(tǒng)等對象。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)等新的計算能力進行數(shù)據(jù)處理任務。數(shù)字孿生與數(shù)字主線（Digital Thread）的區(qū)別：數(shù)字主線被認為是產(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)務系統(tǒng)，涵蓋產(chǎn)品構(gòu)思、設計、供應鏈、制造、售后服務等各個環(huán)節(jié)。在整個產(chǎn)品的生命周期中，通過提供訪問、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通知決策制定者。 數(shù)字主線也是一個允許可連接數(shù)據(jù)流的通信框架，并提供一個包含生命周期各階段功能的集成視圖。數(shù)字主線有能力為產(chǎn)品數(shù)字孿生提供訪問、整合和轉(zhuǎn)換能力，其目標是貫通產(chǎn)品生命周期和價值鏈，實現(xiàn)全面追溯、信息交互和價值鏈協(xié)同。由此可見，產(chǎn)品的數(shù)字孿生是對象、模型和數(shù)據(jù)， 而數(shù)字主線是方法、通道、鏈接和接口。 簡單地說，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，從全生命周期這個廣義的角度來說，數(shù)字主線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，是德國自工業(yè) 4.0 組件開始，發(fā)展起來的一套描述語言和建模工具，從而使得設備、部件等企業(yè)的每一項資產(chǎn)之間可以完成互聯(lián)互通與互操作。借助其建模語言、工具和通訊協(xié)議，企業(yè)在組成生產(chǎn)線的時候，可具備通用的接口，即實現(xiàn)“即插即用”性，大幅度降低工程組態(tài)的時間，更好地實現(xiàn)系統(tǒng)之間的互操作性。 自數(shù)字孿生和資產(chǎn)管理殼的問世以來，更多的觀點是視二者為美國和德國的工業(yè)文化不同的體現(xiàn)。實際上，相較于資產(chǎn)管理殼這樣一個起到管控和支撐作用的“管家”，數(shù)字孿生如同一個“執(zhí)行者”，從設計、模型和數(shù)據(jù)入手，感知并優(yōu)化物理實體，同時推動傳感器、設計軟件、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)實現(xiàn)層次上比較相近，德國目前也正努力在把資產(chǎn)管理殼轉(zhuǎn)變?yōu)橹螖?shù)字孿生的基礎技術(shù)。

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)由基礎支撐層、數(shù)據(jù)互動層、模型構(gòu)建與仿真分析層、共性應用層和行業(yè)應用層組成。其中基礎支撐層由具體的設備組成，包括工業(yè)設備、城市建筑設備、交通工具、醫(yī)療設備組成。數(shù)據(jù)互動層包括數(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。共性應用層包括描述、診斷、預測、決策四個方面。行業(yè)應用層則包括智能制造、智慧城市在內(nèi)的多方面應用。

▲數(shù)字孿生生態(tài)系統(tǒng)

2、 數(shù)字孿生生命周期過程

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

▲數(shù)字孿生生命周期過程

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)字孿生應用需要在基礎設施的支撐下實現(xiàn)。物理世界中產(chǎn)品、服務或過程數(shù)據(jù)也會同步至虛擬世界中，虛擬世界中的模型和數(shù)據(jù)會和過程應用進行交互。向過程應用輸入激勵和物理世界信息，可以得到包括優(yōu)化、預測、仿真、監(jiān)控、分析等功能的輸出。

▲數(shù)字孿生功能視角

數(shù)字孿生應用發(fā)展綜述

1、 應用需求方向

促進數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合，加快產(chǎn)業(yè)升級。當前，以新一代信息技術(shù)為代表的新興技術(shù)突飛猛進，加速推動著經(jīng)濟社會各領(lǐng)域的發(fā)展變革。在推動形成以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局背景下，數(shù)字經(jīng)濟在推動經(jīng)濟發(fā)展、提高勞動生產(chǎn)率、培育新市場和產(chǎn)業(yè)新增長點、實現(xiàn)包容性增長和可持續(xù)增長等諸多方面，都發(fā)揮著重要作用。 我國經(jīng)濟已經(jīng)由高速增長階段轉(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)濟結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關(guān)期，這為數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合發(fā)展帶來了重大機遇。而數(shù)字孿生作為一項關(guān)鍵技術(shù)和提高效能的重要工具，可以有效發(fā)揮其在模型設計、數(shù)據(jù)采集、分析預測、模擬仿真等方面的作用，助力推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合發(fā)展。 產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的轉(zhuǎn)型升級，不僅是技術(shù)問題，也不僅是管理問題；不只是商業(yè)交換問題，也不僅是商業(yè)模式問題，而是一種新的價值模式的問題，是要重新定義一個價值體系和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。數(shù)字孿生系統(tǒng)和智能供應鏈不是從技術(shù)層面，更多的是從為企業(yè)創(chuàng)造價值，為企業(yè)轉(zhuǎn)型，為企業(yè)找到新的價值模式層面，發(fā)揮現(xiàn)實作用。貫通工業(yè)生產(chǎn)信息孤島，釋放數(shù)據(jù)價值。當前工業(yè)生產(chǎn)已經(jīng)發(fā)展到高度自動化與信息化階段，在生產(chǎn)過程中產(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)中沒有發(fā)揮出應有價值。 而數(shù)字孿生為工業(yè)產(chǎn)生的物理對象創(chuàng)建了虛擬空間，并將物理設備的各種屬性映射到虛擬空間中。工業(yè)人員通過在虛擬空間中模擬、分析、生產(chǎn)預測，能夠仿真復雜的制造工藝，實現(xiàn)產(chǎn)品設計，制造和智能服務等閉環(huán)優(yōu)化。數(shù)字孿生是未來數(shù)字化企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，例如可應用于以下的常見工業(yè)領(lǐng)域：1、工業(yè)產(chǎn)品設計：工業(yè)產(chǎn)品設計過程中，在沒有數(shù)字化幫助下，設計產(chǎn)品要經(jīng)歷很多次迭代，非常耗費資源并影響交付工期。在高度集成化的工業(yè)生產(chǎn)線設計中，需要基于精準的節(jié)拍對各設備、物料、質(zhì)檢、人工裝配等環(huán)節(jié)進行優(yōu)化協(xié)調(diào)，以提升整體效率。 在傳統(tǒng)規(guī)劃過程只能依造人工模擬或者在真實產(chǎn)線中進行驗證。因此工業(yè)產(chǎn)品設計，以及工業(yè)產(chǎn)線設計過程中，可以在虛擬的三維數(shù)字孿生空間中進行部件修改調(diào)整，產(chǎn)品尺寸裝配等，以及在虛擬產(chǎn)線中進行設計優(yōu)化、問題診斷內(nèi)容，從而大幅降低產(chǎn)品驗證工作和裝配可行性，大幅減少迭代過程中設備的制造工作量、工期及成本。2、 工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)：在當前高度信息化和集成化的工業(yè)生產(chǎn)模式，生產(chǎn)線發(fā)生意外故障時，很容易致使全產(chǎn)線停機停產(chǎn)，例如高度精細化的汽車生產(chǎn)線，會造成每天數(shù)百萬級的損失。對于一些特殊工藝生產(chǎn)線，比如高溫高壓下的化工生產(chǎn)線，甚至面臨嚴重的安全風險和衍生災害。因此工業(yè)生產(chǎn)過程中需要基于大量數(shù)據(jù)，在虛擬數(shù)字空間中進行例如設備診斷、化學類生產(chǎn)過程的模擬，以及對當前設備狀態(tài)和生產(chǎn)工藝下結(jié)果的仿真預測等，從而防止現(xiàn)場故障、生產(chǎn)異常產(chǎn)生出嚴重后果。3、 統(tǒng)籌協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)外部變化，實現(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，實現(xiàn)不同產(chǎn)品生產(chǎn)過程的資源能源優(yōu)化成為當前的迫切需求。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、動態(tài)生產(chǎn)路徑配置、人 / 機/ 物自主通訊、自組織和數(shù)據(jù)支撐的決策等特點。 實現(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，動態(tài)決策系統(tǒng)還需要系統(tǒng)對外部環(huán)境變化及內(nèi)部故障進行實時重分配與平衡。生產(chǎn)系統(tǒng)是根據(jù)內(nèi)部條件和外部環(huán)境的變化，對其內(nèi)部實行新的組合，從而使生產(chǎn)系統(tǒng)自身結(jié)構(gòu)和功能不斷創(chuàng)新的演進過程。 在面對個性化定制生產(chǎn)中出現(xiàn)的生產(chǎn)要素多樣、資源配置復雜問題，研究如何進行生產(chǎn)過程中資源能源的組織行為和組織形態(tài)動態(tài)變遷的有序化處理，實現(xiàn)生產(chǎn)資源能源的優(yōu)化配置。 一個開放的系統(tǒng)，在平衡狀態(tài)的條件下可以由無序到有序的方向發(fā)展，有序的組織通過一個“自組織”實現(xiàn)從低級到高級的發(fā)展，這其中需要能量消耗。也就是說系統(tǒng)通過正反饋與外界交互物質(zhì)和能量達到有序狀態(tài)的不斷增加，當超越某一臨界值時，便達到了更高一級的階段，這一階段就是耗散結(jié)構(gòu)。 延伸到生產(chǎn)系統(tǒng)當中，如圖所示，面對個性化生產(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)或者是無序狀態(tài)。通過耗散結(jié)構(gòu)理論，輸出的狀態(tài)是不同訂單具有不同的設備應用以及設備之間的有序排列。 在數(shù)字孿生制造系統(tǒng)資源能源優(yōu)化中，系統(tǒng)的復雜性程度越大，制造過程的不確定性越大，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行優(yōu)化配置：首先將混亂無序的生產(chǎn)資源進行機器間關(guān)聯(lián)，然后根據(jù)算法將關(guān)聯(lián)設備按訂單需求進行串聯(lián)，形成有序化排列，利用優(yōu)化仿真進行生產(chǎn)預測，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)品設計的效率，降低物理測試成本。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)字孿生對于資源優(yōu)化有著更深遠的幫助：雙向：數(shù)字孿生是對真實物理產(chǎn)品、設備或過程的動態(tài)和持續(xù)更新的表示。數(shù)字孿生能夠理解、預測產(chǎn)品、設備或過程，乃至能對物理產(chǎn)品實施控制、改變產(chǎn)品的狀態(tài)讓很多原來由于物理條件限制、必須依賴于真實的物理實體而無法完成的操作變得觸手可及，從而實現(xiàn)對于產(chǎn)品、設備或過程的相關(guān)要素資源的優(yōu)化，并進一步激發(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可以直接描述它對應實體對象的狀態(tài)，確保我們對實體對象狀態(tài)的可見。更重要的是幫助我們更深入地辨認發(fā)生的事件（如質(zhì)量、故障），理解其原因，并能對未來可能發(fā)生的事件提供預測，從而降低企業(yè)進行產(chǎn)品創(chuàng)新、模式創(chuàng)新中的成本、時間及風險，并且持續(xù)地推動產(chǎn)品優(yōu)化，改善客戶體驗，極大地驅(qū)動了企業(yè)創(chuàng)新行為。開放：通過數(shù)字孿生收集到的海量數(shù)據(jù)，單靠企業(yè)自身的力量來分析和挖掘其中的價值是不夠的，企業(yè)需要將數(shù)據(jù)對第三方開放，借助外部合作伙伴的力量充分挖掘數(shù)字孿生的價值。