當(dāng)前數(shù)字孿生備受學(xué)術(shù)界、工業(yè)界、金融界以及政府部門關(guān)注。然而各界對(duì)數(shù)字孿生存在不同的理解和認(rèn)識(shí)，對(duì)數(shù)字孿生相關(guān)新概念、新名詞、新技術(shù)之間的異同存在疑惑，并且對(duì)是否適用數(shù)字孿生存在決策困惑。本文對(duì)數(shù)字孿生相關(guān)的十個(gè)問(wèn)題進(jìn)行了深入分析與思考，以期拋磚引玉，為研究者更好理解數(shù)字孿生，為決策者理性和正確對(duì)待數(shù)字孿生，為實(shí)踐者更好落地應(yīng)用數(shù)字孿生提供參考。

引言

數(shù)字孿生作為實(shí)現(xiàn)虛實(shí)之間雙向映射、動(dòng)態(tài)交互、實(shí)時(shí)連接的關(guān)鍵途徑，可將物理實(shí)體和系統(tǒng)的屬性、結(jié)構(gòu)、狀態(tài)、性能、功能和行為映射到虛擬世界［1］，形成高保真的動(dòng)態(tài)多維/多尺度/多物理量模型［2］，為觀察物理世界、認(rèn)識(shí)物理世界、理解物理世界、控制物理世界、改造物理世界提供了一種有效手段［3］。當(dāng)前數(shù)字孿生備受學(xué)術(shù)界、工業(yè)界、金融界、政府部門關(guān)注。

在國(guó)內(nèi)外專家同行指導(dǎo)和幫助下，近年筆者團(tuán)隊(duì)在數(shù)字孿生車間［4］、數(shù)字孿生五維模型及應(yīng)用［2］、數(shù)字孿生使能技術(shù)與工具體系［5］、數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系框架［3］、數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)/制造/服務(wù)［6-8］等方面，和國(guó)內(nèi)外學(xué)者共同開(kāi)展了探索性理論研究與實(shí)踐工作。和國(guó)內(nèi)20多個(gè)高校和科研機(jī)構(gòu)共同發(fā)起舉辦了“第一屆數(shù)字孿生與智能制造服務(wù)學(xué)術(shù)會(huì)議”（會(huì)議已連續(xù)成功召開(kāi)了3屆），并共同開(kāi)展了數(shù)字孿生在制造中的應(yīng)用探索［9］。針對(duì)數(shù)字孿生在理論研究與應(yīng)用實(shí)踐過(guò)程中的瓶頸難題，2019年在Nature發(fā)表了數(shù)字孿生評(píng)述文章［1］。相關(guān)工作以期推動(dòng)數(shù)字孿生的發(fā)展和落地應(yīng)用。然而，在交流與實(shí)踐數(shù)字孿生過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，數(shù)字孿生在理念、技術(shù)、應(yīng)用等方面，以下問(wèn)題備受關(guān)注：

（1）從認(rèn)識(shí)和理解的角度出發(fā) 當(dāng)前對(duì)“何為數(shù)字孿生”，不同領(lǐng)域、不同學(xué)科、不同專業(yè)的專家學(xué)者存在不同的認(rèn)知和理解，尚未形成一個(gè)統(tǒng)一的、共識(shí)的數(shù)字孿生定義，缺乏數(shù)字孿生理想特征分析。此外，當(dāng)前國(guó)內(nèi)各個(gè)相關(guān)會(huì)議都有關(guān)于數(shù)字孿生的交流和報(bào)道，導(dǎo)致存在數(shù)字孿生在中國(guó)關(guān)注多，而國(guó)際關(guān)注少的感覺(jué)，缺乏對(duì)國(guó)內(nèi)外數(shù)字孿生研究現(xiàn)狀定量方面的剖析。

（2）從研究和技術(shù)的角度出發(fā) 從事基礎(chǔ)理論的研究者，對(duì)數(shù)字孿生是否存在或存在什么科學(xué)問(wèn)題非常關(guān)注。從事應(yīng)用基礎(chǔ)或側(cè)重技術(shù)的研究者，對(duì)數(shù)字孿生與當(dāng)前新一代信息技術(shù)（如云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、CPS、人工智能等）的區(qū)別與關(guān)聯(lián)，對(duì)數(shù)字孿生、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0、智能制造等理念間關(guān)系和相互作用不明，因而期望厘清數(shù)字孿生的科學(xué)問(wèn)題以及與新技術(shù)、新理念之間的關(guān)系。

（3）從應(yīng)用和實(shí)踐的角度出發(fā) 受數(shù)字孿生熱潮影響，很多企業(yè)期望使用數(shù)字孿生技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而提升智能化水平。然而，在實(shí)施數(shù)字孿生前，對(duì)“數(shù)字孿生到底有何用，能解決什么問(wèn)題”不是十分確定，同時(shí)對(duì)本企業(yè)產(chǎn)品或業(yè)務(wù)是否適用數(shù)字孿生技術(shù)等存在疑惑。此外，在決策使用數(shù)字孿生后，在實(shí)施過(guò)程中對(duì)是否存在商業(yè)化工具（如統(tǒng)一建模工具等）/平臺(tái)可使用，應(yīng)遵循什么標(biāo)準(zhǔn)來(lái)實(shí)施等問(wèn)題，缺乏參考與指導(dǎo)。

上述疑惑包括以下十個(gè)問(wèn)題：①何為數(shù)字孿生？②誰(shuí)在關(guān)注數(shù)字孿生？③數(shù)字孿生：中、美、德，誰(shuí)更熱？④數(shù)字孿生與智能制造的關(guān)系是什么？⑤數(shù)字孿生能否與新一代信息技術(shù)（New IT）融合？⑥數(shù)字孿生是否存在科學(xué)問(wèn)題？⑦數(shù)字孿生何用？⑧數(shù)字孿生適用準(zhǔn)則是什么？⑨數(shù)字孿生是否需要標(biāo)準(zhǔn)？⑩數(shù)字孿生是否需要商業(yè)化工具/平臺(tái)？針對(duì)這些問(wèn)題，本文首先利用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究方法統(tǒng)計(jì)了2019年12月31日前Scopus收錄的所有發(fā)表的數(shù)字孿生文獻(xiàn)，從文獻(xiàn)發(fā)表的時(shí)間分布、國(guó)家分布、出版物分布、研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者分布、高頻關(guān)鍵詞分布等不同維度進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。在統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的基礎(chǔ)上，結(jié)合前期相關(guān)研究基礎(chǔ)，嘗試對(duì)上述十個(gè)問(wèn)題進(jìn)行分析和討論，以期拋磚引玉，供相關(guān)學(xué)者和感興趣的同行批判討論，一起共同探討從而理性認(rèn)識(shí)數(shù)字孿生。

