数字孪生在世界著名企业中的应用实践
数字孪生是在软件定义作用下，长期的要素数字化所形成的结果。此处要素泛指物理世界的各种人、机、物、数据、图文、语言、物理信息等各种实体要素。因此数字孪生是一种经过长期发展形成的数字化通用技术。
数字孪生一词据称是由迈克尔·格里夫（Michael Grieves）教授于2003年在密歇根大学执教时提出。目前尚无业界公认的数字孪生标准定义，概念在不断发展与演变中。
数字孪生概念被提出后，很快被美国国防部应用于航空航天飞行器的健康维护与保障。德国西门子、法国达索、美国通用电气、美国参数技术等公司也积极跟进，特别是近些年，随着智能制造等概念的推进，数字孪生已成为智能制造的通用技术，在军工制造、高端装备等很多行业得到广泛应用。
今天我们分享数字孪生在西门子等世界知名制造业企业中的应用，希望能给你带来一些启发。
「 1. 西门子的数字孪生实践 」
西门子公司紧跟德国工业4.0和智能制造的发展趋势，近年来高度重视数字孪生技术的研究与应用探索，通过最近两年时间的研发，已经把数字孪生融入到其数字化战略中去，并深入到解决方案中。2017年底，正式发布了完整的数字孪生应用模型，在西门子的数字孪生体应用模型中包括：
（1）数字孪生产品（digital twin product），可以使用数字孪生进行有效的新产品设计；
（2）数字孪生生产（digital twin production），在制造和生产规划中使用数字孪生；
（3）数字孪生体绩效（digital twin performance），使用数字孪生捕获、分析和践行操作数据，从而形成了一个完整的解决方案体系，并把西门子现有的产品及系统包揽其中，例如Teamcenter、PLM等。
在车辆领域，西门子通过数字孪生将现实世界和虚拟世界无缝融合，通过产品的数字孪生，制造商可以对产品进行数字化设计、仿真和验证，包括机械以及其他物理特性，并且将电器和电子系统一体化集成，如图1所示。新的技术提供了新的汽车设计与制造模式，基于数字孪生制造商能够规划和验证生产过程、创造工厂布局、选择生产设备并且仿真与预测，并优化人员和制造过程的工作条件。在自动生成可编辑控制器的代码后，通过虚拟调试技术，即可字虚拟环境中验证自动化系统，从而实现快速高效的现场调试。随后，利用虚拟世界来控制物理世界，将可编辑控制器代码下载到车间的设备中，通过全集成自动化，可实现高效可靠生产；通过制造运营管理系统，可实现生产排成和生产执行及质量检测；通过Mindsphere可随时监控所有机器设备，构建生产和产品及性能的数字孪生，实现对实际生产的分析与评估（图2）。此外，通过物理世界可持续反馈至产品和生产的数字孪生，可实现了现实世界中生产和产品的不断改进，缩短产品设计优化的周期。
图1 西门子车辆数字孪生
图2 基于Mindsphere平台的西门子数字孪生
我们大多数人认为呼吸是理所当然的，每天呼吸大约17000～23000次。目前，一些感染了COVID-19的患者在呼吸方面存在重大问题，并且难以维持生命。具有超过25000种的呼吸产品Vyaire Medical公司是医疗技术领域的全球市场领导者，能够提供用于诊断、治疗和监测生命各个阶段呼吸状况的服务。该公司利用西门子提供的技术支持，即使用Simcenter开发其产品的数字孪生，从而通过消除构建和测试物理原型的耗时过程来显着减少开发时间。在开发新产品的早期阶段，能够在仿真内部进行工作，而不是构建昂贵的物理原型，从而实现了缩短了时间周期并加快了工作进度的应用效果。
此外，西门子在风力涡轮机方面也开展了相关应用。当风力涡轮机或风力发电场开始运行时，会生成其他数据。记录与分析并返回操作性能数据，以作为反馈支持产品、运行过程的优化和风力涡轮机的优化等方面。基于数字孪生的特性能够提高工程效率、缩短上市时间、简化调试、优化流程并改善服务，其优势具体包含以下3个方面：
（1）数字孪生模型支持开始批量生产之前进行数字化设计并测试风能设备。风力涡轮机的数字孪生还可以在调试之前对关键阶段进行仿真，从而确保安全实施。此外，维修人员还可以在实际调试之前进行虚拟培训。