互聯(lián)：數(shù)字孿生的意義不僅如此，還包括價值鏈上下游企業(yè)間的數(shù)據(jù)集成以及價值鏈端到端集成，本質(zhì)是全價值鏈的協(xié)同。產(chǎn)品數(shù)字孿生作為全價值鏈的數(shù)據(jù)中心，其目標是實現(xiàn)全價值鏈的協(xié)同，因此不僅是要實現(xiàn)上下游企業(yè)間的數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)共享，也要實現(xiàn)上下游企業(yè)間的產(chǎn)品協(xié)同開發(fā)、協(xié)同制造和協(xié)同運維等。4、 實現(xiàn)全要素數(shù)字化，推動新型智慧城市建設：中國的人口增長率盡管在新世紀呈現(xiàn)逐年下滑趨勢，但受到人口基數(shù)和明顯加快的城市化水平的影響，中國的人口在 2019 年已經(jīng)升至 14億人口增長。人口的急劇增加與都市化發(fā)展帶來的交通擁堵、治安惡化、大氣污染、噪音污染等多種“城市病”正嚴重影響著我們的生活。 城市過大，在短時間過多人口集中到城市，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緊張等現(xiàn)實問題。以及由上述問題引起的城市人群易患的身心疾病，這些問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擔，使城市政府陷入了兩難困境。 智慧城市建設發(fā)展已近十年，至今卻無一個城市自我標榜已建成了智慧城市。事實上，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)殺手級應用，各功能模塊有機融合的 ONE ICT 架構(gòu)未能實現(xiàn)，造成創(chuàng)新只停留在表面，城市運行和治理的水平有量的提升，但沒有質(zhì)的改變。 所謂非技術(shù)瓶頸，表現(xiàn)在智慧城市建設所需的龐大資金問題一直沒有找到解決之道，政府和市場邊界不好劃分，工程周期長投入大充滿變數(shù)，企業(yè)盈利和資本回報前景模糊，觀望躑躅之下，推進效果可想而知。此外，彰顯智慧所必須的資源共享與業(yè)務協(xié)同機制也一直沒有建立起來，信息打通仍困難，協(xié)同共治難實現(xiàn)。兩大瓶頸懸而未決導致智慧城市疲態(tài)盡顯停滯不前，現(xiàn)有的建設發(fā)展模式亟待突破。 數(shù)字孿生城市通過對物理世界的人、物、事件等所有要素數(shù)字化，在網(wǎng)絡空間再造一個與之對應的“虛擬世界”，形成物理維度上的實體世界和信息維度上的數(shù)字世界同生共存、虛實交融的格局。物理世界的動態(tài)，通過傳感器精準、實時地反饋到數(shù)字世界。數(shù)字化、網(wǎng)絡化實現(xiàn)由實入虛，網(wǎng)絡化智能化實現(xiàn)由虛入實，通過虛實互動，持續(xù)迭代，實現(xiàn)物理世界的最佳有序運行。 數(shù)字孿生城市將推動新型智慧城市建設，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，重塑城市基礎設施，形成虛實結(jié)合、孿生互動的城市發(fā)展新形態(tài)；借助更泛在、普惠的感知，更快速的網(wǎng)絡，更智能的計算，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)劃和實時治理能力，更帶給所有市民能感受到的品質(zhì)生活體驗。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”分析和虛擬規(guī)劃，可迅速摸清城市“家底”，把握城市運行脈搏；在規(guī)劃前期和建設早期了解城市特性、評估規(guī)劃影響，避免在不切實際的規(guī)劃設計上浪費時間，防止在驗證階段重新進行設計，以更少的成本、更快的速度， 推動創(chuàng)新技術(shù)支撐智慧城市頂層設計落地。推動以人為核心的城市設計：實現(xiàn)智慧城市建設協(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、家庭結(jié)構(gòu)、日常消費等，對相關(guān)數(shù)據(jù)進行動態(tài)監(jiān)測，并納入模型，實現(xiàn)協(xié)同計算。同時，通過在信息空間上預測人口結(jié)構(gòu)和遷徙軌跡、推演未來的設施布局、評估商業(yè)項目影響等。優(yōu)化智慧城市建設并評估其成效，輔助政府在信息化、智慧化建設中的科學決策，避免走彎路或重復、低效建設。節(jié)省市民出行時間總成本：第一時間感知路況、事故報警、擁堵分流。為市民消除設備安全隱患，通過全城治安事件實時監(jiān)測為市民帶來關(guān)懷與安全感。營造更加文明的社會風氣：對于踐踏草坪、非機動車占用機動車道、非機動車逆行等行為，在線推送到城市監(jiān)督部門曝光，有效地起到警示作用，提升全民文明風氣。 當前智慧城市應用需求主要包括以下幾個部分：智慧城市規(guī)劃：在新區(qū)總體規(guī)劃與詳細規(guī)劃公布以及城市方案設計階段，需要將未來城市規(guī)劃面貌按照 1：1 復原真實城市空間，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，城市設計者與大眾面前。在細度上將數(shù)據(jù)顆粒度細化到建筑內(nèi)部的一根水管、一根電線、一個機電配件，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)、隧道和地鐵線路，為城市建設實現(xiàn)可視化賦能，全面查看展望對城市未來藍圖，推演城市規(guī)劃。 協(xié)助城市管理者更直觀與全面地對比城市設計方案，更好地做出城市規(guī)劃決策。服務于城市規(guī)劃、建設、運營全生命周期，為城市綜合指揮中心各部門提供一張在線的藍圖，為后續(xù)城市建設提供支持。 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、建設用地規(guī)劃、主城區(qū)規(guī)劃等規(guī)劃類相關(guān)數(shù)據(jù)，直觀展示城市現(xiàn)狀與未來規(guī)劃指標。智慧城市設計施工：在城市設計與施工階段，需要通過三維數(shù)字仿真平臺與工地基建仿真還原，在實現(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)境實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，項目工程信息，節(jié)點計劃，現(xiàn)場管理人員名單與類型統(tǒng)計。做到項目管理、人員管理、安全管理一張圖，保證施工人員安全實現(xiàn)人員高效管理調(diào)度，維護施工環(huán)境的綠色安全。智慧城市管理運營：城市治理是推薦國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的總要內(nèi)容，數(shù)字孿生仿真是實現(xiàn)“以數(shù)據(jù)智能支撐賦能行業(yè)，實現(xiàn)城市公共資源的優(yōu)化配置和智能調(diào)度”的關(guān)鍵，是城市實現(xiàn)可調(diào)度、可運營、可評價的核心所在。 借助數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建數(shù)字孿生城市運行場景，將極大改造城市面貌，重塑城市基礎設施，實現(xiàn)對動態(tài)優(yōu)化配置全市公共資源影響評估，并建設數(shù)字駕駛艙以數(shù)字化方式展現(xiàn)現(xiàn)在城市運營態(tài)勢，實現(xiàn)城市管理決策協(xié)同化和智能化“態(tài)勢有洞察”、“決策有支撐”、“處置有閉環(huán)”，確保城市安全、有序運行。5、優(yōu)化城市設計布局，打造科學公共服務體系：公共服務，是 21 世紀公共行政和政府改革的核心理念，包括加強城鄉(xiāng)公共設施建設，發(fā)展教育、科技、文化、體育、政務、交通、司法等公共事業(yè)，為社會公眾參與社會經(jīng)濟、政治、文化活動等提供保障。 城市是一個開放龐大的復雜系統(tǒng)，具有人口密度大、基礎設施密集、子系統(tǒng)耦合等特點。如何實現(xiàn)對城市各類數(shù)據(jù)信息的實時監(jiān)控，圍繞城鄉(xiāng)公共設施建設，發(fā)展科技、文化、政務、交通、司法等等多方面對城市進行高效管理，是現(xiàn)代城市建設的核心。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)字孿生智能化應用的重要組成部分。通過移動監(jiān)測、移動診室、無線遠程會診、智慧處方、醫(yī)療信息云存儲等智能技術(shù)手段，可提升城市診療覆蓋面與效率，促進城市醫(yī)療資源的合理化分配。進一步利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建“電子醫(yī)療”服務體系，實現(xiàn)醫(yī)療監(jiān)護設備的小型化、無線化、發(fā)展智慧家庭健康保健、智能健康監(jiān)護，可大幅降低城市公眾醫(yī)療負擔，緩解城市醫(yī)療資源緊缺的壓力。具體應用需求如下： 基于患者的健康檔案、就醫(yī)史、用藥史、智能可穿戴設備監(jiān)測數(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、增強分析、邊緣計算、人工智能等技術(shù)的支撐下模擬人體運作，實現(xiàn)對醫(yī)療個體健康狀況預測分析和精準醫(yī)療診斷。 如基于醫(yī)療數(shù)字孿生應用，可遠程和實時地監(jiān)測心血管病人的健康狀態(tài)；當智能穿戴設備傳感器節(jié)點測量到任何異常信息時，救援機構(gòu)可立即開展急救。同樣通過醫(yī)療數(shù)字孿生還可通過在患者體內(nèi)植入生物醫(yī)學傳感器來全天監(jiān)控其血糖水平，以提供有關(guān)食物和運動的建議等。精準醫(yī)療。精準醫(yī)療是未來的診療模式。基于醫(yī)療數(shù)字孿生，醫(yī)生可通過對患者健康大數(shù)據(jù)（基因、生活習慣、家族病史和病例）的搜集和分析，進而提出個性化、針對性的治療方式和藥物，實現(xiàn)精準診斷與治療。這種模式不僅用于患者的疾病治療，更側(cè)重于對人們疾病的預防。最大的可能是醫(yī)生根據(jù)患者的基因、生活習慣等因素制定獨特的藥物和方案。個性化藥物使醫(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)療資源的不足問題。健康監(jiān)測與管理。在個人的健康監(jiān)測與管理方面，通過數(shù)字孿生可以更清楚地了解我們身體的變化，對疾病做出及時預警。未來通過各種新型醫(yī)療檢測和掃描儀器以及可穿戴設備，我們可以完美地復制出一個數(shù)字化身體，并可以追蹤這個數(shù)字化身體每一部分的運動與變化，從而更好地進行健康監(jiān)測和管理。但同時，時刻監(jiān)測反饋所帶來的心理暗示是否會影響人類健康又會成為課題。遠程醫(yī)療。通過 5G 等傳輸技術(shù)，遠程醫(yī)療也將能夠更為普及。目前全國首例基于 5G 的遠程人體手術(shù)——帕金森病“腦起搏器”植入手術(shù)成功完成，這對實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉、實現(xiàn)自動診療有著重要意義。 對于城市管理而言，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“基礎支撐”、“數(shù)據(jù)互動”、“模型構(gòu)建”、“仿真分析”、“共性應用”、“行業(yè)應用” 6 大核心模塊，對應從設備、數(shù)據(jù)到行業(yè)應用的全生命周期。國內(nèi)外主要廠商主要有建模業(yè)務、仿真業(yè)務、平臺業(yè)務、行業(yè)服務業(yè)務四大類。 基礎支撐層：基礎支撐層是物聯(lián)網(wǎng)的終端，主要是一些芯片、傳感器等設備，用于數(shù)據(jù)的采集以及向網(wǎng)絡端發(fā)送。 芯片是物聯(lián)網(wǎng)終端的核心元器件之一，據(jù)市場調(diào)研公司 ABI Research預計，在 2020 年通過物聯(lián)網(wǎng)進行無線連網(wǎng)的設備總數(shù)將達到 300 億臺。不少芯片巨頭將物聯(lián)網(wǎng)芯片作為下一個博弈的領(lǐng)域，目前，主要的國外物聯(lián)網(wǎng)芯片提供商包括高通、英特爾、 ARM、 AMD、三星、英偉達等。谷歌、華為與阿里等科技巨頭也進入該領(lǐng)域，如谷歌深度學習芯片 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)終端市場的重要組成部分。目前主要由美國、日本、德國等少數(shù)幾家公司主導，如博世、意法半導體、德州儀器、霍尼韋爾、飛思卡爾、英飛凌、飛利浦等。國內(nèi)代表性的企業(yè)有漢威電子、華工科技等，但市場份額相對較小。 邊緣計算讓數(shù)據(jù)處理更靠近數(shù)據(jù)源頭一側(cè)，實現(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間，減少網(wǎng)絡傳輸量，是物聯(lián)網(wǎng)硬件的一個發(fā)展趨勢。典型企業(yè)如英特爾、 ARM、戴爾，國內(nèi)的華為、研華科技等硬件企業(yè)都開始進軍邊緣計算市場。 監(jiān)控設備能夠采集圖像信息，結(jié)合強大的邊緣設備分析能力，在人臉識別、交通監(jiān)控等方面有廣泛的應用，是智能城市的重要環(huán)節(jié)。典型企業(yè)有海康威視、大華等。