數(shù)字孿生國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)研究現(xiàn)狀分析

本文選擇Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行文獻(xiàn)的搜索與篩選，搜索方式利用Scopus的高級(jí)搜索功能，檢索式字符串為“TITLE-ABS-KEY（{digitaltwin}OR{digital twins}）”，即搜索摘要、論文標(biāo)題或關(guān)鍵字字段中有“digital twin”或“digital twins”的文獻(xiàn)。搜索結(jié)果顯示1973年和1993年各有一篇文獻(xiàn)，但這兩篇文章所提及的“digital twin”并非本文所指的數(shù)字孿生。此外，2004年和2005年分別有2篇和4篇論文發(fā)表，而2006~2009年無(wú)相關(guān)論文發(fā)表。根據(jù)搜索結(jié)果分布情況，本章選取2010~2019年近10年發(fā)表收錄的論文進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以闡明近些年數(shù)字孿生的國(guó)際研究情況。

1.1 發(fā)表論文時(shí)間分布統(tǒng)計(jì)分析

2010~2019年10年間發(fā)表的數(shù)字孿生論文累計(jì)1177篇，如圖1（a）所示（數(shù)據(jù)來(lái)源于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)，截止2019年12月31日）。圖1（b）（數(shù)據(jù)來(lái)源于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)，截止2019年12月31日）統(tǒng)計(jì)了該期間各類型文獻(xiàn)的年度發(fā)表情況，包括期刊論文、會(huì)議論文和其他類型文獻(xiàn)（如書的章節(jié)、社論、short survey等）。從發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量分析，整體上呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。2010~2015年發(fā)表的數(shù)字孿生文獻(xiàn)較少，單年論文發(fā)表量少于10篇。2016~2019年數(shù)字孿生文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量進(jìn)入快速增長(zhǎng)期，2016年發(fā)表24篇，2017年發(fā)表112篇，2018年發(fā)表321篇，2019年發(fā)表數(shù)量超過(guò)了600篇。其中2019年占了近10年發(fā)文總數(shù)量的50%以上。預(yù)計(jì)在未來(lái)幾年，數(shù)字孿生論文發(fā)表數(shù)量還將呈迅猛增長(zhǎng)趨勢(shì)。

（a）2010-2019年數(shù)字孿生文獻(xiàn)數(shù)量累計(jì)圖

（b）2010-2019年數(shù)字孿生文獻(xiàn)數(shù)量年度圖

圖1 2010-2019年數(shù)字孿生論文發(fā)表數(shù)量時(shí)間分布統(tǒng)計(jì)情況

此外，根據(jù)發(fā)表文章的類型分布統(tǒng)計(jì)可知，當(dāng)前發(fā)表的論文主要以會(huì)議論文為主，但期刊論文近年呈明顯增長(zhǎng)趨勢(shì)。期刊論文數(shù)量從2016年的5篇增長(zhǎng)到2017年的40篇，到2018年的70篇，再到2019年的232篇，這種變化從側(cè)面表明了當(dāng)前對(duì)數(shù)字孿生的研究越來(lái)越深入，越來(lái)越系統(tǒng)。

1.2 發(fā)表論文國(guó)家分布統(tǒng)計(jì)分析

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，當(dāng)前已有50多個(gè)國(guó)家開(kāi)展了數(shù)字孿生研究并有相關(guān)研究成果發(fā)表。如表1所示（按國(guó)家發(fā)文量排序，數(shù)據(jù)來(lái)源于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)，截止2019年12月31日），其中研究成果主要來(lái)自美國(guó)、德國(guó)、英國(guó)、法國(guó)、意大利、加拿大、日本等G7發(fā)達(dá)國(guó)家，以及中國(guó)、俄羅斯、印度、巴西、南非等發(fā)展迅速的國(guó)家。這些國(guó)家具有較高的科技水平和一定的信息化基礎(chǔ)，能為數(shù)字孿生的研究、發(fā)展與應(yīng)用提供支撐環(huán)境。

表1 已開(kāi)展數(shù)字孿生研究且在學(xué)術(shù)刊物上有論文發(fā)表的國(guó)家

表1中排名前10國(guó)家的數(shù)字孿生發(fā)文量如圖2所示（數(shù)據(jù)來(lái)源于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)，截止2019年12月31日）。近10年德國(guó)、美國(guó)和中國(guó)3個(gè)國(guó)家發(fā)表的數(shù)字孿生論文總數(shù)位列前三。其中：2010~2016年期間論文發(fā)表數(shù)量美國(guó)領(lǐng)先，2017~2019年德國(guó)后來(lái)居上，單年論文發(fā)表數(shù)量位居世界第一，2019年中國(guó)迎頭趕上，單年論文發(fā)表數(shù)量位居世界第二。相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，數(shù)字孿生的國(guó)際研究競(jìng)爭(zhēng)十分激烈。此外，在統(tǒng)計(jì)的所有數(shù)字孿生文獻(xiàn)中，智能制造相關(guān)的文獻(xiàn)數(shù)量占50%以上，說(shuō)明世界各國(guó)在智能制造領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)十分激烈，都將數(shù)字孿生作為落地智能制造的重要技術(shù)手段。

圖2 在學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表數(shù)字孿生論文數(shù)排名前10的國(guó)家