（2）数字孪生指导风力涡轮机的运行。因数字孪生能够连续记录运行和性能数据，并对该数据进行全面分析，从而可支持以可持续的方式优化风力发电机的生产和性能。
（3）数字孪生辅助设备维护和保养。为了确保最大程度地利用维护间隔，即维护时间不能过早，但同时也不能过晚，从而以避免任何计划外的停机时间，这样可以将停机时间降至最低。维护后或由于更换组件而对风力发电厂所做的更改直接记录在系统中，所有有关系统状况的文档始终保持最新的状态。
「 2. ANSYS的数字孪生实践 」
如图3所示，ANSYS构建了泵的数字孪生，首先在泵上布置了加速度计、压力传感器、流量计等传感器，与控制器采集的数据共同支撑泵数字孪生模型的构建，基于模型的动态交互等特点可提供实时检测与修复模拟等服务，通过泵的数字孪生有助于更好地理解和优化产品性能，并辅助故障检测与个性化维修指导。例如，通过泵的数字孪生模型发现了对某异常振动的根本原因的分析，即压力下降导致气蚀形成气泡，产生振动。[5]
图3 ANSYS构建的泵数字孪生
ANSYS还将数字孪生应用于油气行业提供设备运维管理等服务。[6]石油和天然气行业一直在寻找降低能源生产成本的方法。为了实现此目标，油气行业可以将数字孪生应用于油气行业中的各种工业设备上。该行业可以基于数字孪生进行管道的实时监测，并使用数字孪生模型来预测腐蚀，腐蚀，屈曲和疲劳将如何影响实际资产。此外，这些数据可用于优化未来设计、预测维护周期、防止泄漏、减少停机时间并提高吞吐量。
「 3. 达索的数字孪生实践 」
达索进行了一个项目“生命心脏项目”（LHP）[7]，以通过生物技术传感器和扫描技术为人类心脏建立数字孪生。数字孪生是具有电和肌肉特性的心脏的个性化全尺寸模型，可以模拟真实心脏的行为。它不仅可以支持各种操作，例如贴紧心脏起搏器，反转腔室，切割任何横截面以及运行假设，而且还可以对心脏进行虚拟分析，以便在疾病开始之前为心脏病患者提供护理。
此外，达索还开展了数字孪生城市的应用探索。[8]新加坡政府正在以3D形式构建城市的数字孪生，以供设计师，规划师和决策者探索未来。首次，真实世界的3D虚拟表示使官员更容易“解释和交流”，因为“3D是自然语言”。其次，官员可以鸟瞰城市，也可以选择放大区域的特定特征。在最广泛的层面上，虚拟新加坡将显示实际建筑物的地形，形状和位置，这对于洪水分析非常有用。此外，规划人员还可以获取建筑物的详细视图，包括纹理，屋顶和窗户，以进行诸如规划太阳能电池板屋顶或紧急疏散路线之类的事情。单击建筑物可以显示其消耗的电量。他们可以走到行人的高度，查看阴影通道的可及性，交通和可用性。新加坡的城市数字孪生拥有丰富的数据，包括关于交通信号灯和公交车站等位置的静态数据，以及诸如公交车位置和登革热簇等传感器的动态数据，此外还有有关人们行为方式的数据，例如有多少人进出公交车，从而实现对交通的优化。该数字孪生城市平台还将用于更长期的计划和决策。例如，新加坡人口老龄化将要求对基础设施进行重大更改。未来公民和企业也可以访问虚拟的新加坡，例如，公司可以使用虚拟新加坡测试无人驾驶汽车，而无需将其放置在交通繁忙的道路上。
「 4. PTC的数字孪生实践 」
PTC曾将数字孪生应用于自行车上。该自行车的数字孪生可以实时监控自行车的性能。此外，当自行车骑行并且其组成部件移动时，虚拟空间的自行车数字孪生模型也会同步移动，该原型的开发涉及三个主要步骤。第一步是组装带有零件的自行车；第二步是在这些组件和PTC的Thingworx IoT平台之间创建通信链接。第三步是将Thingworx输入连接到仪表板风格的界面，并以有意义的自行车性能信息的形式为用户提供了来自传感器的数据流的实时视图。该数字孪生能够通过分析现实世界中的产品使用情况和状况数据，以告知功能和功能需求，从而更好地适应市场并提供增值服务。此外，对于产品的设计也提供了数字的支持。
T-Systems是全球领先的信息和通信技术提供商之一。随着基础架构的老化，T-Systems在客户端面临的最大挑战是数字转换。PTC与其合作创建了T-Systems数字孪生模型，在汽车行业中有效地设计和监控刹车片。在ThingWorx中收集和可视化现实数据，在Windchill PLM系统中，将这些实际数据链接到产品数据。通过利用PTC技术，T-Systems可以收集实时数据，并以有意义的方式反馈给客户。