▲典型基礎支撐設備廠商

數(shù)據(jù)互動層：數(shù)字孿生的構(gòu)建和應用需要軟件定義的工具和平臺提供支持，如Bentley 的 iTwin Service， ANSYS 的 TwinBuilder，微軟的 Azure，達索的3D Experience 等。但從功能性的角度出發(fā)，這些工具和平臺大多側(cè)重某 一或某些特定維度，當前還缺乏考慮數(shù)字孿生綜合功能需求的一體化綜合平臺。 經(jīng)過多年發(fā)展，工業(yè) / 工程 / 城市場景的不同工具的邊界逐漸消失。國際上 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；與此同時， Bentley Systems 跟西門子、 Cesium 和 AGI 等公司力推開源數(shù)字孿生聯(lián)盟，圍繞 iModel.js，形成了數(shù)據(jù)驅(qū)動的開源體系。 國內(nèi)以傳統(tǒng) GIS 平臺軟件和基于開源渲染引擎二次開發(fā)的產(chǎn)品開始向數(shù)字孿生平臺轉(zhuǎn)型，其中以泰瑞的 SmartTwins 數(shù)字孿生底座平臺為代表。國內(nèi)市場的研發(fā)和銷售市場規(guī)模達數(shù)十億人民幣，國內(nèi)外有數(shù)十家企業(yè)相互競爭。技術(shù)層面， Esri 和超圖的二維 GIS 軟件技術(shù)成熟、研發(fā)實力較強；Skyline 和泰瑞在三維 GIS 研發(fā)上經(jīng)驗豐富，一直處于行業(yè)領(lǐng)先位置。從市場需求來看，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)字孿生平臺需求量呈指數(shù)級增長。這個領(lǐng)域中，主要包括的國際巨頭有 Esri 和 Skyline，國內(nèi)的 GIS 優(yōu)秀研發(fā)企業(yè)有 SuperMap（超圖）、SmartEarth（泰瑞）。其他的國外主要競爭對手包括谷歌公司、美國數(shù)字地球公司、美國環(huán)境系統(tǒng)研究所公司、法國信息地球公司等。 仿真分析層：仿真業(yè)務是指為數(shù)字化模型中融入物理規(guī)律和機理。不僅建立物理對象的數(shù)字化模型，還要根據(jù)當前狀態(tài)，通過物理學規(guī)律和機理來計算、分析和預測物理對象的未來狀態(tài)。其中又分為工業(yè)仿真軟件和復雜系統(tǒng)（交通和物流等）仿真軟件。工業(yè)仿真軟件，這里主要指計算機輔助工程 CAE（ Computer Aided Engineering）軟件，包括通常意義上的 CAD，CAE， CFD， EDA， TCAD 等。 目前中國 CAE 軟件市場完全被外資產(chǎn)品占據(jù)，如 ANSYS，海克斯康（ 2017 年收購 MSC）， Altair，西門子，達索，Cadence， Comsol， Autodesk， ESI， Synosys， Midas， Livemore 等。 國內(nèi)此方面以安世亞太為代表的國產(chǎn)模擬仿真軟件，在多年使用和代理國外產(chǎn)品經(jīng)驗基礎上開發(fā)出了國產(chǎn)化的替代方案，但目前還無法達到國外一線產(chǎn)品的水平。泰瑞在 2020 年推出工業(yè)仿真云產(chǎn)品，也以云服務模式進入這一市場。特斯聯(lián) AIoT 體系通過將虛擬現(xiàn)實技術(shù)、 3D 建模技術(shù)、 GIS技術(shù)以及 VR 技術(shù)相結(jié)合，推出城市級仿真平臺。 模型構(gòu)建層：建模業(yè)務是指為用戶提供數(shù)據(jù)獲取和建立數(shù)字化模型的服務，建模技術(shù)是數(shù)字化的核心技術(shù)，譬如測繪掃描、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)。市場規(guī)模達數(shù)百億人民幣，主要由國有測繪企業(yè)主導市場，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群體和廣泛的市場應用。 總體來說，主營數(shù)據(jù)業(yè)務的企業(yè)除了在硬件集成和相機飛機研發(fā)上有技術(shù)投入，軟件能力都比較弱，以采購國外軟件為主。據(jù)調(diào)研，全國有 800 家甲級測繪資質(zhì)企業(yè)， 50 家航測甲級單位。現(xiàn)有的數(shù)據(jù)業(yè)務在大地測量等傳統(tǒng)服務方面供大于求，但在傾斜航測等業(yè)務領(lǐng)域嚴重供不應求。測繪數(shù)據(jù)服務領(lǐng)域中，主要的軟件包括泰瑞的 Photomesh、 Bentley 的 ContextCapture 和街景工廠的 StreetFactory 。 共性應用層：數(shù)字孿生的構(gòu)建和應用需要軟件定義的工具和平臺提供支持，如Bentley 的 iTwin Service， ANSYS 的 TwinBuilder，微軟的 Azure，達索的3D Experience 等。平臺的優(yōu)勢在于，一是系統(tǒng)架構(gòu)支持基于單一數(shù)據(jù)源實現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的管理，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品管理流程。 二是實現(xiàn)了不同行業(yè)、應用的打通，并支持其他模型通過 API 接入平臺。但從功能性的角度出發(fā)，這些工具和平臺大多側(cè)重某一或某些特定維度，當前還缺乏考慮數(shù)字孿生綜合功能需求的一體化綜合平臺。經(jīng)過多年發(fā)展，工業(yè) / 工程 / 城市場景的不同工具的邊界將逐漸消失。典型的數(shù)字孿生平臺： 1、 達索——3D Experience 達索憑借航空業(yè) CAD 設計軟件的沉淀以及收購策略，建立了復雜的產(chǎn)品線。2012 年，達索提出 3DEXPERIENCE 戰(zhàn)略，并于 2014 年推出 3DEXPERIENCE 平臺，通過統(tǒng)一的平臺架構(gòu)，把旗下的產(chǎn)品逐步統(tǒng)一到一個平臺上。實現(xiàn)了設計、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）等多種應用的打通。2019 年，達索與 ABB 建立全球合作伙伴關(guān)系，為數(shù)字化工業(yè)客戶提供從產(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、物理知識和系統(tǒng)功能，集成多款建模仿真軟件。ANSYS 的 TwinBuilder 是針對數(shù)字孿生的產(chǎn)品軟件包，它將多域系統(tǒng)建模器的強大功能與廣泛的 0D 應用程序?qū)I(yè)庫、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源的模型組合到完整的系統(tǒng)中進行協(xié)同仿真。通過嵌入式軟件開發(fā)工具，用戶可以重復使用現(xiàn)有組件并快速創(chuàng)建產(chǎn)品的系統(tǒng)模型。 ANSYS 仿真平臺可以連接到各種工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進行數(shù)據(jù)訪問和協(xié)同，諸如 PTC 公司的 ThingWorx 平臺和 GE 公司的 Predix 平臺。ANSYS與 PTC 合作做運行泵的仿真模型，能夠比通常采用的試錯方法更快地診斷和解決運行故障問題。 3、 微軟——Azure 微軟是數(shù)字孿生的一個新進玩家，在 2018 年發(fā)布了 Azure DigitalTwins 平臺，可用于全面的數(shù)字模型和空間感知解決方案，可應用于任何物理環(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)和端點設備之間的雙向通訊，提供開放式的建模語言以及實時的執(zhí)行環(huán)境，并有 Azure 強大的服務生態(tài)（ Azure AI、 Azure 存儲、 Office365）等作為支持。 4、 上海優(yōu)也 —— Thingswise iDOS 優(yōu)也 Thingswise iDOS 平臺把數(shù)字孿生技術(shù)作為核心無縫融入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，無論在國內(nèi)還是在國際上都具有獨到之處。建基于云原生、大數(shù)據(jù)、機器學習 / 人人工智能和微服務等新一代的 IT 技術(shù)，優(yōu)也Thingswise iDOS 平臺以數(shù)字孿生層作為核心功能層，下啟物聯(lián)層，上承應用層，構(gòu)成具備多種圖形開發(fā)工具，功能豐富和自成體系的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) PaaS 平臺，既可部署在各大公有云環(huán)境，也可部署在私有云的虛機或物理裸機集群上，甚至也可部署在軟硬一體化的機柜里，靈活實現(xiàn)可邊可云，云邊融合的架構(gòu)。 在數(shù)孿層，用戶可以使用可視化設計臺定義設備等對象的數(shù)字孿生體，梳理數(shù)據(jù)，融合算法模型，定義設備上下游的關(guān)系，對下聯(lián)通設備數(shù)據(jù)，在數(shù)字空間動態(tài)地反映生產(chǎn)現(xiàn)場實際工況以及支持算法模型的計算，對上的支持數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)智能應用。 行業(yè)應用層：行業(yè)解決方案是針對行業(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、自動駕駛、公共應急等領(lǐng)域的各種應用服務，市場規(guī)模超千億人民幣，國內(nèi)外供應商超過 1000 家。其中，西門子、 GE、達索和 Bentley 因為具有基礎平臺軟件研發(fā)和推廣能力，技術(shù)實力強，對各領(lǐng)域有較透徹的理解，具有較強的競爭力，占有較大的市場份額。 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。空客通過在關(guān)鍵工裝、物料和零部件上安裝 RFID，生成了 A350XWB 總裝線的數(shù)字孿生，使工業(yè)流程更加透明化，并能夠預測車間瓶頸、優(yōu)化運行績效。國內(nèi)的情況，比亞迪、三一集團、 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)合售后服務系統(tǒng)，將服務過程的幾個關(guān)鍵指標作為競爭指標，如工程師響應時間（從接到需求電話到可以派出工程師的時間）、常用備件的滿足度、一次性修復率、設備故障率等進行評價服務的好壞。通過對每一次的設備實時運行數(shù)據(jù)、故障參數(shù)以及工程師維修的知識積累，三一集團對數(shù)據(jù)進行建模，還原設備、服務等相關(guān)參與方的數(shù)字化模型，來不斷的改進對應的服務響應與質(zhì)量。 特斯聯(lián) AIoT 產(chǎn)品體系，配合算法倉庫、存算一體、云邊協(xié)同等獨家邊緣網(wǎng)絡能力，在云平臺形成提供場景應用服務的城市組件。根據(jù)不同場景類型、規(guī)模、需求的差異， AI CITY城市組件通過組合將龐雜的產(chǎn)業(yè)和城市場景降維成多個垂直模塊，逐一升級為數(shù)字級的行業(yè)產(chǎn)品。從場景數(shù)據(jù)化到數(shù)據(jù)智能化，將人與基礎設施、生產(chǎn)服務管理建立緊密聯(lián)系，實現(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模式。 支撐技術(shù)層： （1）云計算：云服務和通用 PaaS 平臺將形成 IT 巨頭主導的產(chǎn)業(yè)格局由于需要高昂的資金投入和復雜的技術(shù)集成能力，云服務平臺和通用 PaaS 平臺成為IT 巨頭“勢力范圍”，呈現(xiàn)出高度集聚的特點。 一方面，云服務平臺市場馬太效應初現(xiàn)端倪，領(lǐng)軍云計算廠商成為當前市場最大贏家。亞馬遜 AWS 云和微軟 Azure 云成為國外 GEPredix、西門子 MindSphere、 PTCThingWorx 等主流平臺首選合作伙伴，國內(nèi)阿里云、騰訊云、華為云也受到越來越多的企業(yè)青睞。另一方面，絕大多數(shù)通用 PaaS 平臺都是 IT 巨頭主導建設。例如亞馬遜 AWS 在其云服務平臺基礎上積極引入容器、無服務器計算等技術(shù)來構(gòu)建高性能 PaaS 服務；SAP推出 CloudPlatform 平臺幫助企業(yè)集成新興技術(shù)，實現(xiàn)應用快速開發(fā)部署。 盡管出于滿足自身應用需求和布局關(guān)鍵技術(shù)的考慮，個別工業(yè)巨頭選擇自建通用 PaaS 平臺，例如 GE 和西門子都曾借助 CloudFoundry 開源框架構(gòu)建通用 PaaS 平臺，但對于大部分企業(yè)而言，獨立建設通用 PaaS 平臺既不經(jīng)濟也無必要。 未來，云服務平臺和通用 PaaS 平臺可能會被 IT 巨頭整合成為通用底座平臺，憑借技術(shù)和規(guī)模優(yōu)勢提供完整的“IaaS+通用PaaS”技術(shù)服務能力。其他企業(yè)在通用底座平臺上發(fā)揮各自優(yōu)勢打造專業(yè)服務平臺，形成“1+N”的平臺體系。如紫光云引擎提供紫光 UNIPower 平臺，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)務經(jīng)驗優(yōu)勢打造各類行業(yè)專屬平臺。 （2）人工智能： 1. ICT、研究機構(gòu)與行業(yè)協(xié)會提供算力算法支持，成為工業(yè)智能重要支撐 三類主體現(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)智能提供基礎支撐。主要包括三類，一是 ICT 企業(yè)，提供幾乎涵蓋知識圖譜、深度學習的所有通用技術(shù)研究與工程化支持，如谷歌、阿里等在知識圖譜算法研究領(lǐng)域開展研究； 英偉達、 AMD、英特爾、亞馬遜、微軟、賽靈思、萊迪思、美高森美等開展 GPU、 FPGA 等深度學習芯片研發(fā)； 微軟、 Facebook、英特爾、谷歌、亞馬遜等開展了深度學習編譯器研發(fā)； 谷歌、亞馬遜、微軟、 Facebook、蘋果、 Skymind、騰訊、百度等開展深度學習框架研究；谷歌、微軟等開展了可解釋性、前沿理論算法研究。 二是研究機構(gòu)，主要提供算法方面的理論研究，如加州大學、華盛頓州立大學、馬克斯 - 普朗克研究所、卡耐基梅隆大學、蒙彼利埃大學、清華大學、中科院、浙江大學等在知識圖譜算法研究領(lǐng)域開展研究；蒙特利爾大學、加州大學伯克利分校等開展了深度學習框架研究； 斯坦福大學、麻省理工、 以色列理工學院、清華大學、南京大學、中科院自動化所等開展了深度學習可解釋性與相關(guān)前沿理論算法研究。三是行業(yè)協(xié)會，提供相關(guān)標準或通用技術(shù)支持，如 OMG 對象管理組織提供統(tǒng)一建模語言等企業(yè)集成標準的制定，為知識圖譜的工業(yè)化落地奠定基礎；Khronos Group 開展了深度學習編譯器研發(fā)。 各類主體以集成創(chuàng)新為主要模式，面向?qū)嶋H業(yè)務領(lǐng)域，整合各產(chǎn)業(yè)和技術(shù)要素實現(xiàn)工業(yè)智能創(chuàng)新應用，是工業(yè)智能產(chǎn)業(yè)的核心。 目前應用主體主要包括四類： 一是裝備 / 自動化、軟件企業(yè)及制造企業(yè)等傳統(tǒng)企業(yè)，面向自身業(yè)務領(lǐng)域或需求痛點，通過引入人工智能實現(xiàn)產(chǎn)品性能提升，如西門子、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，將已有業(yè)務向工業(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)勢為細分領(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。 四是研究機構(gòu)，依托理論研究優(yōu)勢開展前沿技術(shù)的應用探索，如馬薩諸塞大學、加州大學伯克利分校等在設備自執(zhí)行領(lǐng)域開展了相應探索。 （3）邊緣計算： 接入場景和需求的不同驅(qū)動連接與邊緣計算平臺劃分為商業(yè)物聯(lián)和工業(yè)物聯(lián)兩大陣營，并形成了相對集聚的市場發(fā)展特點。專注 M2M 的通信技術(shù)企業(yè)重點布局商業(yè)物聯(lián)平臺，目前市場第一梯隊已經(jīng)基本形成。 Ayla 物聯(lián)平臺通過蜂窩、 Wi-Fi 和藍牙等聯(lián)網(wǎng)方式實現(xiàn)智能家居、消費電子等商業(yè)產(chǎn)品的接入和管理，目前全球客戶中囊括了 15 個行業(yè)排名第一的企業(yè)；通信巨頭華為和思科憑借 NB-IoT、 LTE-M 等移動網(wǎng)絡技術(shù)優(yōu)勢打造物聯(lián)平臺，被英國咨詢機構(gòu) IHSMarkit 評為領(lǐng)域發(fā)展布局的冠亞軍。 而具備自有設備整合或協(xié)議轉(zhuǎn)換集成優(yōu)勢的裝備及自動化企業(yè)是工業(yè)物聯(lián)平臺的主要玩家，如西門子 MindConnectNano 支持西門子 S7 系列產(chǎn)品通信協(xié)議及 OPC-UA，實現(xiàn)自家產(chǎn)品與 MindSphere 平臺的無縫連接；自動化軟件公司 Kepware 推出 KEPServerEX 連接平臺，基于工業(yè) PLC 的通信協(xié)議兼容轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)各類第三方工業(yè)設備的接入與管理。除此之外，還有眾多企業(yè)以系統(tǒng)集成的方式為平臺的部署實施提供定制化的工業(yè)連接解決方案。 當前，不斷積累工業(yè)協(xié)議數(shù)量以提供通用化連接服務成為工業(yè)物聯(lián)平臺發(fā)展重要方式，紅獅控制的數(shù)據(jù)采集平臺目前支持 300 多種工業(yè)協(xié)議，可以接入不同類型品牌的 PLC、驅(qū)動器、控制器等產(chǎn)品；KEPServerEX 平臺集成了 150 余種設備驅(qū)動或插件； 此外，研華科技在其新推出的 WISE 平臺中也已將長期積累的 150 多種工業(yè)協(xié)議轉(zhuǎn)化成為對外連接服務能力。樹根互聯(lián)云物聯(lián)平臺提供網(wǎng)關(guān)、 SDK 植入和云云對接3 種靈活連接模式，支持 400 多種工業(yè)協(xié)議和 300 多種設備私有協(xié)議，適配國際通用硬件接口。 這些企業(yè)正積極將工業(yè)協(xié)議接入服務向更多平臺企業(yè)提供，未來有望成為工業(yè)連接領(lǐng)域領(lǐng)導者，驅(qū)動工業(yè)物聯(lián)平臺市場走向集聚發(fā)展。 特斯聯(lián)下一代邊緣計算系統(tǒng)采用 5G 高速無線網(wǎng)絡作為數(shù)據(jù)承載網(wǎng)絡的工業(yè)級網(wǎng)關(guān)，支持移動、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算，支持視頻接入解析和各類工業(yè)接口協(xié)議處理，支持國密標準的數(shù)據(jù)加密，為遠程設備和站點之間的聯(lián)網(wǎng)提供安全高速的無線連接，支持 4 路 Socket 連接。 安全層：區(qū)別于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡安全技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡安全更加重視對設備、通信以及數(shù)據(jù)安全的保障。具體有以下幾點：（ 1）設備和遠程系統(tǒng)之間的通信加密和認證；（ 2）對設備的保護；（ 3）設備固件的安全升級；（ 4）對威脅行為的監(jiān)測和防御；（ 5）數(shù)據(jù)存儲的安全性。這要求物聯(lián)網(wǎng)廠商建立從產(chǎn)品開發(fā)、設計到監(jiān)控全周期的安全防范機制，也要求 IoT 基礎設施提供商做好基礎設施的安全防護。物聯(lián)網(wǎng)安全服務商有微軟 Azure、賽門鐵克、 Intel 等。 微軟的產(chǎn)品 Azure Sphere 提供基于云的安全服務，支持對 Azure Sphere 認證的芯片進行維護、更新和控制。它在設備和互聯(lián)網(wǎng)以及各種輔助云服務之間建立連接，確保安全啟動、認證設備身份、完整性和信任根，同時確保設備運行經(jīng)過審核的代碼庫。國內(nèi)阿里云、騰訊云從平臺的層級提供安全保障。此外，國內(nèi)領(lǐng)先的網(wǎng)絡安全企業(yè)包括奇安信科技集團股份有限公司、啟明星辰信息技術(shù)集團股份有限公司、深信服科技股份有限公司等。

3、 應用發(fā)展現(xiàn)狀

隨著物聯(lián)網(wǎng)的應用更加廣泛，各個領(lǐng)域越來越多的企業(yè)開始計劃數(shù)字孿生的部署。Gartner 的研究顯示，截至 2019 年 1 月底實施物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)中，已有 13% 的企業(yè)實施了數(shù)字孿生項目， 62% 的企業(yè)正在實施或者有計劃實施。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字孿生的延伸和應用，而數(shù)字孿生則拓展。了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用層面的可能性。1. 產(chǎn)業(yè)生態(tài)與美國、德國相比，數(shù)字孿生在中國的研究和受關(guān)注相對較晚。從2016 年開始，數(shù)字孿生文獻發(fā)表數(shù)量進入快速增長期，直到 2019 年，數(shù)字孿生論文發(fā)表數(shù)量超過 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)表過相關(guān)報告的機構(gòu) / 作者主要來自學術(shù)界、企業(yè)界以及政府機構(gòu)。 政府及相關(guān)機構(gòu)：隨著工信部“智能制造綜合標準化與新模式應用”和“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展工程”專項，科技部“網(wǎng)絡化協(xié)同制造與智能工廠”等國家層面的專項實施，有力促進了數(shù)字孿生的發(fā)展。以中國電子技術(shù)標準化研究院、中國信息通信研究院、賽迪信息產(chǎn)業(yè)（集團）有限公司為代表的機構(gòu)在數(shù)字孿生的概念、技術(shù)、標準、應用實踐等方面開展了大量工作，為數(shù)字孿生在中國的推廣與發(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行數(shù)字孿生理論研究的主力。統(tǒng)計結(jié)果顯示，截止 2019 年 12 月 31 日，全球已有超過 1000 個高校、企業(yè)和科研院所開展了數(shù)字孿生研究且有相關(guān)研究成果在學術(shù)刊物公開發(fā)表，其中不乏包括德國亞琛工業(yè)大學、英國劍橋大學、美國斯坦福大學等世界一流高校。 企業(yè)：企業(yè)積極關(guān)注并開展數(shù)字孿生實踐，將數(shù)字孿生技術(shù)付諸實現(xiàn)的研發(fā)方，提供數(shù)字孿生相關(guān)技術(shù)咨詢的平臺方和數(shù)字孿生技術(shù)的應用方。

▲數(shù)字孿生相關(guān)實踐企業(yè)概況

數(shù)字孿生技術(shù)服務商方面，以西門子為代表的廠商為了建立更加完整的數(shù)字孿生模型體系，近年來研發(fā)和整合了質(zhì)量管理、生產(chǎn)計劃排程、制造執(zhí)行、仿真分析等各領(lǐng)域領(lǐng)先廠商和技術(shù)，支持企業(yè)進行涵蓋其整個價值鏈的整合及數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字孿生技術(shù)服務商主要有以下類型： 數(shù)據(jù)治理和分析服務商：這種供應商通過數(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 ； 應用開發(fā)商：這些供應商開發(fā)數(shù)字孿生提高他們的應用能力，為客戶提供垂直細分市場的解決方案。通過 APM、物流或 PLM 等應用開發(fā)數(shù)字孿生模型和組合。比如 GE Digital、 Oracle ； BPM：重點是BPM（業(yè)務流程管理），通過數(shù)字孿生加強這方面的能力。包括 BOXARR、 XMPro ； IoT 平臺：這種供應商通過數(shù)字孿生提高他們的 IoT 能力。比如提高資產(chǎn)監(jiān)控和績效統(tǒng)計的能力。比如 IDbox 和 ThingWorx ； 服務提供商：以客戶作為基礎開發(fā)數(shù)字孿生模型，從而加強他們在垂直市場的行業(yè)知識，以及分析和應用能力。比如 Accenture 和德勤。2. 智能制造領(lǐng)域數(shù)字孿生應用（1）數(shù)字孿生應用概述：

