“数字孪生”是什么？用处是什么？这么解释应该能明白
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数字孪生不仅仅是复制。
孪生，即双胞胎；数字孪生，顾名思义，就是数字形式的双胞胎。
在“数字孪生”中，双胞胎中的一个是存在于现实世界的实体，小到零件，大到工厂，简单如螺丝，复杂如人体的结构。
而双胞胎中的另一个则只存在虚拟和数字世界之中，是利用数字技术营造的与现实世界对称的镜像。
如果以家用电脑为例，Word文档和打印出来的文稿就是“数字孪生”。若以导航软件为例，城市中的实体道路和软件中的虚拟道路也是“数字孪生”。
数字孪生技术产生的汽车3D模型 数据来源：“数字孪生城市”白皮书
此外，这个数字孪生体，不仅是对现实实体的虚拟再现，还可以模拟对象在现实环境中的行为。因此可以说，数字孪生是将物理对象以数字化方式在虚拟空间呈现，模拟其在现实环境中的行为特征。
数字孪生这个概念究竟有什么用呢？
首先，它可以通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等各种数字化的手段，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，形成可拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的数字镜像。
这极大的加速了操作人员对物理实体的了解，激发模拟仿真、批量复制、虚拟装配等设计活动。
过去，在没有数字化模型帮助之下，制造一件产品要经历很多次迭代设计。
现在，采用了数字化模型的设计技术，就可以在虚拟的三维数字空间轻松地修改部件和产品的每一处尺寸和装配关系，这使得几何结构的验证工作和装配可行性的验证工作大为简单，大幅度减少了迭代过程中物理样机的制造次数、时间，以及成本。
此外，数字孪生还可以通过采集有限的物理传感器指标的直接数据，借助大样本库，通过机器学习推测出一些原本无法直接测量的指标。由此实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，并给予分析的结果，模拟各种可能性，提供更全面的决策支持。
例如，针对大型设备运行过程中出现的各种故障特征，可以将传感器的历史数据通过机器学习训练出针对不同故障现象的数字化特征模型，并结合专家处理的记录，将其形成未来对设备故障状态进行精准判决的依据，最终形成自治化的智能诊断和判决。
当下，互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术迅速发展，对推动制造业数字化、网络化、智能化进程起到关键作用，尤其是信息技术对于数据的强大计算和分析能力为制造业发展开辟崭新的发展空间，IT和OT的融合越来越受到制造企业的重视。伴随新一代信息技术与制造业深度融合发展，工业互联网成为制造业从“显”到“隐”的抓手，互联网从“虚”向“实”的载体。工业互联网蓬勃发展离不开技术支撑，包括数字孪生、边缘计算、5G、IPV6、标识解析、TSN（时间敏感网络）、PON（无源光网络）等都是工业互联网的关键技术。
随着工业互联网的应用推进，数字孪生被赋予了新的生命力，工业互联网延伸了数字孪生的价值链条和生命周期，凸显出数字孪生基于模型、数据、服务方面的的优势和能力，打通了数字孪生应用和迭代优化的现实路径，正成为数字孪生的孵化床。
数字孪生基于物理实体的基本状态，以动态实时的方式将建立的模型、收集的数据做出高度写实的分析，用于物理实体的监测、预测和优化。另外，数字孪生作为边缘侧技术，可以有效连接设备层和网络层，成为工业互联网平台的知识萃取工具，不断将工业系统中的碎片化知识传输到工业互联网平台中，不同成熟度的数字孪生体，将不同颗粒度的工业知识重新组装，通过工业APP进行调用。因此，工业互联网平台是数字孪生的孵化床，数字孪生是工业互联网平台的重要场景。