「 5. 微软的数字孪生实践 」
微软将Azure Digital Twins作为一个IoT平台[11]，可对环境的全面数字模型的构建赋能，其目标对象包括建筑物、工厂、能源网络，甚至是整个城市。通过构建数字孪生模型，以达到驱动更好的产品生产、优化操作流程、减少成本费用与提高客户体验等目的。Azure Digital Twins具有如下几方面的功能，使得Azure Digital Twins可实现从数据获取、数字孪生体建模、数字孪生体的实时表示，到孪生数据存储与分析的全流程业务。
（1）使用开放式语言构建数字孪生模型。在Azure Digital Twin中，使用“模型”将物理环境中的人、空间、事件等因素映射到相应的数字实体，并使用开放式的建模语言数字孪生定义语言（digital twins definition language, DTDL）进行模型的构建，其可以从状态属性、遥测事件、组件及关系等各方面进模型进行描述。在Azure Digital Twins模型构建中，可以使用模型继承的方法来构建新的模型，从而提高构建模型的效率与通用性。
（2）保障数字孪生体对其实体的实时表示。在Azure Digital Twin中，可通过数据处理与业务逻辑以实现数字孪生体对其相应实时的实时表示。在该功能中，Azure Digital Twin可通过连接外部计算资料以保障数据处理的能力，同时可利用查询API实现对数字孪生体中各组分的属性值、关系、模型信息等条件 ，以深入了解数字孪生体。
（3）丰富的数据来源。Azure Digital Twins可接收来自IoT及业务系统的输入作为驱动数字孪生体的数据。Azure Digital Twins可通过在其中新建IoT中心或将已有的IoT中心与可管理设备相连接，以实现IoT数据的接入；同时，Azure Digital Twins可通过相应的API接口或其它服务的连接器，实现从其它数据源中获取数据以驱动数字孪生体的运行。
（4）完整的数据存储与处理服务提供。Azure Digital Twins可将数字孪生体中的数据传递到下游的Azure服务，以实现数据的存储及进一步处理，如使用Azure Data Lake存储数据，使用Azure Synapse Analytics或其它微软数据分析工具对数据进行分析。
「 6. 空客的数字孪生实践 」
空中客车公司（以下简称空客）在飞机组装过程中使用数字孪生技术以提高自动化程度并减少交货时间。
在碳纤维增强基复合材料（carbon fibre-reinforced polymer, CFRP）机身结构的组装过程中，因为CFRP组件的存在，在组装过程中要求剩余应力不得超过特定值。为达到减小剩余应力的目的，空客开发了应用数字孪生技术的大型配件装配系统，对装配过程进行自动控制以减少剩余应力。该系统的数字孪生模型具有以下几方面的特点：
（1）建立数字孪生体的行为模型。在该装配系统中创建的数字孪生模型不仅仅是相应实际零部件的三维CAD模型，同时基于装备的传感器，也对各组件的行为模型进行建模，包括组件的力学行为模型及形变行为模型。
（2）建立不同层级的数字孪生体。在该装配系统中，不仅对各组件建立相应的数字孪生体模型，同时对系统本身也建立了相应的数字孪生模型。系统本身的数字孪生体用于系统设计，为每个装配过程提供预测性仿真。
（3）虚实交互与孪生体的协调工作。在装配过程中，多个定位单元均配备有传感器、驱动器与控制器，各个定位单元在收集传感器数据的同时，还需与相邻的定位单元相配合。传感器将获得的待装配体的形变数据与位置数据传输到定位单元的数字孪生体，孪生体通过对数据的处理以计算相应的校正位置，在有关剩余应力值的限制范围内引导组件的装配过程，如图4所示。
图4 各定位单元协同引导装配过程
「 7. 洛克希德马丁的数字孪生实践 」
作为洛克希德·马丁公司的第五代战斗机，F-35战机引入并融合了多项创新技术，其生产流程复杂，而且其供应链包括1400多个供应商（其中有80多个在美国以外）。为编排全球范围内的供应链、提升质量降低成本，满足交付要求，多项关键策略已被采取作为F-35战机生产系统的一部分，其中也包括了数字孪生技术。在F-35的开发与生产过程中，分四个阶段应用数字线程技术。[1]