▲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層級，包括基礎支撐層、數(shù)據(jù)互動層、模型構(gòu)建層、仿真分析層，功能層和應用層。 基礎支撐層：建立數(shù)字孿生是以大量相關(guān)數(shù)據(jù)作為基礎的，需要給物理過程、設備配置大量的傳感器，以檢測獲取物理過程及其環(huán)境的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。傳感器檢測的數(shù)據(jù)大致上可分為三類：（ 1）設備數(shù)據(jù)，具體可分為行為特征數(shù)據(jù)（如振動、加工精度等），設備生產(chǎn)數(shù)據(jù)（如開機時長，作業(yè)時長等）和設備能耗數(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)互動層：工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)一般通過分布式控制系統(tǒng)（ DCS）、可編程邏輯控制器系統(tǒng)（ PLC）和智能檢測儀表進行采集。今年來，隨著深度學習、視覺識別技術(shù)的發(fā)展，各類圖像、聲音采集設備也被廣泛應用于數(shù)據(jù)采集中。 數(shù)字傳輸是實現(xiàn)數(shù)字孿生的一項重要技術(shù)。數(shù)字孿生模型是動態(tài)的，建模和控制基于實時上傳的采樣數(shù)據(jù)進行，對信息傳輸和處理時延有較高的要求。因此，數(shù)字孿生需要先進可靠的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，具有更高的帶寬、更低的時延、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)設備、生產(chǎn)流程和平臺之間的無縫、實時的雙向整合 / 互聯(lián)。第五代移動通信網(wǎng)絡（ 5G）技術(shù)因其低延時、大帶寬、泛在網(wǎng)、低功耗的特點，為數(shù)字孿生技術(shù)的應用提供基礎技術(shù)支撐，包括更好的交互體驗、海量的設備通信以及高可靠低延時的實時數(shù)據(jù)交互。 交互與協(xié)同，即虛擬實體實時動態(tài)映射物理實體的狀態(tài)，在虛擬空間通過仿真驗證控制效果，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、人機交互等交互方式。 a）物理物理交互：使物理設備間相互通信、協(xié)調(diào)與寫作，以完成單設備無法完成的任務。 b）虛擬 - 虛擬交互：以連接多個虛擬模型，形成信息共享網(wǎng)絡 c）物理 - 虛擬交互：虛擬模型與物理對象同步變化，并使物理對象可以根據(jù)虛擬模型的直接命令動態(tài)調(diào)整。 d）人機交互：即用戶和數(shù)字孿生系統(tǒng)之間的交互。使用者通過數(shù)字孿生系統(tǒng)迅速掌握物理系統(tǒng)的特性和實時性能，識別異常情況，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)下達指令。比如，通過數(shù)字孿生模型對設備控制器進行操作，或在管控供應鏈和訂單行為的系統(tǒng)中進行更新。人機交互技術(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)字孿生的過程包括建模與仿真。建模即建立物理實體虛擬映射的 3D 模型，這種模型真實地在虛擬空間再現(xiàn)物理實體的外觀、幾何、運動結(jié)構(gòu)、幾何關(guān)聯(lián)等屬性，并結(jié)合實體對象的空間運動規(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、電磁、流體等物理規(guī)律和機理，計算、分析和預測物理對象的未來狀態(tài)。 例如飛機研發(fā)階段，可以把飛機的真實飛行參數(shù)、表面氣流分布等數(shù)據(jù)通過傳感器反饋輸入到模型中，通過流體力學等相關(guān)模型，對這些數(shù)字進行分析，預測潛在的故障和隱患。數(shù)字孿生由一個或多個單元級數(shù)字孿生按層次逐級復合而成，比如，產(chǎn)線尺度的數(shù)字孿生是由多個設備耦合而成。因此，需要對實體對象進行多尺度的數(shù)字孿生建模，以適應實際生產(chǎn)流程中模型跨單元耦合的需要。

▲復雜產(chǎn)品按照系統(tǒng)層次解耦

建立仿真模型的基礎可以是知識、工業(yè)機理和數(shù)據(jù)，三種建模方式各有利弊。基于知識建模：要求建立專家知識庫并且有一定行業(yè)沉淀。優(yōu)勢在于模型較簡單，對極端情況建模效果。但模型精度、及時性、可遷移性較差，成本較高；基于機理建模：模型覆蓋變量空間大、可脫離物理實體、具有可解釋性，但要求大量的參數(shù)，計算復雜，無法對復雜流程工業(yè)中相互耦合的實體情況進行建模；基于數(shù)據(jù)建模：模型精度較高、可動態(tài)更新，但對數(shù)據(jù)數(shù)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量和精度要求更高，并且無法解釋模型。 目前，數(shù)字孿生建模通常基于仿真技術(shù)，包括離散時間仿真、基于有限元的模擬等，通常基于通用編程語言、仿真語言或?qū)Ｓ梅抡孳浖帉懴鄳哪Ｐ汀?shù)字孿生建模語言主要有 AutomationML、 UML、 SysML及 XML 等。工業(yè)仿真軟件，這里主要指計算機輔助工程 CAE（ ComputerAided Engineering）軟件，包括通常意義上的 CAD， CAE， CFD， EDA，TCAD 等。目前中國 CAE 軟件市場基本被外資產(chǎn)品壟斷，如 ANSYS，海克斯康（ 2017 年收購 MSC）， Altair，西門子，達索， Cadence， Comsol，Autodesk， ESI， Synosys， Midas， Livemore 等。 中國具有自主知識產(chǎn)權(quán)的 CAE 軟件僅有很少量的市場份額，國內(nèi)此方面，主要是一些高校、科研院所和中小企業(yè)在進行 CAE 軟件的研發(fā)工作，包括 FEPG、 JIFEX、HAJIF、紫瑞、 LiToSim 在內(nèi)的國內(nèi)自主知識產(chǎn)權(quán)軟件系統(tǒng)已上市，但由于缺乏競爭力，一些軟件已退出國內(nèi) CAE 市場。以安世亞太為代表的國產(chǎn)模擬仿真軟件，在多年使用和代理國外產(chǎn)品經(jīng)驗基礎上開發(fā)出了國產(chǎn)化的替代方案，但目前還無法達到國外一線產(chǎn)品的水平。泰瑞在 2020 年推出工業(yè)仿真云產(chǎn)品，也以云服務模式進入這一市場。

▲工業(yè)仿真軟件（CAE）主要供應商

▲ 數(shù)字孿生優(yōu)化產(chǎn)品生命周期管理

功能實現(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)果實現(xiàn)預期的功能。這種功能是數(shù)字孿生系統(tǒng)最核心的功能價值的體現(xiàn)，能實時反映物理系統(tǒng)的詳細情況，并實現(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)和用戶體驗。 已經(jīng)有一些軟件服務商通過提高數(shù)字孿生能力提高他們的應用能力，為客戶提供垂直細分市場的解決方案。通過 APM、物流或 PLM 等應用開發(fā)數(shù)字孿生模型和組合。比如 GE Digital、 Oracle 等。具體見下表：

▲突出數(shù)字孿生結(jié)合功能層應用的供應商

（2）典型應用場景介紹 數(shù)字孿生在智能制造領(lǐng)域的主要應用場景有產(chǎn)品研發(fā)、設備維護與故障預測以及工藝規(guī)劃。

▲數(shù)字孿生在智能制造領(lǐng)域的應用

數(shù)字孿生應用于產(chǎn)品研發(fā)：傳統(tǒng)的研發(fā)設計方式下，紙張、 3D CAD 是主要的產(chǎn)品設計工具，它建立的虛擬模型是靜態(tài)的，物理對象的變化無法實時反映在模型上，也無法與原料、銷售、市場、供應鏈等產(chǎn)品生命周期數(shù)據(jù)打通。對新產(chǎn)品進行技術(shù)驗證時，要將產(chǎn)品生產(chǎn)出來，進行重復多次的物理實驗，才能得到有限的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的研發(fā)設計具有研發(fā)周期長，成本造價高昂的特點。 數(shù)字孿生突破物理條件的限制，幫助用戶了解產(chǎn)品的實際性能，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，實現(xiàn)無紙化的零部件設計和裝配設計，還能取代傳統(tǒng)通過物理實驗取得實驗數(shù)據(jù)的研發(fā)方式，用計算、仿真、分析或的方式進行虛擬實驗，從而指導、簡化、減少甚至取消物理實驗。 用戶利用結(jié)構(gòu)、熱學、電磁、流體和控制等仿真軟件模擬產(chǎn)品的運行狀況，對產(chǎn)品進行測試、驗證和優(yōu)化。以馬斯克的彈射分離實驗為例，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。馬斯克想用機械結(jié)構(gòu)的強力彈簧彈射分離，回收火箭。 這項實驗用了 NASA 大量的公開數(shù)據(jù)，在計算機上做建模仿真分析強力彈簧的彈射、彈射螺栓，沒有做一次物理實驗，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)射的價格。類似的案例還有如風洞試驗、飛機故障隱患排查、發(fā)動機性能評估等。數(shù)字孿生不僅縮短了產(chǎn)品的設計周期，提高了產(chǎn)品研發(fā)的可行性、成功率，減少危險，大大降低了試制和測試成本。 數(shù)字孿生應用于工藝規(guī)劃和生產(chǎn)過程管理：隨著產(chǎn)品制造過程越來越復雜，多品種，小批量生產(chǎn)的需求越來越強，企業(yè)對生產(chǎn)制造過程進行規(guī)劃、排期的精準性和靈活性，以及對產(chǎn)品質(zhì)量追溯的要求也越來越高。大部分企業(yè)信息系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)未打通，依賴人工進行排期和協(xié)調(diào)。 數(shù)字孿生技術(shù)可以應用于生產(chǎn)制造過程從設備層、產(chǎn)線層到車間層、工廠層等不同的層級，貫穿于生產(chǎn)制造的設計、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)排程等各個環(huán)節(jié)，對生產(chǎn)過程進行仿真、評估和優(yōu)化，系統(tǒng)地規(guī)劃生產(chǎn)工藝、設備、資源，并能利用數(shù)字孿生的技術(shù)，實時監(jiān)控生產(chǎn)工況，及時發(fā)現(xiàn)和應對生產(chǎn)過程中的各種異常和不穩(wěn)定性，日益智能化實現(xiàn)降本、增效、保質(zhì)的目標和滿足環(huán)保的要求。 離散行業(yè)中，數(shù)字孿生在工藝規(guī)劃方面的應用著重于生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)與設計環(huán)節(jié)的協(xié)同；流程行業(yè)中，要求通過數(shù)字孿生技術(shù)對流程進行機理或者數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模。圖 X 反映了流程工業(yè)自動化的結(jié)構(gòu)，在這個過程中，數(shù)字孿生通過將物理實體流程上的耦合轉(zhuǎn)化為各個數(shù)字孿生參數(shù)間的耦合，實現(xiàn)整個流程的協(xié)同優(yōu)化。

▲流程工業(yè)自動化的總體結(jié)構(gòu)

▲應用層級及生態(tài)

數(shù)字孿生應用于設備維護與故障預測： 傳統(tǒng)的設備運維模式下，當設備發(fā)生故障時，要經(jīng)過“發(fā)現(xiàn)故障——致電售后服務人員——售后到場維修”一系列流程才能處理完畢。客戶對設備知識的不了解、與設備制造商之間的溝通障礙往往導致故障無法及時解決。解決這一問題的方法在于將依賴客戶呼入的“被動式服務”轉(zhuǎn)變?yōu)橹鳈C廠主動根據(jù)設備健康狀況提供服務的“主動式服務”。 數(shù)字孿生提供物理實體的實時虛擬化映射，設備傳感器將溫度、振動、碰撞、載荷等數(shù)據(jù)實時輸入數(shù)字孿生模型，并將設備使用環(huán)境數(shù)據(jù)輸入模型，使數(shù)字孿生的環(huán)境模型與實際設備工作環(huán)境的變化保持一致，通過數(shù)字孿生在設備出現(xiàn)狀況前提早進行預測，以便在預定停機時間內(nèi)更換磨損部件，避免意外停機。通過數(shù)字孿生，可實現(xiàn)復雜設備的故障診斷，如風機齒輪箱故障診斷、發(fā)電渦輪機、發(fā)動機以及一些大型結(jié)構(gòu)設備，如船舶的維護保養(yǎng)。 典型的企業(yè)如達索、 GE 聚焦于數(shù)字孿生在故障預測和維護方面的應用。GE 是全球三大航空發(fā)動機生產(chǎn)商之一，為了提高其核心競爭力和加強市場主導地位，在其航空發(fā)動機全生命期過程引入了增材制造和數(shù)字孿生等先進技術(shù)。2016 年， GE 與 ANSYS 合作，攜手擴展并整合 ANSYS行業(yè)領(lǐng)先的工程仿真、嵌入式軟件研發(fā)平臺與 GE 的 Predix 平臺。GE 的數(shù)字孿生將航空發(fā)動機實時傳感器數(shù)據(jù)與性能模型結(jié)合，隨運行環(huán)境變化和物理發(fā)動機性能的衰減，構(gòu)建出自適應模型，精準監(jiān)測航空發(fā)動機的部件和整機性能。并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和性能模型，進行故障診斷和性能預測，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的性能尋優(yōu)。3. 智慧健康領(lǐng)域數(shù)字孿生應用（1）數(shù)字孿生應用概述 智慧健康是通過利用移動監(jiān)測、移動診室、無線遠程會診和醫(yī)療信息云存儲等智能技術(shù)手段，以此提高診療效率，提升城市診療覆蓋面與效率，促進城市醫(yī)療資源的合理化分配。將數(shù)字孿生應用在智慧健康系統(tǒng)中，可以基于患者的健康檔案、就醫(yī)史、用藥史、智能可穿戴設備檢測數(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、增強分析、邊緣計算、人工智能等技術(shù)的支撐下模擬人體運作，實現(xiàn)對醫(yī)療個體健康狀況的實時監(jiān)控、預測分析和精準醫(yī)療診斷。 如基于醫(yī)療數(shù)字孿生體應用，可遠程和實時地監(jiān)測心血管病人的健康狀態(tài)；當智能穿戴設備傳感器節(jié)點測量到任何異常信息時，救援機構(gòu)可立即開展急救。同樣醫(yī)療數(shù)字孿生體還可通過在患者體內(nèi)植入生物醫(yī)學傳感器來全天監(jiān)控其血糖水平，以提供有關(guān)食物和運動的建議等。 將數(shù)字孿生技術(shù)應用在智慧健康中，構(gòu)建其應用框架如下圖所示。該應用框架主要包含基礎支撐層、數(shù)據(jù)互動層、模型構(gòu)建層和功能層。