数字孪生，以数字方式为物理对象创建高写实虚拟模型，并模拟、分析、预测其行为，为实现信息技术与制造业融合铺平了道路。借助数字孪生，可以集成复杂的制造工艺，实现产品设计，制造和智能服务等闭环优化，数字孪生将成为未来数字化企业发展的关键技术。
在工业互联网概念出现之前，数字孪生的概念还只是停留在软件环境中，比如几何建模的CAD系统、产品生命周期管理的PLM等。但随着工业互联网的出现，网络的连通效用使得各个数字孪生在设备资产管理，产品生命周期管理和制造流程管理中开始发生关联、互相补充。
例如，西门子公司就利用其工业互联网平台Mindsphere，实现了数字孪生不同应用场景数据的打通。通过破除设备、设计、制造、维护等产品生命周期隔离，打通构成数字孪生的闭环。
工业互联网平台激活数字孪生生命
随着制造业不断发展，数字孪生尽管尚未成为主流，却成为每一个数字化企业都要关注的技术。数字孪生的核心是模型和数据，但虚拟模型创建和数据分析需要专业的知识，对于不具备相关知识的人员，构建和使用数字孪生任重道远，工业互联网恰恰可以解决上述问题，通过平台实现数据分析外包、模型共享等业务。
具体来说，物理实体的各种数据收集、交换，都要借助工业互联网来实现，利用平台具有的资源聚合、动态配置、供需对接等优势，整合并利用各类资源，赋能数字孪生。例如，利用工业互联网平台向下将边缘侧基础设施同数字孪生体关联，向上将数据传递、存储在云端，其他用户也可以根据自身需要通过平台的服务来建立数字孪生体，可以说工业互联网平台激活了数字孪生的生命。
工业互联网是企业数字化转型过程中关键一环，加速了IT和OT各要素的融合，数据是融合过程中最重要的粘结剂，要让IT部门和OT部门融合的更好，首先要处理好数据这项隐形的资产。另外，工业互联网正在试图打破企业的边界，试图填满IT与OT之间的各种缝隙，打造软件定义、数据驱动、模式创新的新生态，而数字孪生刚好为融合发展提供了数据和技术的接口。
在产品设计中，数字孪生可以展示、预测，分析数字模型和物理世界之间的互动过程。基于数字孪生的设计是基于现有物理产品的虚拟映射，研究大量数据以获取有价值的知识进行产品创新。
设计人员只需将需求发布到工业互联网平台，平台管理者就能就精确匹配设计人员需要的数据服务以及用于处理数据的模型和算法服务。通过调用，组合和操作这些服务，结果将返回给设计人员。IT和OT的融合以“按需付费”的方式，在工业互联网平台上悄然完成。
此外，在设计产品的功能结构和组件后，需要测试设计质量和可行性。借助数字孪生，设计人员可以通过验证虚拟产品快速地模拟运行状况，完成虚拟设计和虚拟运行。服务封装后，模型服务可以通过服务搜索，匹配，调度和调用来使用。通过服务，数字孪生有效地应用于产品设计中，减少预期行为和设计行为的不一致产生的修改，大大缩短设计周期，降低设计成本。
随着工业互联网的发展，其核心思想“数据+模型=服务”的影响不断扩大，服务在制造业中扮演着越来越重要的位置。优化服务不仅仅可以应对激烈的竞争并获得更多收入，还可以借助工业APP和微服务解决不同供应商标准协议兼容、异构系统集成等问题。
数字孪生服务包括设备服务、技术服务、测试服务、模拟服务、数据服务、知识服务、模型服务、算法服务等，此外，还有许多辅助服务，如物流服务、运维服务、金融服务等。
工业APP可以充分释放数字孪生的潜力。工业APP可以将数字孪生的各种组件分解为可由单个服务完成的子任务模块，客户按需定制满足一定功能的微模块，组建起一定功能的微服务组，经服务封装后，数字孪生服务发布到服务池和工业互联网平台。通过微服务，复杂虚拟模型数字孪生的每个组件都可以统一管理、共享和使用。
来源：CPS发展论坛 国泰君安证券研究