1.3 論文出版物分布統(tǒng)計(jì)分析

從發(fā)表數(shù)字孿生文章的出版物來(lái)分析，出版數(shù)字孿生文章最多的10個(gè)刊物如表2所示（數(shù)據(jù)來(lái)源于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)，截止2019年12月31日）。國(guó)際生產(chǎn)工程學(xué)會(huì)（CIRP）是制造領(lǐng)域的國(guó)際重要學(xué)術(shù)組織，在制造學(xué)科享譽(yù)盛名，其下屬刊物《Procedia CIRP》發(fā)表的數(shù)字孿生文章最多，且內(nèi)容與智能制造密切相關(guān)，作者主要為國(guó)際作者。《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》是我國(guó)先進(jìn)制造領(lǐng)域的影響力非常大的中文期刊，為我國(guó)制造業(yè)信息化的研究發(fā)展起到重要推動(dòng)作用，該刊物發(fā)表的數(shù)字孿生文章目前排名第2。《Lecture Notes inComputer Science》主要發(fā)表計(jì)算機(jī)領(lǐng)域相關(guān)的文章，當(dāng)前該刊物發(fā)表的數(shù)字孿生文章總量排名第3，內(nèi)容主要與人工智能、云計(jì)算等相關(guān)。發(fā)表數(shù)字孿生文章數(shù)量排名第4的刊物是《ProcediaManufacturing》，也是一個(gè)制造密切相關(guān)的刊物。由出版數(shù)字孿生論文的刊物分析可知，當(dāng)前數(shù)字孿生的研究與應(yīng)用主要集中在制造領(lǐng)域。

表2 2010~2019年出版數(shù)字孿生論文數(shù)排名前10的刊物

1.4 發(fā)表論文研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者分布統(tǒng)計(jì)分析

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。如圖3所示（數(shù)據(jù)來(lái)源于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)，截止2019年12月31日），其中高校523所，占52.1%，其中美國(guó)大學(xué)65所，德國(guó)大學(xué)50所，中國(guó)大學(xué)67所，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)等世界一流高校正在開(kāi)展數(shù)字孿生理論研究，且這一數(shù)量呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)，足見(jiàn)學(xué)術(shù)界高度關(guān)注和重視數(shù)字孿生理論研究。

從在學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表論文角度分析，一般是高校學(xué)術(shù)界占主體，而企業(yè)發(fā)表學(xué)術(shù)論文的積極性和比例往往不高。但在數(shù)字孿生領(lǐng)域，近10年共有292所企業(yè)（占29.1%）開(kāi)展數(shù)字孿生研究并在學(xué)術(shù)刊物上有學(xué)術(shù)成果公開(kāi)發(fā)表，包括西門子、GE、空客、ABB等世界知名企業(yè)。如將在非學(xué)術(shù)刊物上有數(shù)字孿生相關(guān)成果（如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)報(bào)告、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)博文等）發(fā)表的企業(yè)也統(tǒng)計(jì)上，相關(guān)數(shù)據(jù)將更大，占比也將更多。充分說(shuō)明企業(yè)當(dāng)前也高度關(guān)注數(shù)字孿生技術(shù)，正在開(kāi)展數(shù)字孿生應(yīng)用實(shí)踐，表明數(shù)字孿生具有很強(qiáng)的工程化應(yīng)用價(jià)值和潛力。

此外，還有189家研究所，包括美國(guó)空軍、NASA，德國(guó)航空航天中心、德國(guó)弗勞霍夫研究院等各國(guó)重要軍事和科研機(jī)構(gòu)也高度關(guān)注數(shù)字孿生研究，且在學(xué)術(shù)刊物上有研究成果發(fā)表。

圖3 在學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表數(shù)字孿生論文的單位統(tǒng)計(jì)分析情況

在學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表論文的數(shù)量在一定程度上能反映一個(gè)機(jī)構(gòu)在相應(yīng)領(lǐng)域的研究實(shí)力和影響力。圖4（數(shù)據(jù)來(lái)源于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)，截止2019年12月31日）為在學(xué)術(shù)刊物上近10年發(fā)表數(shù)字孿生研究成果前20的研究機(jī)構(gòu)分布情況。論文數(shù)量高于10篇的高校包括德國(guó)亞琛工業(yè)大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、瑞典查爾姆斯理工大學(xué)、俄羅斯圣彼得堡彼得大帝理工大學(xué)、德國(guó)斯圖加特大學(xué)以及意大利米蘭理工大學(xué)，研究機(jī)構(gòu)有美國(guó)賴特-帕特森空軍基地，企業(yè)有西門子。研究學(xué)者與研究機(jī)構(gòu)往往是密不可分的，據(jù)統(tǒng)計(jì)當(dāng)前全球已有上千名專家或?qū)W者參與了數(shù)字孿生研究且有相關(guān)成果在學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表。

圖4 在學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表數(shù)字孿生論文數(shù)排名前20的單位

1.5 發(fā)表論文高頻關(guān)鍵詞分布統(tǒng)計(jì)分析

論文關(guān)鍵詞能夠反映研究的關(guān)注點(diǎn)，高頻關(guān)鍵詞能夠體現(xiàn)一個(gè)領(lǐng)域的熱門研究話題，因此本文統(tǒng)計(jì)了2017~2019數(shù)字孿生文章高頻關(guān)鍵詞，如表3所示（數(shù)據(jù)來(lái)源于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)，截止2019年12月31日）。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，當(dāng)前全球?qū)?shù)字孿生的研究集中在制造領(lǐng)域，近三年關(guān)鍵詞“制造（Manufacture）”出現(xiàn)頻次增長(zhǎng)迅速，2017年出現(xiàn)26次，2018年出現(xiàn)46次，2019年增至93次。此外，高頻關(guān)鍵詞還揭露出數(shù)字孿生與新一代信息技術(shù)（New IT）聯(lián)系緊密，近三年高頻關(guān)鍵詞覆蓋“大數(shù)據(jù)”“物聯(lián)網(wǎng)”“人工智能”“虛擬現(xiàn)實(shí)”“增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)”等New IT概念，可預(yù)測(cè)數(shù)字孿生未來(lái)將進(jìn)一步與New IT深度集成和融合，并促進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域發(fā)展。

表3 2017~2019年發(fā)表的數(shù)字孿生論文中的高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)分析

數(shù)字孿生十問(wèn)分析與思考

2.1 何為數(shù)字孿生？

當(dāng)前越來(lái)越多的學(xué)者和企業(yè)關(guān)注數(shù)字孿生并開(kāi)展研究與實(shí)踐，但從不同的角度出發(fā)，對(duì)數(shù)字孿生的理解存在著不同的認(rèn)識(shí)。如表4所示，本節(jié)從不同維度出發(fā)，對(duì)數(shù)字孿生的當(dāng)前認(rèn)識(shí)進(jìn)行總結(jié)與分析后，嘗試對(duì)數(shù)字孿生的理想特征進(jìn)行探討，以供參考。