▲數(shù)字孿生智慧健康應用框架

基礎支撐層：基礎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)療設備包括 CT 機、磁共振成像和理療設備等，以及與硬件配套的專業(yè)軟件（如健康信息系統(tǒng)）。醫(yī)療信息包括一些可穿戴設備（血壓計、心率監(jiān)測儀）以及一些其他智能系統(tǒng)采集到的信息。可穿戴設備在醫(yī)學領(lǐng)域的相關(guān)產(chǎn)品包括血糖監(jiān)測儀、心電監(jiān)測儀、胎心監(jiān)護儀、心電儀、血壓計等。一些電子科技巨頭生產(chǎn)用于健康監(jiān)測的智能可穿戴設備，如谷歌、三星、華為小米等都已推出消費級可穿戴醫(yī)療設備，華為、索尼、 LG、 Garmin、Razer 等廠商也推出智能手環(huán)、智能眼鏡等可穿戴產(chǎn)品。 數(shù)據(jù)互動層：數(shù)據(jù)將醫(yī)療資源的數(shù)據(jù)進行收集、分類、整合為平臺提供支持。在數(shù)據(jù)采集方面，通過RFID標簽、二維碼、傳感器等技術(shù)識別物體及其位置。醫(yī)療資源、信息等數(shù)據(jù)通過 4G/5G 網(wǎng)絡上傳到云平臺。采集的數(shù)據(jù)主要包括診斷數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)和歷史病例數(shù)據(jù)等。進入數(shù)據(jù)池的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行整合后，將數(shù)據(jù)進行虛擬化、服務化處理，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的輸入輸出。 模型構(gòu)建層：基于數(shù)據(jù)互動層處理的數(shù)據(jù)，建立物理對象的虛擬模型，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體進行實時數(shù)據(jù)交互，從而實現(xiàn)物理設備、虛擬模型、云健康系統(tǒng)的全要素、全服務、全流程的數(shù)據(jù)集成和聚合。 同時模型構(gòu)建層的基礎功能包括服務管理、數(shù)據(jù)管理、知識管理和用戶管理。其中，服務管理主要負責醫(yī)療資源配置、醫(yī)護人員配置和在線掛號等服務。數(shù)據(jù)管理主要是負責數(shù)據(jù)存儲、分析和傳輸。知識管理平臺件主要負責隱性知識的存儲、表示、挖掘、搜索和分析等工作。用戶管理平臺提供了用戶基本信息管理、用戶信息管理和用戶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手機、 PC 終端、醫(yī)療系統(tǒng)和專用設備進行應用。如：微信推出“服務號”功能，患者可以通過醫(yī)院的微信服務號進行診療卡辦理、預約掛號、全流程繳費等，大大減輕了醫(yī)院的接診壓力，提高了管理效率。基于微信平臺，提供在線問診功能，方便患者開藥檢查。醫(yī)療機構(gòu)通過獲取患者信息，向患者發(fā)送健康建議，并進行資源分配模擬。為患者提供實時監(jiān)控、危機預警、醫(yī)療指導等服務。第三方軟件使第三方醫(yī)療服務機構(gòu)、政府獲取計費信息，保證醫(yī)療服務費用支付安全、快速支付等相關(guān)功能。 安全系統(tǒng)與信息共享標準：安全系統(tǒng)負責確保醫(yī)療數(shù)字孿生系統(tǒng)中所有層的安全。包括系統(tǒng)和平臺安全、網(wǎng)絡安全、醫(yī)療數(shù)據(jù)安全、用戶個人隱私和信息安全、應用安全和安全管理。防止來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)確保整個智能醫(yī)療系統(tǒng)具備災備、應急響應、監(jiān)控和管理等安全功能。 除了上述功能，智慧健康平臺還需要標準和系統(tǒng)規(guī)范模塊，保證醫(yī)療信息實現(xiàn)跨應用、跨系統(tǒng)、跨平臺的共享。這是為了保證醫(yī)療保健數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)共享和交換以及應用程序服務管理的標準化。4. 智慧城市領(lǐng)域數(shù)字孿生應用（1）數(shù)字孿生應用概述 中國以“智慧城市”和“新基建”為代表的建設模式雖然起步較晚，但爆發(fā)速度前所未有。目前全球近 1000 個提出智慧化發(fā)展的城市中，有近 500 個中國城市，占全球數(shù)量的 48%。這為中國下一階段的城市和基礎設施發(fā)展奠定了基礎。 2019 年中國新型智慧城市規(guī)模超過 9000 億元，未來幾年將保持較快速度增長，預計到 2023 年市場規(guī)模將超過 1.3 萬億元。當前，安全綜治、智慧園區(qū)、智慧交通是智慧城市建設投入的重點，三大細分場景規(guī)模占智慧城市建設總規(guī)模的 71%，而城市級平臺、機器人等新技術(shù)和產(chǎn)品則在快速落地，被更多城市建設方采納和應用。

▲2018-2023 年中國新型智慧城市市場規(guī)模及預測（單位：億元）

▲中國城市智慧化細分市場占比

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用，通過構(gòu)建城市物理世界及網(wǎng)絡虛擬空間一一對應、相互映射、協(xié)同交互的復雜系統(tǒng)，在網(wǎng)絡空間再造一個與之匹配、對應的孿生城市，實現(xiàn)城市全要素數(shù)字化和虛擬化、城市狀態(tài)實時化和可視化、城市管理決策協(xié)同化和智能化，形成物理維度上的實體世界和信息維度上的虛擬世界同生共存、虛實交融的城市發(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的復雜綜合技術(shù)體系，它支撐并推進城市規(guī)劃、建設、管理，確保城市安全、有序運行。 數(shù)字孿生城市主要有新型基礎設施、智能運行中樞、智慧應用體系三大橫向的分層：

▲數(shù)字孿生城市

基礎設施層：城市新型基礎設施包括全域感知設施 ( 包括泛智能化的市政設施和城市部件 )、網(wǎng)絡連接設施和智能計算設施。與傳統(tǒng)智慧城市不同的是，數(shù)字孿生城市的基礎設施還包括激光掃描、航空攝影、移動測繪等新型測繪設施，旨在采集和更新城市地理信息和實景三維數(shù)據(jù)，確保兩個世界的實時鏡像和同步運行。 智能運行中樞：智能運行中樞是數(shù)字孿生城市的能力中臺，由五個核心平臺承載， 一是泛在感知與智能設施管理平臺，對城市感知體系和智能化設施進行統(tǒng)一接入、設備管理和反向操控； 二是城市大數(shù)據(jù)平臺，匯聚全域全量政務和社會數(shù)據(jù)，與城市信息模型平臺整合，展現(xiàn)城市全貌和運行狀態(tài)，成為數(shù)據(jù)驅(qū)動治理模式的強大基礎。 三是城市信息模型平臺，與城市大數(shù)據(jù)平臺融合，成為城市的數(shù)字底座，是數(shù)字孿生城市精準映射虛實互動的核心。 四是共性技術(shù)賦能與應用支撐平臺，匯聚人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、AR/VR 等新技術(shù)基礎服務能力，以及數(shù)字孿生城市特有的場景服務、數(shù)據(jù)服務、仿真服務等能力，為上層應用提供技術(shù)賦能與統(tǒng)一開發(fā)服務支撐。 五是泛在網(wǎng)絡與計算資源調(diào)度平臺，主要是基于未來軟件定義網(wǎng)絡（ SDN）、云邊協(xié)同計算等技術(shù)，滿足數(shù)字孿生城市高效調(diào)度使用云網(wǎng)資源。 應用服務層：應用服務層是面向政府、行業(yè)的業(yè)務支撐和智慧應用，基于數(shù)字孿生城市的應用服務包含城市大數(shù)據(jù)畫像、人口大數(shù)據(jù)畫像、城市規(guī)劃仿真模擬、城市綜合治理模擬仿真等智能應用，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)專題應用。 （2） 數(shù)字孿生城市的應用效果 提升城市規(guī)劃質(zhì)量和水平。當前的智慧城市規(guī)劃和頂層設計，大部分都屬于概念和功能設計，缺乏與實際人流、物流、資金流的交互，也缺乏對新技術(shù)引入帶來的影響分析。數(shù)字孿生城市執(zhí)行快速的“假設”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，把握城市運行脈搏；推動城市規(guī)劃有的放矢、提前布局，在規(guī)劃前期和建設早期了解城市特性、評估規(guī)劃影響，避免在不切實際的規(guī)劃設計上浪費時間，防止在驗證階段重新進行設計，以更少的成本、更快的速度，推動創(chuàng)新技術(shù)支撐智慧城市頂層設計落地。 推動以人為核心的城市設計，實現(xiàn)智慧城市建設協(xié)同創(chuàng)新。城市居民是新型智慧城市服務的核心，也是城市規(guī)劃、建設需要考慮的關(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、家庭結(jié)構(gòu)、日常消費等，對相關(guān)數(shù)據(jù)進行動態(tài)監(jiān)測，并納入模型，實現(xiàn)協(xié)同計算。同時，數(shù)字孿生城市通過在“比特空間”上預測人口結(jié)構(gòu)和遷徙軌跡、推演未來的設施布局、評估商業(yè)項目影響等，將對實體城市的設計、建設和實施產(chǎn)生巨大的影響，甚至重塑城市。搭建可感知、可判斷、快速反應的數(shù)字孿生城市，將支撐城市土地空間規(guī)劃、重大項目建設，實現(xiàn)隨需響應的惠民服務、觸手可及的協(xié)同指引。 優(yōu)化智慧城市建設并評估其成效。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)指標等各維度城市數(shù)據(jù)，可讓決策者和評估者快速、直觀地了解智慧化對城市環(huán)境、城市運行等狀態(tài)的提升效果，評判智慧項目的建設效益；實現(xiàn)城市數(shù)據(jù)挖掘分析，輔助政府在信息化、智慧化建設中的科學決策，避免走彎路或重復、低效建設。 模擬仿真：在數(shù)字世界推演城市運行態(tài)勢 在數(shù)字城市仿真，在物理城市執(zhí)行，使城市建設和發(fā)展少走彎路、不留遺憾，是數(shù)字孿生城市價值的真正體現(xiàn)。在數(shù)字孿生城市中，運用模擬仿真技術(shù)，可進行自然現(xiàn)象的仿真、物理力學規(guī)律的仿真、人群活動的仿真，自然災害的仿真等，為城市規(guī)劃、管理、 45 應急救援等制定科學決策，促進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)展階段來看，對整個城市進行模擬仿真的軟件產(chǎn)品還未出現(xiàn)，仿真軟件的應用范圍還是局限于部分細分領(lǐng)域，如用于交通仿真的SUMO、 VISSIM、 Carsim，水動力仿真的 MIKE21、 HEC、 SWIMM，景觀環(huán)境仿真的 SITES 平臺和物流固廢仿真的 Anylogic。國內(nèi)仿真軟件與國外相比還有較大差距，國外廠商掌握 CAE 有限元算法和 CAD 核心幾何內(nèi)核算法，國內(nèi)企業(yè)只能通過授權(quán)經(jīng)營方式使用國外幾何內(nèi)核，基本不具有自主知識產(chǎn)權(quán)，多數(shù)廠商主要基于國外產(chǎn)品進行二次開發(fā)。 隨著國內(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。51VR 公司自主研發(fā)推出 51Sim-One 無人駕駛仿真平臺， 通過自主研發(fā)的靜態(tài)高精度場景數(shù)據(jù)編輯和自動化轉(zhuǎn)換工具，既可對已采集場景的多種數(shù)據(jù)進行融合，將實體非結(jié)構(gòu)化場景快速生成高擬真的結(jié)構(gòu)化虛擬仿真場景，又可根據(jù)自動駕駛測試任務的需要從無到有構(gòu)建仿真訓練流程與評價體系，極大提升自動駕駛訓練效率。 百度公司 2017 年對外發(fā)布了 Apollo （阿波羅）平臺， 其中的仿真平臺可以提供貫穿自動駕駛研發(fā)迭代過程的完整解決方案，仿真服務擁有大量的實際路況及自動駕駛場景數(shù)據(jù)，基于大規(guī)模云端計算容量，打造日行百萬公里的虛擬運行能力。中視典數(shù)字科技公司依托自主知識產(chǎn)權(quán)的虛擬現(xiàn)實平臺軟件，專門針對數(shù)字城市完全自主研發(fā)出產(chǎn)品：數(shù)字城市仿真平臺（ VRP-Digicity）、三維網(wǎng)絡平臺（ VRPIE）、三維仿真系統(tǒng)開發(fā)包（ VRP-SDK）等，能滿足不同數(shù)字城市規(guī)劃管理領(lǐng)域，不同層次客戶對數(shù)字仿真的需求。 深度學習：推動城市自我學習智慧成長 數(shù)字孿生城市對人工智能領(lǐng)域深度學習、自我優(yōu)化技術(shù)的應用，可使城市從以往部門之間各自為戰(zhàn)、治標不治本、被動遲緩的基層治理模式，轉(zhuǎn)變?yōu)槿騾f(xié)同治理、問題智能響應、需求提前預判的模式，構(gòu)建起高效智慧的城市運行規(guī)則。在數(shù)字孿生城市中，對深度學習技術(shù)的應用主要集中在海量數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)運行優(yōu)化等方面。 深度學習模型和技術(shù)源流多來自西方人工智能科學家 , 我國多數(shù)人工智能企業(yè)缺少原創(chuàng)算法，但近年來科研實力大幅增長，目前我國深度學習領(lǐng)域的差距主要在于缺乏體系化的產(chǎn)品、生態(tài)，未能進一步沉淀市場應用。 目前，數(shù)字孿生城市中較為成熟的深度學習產(chǎn)品目前有泰瑞數(shù)創(chuàng)CIM Generator 空間語義平臺和商湯科技 SenseEarth 平臺。前者是一款融合了深度語義信息的 AI PAAS 平臺， 它包含了一個強大的人工智能內(nèi)核，可將各類數(shù)據(jù)自動解譯生成城市語義模型。同時支持多數(shù)據(jù)源，包括遙感影像、航空影像、激光點云、建筑圖紙等數(shù)據(jù)輸入，并內(nèi)置插件式 AI組件，包括深度學習算法框架，內(nèi)插多組網(wǎng)絡模型，支持分布式架構(gòu)。 SenseEarth 智能遙感影像解譯平臺是一款面向公眾公開的遙感影像瀏覽及解譯在線工具，具有強大的數(shù)據(jù)解析和洞察能力，可提供在線體驗基于衛(wèi)星影像的道路提取、艦船檢測、土地利用分類等人工智能解譯功能，并可支撐用戶瀏覽歷史影像，以月度為單位對不同時段的影像進行變化檢測，快速感知城市的變遷與發(fā)展。5. 智慧建筑領(lǐng)域數(shù)字孿生應用（1）數(shù)字孿生應用概述 “數(shù)字孿生建筑”是將數(shù)字孿生使能技術(shù)應用于建筑科技的新技術(shù)，簡單說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)的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，以反映相對應的實體建筑的全生命周期過程。 數(shù)字孿生建筑具有四大特點：精準映射、虛實交互、軟件定義、智能干預。 1、精準映射：數(shù)字孿生建筑通過各層面的傳感器布設，實現(xiàn)對建筑的全面數(shù)字化建模，以及對建筑運行狀態(tài)的充分感知、動態(tài)監(jiān)測，形成虛擬建筑在信息維度上對實體建筑的精準信息表達和映射。 2、虛實交互：未來數(shù)字孿生建筑中，在建筑實體空間可觀察各類痕跡，在建筑虛擬空間可搜索各類信息，建筑規(guī)劃、建設以及民眾的各類活動，不僅在實體空間，而且在虛擬空間得到極大擴充，虛實融合、虛實協(xié)同將定義建筑未來發(fā)展新模式。 3、軟件定義：數(shù)字孿生建筑針對物理建筑建立相對應的虛擬模型，并以軟件的方式模擬建筑人、事、物在真實環(huán)境下的行為，通過云端和邊緣計算，軟性指引和操控建筑的電熱能源調(diào)度等。 4、智能干預：通過在“數(shù)字孿生建筑”上規(guī)劃設計、模擬仿真等，將建筑可能產(chǎn)生的不良影響、矛盾沖突、潛在危險進行智能預警，并提供合理可行的對策建議，以未來視角智能干預建筑原有發(fā)展軌跡和運行，進而指引和優(yōu)化實體建筑的規(guī)劃、管理，改善服務。 數(shù)字孿生建筑的核心環(huán)節(jié)在于 BIM 的應用。建筑信息模型（ BIM）是一種應用于工程設計、建造、管理的數(shù)據(jù)化工具和一種信息建模技術(shù)，可以實現(xiàn)建筑設計的三維可視化， BIM 技術(shù)疊加時間軸形成 4D 模型，進一步疊加成本信息可構(gòu)筑 5D 模型，對建筑進行多維度考量，可貫穿建筑全生命周期中規(guī)劃、概念設計、細節(jié)設計、分析、出圖、預制、施工、運營維護、拆除或翻新等所有環(huán)節(jié)。 具體到 BIM 軟件的核心領(lǐng)域，目前國內(nèi)廠商占建筑結(jié)構(gòu)設計軟件市場優(yōu)勢，建筑信息化模型軟件市場仍以國外廠商為主導： （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)設計軟件也吸引了越來越多企業(yè)進入。但是由于建筑結(jié)構(gòu)設計軟件專業(yè)技術(shù)門檻較高，目前國內(nèi)外結(jié)構(gòu)專業(yè)設計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 系列軟件等幾款國內(nèi)外結(jié)構(gòu)設計軟件產(chǎn)品。 因國外產(chǎn)品價格較高，對中國本土建筑規(guī)范理解不足，國外軟件只在少量超高層復雜結(jié)構(gòu)設計中有所應用，市場份額較小；而國內(nèi)的軟件，如 PKPM 系列軟件等等，因研發(fā)應用較早，經(jīng)過了多年發(fā)展在國內(nèi)市場中具有較高的占有率。 （2） 國 內(nèi) 建 筑 信 息 化 模 型（ BIM） 軟 件 市 場 上， 以 Autodesk、 DassaultSystems、 GRAPHISOFT、 Tekla 為代表的國外軟件廠商依然在設計 BIM 軟件領(lǐng)域占據(jù)絕對優(yōu)勢，國內(nèi)企業(yè)的 BIM 應用軟件都采用國外的Revit、 Tekla 等平臺產(chǎn)品。 中國本土 BIM 軟件廠商數(shù)量較多，開發(fā)的軟件產(chǎn)品大多屬于應用型軟件，運行于基礎平臺軟件環(huán)境中，這類應用型軟件以項目業(yè)務為導向，注重將軟件產(chǎn)品與本地化業(yè)務相結(jié)合，以提升項目推進效率，而本土軟件廠商在提供應用軟件產(chǎn)品的同時，也提供相關(guān)配套服務和業(yè)務解決方案。但近幾年國內(nèi) BIM 軟件廠商由建造、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，通過本地化產(chǎn)品和配套的技術(shù)服務支撐，取得了相當好的成績。因 BIM 軟件研發(fā)需要大量的資金投入，目前國內(nèi)實力的 BIM 研發(fā)企業(yè)主要有魯班、廣聯(lián)達、鴻業(yè)、品茗等實力較大的軟件廠商。 現(xiàn)在，知名的 BIM 軟件供應商有 Autodesk、 Trimble、 Bentley、廣聯(lián)達、 RIB Software 等。