数字线程实施的第一个阶段基于工程学生成、使用与重要精确的3D工程模型和2D工程图。生成的3D模型与2D工程图，以及已有部件的模型及已有相关分析数据会被纳入通用产品生命周期管理系统中，以实现可访问性和配置的集成。在设计、制造及维护过程中，3D模型大大降低工程设计与更改的成本，改善设施的开发与安装过程。
数字线程实施的第二阶段将数字线程所构建的工程数据与多种自动化技术相结合，以支持工厂的自动化。
数字线程实施的第三阶段将数字线程直接提供给现场工作人员。基于数字线程，可以创建如工作指令图形之类的产品，对现场工作的机械师或者维护人员进行指导，减少他们了解任务的时间；或者通过光学投影技术，直观地将工作指令投影到飞机上，引导工作人员的动作并预示下一步的行动。
数字线程实施的第四阶段则是对已制造的产品进行验证。通过使用先进的非接触式度量技术，如激光扫描和结构化光技术，可以在产品的构建或制造过程的早期识别偏差并迅速纠正，通过阻止缺陷向下游移动来降低成本。
通过与多种技术的结合使用，数字线程技术为F-35的生产系统带来了诸多好处，如减少设计与开发的成本、提高制造过程中产品质量、减少人工装配工作量等。
「 8. GE公司 」
几十年来，通用电气公司（GE）收集了大量资产设备（如航空发动机）的数据，通过数据挖掘分析，能够预测可能发生的故障和时间，但无法确定故障发生的具体原因，为解决这一问题，GE近年来格外重视数字孪生技术的应用于探索，推出了全球第一个专为工业数据分析和开发的云服务平台Predix。该平台可连接工业设备，获得设备全生命周期数据，同时将设备机理模型与数据挖掘分析相结合，提供实时服务支持。截止2018年已经拥有120万个数字孪生体，可以处理30万种不同的设备资产问题。
GE认为，数字孪生体的构建必须将设备机理模型和数据驱动分析结合起来，过程极为复杂，对于普通用户而言，通常不具备这种专业能力。GE将已有的大量资产设备数据和模型叠加，通过Predix平台，提供了一个通用的数字孪生体模型目录，包括多个工业数据分析模型以及超过300个资产和流程模型。这样用户就可以利用现有的通用模型进行模型构建、仿真、训练，从而快速构建数字孪生体，并可在现场运行或在云端大规模运行，将模型推向使用端，然后再将它们产生的信息传回云端。
如图1所示，以风力涡轮机为例，Predix提供的通用数字孪生体必须针对特定电厂的具体风力涡轮机进行定制。Predix中的风力涡轮机通用模型包含：具有材料和组件细节的PLM系统信息、3D几何模型、可根据物理算法预测行为的仿真模型等。此外，该模型还包含维护服务日志、缺陷和解决方案详情。一般这种机器工作寿命很久，需要承受极端的天气状况，而且与其他众多涡轮机一起运行。因此，风力涡轮机案例的建模必须包括整个风电厂。每台风力涡轮机大体相似，但其所处位置和条件（包括风向、尾流效应、维护记录等）都不相同。根据不断变化的风力条件来优化风力涡轮机，并在现场协调不同数字孪生体之间的相互作用，在无需对硬件设备进行较大改变的情况下，将风电厂的发电量提高了5%，充分说明了建立数字孪生体为风电厂所带来的实质性的帮助与提升。
图1 GE风力涡轮机的数字孪生
另外，GE在航空发动机领域也引入了数字孪生技术。GE认为，从概念设计阶段就开始建立航空发动机数字孪生体能更容易把设计过程和结构模型与运行数据联系起来。反过来说，发动机数字孪生体也能帮助优化设计，缩短设计周期。目前，GE通过汇总设计、制造、运行和其他方面的数据，以及在物理层面对发动机的了解，结合积累的航空发动机全生命周期数据，建立能够高保真刻画具有多种行为特征的数字发动机孪生体模型，并向物理空间传递在特定场景下所呈现的行为信息，从而实现对航空发动机运维过程的精准监测、故障诊断、性能预测和控制优化。基于航空发动机运维过程的数字孪生体应用，GE还正式发布了预测性维修和维护产品——TrueChoice，帮助客户优化全生命期内的所有成本。
GE用实践证明，传统的仿真技术不再仅仅只是作为工程师设计更出色产品和降低物理测试成本的利器。通过打造数字孪生体，仿真技术的应用将扩展到各个运营领域，涵盖产品的健康管理、远程诊断、智能维护、共享服务等应用。未来，随着数字孪生体概念变得更加普及，企业通过它能获得的优势将巨大无比。