（1）模型維度 一類觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字孿生是三維模型、是物理實(shí)體的copy［10］，或是虛擬樣機(jī)［11］。這些認(rèn)識(shí)從模型需求與功能的角度，重點(diǎn)關(guān)注了數(shù)字孿生的模型維度。綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)分析，理想的數(shù)字孿生模型涉及幾何模型、物理模型、行為模型、規(guī)則模型等多維多時(shí)空多尺度模型，且期望數(shù)字孿生模型具有高保真、高可靠、高精度的特征，進(jìn)而能真實(shí)刻畫物理世界。此外，有別于傳統(tǒng)模型，數(shù)字孿生模型還強(qiáng)調(diào)虛實(shí)之間的交互，能實(shí)時(shí)更新與動(dòng)態(tài)演化，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物理世界的動(dòng)態(tài)真實(shí)映射。

（2）數(shù)據(jù)維度 根據(jù)文獻(xiàn)［12］，Grieves教授曾在美國(guó)密歇根大學(xué)產(chǎn)品全生命周期管理（PLM）課程中提出了與數(shù)字孿生相關(guān)的概念，因而有一種觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字孿生就是PLM。與此類似，還有觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字孿生是數(shù)據(jù)/大數(shù)據(jù)，是Digital Shadow，或是DigitalThread。這些認(rèn)識(shí)側(cè)重了數(shù)字孿生在產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)集成與融合等方面的價(jià)值。數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的核心驅(qū)動(dòng)力，數(shù)字孿生數(shù)據(jù)不僅包括貫穿產(chǎn)品全生命周期的全要素/全流程/全業(yè)務(wù)的相關(guān)數(shù)據(jù)［2］，還強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的融合，如信息物理虛實(shí)融合、多源異構(gòu)融合等。此外，數(shù)字孿生在數(shù)據(jù)維度還應(yīng)具備實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新、實(shí)時(shí)交互、及時(shí)響應(yīng)等特征。

（3）連接維度 一類觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字孿生是物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)或工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，這些觀點(diǎn)側(cè)重從物理世界到虛擬世界的感知接入、可靠傳輸、智能服務(wù)。從滿足信息物理全面連接映射與實(shí)時(shí)交互的角度和需求出發(fā)，理想的數(shù)字孿生不僅要支持跨接口、跨協(xié)議、跨平臺(tái)的互聯(lián)互通，還強(qiáng)調(diào)數(shù)字孿生不同維度（物理實(shí)體、虛擬實(shí)體、孿生數(shù)據(jù)、服務(wù)/應(yīng)用）間的雙向連接、雙向交互、雙向驅(qū)動(dòng)，且強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)性，從而形成信息物理閉環(huán)系統(tǒng)。

（4）服務(wù)/功能維度 一類觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字孿生是仿真［13］，是虛擬驗(yàn)證，或是可視化，這類認(rèn)識(shí)主要是從功能需求的角度，對(duì)數(shù)字孿生可支持的部分功能/服務(wù)進(jìn)行了解讀。目前，數(shù)字孿生已在不同行業(yè)不同領(lǐng)域得到應(yīng)用，基于模型和數(shù)據(jù)雙驅(qū)動(dòng)，數(shù)字孿生不僅在仿真、虛擬驗(yàn)證和可視化等方面體現(xiàn)其應(yīng)用價(jià)值，還可針對(duì)不同的對(duì)象和需求，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)［14-15］、運(yùn)行監(jiān)測(cè)［16-17］、能耗優(yōu)化［18］、智能管控［19］、故障預(yù)測(cè)與診斷［20-21］、設(shè)備健康管理［22-23］、循環(huán)與再利用［24］等方面提供相應(yīng)的功能與服務(wù)。由此可見(jiàn)，數(shù)字孿生的服務(wù)/功能呈現(xiàn)多元化。

（5）物理維度 一類觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字孿生僅是物理實(shí)體的數(shù)字化表達(dá)或虛體，其概念范疇不包括物理實(shí)體。實(shí)踐與應(yīng)用表明，物理實(shí)體對(duì)象是數(shù)字孿生的重要組成部分，數(shù)字孿生的模型、數(shù)據(jù)、功能/服務(wù)與物理實(shí)體對(duì)象是密不可分的。數(shù)字孿生模型因物理實(shí)體對(duì)象而異、數(shù)據(jù)因物理實(shí)體特征而異、功能/服務(wù)因物理實(shí)體需求而異。此外，信息物理交互是數(shù)字孿生區(qū)別于其他概念的重要特征之一，若數(shù)字孿生概念范疇不包括物理實(shí)體，則交互缺乏對(duì)象。

綜上所述，當(dāng)前對(duì)數(shù)字孿生存在多種不同認(rèn)識(shí)和理解，目前尚未形成統(tǒng)一共識(shí)的定義，但物理實(shí)體、虛擬模型、數(shù)據(jù)、連接、服務(wù)是數(shù)字孿生的核心要素。不同階段（如產(chǎn)品的不同階段）的數(shù)字孿生呈現(xiàn)出不同的特點(diǎn)，對(duì)數(shù)字孿生的認(rèn)識(shí)與實(shí)踐離不開(kāi)具體對(duì)象、具體應(yīng)用與具體需求。從應(yīng)用和解決實(shí)際需求的角度出發(fā)，實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中不一定要求所建立的“數(shù)字孿生”具備所有理想特征，能滿足用戶的具體需要即可。

表4 數(shù)字孿生理想特征

2.2 誰(shuí)在關(guān)注數(shù)字孿生？

文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析表明，當(dāng)前全球50多個(gè)國(guó)家、1000多個(gè)研究機(jī)構(gòu)、上千名專家學(xué)者開(kāi)展了數(shù)字孿生的相關(guān)研究并有研究成果發(fā)表。包括：①德國(guó)、美國(guó)、中國(guó)、英國(guó)、瑞典、意大利、韓國(guó)、法國(guó)、俄羅斯等科技相對(duì)發(fā)達(dá)的國(guó)家；②德國(guó)亞琛工業(yè)大學(xué)、美國(guó)斯坦福大學(xué)、英國(guó)劍橋大學(xué)、瑞典皇家理工學(xué)院、清華大學(xué)等各國(guó)一流大學(xué)；③西門子、PTC、德國(guó)戴姆勒、ABB、GE、達(dá)索、空客等國(guó)際著名一流企業(yè)；④美國(guó)NASA、美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室、法國(guó)國(guó)家科學(xué)研究中心、俄羅斯科學(xué)院等世界頂尖國(guó)家級(jí)研究機(jī)構(gòu)；以及⑤具有智能制造、航空航天、醫(yī)療健康、城市管理等各研究背景的專家學(xué)者。