▲全球主要 BIM 軟件供應商

（2）典型應用場景介紹

▲數(shù)字孿生建筑典型應用場景

數(shù)字孿生建筑在規(guī)劃設計方面主要應用于以下場景： 場地分析：傳統(tǒng)的場地分析存在諸如定量分析不足、主觀因素過重、無法處理大量數(shù)據(jù)信息等弊端；BIM 結(jié)合地理信息系統(tǒng) (GeographiInformation System，簡稱（ GIS），對場地及擬建的建筑物空間數(shù)據(jù)進行建模，通過 BIM 及 GIS 軟件的強大功能，迅速得出令人信服的分析結(jié)果，幫助項目在規(guī)劃階段評估場地的使用條件和特點，從而做出新建項目最理想的場地規(guī)劃、交通流線組織關(guān)系、建筑布局等關(guān)鍵決策。 功能分析：項目投資方可以使用 BIM 來評估設計方案的布局、視野、照明、安全、人體工程學、聲學、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節(jié)推敲，迅速分析設計和施工中可能需要應對的問題。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目投資方進行選擇，通過數(shù)據(jù)對比和模擬分析，找出不同解決方案的優(yōu)缺點，幫助項目投資方迅速評估建筑投資方案的成本和時間。 對設計師來說，通過BIM來評估所設計的空間，可以獲得較高的互動效應，以便從使用者和業(yè)主處獲得積極的反饋。設計的實時修改往往基于最終用戶的反饋，在 BIM 平臺下，項目各方關(guān)注的焦點問題比較容易得到直觀的展現(xiàn)并迅速達成共識，相應的需要決策的時間也會比以往減少。 空間分析：詳圖設計階段發(fā)現(xiàn)不合格需要修改，造成設計的巨大浪費，BIM 能夠幫助項目團隊在功能規(guī)劃階段，通過對空間進行分析來理解復雜空間的標準和法規(guī)，從而節(jié)省時間，提供對團隊更多增值活動的可能。特別是在客戶討論需求、選擇以及分析最佳方案時，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用成果還會幫助建筑師在建筑設計階段隨時查看初步設計是否符合業(yè)主的要求，是否滿足建筑策劃階段得到的設計依據(jù)。 公用設施分析：在廠區(qū)管網(wǎng)規(guī)劃中，通常相關(guān)部門各行其道，造成道路經(jīng)常被開挖，管線經(jīng)常被挖斷，造成很大經(jīng)濟損失。利用數(shù)字孿生技術(shù)通過對各類管線進行統(tǒng)一信息化處理，以市政規(guī)劃數(shù)據(jù)庫為設計基礎進行相關(guān)管道的設計布線，就可避免錯誤發(fā)生，從而優(yōu)化管網(wǎng)布置，提高設計及經(jīng)濟效率。 信息模型構(gòu)建：以往的二維平面設計對建筑空間尤其是復雜的建筑空間表達效率較低， BIM 是以三維數(shù)字技術(shù)為基礎，集成了建筑工程項目各種相關(guān)信息的工程數(shù)據(jù)模型， BIM 是對工程項目設施實體與功能特性的數(shù)字化表達。一個完善的信息模型，能夠連接建筑項目生命期不同階段的數(shù)據(jù)、過程和資源，是對工程對象的完整描述，可被建設項目各參與方普遍使用，支持建設項目生命期中動態(tài)的工程信息創(chuàng)建、管理和共享。建筑信息模型同時又是一種應用于設計、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進程中顯著提高效率和大量減少風險。 數(shù)字孿生建筑在建設實施環(huán)節(jié)主要應用于以下場景： 施工策劃：施工組織是對施工活動實行科學管理的重要手段，它決定了各階段的施工準備工作內(nèi)容，傳統(tǒng)施工組織設計很難協(xié)調(diào)施工過程中各施工單位、各施工工種、各項資源之間的相互關(guān)系。BIM 施工組織可視化在編制施工方案、施工組織設計的同時，將 BIM 技術(shù)融入到整個環(huán)節(jié)中去，以直觀可視化的方式進行方案編制輔助、方案模擬驗證、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計可行性。 造價控制：施工單位精細化管理很難實現(xiàn)的根本原因在于，海量的工程數(shù)據(jù)無法快速準確獲取，以便更好的支持資源計劃，致使經(jīng)驗主義盛行。而數(shù)字孿生建筑可以讓建筑模型快速準確的獲得工程基礎數(shù)據(jù)，為施工單位制定精準的資源計劃提供有效支持，大大減少了資源、物流和倉儲環(huán)節(jié)的浪費，為實現(xiàn)限額領(lǐng)料、消耗控制提供技術(shù)支撐。 進度管理：建筑施工是一個高度動態(tài)的過程，隨著建筑工程規(guī)模不斷擴大，復雜程度不斷提高，使得施工項目管理變得極為復雜。通過將BIM 與施工進度計劃相鏈接，將空間信息與時間信息整合在一個可視的4D（ 3D+Time）模型中，可以直觀、精確地反映整個建筑的施工過程。可以在項目建造過程中合理制定施工計劃、 4D 精確掌握施工進度，優(yōu)化使用施工資源以及科學地進行場地布置，對整個工程的施工進度、資源和質(zhì)量進行統(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 BIM 可以對項目的重點或難點部分進行可建性模擬，對于一些重要的施工環(huán)節(jié)或采用新施工工藝的關(guān)鍵部位進行模擬和分析，如可進行深基坑支護分析，各專業(yè)綜合管線干涉分析等，也可以利用 BIM 技術(shù)結(jié)合施工組織計劃進行預演以提高復雜建筑體系的可造性。借助 BIM 對施工組織的模擬，項目管理方能夠非常直觀地了解整個施工安裝環(huán)節(jié)的時間節(jié)點和安裝工序，并清晰把握在安裝過程中的難點和要點，施工方也可以進一步對原有安裝方案進行優(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)字化方式拷貝一個物理對象，模擬對象在現(xiàn)實環(huán)境中的行為，對產(chǎn)品、制造過程乃至整個工廠進行虛擬仿真，目的是了解資產(chǎn)的狀態(tài)，響應變化，改善業(yè)務運營和增加價值。在萬物互聯(lián)時代此種軟件設計模式的重要性尤為突出，為了達到物理實體與數(shù)字實體之間的互動，需要經(jīng)歷諸多的過程也需要很多基礎的支撐技術(shù)做為依托，更需要經(jīng)歷很多階段的演進才能很好的實現(xiàn)物理實體在數(shù)字世界中的塑造。 首先我們需要構(gòu)建物理實體在數(shù)字世界中對應的實體模型，就需要利用知識機理、數(shù)字化等技術(shù)構(gòu)建一個數(shù)字模型，而且我們對構(gòu)建的數(shù)字模型需要結(jié)合行業(yè)特性做出評分，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)將真實世界中的物理實體元信息采集、傳輸、同步、增強之后得到我們業(yè)務中可以使用的通用數(shù)據(jù)；通過這些數(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)字世界完整復現(xiàn)出來，人們才能更友好的與物理實體交互；在這個基礎之上我們可以結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)做數(shù)字孿生體的描述、診斷、預警 / 預測及智能決策等共性應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。建模“數(shù)字化”是對物理世界數(shù)字化的過程。這個過程需要將物理對象表達為計算機和網(wǎng)絡所能識別的數(shù)字模型。建模的目的是將我們對物理世界或問題的理解進行簡化和模型化。而數(shù)字孿生的目的或本質(zhì)是通過數(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體、特別是復雜系統(tǒng)的不確定性。所以建立物理實體的數(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；而模型實現(xiàn)方法研究主要涉及建模語言和模型開發(fā)工具等，關(guān)注如何從技術(shù)上實現(xiàn)數(shù)字孿生模型。在模型實現(xiàn)方法上，相關(guān)技術(shù)方法和工具呈多元化發(fā)展趨勢。當前，數(shù)字孿生建模語言主要有 AutomationML、 UML、 SysML及 XML 等。一些模型采用通用建模工具如 CAD 等開發(fā)，更多模型的開發(fā)是基于專用建模工具如 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)庫的微內(nèi)核數(shù)字孿生平臺架構(gòu)，通過仿真數(shù)據(jù)庫對實時傳感器數(shù)據(jù)的主動管理，為仿真模型的修正和更逼真的現(xiàn)實映射提供支持； 2）自動模型生成和在線仿真的數(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)模型自動生成動態(tài)仿真模型，并結(jié)合多種模型提升仿真準確度，最終通過實時數(shù)據(jù)反饋實現(xiàn)在線仿真； 3）包含物理實體、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，通過多種數(shù)理仿真模型的組合構(gòu)建復雜的虛擬實體，并提出基于錨點的虛擬實體校準方法； 5）全參數(shù)數(shù)字孿生的實現(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、匹配等流程實現(xiàn)上層數(shù)字孿生應用； 6）由物理實體、虛擬實體、連接、孿生數(shù)據(jù)、服務組成的數(shù)字孿生五維模型，強調(diào)了由物理數(shù)據(jù)、虛擬數(shù)據(jù)、服務數(shù)據(jù)和知識等組成的孿生數(shù)據(jù)對物理設備、虛擬設備和服務等的驅(qū)動作用，并探討了數(shù)字孿生五維模型在多個領(lǐng)域的應用思路與方案； 7）按照數(shù)據(jù)采集到應用分為數(shù)據(jù)保障層、建模計算層、數(shù)字孿生功能層和沉浸式體驗層的四層模型，依次實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理、仿真建模、功能設計、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現(xiàn)業(yè)務功能為目標，按照信息模型建立方法及模型屬性信息要求進行。數(shù)字孿生信息模型庫包括以人員、設備設施、物料材料、場地環(huán)境等信息為主要內(nèi)容的對象模型庫和以生產(chǎn)信息規(guī)則模型庫、產(chǎn)品信息規(guī)則模型庫、技術(shù)知識規(guī)則模型庫為主要內(nèi)容的規(guī)則模型庫。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)務功能： 模型業(yè)務功能按照產(chǎn)品生命周期的四個主要功能展開： 設計仿真基于產(chǎn)品原型庫、設計機理庫等設計基礎信息，建立產(chǎn)品的虛擬模型。在設計仿真階段，還應將產(chǎn)品的虛擬模型在包括設備生產(chǎn)能力、設備生產(chǎn)環(huán)境的虛擬工廠運行環(huán)境中進行模擬生產(chǎn)，測試產(chǎn)品設計的合理性、可靠性，提升產(chǎn)品研發(fā)效率。 工藝流程規(guī)劃基于工藝知識庫、設備布局信息、倉儲情況等工藝流程規(guī)劃基礎信息，完成產(chǎn)品工藝流程規(guī)劃。在工藝流程規(guī)劃階段，還應將包括工藝信息的產(chǎn)品虛擬模型在虛擬工廠的生產(chǎn)規(guī)劃中進行流程模擬，測試產(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)測試基于設備布局信息、設備運行信息等基礎信息及包括工藝信息和生產(chǎn)信息的產(chǎn)品虛擬模型，對產(chǎn)品的生產(chǎn)環(huán)節(jié)進行模擬測試，測試產(chǎn)品設計、工藝規(guī)劃及生產(chǎn)流程的合理性和可靠性，提升產(chǎn)品設計成功率和測試效率。 產(chǎn)品交付分為實體產(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，可適當提前于實體產(chǎn)品提供給用戶，以滿足用戶提前進行模擬測試的需求。 b) 對象模型庫： 對象模型庫包含人員模型、設備設施模型、物料材料模型、場地環(huán)境模型及其相對應的模型關(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、計劃信息和靜態(tài)關(guān)系信息，動態(tài)信息包括狀態(tài)信息、位置信息、過程信息及動態(tài)關(guān)系信息。 c) 規(guī)則模型庫： 規(guī)則模型庫包含生產(chǎn)工藝規(guī)則模型庫、生產(chǎn)管理規(guī)則模型庫、產(chǎn)品信息規(guī)則模型庫、生產(chǎn)物流規(guī)則模型庫與技術(shù)知識規(guī)則模型庫等： 生產(chǎn)工藝規(guī)則模型庫包含工藝基礎信息、工藝清單、工藝路線、工藝要求、工藝參數(shù)、生產(chǎn)節(jié)拍、 標準作業(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)則模型庫包含生產(chǎn)計劃信息、排產(chǎn)規(guī)則信息、生產(chǎn)班組信息、生產(chǎn)線產(chǎn)能信息、生產(chǎn) 進度信息、生產(chǎn)排程約束信息、生產(chǎn)設備效率信息之間的邏輯規(guī)則。 產(chǎn)品信息規(guī)則模型庫包含產(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)運方式、完成入 庫、出庫等與生產(chǎn)物流相關(guān)的規(guī)則。 技術(shù)知識規(guī)則模型庫包含工藝原理、操作經(jīng)驗、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)需要進行組合，以形成系統(tǒng)、產(chǎn)線等集成組合。按照應用層所提供業(yè)務功能的不同要求，信息模型組件間的組合可采用層級組合、關(guān)聯(lián)組合、對等組合等方式： 層級組合用以描述不同系統(tǒng)層級的信息模型按照層級關(guān)系依次組合的信息模型關(guān)系。在層級組合關(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，作為整體進行功能實現(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，作為整體進行功能實現(xiàn)。 對等組合用以描述不同信息模型之間存在的非耦合關(guān)系。在對等關(guān)系的描述下，可將獨立的非耦合信息模型之間建立關(guān)系，作為整體進行功能實現(xiàn)。 數(shù)據(jù)互動層 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)榭梢员挥嬎銠C和網(wǎng)絡所能感知、識別和分析，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。同時物聯(lián)網(wǎng)為物理對象和數(shù)字對象之間的“互動”提供了通道。“互動”是數(shù)字孿生的一個重要特征，主要是指物理對象和數(shù)字對象之間的動態(tài)互動，當然也隱含了物理對象之間的互動以及數(shù)字對象之間的互動。前兩者通過物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)，而后者則是通過數(shù)字線程實現(xiàn)。能夠?qū)崿F(xiàn)多視圖模型數(shù)據(jù)融合的機制或引擎是數(shù)字線程技術(shù)的核心。

