科幻作家想象的另类现实和平行世界，已经悄然走进我们的生活。今天，我们正以数字孪生技术构建“平行世界”，并赋能现实世界的改造。

什么是数字孪生？

数字孪生，英文叫做Digital Twin。数字孪生体是现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，通过性能和状态优化和指令发送来调控物理实体对象的行为，通过相关数字模型间的相互学习来进化自身，同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。

数字孪生vs虚拟现实

虚拟现实（Virtual Reality）是通过计算机图形学中多模态建模的手段营造数字化世界的一类技术，具有“3I”的特征——沉浸感（Immersion）、交互性（Interactivity）和想象性（Imagination）。数字孪生与虚拟现实的共同点是都具有数字化世界，且都具有交互性，但数字孪生更侧重于跟现实之间的映射关系，不强调沉浸感与想象性。

数字孪生vs虚拟样机

虚拟样机（Virtual Prototype）是虚拟现实在制造业中的应用之一，也是数字孪生的前身之一。它以数字化形式代替传统的实物样机试验，应用于产品的设计与制造阶段。数字孪生是虚拟样机在时间维度上的拓展，数字孪生体在运营维护阶段依然与物理空间中的装置系统保持联系，即对产品进行全生命周期的映射管理。

数字孪生vs信息物理系统

信息物理系统（Cyber-Physical Systems，简称CPS）也是为物理实体构建信息模型，从现实世界中采集数据进行快速计算，然后即时反馈到物理空间中，并对其进行实时的控制。而数字孪生除了对现实空间的实时控制之外，还包括仿真、预测和推演。

数字孪生的前世今生

当前业界对数字孪生体起源的普遍认定是2003年Michael Grieves博士所提。美国密歇根大学教授Michael Grieves博士曾于2003年在产品全生命周期管理的课程上提出了“镜像空间模型”（Mirrored Space Model），这是最早关于数字孪生体的相关概念，但是受算力限制，当时以建模为主。

如今，随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展，数字孪生技术被应用于更多的产品和设备，并向更广阔的领域拓展延伸。

数字孪生的构成

传感器：生产过程中的传感器负责数据的采集和信号的传输

数据：将传感器提供的实际运行和环境数据与企业的生产运行数据结合起来，形成数字双数据源

集成：传感器通过集成技术实现物理世界和数字世界之间的数据传输

分析：利用分析技术进行算法仿真和可视化程序设计、数据分析

模型：基于上述数据和信息，建立物理实体和过程的数字模型，通过模型计算物理和生产过程中是否存在误差，从而得出解决误差的方法和行动

控制器：根据模型计算结果，通过控制器进行动作调整和误差修正

数字孪生的价值

数字孪生的出现，是近十年来感知、网络、大数据、人工智能、控制、建模等技术的集中爆发。特别是随着传感器和低功耗广域网技术的发展，物理世界的动态可以通过传感器准确、实时地反馈到数字世界。数字化、网络化由实到虚，网络智能由虚到实。通过虚拟现实的交互和不断的迭代，实现了物理世界的最佳有序运行。

在数字孪生城市中，公用基础设施的运行状态，市政资源的调配情况，都会通过传感器、摄像头、数字化子系统采集出来，并通过物联网技术、通信技术等传递到云端。城市的管理者，可以基于动态感知的数据，构建数字孪生城市，从而提升城市的运行效率。

（本文部分图片、文字、数据等综合自各大网络平台）