如圖5所示，當(dāng)前數(shù)字孿生已得到了十多個(gè)行業(yè)關(guān)注并開(kāi)展了應(yīng)用實(shí)踐。除在制造領(lǐng)域被關(guān)注和應(yīng)用外，近年來(lái)數(shù)字孿生還被應(yīng)用于電力［25］、醫(yī)療健康［26-28］、城市管理［29-30］、鐵路運(yùn)輸［31］、環(huán)境保護(hù)［32-33］、汽車［34-36］、船舶［37-38］、建筑［39-40］等領(lǐng)域，并展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。

綜上所述，數(shù)字孿生已廣泛被全球各行業(yè)、各背景、各層次的專家、學(xué)者和企業(yè)研究與應(yīng)用，目前數(shù)字孿生在制造領(lǐng)域開(kāi)展了較多的應(yīng)用探索和落地實(shí)踐，但在航空航天、電力、汽車、智慧城市、健康醫(yī)療等領(lǐng)域也具有廣闊的應(yīng)用價(jià)值和應(yīng)用前景。

圖5 數(shù)字孿生應(yīng)用領(lǐng)域

2.3 數(shù)字孿生：中、美、德，誰(shuí)更熱？

當(dāng)前數(shù)字孿生在國(guó)內(nèi)非常熱，各相關(guān)會(huì)議幾乎都有數(shù)字孿生的交流和報(bào)道，導(dǎo)致存在數(shù)字孿生在中國(guó)關(guān)注多，而國(guó)際上關(guān)注少的感覺(jué)。本文試圖從數(shù)字孿生研究現(xiàn)狀定量方面來(lái)剖析，分析數(shù)字孿生的國(guó)際研究現(xiàn)狀，以供國(guó)內(nèi)同行和感興趣的專家學(xué)者參考。如圖2所示，德國(guó)、美國(guó)和中國(guó)在數(shù)字孿生論文發(fā)表數(shù)量上，近3年均處于前三名。從時(shí)間維度分析，中、美、德3國(guó)數(shù)字孿生研究可以分為以下3個(gè)階段：

（1） 2016年前，美國(guó)引領(lǐng)

數(shù)字孿生的概念誕生于美國(guó)，美國(guó)也是最早開(kāi)展數(shù)字孿生研究與應(yīng)用的國(guó)家，2011~2016年美國(guó)單年論文發(fā)表總數(shù)位居第一，2016年以前累計(jì)發(fā)表總數(shù)位居世界第一。早期，以NASA、美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室等為代表的研究機(jī)構(gòu)主要將數(shù)字孿生應(yīng)用于航空航天的健康監(jiān)測(cè)［41］、運(yùn)行維護(hù)［42］、壽命預(yù)測(cè)［43］等方面。近年佐治亞理工學(xué)院、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究所、賓夕法尼亞州立大學(xué)等研究機(jī)構(gòu)在智能工廠［44］、智慧城市［45］、3D打印［46］等方面開(kāi)展了應(yīng)用探索。截止到2019年12月31日，美國(guó)累計(jì)發(fā)表數(shù)字孿生文章總數(shù)位居世界第二。

（2）2017-2018年，德國(guó)反超

工業(yè)4.0是一個(gè)發(fā)展方向或戰(zhàn)略，德國(guó)提出工業(yè)4.0后，一直在論證和尋求能讓工業(yè)4.0落地的使能技術(shù)。數(shù)字孿生相對(duì)其他概念更易落地工程實(shí)施，正好契合德國(guó)工業(yè)4.0 需求。工業(yè)4.0主要提出單位之一德國(guó)弗勞恩霍夫研究院的Sauer指出數(shù)字孿生是工業(yè)4.0的關(guān)鍵技術(shù)［47］。以西門子、亞琛工業(yè)大學(xué)為代表的工業(yè)4.0主推和實(shí)施機(jī)構(gòu)，開(kāi)展了大量數(shù)字孿生研究與實(shí)踐，發(fā)表了大量數(shù)字孿生文章，其中，亞琛工業(yè)大學(xué)發(fā)文數(shù)量位列世界第一，西門子位列第三。2017-2019年德國(guó)單年發(fā)表的數(shù)字孿生文章總量位居世界第一，截止到2019年12月31日累計(jì)發(fā)文總數(shù)已位居世界第一。

（3）2019年，中國(guó)迎頭趕上

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。2017年1月《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》期刊上發(fā)表的“數(shù)字孿生車間：一種未來(lái)車間運(yùn)行新模式”論文［4］，得到國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界尤其是青年學(xué)者對(duì)數(shù)字孿生的關(guān)注，國(guó)內(nèi)12家高校于2017年7月共同發(fā)起并在北航召開(kāi)“第一屆數(shù)字孿生與智能制造服務(wù)學(xué)術(shù)會(huì)議”，大量高校學(xué)者開(kāi)始關(guān)注數(shù)字孿生在制造中的研究與應(yīng)用。會(huì)后來(lái)自15個(gè)單位的22位作者于2018年1月共同在《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》期刊上發(fā)表了“數(shù)字孿生及其應(yīng)用探索”的論文［9］，更多高校學(xué)者開(kāi)始關(guān)注數(shù)字孿生。另一方面，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”專項(xiàng)，科技部“網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造與智能工廠”等國(guó)家層面的專項(xiàng)實(shí)施，有力促進(jìn)了數(shù)字孿生的發(fā)展。此外，中國(guó)信息通信研究院［30］、中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院［48］、賽迪信息產(chǎn)業(yè)（集團(tuán)）有限公司［49］、e-works數(shù)字化企業(yè)網(wǎng)［50］、走向智能研究院［51］、安世亞太科技股份有限公司［52］、上海優(yōu)也信息科技有限公司［53］、工業(yè)4.0研究院［54］等單位及其專家在數(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。各方因素促使了數(shù)字孿生在中國(guó)的快速發(fā)展，使2019年中國(guó)單年發(fā)表的數(shù)字孿生文章總量高達(dá)108篇位居世界第二。截止到2019年12月31日，中國(guó)累計(jì)發(fā)表數(shù)字孿生文章總數(shù)位居世界第三。其中，2019年《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》上發(fā)表的數(shù)字孿生30篇，對(duì)數(shù)字孿生研究與發(fā)展起到了重要作用。