▲數(shù)據(jù)互動流程示意圖

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

▲Citybase 主要技術(shù)

數(shù)據(jù)價值挖掘：監(jiān)測設備的運行數(shù)據(jù)，且在此基礎上可對設備的全生命周期進行管理，分析挖掘數(shù)據(jù)價值，輔助運營決策。 數(shù)據(jù)融通與跨系統(tǒng)聯(lián)動：從物聯(lián)網(wǎng)底層進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)一連接和管理，支持數(shù)據(jù)的靈活調(diào)配，可以更簡單充分地進行數(shù)據(jù)融通與跨系統(tǒng)聯(lián)動，真正做到打破“煙囪式管理”。 空間索引與事件驅(qū)動：將設備、數(shù)據(jù)及事件與空間聯(lián)系起來。能以空間為線索完成完整的業(yè)務閉環(huán)，能各種異常情況進行準確三維空間確定與快速響應。 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)分級可視化及應用，支撐建造、交通、水務、應急等各種城市業(yè)務場景； b）以空間為核心，融合人、物和行為活動，構(gòu)建一套可擴展的數(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、服務庫與應用快速組裝； d）實現(xiàn)對實時監(jiān)控視頻與三維模型配準融合，生成大范圍三維全景動態(tài)監(jiān)控畫面，形成一張“無限量”分辨率的大視頻，“一張圖”看全局，無需切換任何分鏡頭畫面，實現(xiàn)對重點區(qū)域整體現(xiàn)場的全景、實時、多角度監(jiān)控，虛擬線上融合共生； e）支持 BIM+ 傾斜攝影 + 影響 + 點云 +MAX 模型，單體模型等的大場景、海量、大體量數(shù)據(jù)的高逼真渲染。 信息強化 當前，企業(yè)通過對多源異構(gòu)孿生數(shù)據(jù)的整合和綜合運用，建立“人機料法環(huán)”各類數(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)動的運營與管理模式，有助于探索基于數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)驅(qū)動型變革新路徑。數(shù)字孿生的信息強化主要包括以下幾個方面進行詳細的數(shù)據(jù)管理。 a）數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)清洗對數(shù)據(jù)進行重新審查和校驗的過程，目的在于刪除重復信息、糾正存在的錯誤，并提供數(shù)據(jù)一致性。對數(shù)據(jù)進行重新審查和校驗的過程，目的在于刪除重復信息、糾正存在的錯誤，并提供數(shù)據(jù)一致性。發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識別的錯誤的最后一道程序，包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無效值和缺失值，去除無用的數(shù)據(jù)。 b）數(shù)據(jù)分類：數(shù)據(jù)分類主要對清洗過的數(shù)據(jù)進行分類，使數(shù)據(jù)的類別清晰、明確。數(shù)據(jù)分類主要包括以下原則：現(xiàn)實性原則、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、擴展性原則。結(jié)合數(shù)據(jù)建模服務，通過采用人、機、料、法、環(huán)的原則進行數(shù)據(jù)分類。 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，一個碼點可以代表一條信息記錄。由于計算機要處理的數(shù)據(jù)信息十分龐雜，有些數(shù)據(jù)庫所代表的含義又使人難以記憶。為了便于使用，容易記憶，常常要對加工處理的對象進行編碼，用一個編碼符合代表一條信息或一串數(shù)據(jù)。 對數(shù)據(jù)進行編碼在計算機的管理中非常重要，可以方便地進行信息分類、校核、合計、檢索等操作。系統(tǒng)可以利用編碼來識別每一個記錄，區(qū)別處理方法，進行分類和校核，從而克服項目參差不齊的缺點，節(jié)省存儲空間，提高處理速度，同時也有利于數(shù)據(jù)建模服務對于數(shù)據(jù)的快速匹配。 d）數(shù)據(jù)標簽：通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分類來將毛坯數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標簽數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)標簽管理對海量標簽數(shù)據(jù)的管理，包括去重、合并、轉(zhuǎn)義等數(shù)據(jù)標簽的操作。 通常來說，數(shù)字孿生價值的實現(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。因此對于每個數(shù)據(jù)點建立數(shù)據(jù)標簽，有利于數(shù)據(jù)屬性的管理，對數(shù)據(jù)之間關(guān)系的建立及維護發(fā)揮重要作用。通過交換和共享數(shù)據(jù)標簽，來充實已掌握的數(shù)據(jù)標簽，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)標簽與數(shù)據(jù)建模的相互匹配。 e）數(shù)據(jù)壓縮：為了減少網(wǎng)絡數(shù)據(jù)對帶寬的占用量，在實際傳輸時，將會對數(shù)據(jù)進行壓縮和解壓。具體的壓縮庫，可以是 ZLIB、 LZMA 或LZO 等等。具體選用哪種壓縮庫，以及具體的壓縮級別，各生產(chǎn)廠用戶都可以在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進行自定義設置。 仿真分析層 仿真預測是指對物理世界的動態(tài)預測。這需要數(shù)字對象不僅表達物理世界的幾何形狀，更需要數(shù)字模型中融入物理規(guī)律和機理，這是仿真世界的特長。仿真技術(shù)不僅建立物理對象的數(shù)字化模型，還要根據(jù)當前狀態(tài)，通過物理學規(guī)律和機理來計算、分析和預測物理對象的未來狀態(tài)。 物理對象的當前狀態(tài)則通過物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字線程獲得。這種仿真不是對一個階段或一種現(xiàn)象的仿真，應是全周期和全領(lǐng)域的動態(tài)仿真，譬如產(chǎn)品仿真、虛擬試驗、制造仿真、生產(chǎn)仿真、工廠仿真、物流仿真、運維仿真、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，通過高效的挖掘方法實現(xiàn)價值提煉，是數(shù)字孿生重點解決問題之一。數(shù)字孿生信息分析技術(shù)，通過 AI 智能計算模型、算法，結(jié)合先進的可視化技術(shù)，實現(xiàn)智能化的信息分析和輔助決策，實現(xiàn)對物理實體運行指標的監(jiān)測與可視化，對模型算法的自動化運行，以及對物理實體未來發(fā)展的在線預演，從而優(yōu)化物理實體運行。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，具有專業(yè)性。例如，國土空間規(guī)劃的各類規(guī)則模型、評價模型、評估模型，可為國土空間規(guī)劃編制、審查、實施、監(jiān)測、評估和預警等提供支撐。模型管理應包括模型可視化流程設計、插件框架式模型設計和管理擴展模型以及發(fā)布模型服務能力，通過算法注冊、數(shù)據(jù)源管理及配套可視化工具實現(xiàn)模型構(gòu)建。 指標管理 指標是判斷物理實體運行狀態(tài)好壞的標準。通過指標管理、指標計算配置、指標值管理及數(shù)據(jù)字典管理功能實現(xiàn)對實施評估指標項、指標體系及指標元數(shù)據(jù)、指標維度、指標值、指標狀態(tài)及指標計算方式等的信息化管理，便于指標庫的快速操作、更新維護以及指標的動態(tài)調(diào)整。 協(xié)同計算能力 高性能的協(xié)同計算是數(shù)字孿生信息分析的效率保障。在數(shù)字孿生模式下，物理實體實現(xiàn)高度數(shù)字化，同時產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)資源，高性能的協(xié)同計算將提供算力支撐，主要包括強大的數(shù)據(jù)處理中心和邊緣計算中心，為數(shù)字孿生的高效運行提供運行決策。以自動駕駛車聯(lián)網(wǎng)應用為例，通過車輛獲得的車輛周邊感知數(shù)據(jù)和車路協(xié)同基礎設施獲得的路況數(shù)據(jù)，在邊緣計算中心進行環(huán)境理解、導航規(guī)劃、高精地圖更新等數(shù)據(jù)處理及決策，然后在交通部門的云計算中心實現(xiàn)指揮交通控制決策。 共性應用層 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時數(shù)據(jù)和先進的算法模型，可以高效地在數(shù)字世界對物理對象的狀態(tài)和行為進行反映；另一方面，通過在數(shù)字世界中的模擬試驗和分析預測，可為實體對象的指令下達、流程體系的進一步優(yōu)化提供決策依據(jù)，大幅提升分析決策效率。數(shù)字孿生可以為實際業(yè)務決策提供依據(jù)，可視化決策系統(tǒng)最具有實際應用意義的，是可以幫助用戶建立現(xiàn)實世界的數(shù)字孿生。 基于既有海量數(shù)據(jù)信息，通過數(shù)據(jù)可視化建立一系列業(yè)務決策模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對當前狀態(tài)的評估、對過去發(fā)生問題的診斷，以及對未來趨勢的預測，為業(yè)務決策提供全面、精準的決策依據(jù)。從而形成“感知—預測—行動” 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)或來自其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，確定目標系統(tǒng)的當前狀態(tài)。其次，系統(tǒng)采用模型來預測在各種策略下可能產(chǎn)生的結(jié)果。最后，決策支持系統(tǒng)使用一個分析平臺尋找可實現(xiàn)預期目標的最佳策略。 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)字孿生是對基礎設施的數(shù)字化表示，借此了解基礎設施如何工作。當我們將決策支持系統(tǒng)與數(shù)字孿生相結(jié)合時，產(chǎn)出的是獨特的、一個能夠不斷學習和不斷適應的決策支持系統(tǒng)。我們將這種新的模式轉(zhuǎn)變稱為“智能決策”。通過以下的多種智能決策技術(shù)，我們在數(shù)字孿生中結(jié)合過去某實體的運營歷史來經(jīng)營，當新事件發(fā)生時，系統(tǒng)會學習更多，從而運行地更準確： 三維空間分析技術(shù)：基于三維模型的空間布局和關(guān)系，在場景的地形或模型數(shù)據(jù)表面，相對于某個觀察點，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)所有通視點的集合。分析結(jié)果用不同顏色表示在觀察點處可見或不可見。 動態(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，幫助推算群里動線的結(jié)果更加準確，令專業(yè)的算法分析結(jié)果更加直觀，降低決策者對算法解決和應用的門檻。以人流疏散為例，原始數(shù)據(jù)的計算是算法系統(tǒng)進行計算。人流擁堵熱力圖和單位面積斷面人流量統(tǒng)計。攝像頭監(jiān)測盲區(qū)、巡更監(jiān)測區(qū)、擁堵人群影響安防監(jiān)測等狀態(tài)評估及智能決策。 空間流體分析：通過柵格化體數(shù)據(jù)（水體或氣體），形成數(shù)千萬級別的三維網(wǎng)格，同步導入監(jiān)測數(shù)據(jù)后，賦予所有數(shù)據(jù)時間與空間信息，便于了解到填充物（例如污染物等）擴散、暗點、露點的分布狀態(tài)，為業(yè)務部門巡查提供定位依據(jù)及智能決策分析。 事件處置流程仿真技術(shù) 通過接入傳感器數(shù)據(jù)，因此異常事件發(fā)生時能夠快速定位，并自動計算周圍關(guān)聯(lián)人員的位置關(guān)系，聯(lián)動通知系統(tǒng)進行處理。以十字路口車輛剮蹭為例，攝像頭報警后，系統(tǒng)自動定位，并能調(diào)用周圍最近其他攝像頭進行多角度的核實。同時，調(diào)用周圍的溫度傳感器判斷有無火點。必要時，選出周圍巡邏人員聯(lián)絡前往，并通過通知系統(tǒng)圈定接受信號的范圍，讓公眾離開。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)、云計算、 AI 以及區(qū)塊鏈的技術(shù)應用。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)、虛實融合數(shù)據(jù)等高速產(chǎn)生的多來源、多種類、多結(jié)構(gòu)的全要素 / 全業(yè)務 / 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)中提取更多有價值的信息，以解釋和預測現(xiàn)實事件的結(jié)果和過程；數(shù)字孿生的規(guī)模彈性很大，單元級數(shù)字孿生可能在本地服務器即可滿足計算與運行需求，而系統(tǒng)級和復雜系統(tǒng)級數(shù)字孿生則需要更大的計算與存儲能力。 云計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算資源與數(shù)據(jù)中心，從而動態(tài)地滿足數(shù)字孿生的不同計算、存儲與運行需求；數(shù)字孿生憑借其準確、可靠、高保真的虛擬模型，多源、海量、可信的孿生數(shù)據(jù)，以及實時動態(tài)的虛實交互為用戶提供了仿真模擬、診斷預測、可視監(jiān)控、優(yōu)化控制等應用服務。 AI 通過智能匹配最佳算法，可在無需數(shù)據(jù)專家的參與下，自動執(zhí)行數(shù)據(jù)準備、分析、融合對孿生數(shù)據(jù)進行深度知識挖掘，從而生成各類型服務；數(shù)字孿生有了 AI 的加持，可大幅提升數(shù)據(jù)的價值以及各項服務的響應能力和服務準確性。 區(qū)塊鏈可對數(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)錯誤和偏差，以保持數(shù)字孿生的安全，從而鼓勵更好的創(chuàng)新。此外，通過區(qū)塊鏈建立起的信任機制可以確保服務交易的安全，從而讓用戶安心使用數(shù)字孿生提供的各種服務。 安全 以數(shù)字孿生技術(shù)為基礎的工業(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程中各組成部分之間的連接都建立在網(wǎng)絡信息流傳遞的基礎之上，隨著數(shù)字孿生技術(shù)與相關(guān)應用的加速融合，由封閉系統(tǒng)向開放系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變勢在必行，系統(tǒng)性的網(wǎng)絡安全風險將集中呈現(xiàn)。 一方面，工業(yè)智能制造的基礎設備和控制系統(tǒng)面臨未知網(wǎng)絡風險，原有的基礎設備多為長期運行在封閉系統(tǒng)環(huán)境下的簡單設備，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，同時由于缺乏應對互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的固有安全措施，極易遭受網(wǎng)絡攻擊，進而引發(fā)系統(tǒng)紊亂、管理失控乃至系統(tǒng)致癱等網(wǎng)絡安全問題。 另一方面，工業(yè)智能制造系統(tǒng)面臨數(shù)據(jù)安全風險。隨著當前網(wǎng)絡攻擊方式的不斷變化，工業(yè)智能制造系統(tǒng)產(chǎn)生和存儲了生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)操作數(shù)據(jù)以及工廠外部數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能是通過大數(shù)據(jù)平臺存儲，也可能分布在用戶、生產(chǎn)終端、設計服務器等多種設備上，任何一個設備的安全問題都可能引發(fā)數(shù)據(jù)是泄密風險。同時，隨著智能制造與大數(shù)據(jù)、云計算的融合，以及第三方協(xié)作服務的深度介入、大量異構(gòu)平臺的多層次協(xié)作等因素，網(wǎng)絡安全風險點急劇增加，帶來更多的入侵方式和攻擊路徑，進一步增加數(shù)據(jù)安全風險。這樣就有四個大的方面的技術(shù)應用需求，包括隱私保護、權(quán)限管理、網(wǎng)路訪問安全、區(qū)塊鏈技術(shù)。 需要針對數(shù)字世界中的數(shù)據(jù)進行隱私保護和權(quán)限管理，比如針對數(shù)字孿生的連接，以防篡改的方式保護連接到數(shù)字空間的每個物理實體，限制物理空間中每個設備、傳感器和人員的角色的種類和范圍，如果遭到入侵，需要將影響將降到最低。 