数字孪生作为产业数字化核心技术之一，正成为当下数字技术领域的焦点，其商业模式、应用场景、技术变革、产业趋势等正成为当前政产学研用各界关注的热点。

　　一、什么是数字孪生？

　　简单来说，数字孪生就是通过3D测绘、几何建模、流程建模等建模技术，完成物理对象的数字化，构建出相应的机理模型。

　　其中，建模技术是用几何概念描述对象的物理形状，能够将物理对象的实体形状映射到虚拟空间，并配合渲染等实现更好的展示和交互;

　　机理模型根据对象内部机制或者物质流的传递机理建立精确模型，主要是已知物理规律和经验的表征。

　　二、数字孪生的五维模型

　　数字孪生的首要任务是创建应用对象的数字孪生模型。Grieves教授最初定义了数字孪生三维模型，即物理实体、虚拟实体及二者间的连接。北京航空航天大学数字孪生技术研究所在数字孪生三维模型的基础上，增加了孪生数据和服务两个新维度，使数据孪生可以进一步在更多领域落地应用。

　　而这就是数字孪生的五维模型MDT=（PE,VE,Ss,DD,CN）。

　　· 物理实体（PE）

　　物理实体是数字孪生五维模型的基础，主要包括各子系统具备不同的功能，共同支持设备的运行以及传感器采集设备和环境数据。对物理实体的准确分析与有效维护是建立数字孪生模型的前提。

　　· 虚拟实体（VE）

　　虚拟实体模型包括几何模型、物理模型、行为模型和规则模型，从多时间尺度、多空间尺度对物理实习进行描述和刻画，形成对物理实体的完整映射。可使用VR与AR技术实现虚拟实体与物理实体虚实叠加及融合显示，增强虚拟实体的沉浸性、真实性及交互性。

　　· 服务（Ss）

　　服务对数字孪生应用过程中面向不同领域、不同层次用户、不同业务所需的各类数据、模型、算法、仿真、结果等进行服务化封装，并以应用软件或移动端App的形式提供给用户，实现对服务的便捷与按需使用。

　　· 孪生数据（DD）

　　孪生数据是数字孪生的驱动，集成融合了信息数据与物理数据，满足信息空间与物理空间的一致性与同步性需求，能提供更加准确、全面的全要素/全流程/全业务数据支持。

　　· 连接（CN）

　　连接模型包括连接使物理实体、虚拟实体、服务在运行中保持交互、一致与同步以及连接使物理实体、虚拟实体、服务产生的数据实时存入孪生数据，并使孪生数据能够驱动三者运行。

　　三、数字孪生的优势

　　1.优化性能 ：数字孪生提供物理资产或系统的整体视图，使企业能够实时监控和优化其性能。通过分析从传感器收集的数据，企业可以识别效率低下的情况，预测维护需求，并做出数据驱动的决策，以提高整体运营效率。

　　2.减少停机时间 ：通过持续监控物理资产或系统的状况，数字孪生可以帮助在潜在问题升级为重大问题之前发现它们。这使企业能够主动满足维护需求，最大限度地减少计划外停机，并确保平稳运营。通过预测和预防故障，企业可以节省时间、资源和成本。

　　3.提高效率 ：数字孪生可以深入了解资产或系统的利用方式，从而实现优化和效率提高。通过分析实时数据，企业可以识别效率低下的领域，消除瓶颈，并最大限度地提高资源利用率。这可以提高生产力、减少浪费并提高整体效率。

　　4.增强决策能力 ：数字孪生为企业提供了大量数据驱动的见解，可以为决策过程提供信息。通过分析实时和历史数据，企业可以更深入地了解资产绩效、客户行为和市场趋势。这使利益相关者能够做出明智的决策、优化流程并推动创新。

　　5.节省成本 ：数字孪生可以帮助企业以多种方式降低成本。通过优化资产性能、最大限度地减少停机时间并提高效率，企业可以避免与维修、维护和中断相关的不必要费用。此外，数字孪生中的预测分析功能使企业能够优化资产生命周期管理，从而长期节省成本。

　　6.增强安全和风险管理 ：数字孪生提供的实时监控和分析有助于增强安全和风险管理。通过检测异常情况和潜在风险，企业可以采取主动措施，在其构成危险之前以减轻。这对于制造、医疗保健和运输等行业尤其有利，因为安全和风险管理是这些行业的关键因素。

　　四、数字孪生的行业应用

　　· 城市规划

　　通过数字孪生技术可以建立城市的虚拟模型，而数据可视化则可以将城市的交通流量、环境指标等数据以直观的方式展示，帮助决策者更好地进行城市规划和管理。

　　· 制造业

　　数字孪生可以模拟产品的生产过程和性能，而数据可视化可以将生产数据以可视化的方式呈现，助力制造商优化生产流程和提升产品质量。

　　· 医疗领域

　　数字孪生可以模拟人体器官和疾病发展过程，数据可视化则可以将患者的健康数据以图表形式展示，帮助医生做出更精准的诊断和治疗方案。

　　五、数字孪生的未来

　　数字孪生是对物理世界时空维度的“全息化”重构，是从宏观到微观的多尺度融合，是多要素的叠加，是将物理世界变为可感知、可计算、可交互的基础。

　　同时随着数据驱动的机器学习方法的发展，以及物联网技术使得更多的物理要素实现数字化，融合机器学习、多尺度建模以及分布式计算技术，为解决大规模、多尺度数字李生的建模、仿真模拟和可视化提供了无约束创新的潜力，也为系统自身具备可持续进化提供了无限可能。