2.4 數(shù)字孿生與智能制造的關(guān)系是什么？

從各國(guó)的先進(jìn)制造業(yè)國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略演變角度來(lái)看，無(wú)論是美國(guó)從“去工業(yè)化”到“再工業(yè)化”，到“以軟帶硬”的“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”戰(zhàn)略，再到美國(guó)國(guó)家先進(jìn)制造戰(zhàn)略計(jì)劃［55］；德國(guó)從機(jī)械化、電氣化、信息化，到“以硬帶軟”的“工業(yè)4.0”的制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略［56］；還是中國(guó)從“信息化帶動(dòng)工業(yè)化，工業(yè)化促進(jìn)信息化”，到兩化融合和兩化深度融合，再到“中國(guó)制造2025”的“融合演進(jìn)”的制造強(qiáng)國(guó)發(fā)展戰(zhàn)略，都期望通過(guò)信息物理融合來(lái)實(shí)現(xiàn)智能制造。綜上可知，智能制造是當(dāng)前世界制造業(yè)的共同發(fā)展趨勢(shì)。而如何實(shí)現(xiàn)制造信息世界和物理世界的互聯(lián)互通與集成共融，是邁向智能制造的瓶頸之一［57］。

數(shù)字孿生是實(shí)現(xiàn)信息物理融合的有效手段［2］。一方面，數(shù)字孿生能夠支持制造的物理世界與信息世界之間的虛實(shí)映射與雙向交互，從而形成“數(shù)據(jù)感知-實(shí)時(shí)分析-智能決策-精準(zhǔn)執(zhí)行”實(shí)時(shí)智能閉環(huán)；另一方面，數(shù)字孿生能夠?qū)⑦\(yùn)行狀態(tài)、環(huán)境變化、突發(fā)擾動(dòng)等物理實(shí)況數(shù)據(jù)與仿真預(yù)測(cè)、統(tǒng)計(jì)分析、領(lǐng)域知識(shí)等信息空間數(shù)據(jù)進(jìn)行全面交互與深度融合，從而增強(qiáng)制造的物理世界與信息世界的同步性與一致性。

由表3文獻(xiàn)關(guān)鍵詞和發(fā)表機(jī)構(gòu)/作者統(tǒng)計(jì)分析可知，當(dāng)前發(fā)表的所有數(shù)字孿生研究成果中：①數(shù)字孿生與工業(yè)4.0、CPS、智能裝備/工廠/服務(wù)等相結(jié)合的論文最多，占當(dāng)前所發(fā)表數(shù)字孿生論文總數(shù)的一半以上；②美國(guó)、中國(guó)、德國(guó)發(fā)表數(shù)字孿生論文數(shù)全球最多，論文主要來(lái)自各國(guó)智能制造相關(guān)領(lǐng)域的高校與科研院所；③在工業(yè)界，西門子、戴姆勒、ABB等踐行智能制造理念的企業(yè)發(fā)文量最多。相關(guān)統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都將數(shù)字孿生作為踐行智能制造的關(guān)鍵使能技術(shù)之一。

綜上所述，智能制造是當(dāng)前世界各國(guó)制造業(yè)的共同發(fā)展趨勢(shì)，數(shù)字孿生是智能制造使能技術(shù)之一。

2.5 數(shù)字孿生能與NewIT融合？

如圖6所示，從數(shù)字孿生五維模型的角度出發(fā)， NewIT對(duì)數(shù)字孿生的實(shí)現(xiàn)和落地應(yīng)用起到重要的支撐作用，具體分析如下。

圖6 數(shù)字孿生五維模型與New IT的關(guān)系

（1）數(shù)字孿生與物聯(lián)網(wǎng) 對(duì)物理世界的全面感知是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的重要基礎(chǔ)和前提，物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)射頻識(shí)別、二維碼、傳感器等數(shù)據(jù)采集方式為物理世界的整體感知提供了技術(shù)支持。此外，物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)有線或無(wú)線網(wǎng)絡(luò)為孿生數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、可靠、高效傳輸提供了幫助。

（2）數(shù)字孿生與3R（AR， VR， MR）虛擬模型是數(shù)字孿生的核心部分，為物理實(shí)體提供多維度、多時(shí)空尺度的高保真數(shù)字化映射。實(shí)現(xiàn)可視化與虛實(shí)融合是使虛擬模型真實(shí)呈現(xiàn)物理實(shí)體以及增強(qiáng)物理實(shí)體功能的關(guān)鍵。VR/AR/MR技術(shù)為此提供支持：VR技術(shù)利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、細(xì)節(jié)渲染、動(dòng)態(tài)環(huán)境建模等實(shí)現(xiàn)虛擬模型對(duì)物理實(shí)體屬性、行為、規(guī)則等方面層次細(xì)節(jié)的可視化動(dòng)態(tài)逼真顯示；AR與MR技術(shù)利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，場(chǎng)景捕捉，實(shí)時(shí)跟蹤及注冊(cè)等實(shí)現(xiàn)虛擬模型與物理實(shí)體在時(shí)空上的同步與融合，通過(guò)虛擬模型補(bǔ)充增強(qiáng)物理實(shí)體在檢測(cè)、驗(yàn)證及引導(dǎo)等方面的功能。

（3）數(shù)字孿生與邊緣計(jì)算 邊緣計(jì)算技術(shù)可將部分從物理世界采集到的數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)進(jìn)行實(shí)時(shí)過(guò)濾、規(guī)約與處理，從而實(shí)現(xiàn)了用戶本地的即時(shí)決策、快速響應(yīng)與及時(shí)執(zhí)行［58］。結(jié)合云計(jì)算技術(shù)，復(fù)雜的孿生數(shù)據(jù)可被傳送到云端進(jìn)行進(jìn)一步的處理，從而實(shí)現(xiàn)了針對(duì)不同需求的云-邊數(shù)據(jù)協(xié)同處理，進(jìn)而提高數(shù)據(jù)處理效率、減少云端數(shù)據(jù)負(fù)荷、降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延，為數(shù)字孿生的實(shí)時(shí)性提供保障。