「 9. MapleSoft公司 」
传统上生产系统的调试大都是通过实物测试，难以提前发现设计中存在的缺陷，导致设计周期长、成本高、设计空间小等问题，尤其是在最初概念生成、有限元分析、计算流体动力学、原型生成、生产设计和生产方面的成本将成数倍增加。针对此问题，MapleSoft软件公司开发了模型驱动的数字孪生产品MapleSim，可用于辅助产品设计的所有阶段的虚拟调试与仿真，可以显著降低开发新产品的风险。[2]
MapleSim用于多领域复杂系统建模和仿真。[3]MapleSim提供图形化的设计环境，只需要通过简单直观的鼠标操作，就可以完成各种复杂系统的建模。MapleSim使用了高级符号技术与高指数DAE求解器混合求解器，自动生成系统的“完全参数化的模型”，用于各种高级分析任务，以及实现高性能仿真和实时应用。图2是MapleSim创建数字孪生的流程图。
图2 MapleSim创建数字孪生的流程图
知名采矿设备公司FLSmith在MapleSim中搭建了提升式径向堆垛机的多领域动态模型，基于这一平台和模型，为工程师提供了一个虚拟环境来评估系统的动态响应，以达到虚拟调试的效果，并研究其在不同条件下的动态响应，如操作人员行为、载荷分布和崎岖地形。
这款堆垛机的MapleSim虚拟模型由主框架、可伸缩框架、移动和被动履带、悬挂组件、框架提升组件、调平液压组件以及附加在主框架上的外部组件的质量组成。该模型具有以下特点：
（1）模型中每个组件的位置和质量都是参数化的，可以修改，如果有需要可以添加更多组件;
（2）部分组件设计成偏心的，用来影响主框架的重心，进而影响整个堆垛机的稳定性；
（3）可扩展框架的扩展和收缩是按照用户自定义的速率执行，用来表示影响系统动态的另一个因素；
（4）整体模型除了包含主框架，还包括了可伸缩框架的运动、提升气缸的运动、液压系统的控制以及地形的影响。
这一模型为FLSmidth的工程师提供了一个虚拟环境，可以应用多种方法来评估系统的动态响应，例如：
（1）可以检查滚轮等部件的最大载荷，以及在极端加速或减速(如执行紧急停车)情况下结构的最大摆动量；
（2）可以用来检查地形变化对此系统的影响——检测此堆垛机可以安全跨越障碍物的最大高度，以及坑洼地段的最大深度，分析影响平衡的稳定性设计参数，如气缸直径；
（3）可以检查液压系统的动力学，以及整个系统的重量分布，从而确定影响结构稳定的因素；
（4）可以进行多种类型的深入分析，例如使用这一模型来评估整个堆垛机的子系统负载，用来验证现有的设计，或者新设计的部件选型。
FLSmidth堆垛机的MapleSim模型是完全参数化的，这使其能够用于多种用途。[5]这一高保真刻画现有堆垛机的梳理孪生模型。可以用于调查操作安全极限，测试设计变更，并验证提出的改进方案，也可以配置成全新的方案设计，用于新设计早期研发阶段的可行性评估，对于虚拟调试具有重要意义。
「 10. Bentley的数字孪生 」
Bentley软件公司将数字孪生技术引入到公司开发的软件工具和解决方案中。其提供的基础设施工程数字孪生模型支持对基础设施资产进行全生命周期可视化，跟踪变更，并执行分析，从而优化资产性能。Bentley基础设施数字孪生模型可将工程数据、实景数据和物联网数据相结合，获得基础设施地上和地下的整体视图。沉浸式可视化和分析可见性可帮助用户更好地作出决策。
比如，Bentley提供了iTwin Services Subscription工具，通过这个工具，可以兼容来自不同供应商的基础设施模型和不同数据源，使得创建、可视化和分析数字孪生模型成为一件简单的事。该工具首先将工程数据、实景数据和物联网数据进行统一整合，然后基于构建的基础设施三维可视化模型，为用户提供三维/四维沉浸式体验。该工具支持快速交付实时数字孪生模型，使用混合现实实现数据可视化，并可以利用人工智能和机器学习，让决策者对数据产生新的认识。