在網(wǎng)絡訪問安全方面，需要考慮實體 IP 地址篩選和端口限制的可能使用，限制 I/O 和設備帶寬，以提高性能，通過阻止拒絕服務攻擊，速率限制可增強安全性，使設備固件、操作系統(tǒng)和軟件保持最新，定期審核并查看設備、軟件、網(wǎng)絡和網(wǎng)關(guān)安全最佳做法，保證在其不斷改進和發(fā)展的同時，使用受信任的經(jīng)過認證的安全系統(tǒng)、軟件和設備。 采用區(qū)塊鏈技術(shù)作為一個保護機制，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、共享和開發(fā)。 企業(yè)為滿足自身生產(chǎn)信息安全需求，需要開展隱私保護策略、數(shù)據(jù)安全及功能安全的系統(tǒng)搭建，以滿足企業(yè)的生產(chǎn)信息安全要求。 隱私保護策略 為了加強對重要敏感信息的保護，同時也為了盡量不提高信息安全建設的成本，有必要將信息系統(tǒng)進行相應的分割，使龐大的涉密信息系統(tǒng)變?yōu)橛扇舾蓚€安全等級要求明確的小系統(tǒng)組成。同時，為方便管理和易于監(jiān)控，盡可能減少劃分的區(qū)域，否則會大大增加監(jiān)控和管理策略的復雜性，不利于系統(tǒng)安全動態(tài)維護管理。越復雜的等級劃分，策略控制越復雜，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，按以下原則進行劃分與定級： 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)通信都應安全可控。 b）根據(jù)組織結(jié)構(gòu)將不同的部門劃分為單獨的安全域，盡可能將安全需求相同的用戶應劃分在同一安全域中。 c）將涉密網(wǎng)的安全管理設備劃分為獨立的安全域。 d）將涉密網(wǎng)服務器區(qū)域劃分為一個獨立的安全域。 e）明確涉密網(wǎng)的終端計算機與終端計算機之間的邊界，禁止終端計算機之間直接訪問。 f）明確涉密網(wǎng)終端計算機與服務器之間的邊界，禁止非授權(quán)終端越權(quán)訪問服務器資源。 g）根據(jù)應用系統(tǒng)的密級和應用范圍進行劃分。劃分為機密、秘密、內(nèi)部三個安全域。 h）涉密網(wǎng)不同等級的安全域間通信，禁止高密級信息由高等級安全域流向低等級安全域。 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，同時結(jié)合智能合約技術(shù)和密碼學技術(shù)，提供數(shù)據(jù)交換的隱私保護、歸屬權(quán)確認、權(quán)限管理和數(shù)據(jù)定責等功能。在整個數(shù)據(jù)交換過程中，通過同態(tài)加密方式使數(shù)據(jù)無需解密仍可進行分析和運算操作，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)的訪問和執(zhí)行權(quán)限，加密數(shù)據(jù)用后置空銷毀，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，實現(xiàn)隱私數(shù)據(jù)不出庫、不泄密的情況下，滿足數(shù)據(jù)查詢方查詢結(jié)果的需求。可將隱私數(shù)據(jù)加密成密文，通過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，用來確保隱私數(shù)據(jù)的歸屬權(quán)和隱私權(quán)。 非對稱加密技術(shù)主要應用于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡中的賬戶生成和交易簽名等方面，不同于對稱加密技術(shù)中使用同一密鑰易泄密的缺陷，非對稱加密只需公開公鑰，私鑰個人保存不公開，二者作用可簡述為公鑰加密、私鑰解密、私鑰簽名、公鑰驗證。數(shù)字簽名就是基于非對稱加密技術(shù)的這一特性，通過數(shù)字簽名，在區(qū)塊鏈等去中心網(wǎng)絡中，可以校驗交易合法性，驗證數(shù)據(jù)來源和校驗數(shù)據(jù)完整性，防止數(shù)據(jù)偽造和篡改。 功能安全性問題 從系統(tǒng)安全運行的角度出發(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)部各設備狀態(tài)，給出控制設備的指令。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，增加了故障檢測單元。系統(tǒng)在向列車和道岔輸出控制指令之前，需要根據(jù)輸入的行車計劃對輸出的結(jié)果進行檢查。如果故障檢測單元檢測到任何不符合故障—安全原則的輸出，則應切斷輸出，使得系統(tǒng)處于安全狀態(tài)。 推動條件 1. 基礎設施政策落實 2018 年至今，國務院多次召開會議明確表示加強新型基礎設施建設，重視程度不斷強化，相關(guān)政策路線圖日趨清晰。自中央首次提出“新型基礎設施建設”以來，各級政府對此給予了高度重視。2020 開年，中央政府大力號召部署新型基礎設施建設，各省為了更好地響應中央政策， 都在加緊落實部署，部分地區(qū)還專門出臺了分領(lǐng)域相關(guān)行動方案和計劃。而新型人工智能城市的建設作為“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)字基礎設施建設的重要載體，在接下來的推動和政策扶持等方面也將得到更多的政策關(guān)注。 2. 計算設備 / 硬件發(fā)展 數(shù)字孿生是一種新興的技術(shù)，它對計算設備 / 硬件提出了較高要求，這是因為： （1）數(shù)字孿生涉及的模型與數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，包括建模對象全生命周期中不斷更新的全要素、全業(yè)務、全流程的數(shù)據(jù)與模型，這需要計算設備 / 硬件具有龐大的存儲空間； （2）數(shù)字孿生對模型仿真與數(shù)據(jù)分析處理效率有實時要求，即基于實時的模型仿真與數(shù)據(jù)分析結(jié)果向物理空間反饋控制策略，這需要計算設備 / 硬件具有強大的計算能力； （3）為了支持進一步的虛實融合，數(shù)字孿生對終端設備（如支持 3D 顯示的終端設備）提出更互動、更沉浸、更清晰的要求，這對硬件設備的數(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，新型計算機可能會打破計算機現(xiàn)有的體系結(jié)構(gòu)。目前正在研制的新型計算機有：生物計算機——運用生物工程技術(shù)，用蛋白分子做芯片；光計算機——用光作為信息載體，通過對光的處理來完成對信息的處理；量子計算機——將計算機科學和物理科學聯(lián)系到一起，采用量子特性使用一個兩能級的量子體系來表示一位等等。這些技術(shù)的發(fā)展是數(shù)字孿生高效、高速、高質(zhì)量運行的推動條件。 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)不斷的實時數(shù)據(jù)實現(xiàn)更新。當前，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，這是實現(xiàn)數(shù)字孿生應用的推動條件。 據(jù)調(diào)研，轉(zhuǎn)型升級過程中，供給側(cè)競爭的加劇、營運成本的提升以及盈利能力的下降，迫使企業(yè)追求生產(chǎn)的自動化、數(shù)字化、標準化。目前，大部分企業(yè)完成了自動化能力升級及初步的數(shù)字化能力建設。在企業(yè)生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)方面，大部分企業(yè)的數(shù)字化能力建設聚焦于獨立的信息系統(tǒng)搭建，旨為實現(xiàn)特定的功能目標，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)車間普遍部署 MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）、APS（生產(chǎn)計劃排程系統(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)，可以實現(xiàn)對車間整體自動化線的有效管控。 有效實現(xiàn)從采集、監(jiān)控、到分析、反饋再引至輔助決策和前端設計，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)化標的一致性等多種問題。生產(chǎn)計劃排程系統(tǒng)關(guān)注每個設備的工作能力、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間信息數(shù)據(jù)的獲取，分析、監(jiān)控等功能，真正實現(xiàn)有效的管控運維。 全局性部署車間制造流程數(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)方式完成自動化產(chǎn)線實時有效管控、運維；并基于多維模型性征、數(shù)據(jù)分析、仿真模型，實現(xiàn)前饋控制及仿真優(yōu)化。 智能化產(chǎn)線在實際生產(chǎn)流程中部署了數(shù)以千計的傳感器，共同收集各個不同層面的數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)機械的行為特征、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)以千計的傳感器持續(xù)開展重要檢測，并向數(shù)字化平臺傳輸數(shù)據(jù)。 數(shù)字化平臺進而開展準實時分析，通過比較透明的形式優(yōu)化運營流程。生產(chǎn)流程中配置的傳感器可發(fā)出信號，數(shù)字孿生可通過信號獲取實際流程相關(guān)的運營和環(huán)境數(shù)據(jù)。傳感器提供的實際運營和環(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)和設計規(guī)范等。其他類型的數(shù)據(jù)還包括工程圖紙、外部數(shù)據(jù)源連接以及客戶投訴記錄等。 4. 模型和算法演進 國內(nèi)外一大批專注于工業(yè)生產(chǎn)線底層數(shù)據(jù)采集的技術(shù)公司在前一輪工廠自動化、數(shù)字化建設中成長起來，以西門子、 Honeywell、菲尼克斯電氣公司為首的自動化企業(yè)紛紛推出自己的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡系統(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)的開發(fā)中。 實際上，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)字虛體更像物理實體，直至有了比較系統(tǒng)的數(shù)字樣機技術(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)字設計、仿真結(jié)果，越來越虛實對應，越來越虛實融合，越來越廣泛應用，數(shù)字虛體越來越賦能物理實體系統(tǒng)。 由于當前三維模型已成為表達產(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計平臺，甚至統(tǒng)一企業(yè)內(nèi)部也由于協(xié)同設計的參與者不同，往往也習慣于使用符合自己習慣的不同三維設計軟件。由于 CAD 設計軟件所生成的產(chǎn)品三維模型文件各不相同，這就造成了瀏覽查看時必須使用特定的 CAD 軟件，上述這些原因直接導致了企業(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)的傳輸也會給企業(yè)的信息交流帶來障礙。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可避免的缺點，要么要求必須具有相同的三維建模平臺，要么要求使用通用的三維瀏覽軟件，要么所傳輸?shù)娜S模型文件一般打開需要花費極長的時間，要么沒有幾何信息，不能精確地測量零件的幾何位置關(guān)系。這樣一來，無疑對于企業(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)絡上快速發(fā)布產(chǎn)品設計結(jié)果，實現(xiàn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的快速瀏覽和精確的幾何信息查閱，就需要對產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型簡化，使數(shù)據(jù)交換文件更小，同時還需要保留詳細的幾何模型信息。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行最高上百倍的壓縮，實現(xiàn)百兆級以上數(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關(guān)聯(lián)。現(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)并實現(xiàn)準確的測量。 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，對于結(jié)構(gòu)簡單的規(guī)則模型，直接對 STP 格式的 CAD 模型進行輕量化處理；對于結(jié)構(gòu)復雜、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 模型導入 PIXYZ 軟件進行模型輕量化處理并導出 FBX格式的文件，將文件導入 3D Max 對模型進行局部光順化處理和貼圖處理，并導出 FBX 格式的文件；對于部分輕量化時間成本較高的模型，利用三維 CAD 軟件如 Pidex、 Solidworks，多媒體建模軟件如 3DS Max 等軟件對數(shù)字化車間的廠房、設備、工裝、車間 6S 元素等進行三維建模。 三維模型主要由三角面片、材質(zhì)、動畫等部分組成， Unity 軟件支持多種外部導入的模型格式，但并不是對模型格式的所有參數(shù)都支持。經(jīng)過測試， .FBX格式的所有屬性都得到了 Unity 軟件的支持，并且可以通過 3DS Max 軟件生成導出，因此三維場景文件都選擇 .FBX 格式。為了實現(xiàn)大場景模型的實時渲染，保證渲染的幀率，需要對面片較多的模型進行細節(jié)層次（ LOD）的制作。另外在三維場景中，由于有些模型的需要進行運動動作的可視化，因此在制作模型的過程中要定義各個部件之間的附屬關(guān)系，建立模型的節(jié)點關(guān)系。 5. 專業(yè)人才培養(yǎng) 統(tǒng)計結(jié)果顯示， 2010—2019 年間已有 50 余個國家開展了關(guān)于數(shù)字孿生技術(shù)的研究并發(fā)表了相關(guān)成果。通過對發(fā)表論文數(shù)量的統(tǒng)計，過去三年有關(guān)數(shù)字孿生文獻的發(fā)表數(shù)量呈指數(shù)式快速增長，體現(xiàn)出學術(shù)界對數(shù)字孿生技術(shù)的高度關(guān)注。研究成果主要來源于美國、德國、英國等具有較高科技水平的發(fā)達國家以及中國、俄羅斯、印度等發(fā)展迅速的國家的一千余名學者或?qū)＜摇?在行業(yè)和企業(yè)方面，已經(jīng)有十多個行業(yè)關(guān)注并開展了關(guān)于數(shù)字孿生技術(shù)的應用實踐，包括：電力、醫(yī)療健康、城市管理、鐵路運輸、環(huán)保、汽車、船舶、建筑等；已經(jīng)有西門子、 PTC、戴姆勒等世界一流企業(yè)和美國 NASA、法國國家科學研究中心、俄羅斯科學院等世界頂尖科研機構(gòu)的專家和學者探索了數(shù)字孿生在制造領(lǐng)域的應用。 與發(fā)達國家相比，中國雖然對數(shù)字孿生的關(guān)注和研究相對較晚，但在 2019 年已形成迎頭追趕的趨勢。隨著工信部的“智能制造綜合標準化和新模式應用”、“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展工程”、以及科技部“網(wǎng)絡化協(xié)同制造與智能工廠”等專項的實施，企業(yè)和研究院所建立了人才實訓基地和行業(yè)的核心智庫，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)的復合型人才。數(shù)字孿生的應用需多領(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。 在社會培訓機構(gòu)中，相關(guān)專業(yè)人才的培養(yǎng)也受到了越來越多的重視。代表性的如新華三大學，它正式宣布，將進一步深化校企合作，實踐產(chǎn)教融合，提出“新職素，新技能”的“雙新”概念，并通過“數(shù)字工匠”、“協(xié)同育人”兩大校企合作項目來實踐數(shù)字化人才培養(yǎng)、以“H3C 新技術(shù)認證體系”來檢驗數(shù)字化人才培養(yǎng)，無縫對接院校人才培養(yǎng)與企業(yè)人才需求，從質(zhì)與量的維度更好地滿足數(shù)字經(jīng)濟進入全新發(fā)展階段后對數(shù)字化人才的需求。智東西認為，數(shù)字孿生是近年來的熱門概念，它指的是物理實體或流程的準實時數(shù)字化鏡像。簡單來說，數(shù)字孿生就是在一個設備或系統(tǒng)的基礎上創(chuàng)造一個數(shù)字版的“克隆體”，數(shù)字孿生體最大的特點在于：它是對實體對象（本體）的動態(tài)仿真。也就是說，數(shù)字孿生體是會“動”的。它“動”的依據(jù)來自本體的物理設計模型,還有本體上面?zhèn)鞲衅鞣答伒臄?shù)據(jù)，以及本體運行的歷史數(shù)據(jù)，這十分有助于企業(yè)實現(xiàn)績效提升。未來，無論是政策制定者還是企業(yè)領(lǐng)導者，數(shù)字孿生都應該得到充分的重視。

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