（4）數(shù)字孿生與云計(jì)算 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)地滿足數(shù)字孿生的不同計(jì)算、存儲(chǔ)與運(yùn)行需求。

（5）數(shù)字孿生與5G 虛擬模型的精準(zhǔn)映射與物理實(shí)體的快速反饋控制是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的關(guān)鍵。虛擬模型的精準(zhǔn)程度、物理實(shí)體的快速反饋控制能力、海量物理設(shè)備的互聯(lián)對(duì)數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)傳輸容量、傳輸速率、傳輸響應(yīng)時(shí)間提出了更高的要求。5G通信技術(shù)具有高速率、大容量、低時(shí)延、高可靠的特點(diǎn)［59］，能夠契合數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)傳輸要求，滿足虛擬模型與物理實(shí)體的海量數(shù)據(jù)低延遲傳輸、大量設(shè)備的互通互聯(lián)，從而更好的推進(jìn)數(shù)字孿生的應(yīng)用落地。

（6）數(shù)字孿生與大數(shù)據(jù) 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、多結(jié)構(gòu)的全要素/全業(yè)務(wù)/全流程的海量數(shù)據(jù)［2］。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。

（7）數(shù)字孿生與區(qū)塊鏈 區(qū)塊鏈可對(duì)數(shù)字孿生的安全性提供可靠保證［60］，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，從而讓用戶安心使用數(shù)字孿生提供的各種服務(wù)。

（8）數(shù)字孿生與人工智能（AI）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。

綜上所述，數(shù)字孿生的實(shí)現(xiàn)和落地應(yīng)用離不開(kāi)New IT的支持，只有與New IT的深度融合數(shù)字孿生才能實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體的真實(shí)全面感知、多維多尺度模型的精準(zhǔn)構(gòu)建、全要素/全流程/全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的深度融合、智能化/人性化/個(gè)性化服務(wù)的按需使用以及全面/動(dòng)態(tài)/實(shí)時(shí)的交互。

2.6 數(shù)字孿生是否存在科學(xué)問(wèn)題？

數(shù)字孿生在制造和相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)踐應(yīng)用過(guò)程中，存在著系列科學(xué)問(wèn)題和難點(diǎn)。圍繞數(shù)字孿生五維模型：①在物理實(shí)體維度，如何實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)物理實(shí)體的智能感知與互聯(lián)互通，實(shí)時(shí)獲取物理實(shí)體對(duì)象多維度數(shù)據(jù)，從而深入認(rèn)識(shí)和發(fā)掘相關(guān)規(guī)律和現(xiàn)象，實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體的可靠控制與精準(zhǔn)執(zhí)行；②在虛擬模型維度，如何構(gòu)建動(dòng)態(tài)多維多時(shí)空尺度高保真模型，如何保證和驗(yàn)證模型與物理實(shí)體的一致性/真實(shí)性/有效性/可靠性，如何實(shí)現(xiàn)多源多學(xué)科多維模型的組裝與集成等；③在孿生數(shù)據(jù)維度，如何實(shí)現(xiàn)海量大數(shù)據(jù)和異常小數(shù)據(jù)的變頻采集，如何實(shí)現(xiàn)全要素/全業(yè)務(wù)/全流程多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效傳輸，如何實(shí)現(xiàn)信息物理數(shù)據(jù)的深度融合與綜合處理，如何實(shí)現(xiàn)孿生數(shù)據(jù)與物理實(shí)體、虛擬模型、服務(wù)/應(yīng)用的精準(zhǔn)映射與實(shí)時(shí)交互等；④在連接與交互維度，如何實(shí)現(xiàn)跨協(xié)議/跨接口/跨平臺(tái)的實(shí)時(shí)交互，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)-模型-應(yīng)用的迭代交互與動(dòng)態(tài)演化等；⑤在服務(wù)/應(yīng)用維度，如何基于多維模型和孿生數(shù)據(jù)，提供滿足不同領(lǐng)域、不同層次用戶、不同業(yè)務(wù)應(yīng)用需求的服務(wù)，并實(shí)現(xiàn)服務(wù)按需使用的增值增效等。上述科學(xué)問(wèn)題是當(dāng)前數(shù)字孿生研究與落地應(yīng)用亟待解決的系列難題。此外，在數(shù)字孿生商業(yè)化過(guò)程中，如商業(yè)化平臺(tái)和工具研發(fā)，商業(yè)模式推廣應(yīng)用等方面，也存在一些難題有待研究和解決。

2.7 數(shù)字孿生何用？

數(shù)字孿生以數(shù)字化的形式在虛擬空間中構(gòu)建了與物理世界一致的高保真模型，通過(guò)與物理世界間不間斷的閉環(huán)信息交互反饋與數(shù)據(jù)融合，能夠模擬對(duì)象在物理世界中的行為，監(jiān)控物理世界的變化，反映物理世界的運(yùn)行狀況，評(píng)估物理世界的狀態(tài)，診斷發(fā)生的問(wèn)題，預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，乃至優(yōu)化和改變物理世界。數(shù)字孿生能夠突破許多物理?xiàng)l件的限制，通過(guò)數(shù)據(jù)和模型雙驅(qū)動(dòng)的仿真、預(yù)測(cè)、監(jiān)控、優(yōu)化和控制，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的持續(xù)創(chuàng)新、需求的即時(shí)響應(yīng)和產(chǎn)業(yè)的升級(jí)優(yōu)化。基于模型、數(shù)據(jù)和服務(wù)等各方面的優(yōu)勢(shì)，數(shù)字孿生正在成為提高質(zhì)量、增加效率、降低成本、減少損失、保障安全、節(jié)能減排的關(guān)鍵技術(shù)，同時(shí)數(shù)字孿生應(yīng)用場(chǎng)景正逐步延伸拓展到更多和更寬廣的領(lǐng)域。數(shù)字孿生具體功能、應(yīng)用場(chǎng)景及作用如表5所示。

表5 數(shù)字孿生功能與作用

2.8 數(shù)字孿生適用準(zhǔn)則是什么？

企業(yè)在應(yīng)用數(shù)字孿生前，面臨的首要決策問(wèn)題是本企業(yè)是否需要用數(shù)字孿生？是否適用數(shù)字孿生？是否值得使用數(shù)字孿生？事實(shí)上，數(shù)字孿生并非適用于所有對(duì)象和企業(yè)。為輔助企業(yè)根據(jù)自身情況做出正確決策，本節(jié)嘗試從產(chǎn)品類型、復(fù)雜程度、運(yùn)行環(huán)境、性能、經(jīng)濟(jì)與社會(huì)效益等不同維度總結(jié)數(shù)字孿生適用準(zhǔn)則，如表6所示，以供參考。