Bentley公司还提供了iTwin Design Review工具，提供了变革性的数字化解决方案，每个团队成员都可以可视化并了解随时间发生的变更，查看对设计产生的影响，并快速有效地做出响应。通过使用iTwin Design Review支持的协同工程和设计校审实现了正确的首次工程设计，通过优化变更管理和不同工程专业之间的无缝沟通，Bentley的数字孪生模型技术可以有效降低设计周期。
「 11. 奇梦科技的数字孪生 」
近年来，奇梦科技在数字孪生、仿真领域开展了众多应用实践，实现了较为成熟的数字孪生、工业级虚拟仿真和数字大脑的研发和应用。奇梦科技开发了“秀品牛”数字孪生PaaS平台，为船舶、军工、智慧城市、核电、制造等领域提供了相关工具、能力和资源等系列敏捷式孪生开发工具，具有智能监管、智能分析、智能决策等功能。
在工业虚拟仿真方面，开发了基于生产关系与管理逻辑的神经网络建模仿真工具，可以进行虚拟工厂三维可视化运行仿真，具备以下功能：
（1）设备运行逻辑仿真，可以根据提供的设备逻辑关系，对设备运行机制进行仿真编程，并可以是每个设备的仿真运算与整体产线相连接，形成整体产线仿真系统；
（2）产线/系统逻辑仿真，根据产线、系统运行的逻辑关系，建立神经网络模型，通过实时数据的驱动，进行模拟仿真；
（3）管理协同逻辑仿真，可以根据管理需求，从物料、人员、设备、生产效率、生产质量、能源消耗、成本把控等各个维度进行综合协同；
（4）逻辑运算自矫正等功能，可以根据不断更新的实时数据，通过大数据分析，不断修正原始的逻辑算法，使仿真结果与实际产线更接近。
此外，在船舶与海洋领域，采用数字孪生技术服务于船舶制造、港口运维、海洋工程管理、船舶运维管理等方面。[9]首先，整合多源异构的数据，将来自于多方的成本、能耗、设备、人员、环境等数据，按照生产运行逻辑进行统一整合；其次，三维可视化监管，采用三维可视化数字沙盘模式，呈现实时运行数据，提高应用管理效率；再次，一站式综合调度指挥平台，协调调度各个生产运营要素，根据管理需求，通过智能化数据分析，从全局角度科学评估运营状态。
「 12. 51WORLD的数字孪生 」
北京五一视界数字孪生科技股份有限公司（51WORLD）是一家数字孪生平台公司，以原创全要素场景（AES）为基础，融合物理模拟、工业仿真、人工智能、云计算等技术，重新定义数字孪生应用生态，帮助政府及企业进行新一轮数字化升级。51WORLD通过AES建立数字孪生平台，实现多源时空数据融合，城市数字底座搭建，多元仿真模型模拟等应用价值。围绕基于数字孪生的城市及园区生、规划及产品营销、设计及方案模拟验证、AI仿真训练及测试、模拟推演及预测等方面，已在城市、园区、交通、车辆、水务、港口、机场、地产等十多个行业等领域进行了应用实践。
51WORLD提出的数字孪生城市解决方案，如图3所示，旨在实现城市、街道、建筑等的全要素表达，并打通城市管理的各类数据孤岛，进而可以实施实时的运营管理、动态的城市更新以及突发事件的预案推演。目前51WORLD的数字孪生城市解决方案已经开展了数个落地应用，如安徽合肥天鹅湖智慧政务系统、京东数科雄安新区数字孪生平台、南京市江北新区智慧城市指挥中心、安徽铜陵城市超脑等。
图3 51WORLD智慧城市运维平台
同时，51WORLD在智能汽车领域也引入了数字孪生，开发了国内首款拥有自主知识产权的智能汽车虚拟仿真工具51Sim-One软件平台。[11]51Sim-One虚拟仿真工具应用于各类自动驾驶系统共性技术的研发，为智能决策控制、复杂环境感知、人机交互与共驾、车路协同与网络通讯等提供了安全可控的全要素多层级的测试与评价技术支撑。同时，51Sim-One的仿真引擎已拓展服务于智慧城市交通系统、交通环境仿真、智慧道路设施部署与监控、无线网络建设评估等方面。
此外，51WORLD将数字孪生应用于水务系统，采用全要素场景数字孪生技术，基于各地水务、水网、水利、地信及水质监测终端的数据，生成“水务一张图”，对自然水系和城市管网进行统一系统管理，实现多源数据的直观可视，帮助一线人员和决策者快速精确决策。支持管网扩散分析、河道水质监测、能耗分析、桥隧淹没模拟、水坝等水利设施调控、水质变化反演、巡检统计等。
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