表6 數(shù)字孿生適用準(zhǔn)則

2.9 數(shù)字孿生需要標(biāo)準(zhǔn)？

數(shù)字孿生在落地應(yīng)用過(guò)程中缺乏標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)與參考。筆者團(tuán)隊(duì)與相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)及應(yīng)用企業(yè)前期共同探索建立了數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系框架［3］，從數(shù)字孿生基礎(chǔ)共性標(biāo)準(zhǔn)、關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、工具/平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)、測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)、安全標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)6個(gè)方面對(duì)數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系進(jìn)行了研究。但針對(duì)所建立的標(biāo)準(zhǔn)體系中各數(shù)字孿生具體標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容，仍需進(jìn)一步的研究與制定。此外，據(jù)報(bào)道，國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織自動(dòng)化系統(tǒng)與集成技術(shù)委員會(huì)（ISO/TC184）正在開(kāi)展數(shù)字孿生構(gòu)建原則、參考架構(gòu)、物理制造元素的數(shù)字表示、信息互換及數(shù)字孿生可視化元素等方面標(biāo)準(zhǔn)研究［89］；IEEE數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)工作組（IEEEP2806）正在開(kāi)展智能工廠物理實(shí)體的數(shù)字化表征與系統(tǒng)架構(gòu)等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)研究［90］；ISO/IEC信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化聯(lián)合技術(shù)委員會(huì)數(shù)字孿生咨詢組在數(shù)字孿生的術(shù)語(yǔ)、標(biāo)準(zhǔn)化需求、相關(guān)技術(shù)、參考模型等方面開(kāi)展研究［48］，但尚未有數(shù)字孿生具體標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布。

綜上所述，數(shù)字孿生的發(fā)展與落地應(yīng)用需標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)與參考，數(shù)字孿生國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的制定是當(dāng)前各國(guó)關(guān)注的重點(diǎn)。

2.10 數(shù)字孿生需要商業(yè)化工具與平臺(tái)？

隨著數(shù)字孿生應(yīng)用價(jià)值逐步顯現(xiàn)，越來(lái)越多的企業(yè)期望利用數(shù)字孿生來(lái)提高企業(yè)效率和改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量。而在實(shí)踐數(shù)字孿生過(guò)程中，“使用什么工具/平臺(tái)來(lái)構(gòu)建和應(yīng)用數(shù)字孿生”是企業(yè)所面臨的問(wèn)題［5］。據(jù)報(bào)道，已有相關(guān)商業(yè)工具和平臺(tái)可支持?jǐn)?shù)字孿生構(gòu)建和應(yīng)用，如MATLAB 的Simulink［91］，ANSYS的TwinBuilder［92］，微軟的Azure［93］，達(dá)索的3D Experience［94］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商業(yè)化工具和平臺(tái)。另一方面，從開(kāi)放性和兼容性的角度出發(fā)，相關(guān)使能工具/平臺(tái)主要針對(duì)自身產(chǎn)品形成封閉的軟件生態(tài)，不同工具和平臺(tái)間模型和數(shù)據(jù)交互與集成難、協(xié)作難，兼容性差，缺乏系統(tǒng)開(kāi)放、兼容性強(qiáng)的數(shù)字孿生構(gòu)建工具和平臺(tái)。

此外，因掌握相關(guān)的具體數(shù)據(jù)、流程、工藝、原理等，產(chǎn)品研制者或提供者相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的構(gòu)建，而第三方（如系統(tǒng)集成商、產(chǎn)品終端用戶、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)維護(hù)者等）在構(gòu)建數(shù)字孿生中存在諸多困難，導(dǎo)致數(shù)字孿生的構(gòu)建成為其應(yīng)用推廣的瓶頸之一。隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展與產(chǎn)品研發(fā)模式的演變，未來(lái)構(gòu)建數(shù)字孿生可能不再是困擾用戶的關(guān)鍵難題，如龍頭企業(yè)為提高自身產(chǎn)品的質(zhì)量與研發(fā)效率，未來(lái)會(huì)要求研制者或提供者在提供產(chǎn)品物理實(shí)體的同時(shí)，也必須提供相應(yīng)的數(shù)字孿生模型。未來(lái)如何基于不同用戶提供的數(shù)字孿生，針對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品、復(fù)雜系統(tǒng)、復(fù)雜過(guò)程的數(shù)字孿生構(gòu)建需求，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)字孿生的組裝與集成將成為一個(gè)新的難點(diǎn)，需要相關(guān)商業(yè)化的數(shù)字孿生集成工具與平臺(tái)支撐。

綜上分析，數(shù)字孿生的落地與推廣應(yīng)用需功能綜合、系統(tǒng)開(kāi)放與兼容、集成性強(qiáng)的商業(yè)化工具和平臺(tái)的支持。此外，當(dāng)前還缺乏數(shù)字孿生評(píng)估與測(cè)試的商業(yè)化工具和平臺(tái)。

結(jié)束語(yǔ)

任何一個(gè)新技術(shù)的提出及實(shí)踐推廣過(guò)程中，必然面臨諸多疑問(wèn)。數(shù)字孿生也一樣，當(dāng)前針對(duì)數(shù)字孿生存在的疑問(wèn)與困惑，遠(yuǎn)不止本文提及和討論的10個(gè)。限于篇幅，本文從數(shù)字孿生的認(rèn)識(shí)和理解、研究和技術(shù)、應(yīng)用和實(shí)踐3個(gè)角度出發(fā)，結(jié)合數(shù)字孿生學(xué)術(shù)研究現(xiàn)狀統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，嘗試對(duì)數(shù)字孿生10個(gè)有關(guān)問(wèn)題進(jìn)行分析和討論。以期拋磚引玉，引發(fā)不同人士從不同維度、不同需求、不同領(lǐng)域?qū)?shù)字孿生相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行思考和討論，共同正確認(rèn)識(shí)和理性對(duì)待數(shù)字孿生。文章內(nèi)容難免有不妥當(dāng)之處，懇請(qǐng)國(guó)內(nèi)外專家和同行批評(píng)指正。