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国内外数字孪生技术研究进展与实践展望

制造前沿
2024-09-19

导读

INTRODUCTION

数字孪生技术是对真实世界的资产系统和流程的持续性学习型数字模拟,具备复合性和动态性的特点,是项目全周期管理的重要技术手段。在技术不断发展和成熟的过程中,数字孪生技术在亚洲国家逐步延伸至多场景混合的城市政策制定领域,并发展至智能制造等相关制造业领域。从数字孪生技术的研究方向入手,分析数字孪生技术在实践领域进展,对数字孪生技术进行未来展望,对我国的城市和产业高质量发展具有重要的作用。


内容来源:中国联通研究院

作者:朱惠斌



关键词数字孪生智慧城市仿真模拟
与传统电子建模技术主要应用于产品的研发或设计阶段不同,数字孪生技术通过制造虚拟现实的电子化映像,并对映像的持续动态更新维护,达到三维空间尺度和持续时间序列上的高效仿真效果,以此作为基础开展具体目标的仿真模拟和分析决策。数字孪生技术的应用范围广阔,具有广阔的经济发展前景[1],可应用于城市管理、智能制造等领域,具有较高的应用价值。数字孪生技术包括静态动态两个层次,对应差异化的应用场景和资源需求[2]。在国家提出重视数字孪生技术的战略方向后,各地方政府陆续出台相应规划,对新技术应用前景进行探索。
但在实践操作过程中,静态数字孪生技术仍未得到充分的应用,主要原因包括:
1)数宇孪生技术需要大量数据作为基础支撑,数据获取涉及多政府部门和多相关企业单位。实践操作过程中,技术实践往往难以获取足够和准确的数据,易出现部分数据缺失或数据获取时间过长等影响应用的情况;2)数字孪生技术需要高质量算力作为基础,以支撑后期分析决策,高质量算力意味着设备成本和数据传输可达性的大幅度提高;3)数字孪生技术需要明确的盈利前景(在无盈利前景的前提下,则需大量公共资源投入),因需大规模使用才可摊低系统的构筑和维护成本。
因静态数字孪生技术仍难以实践使用,动态数字孪生技术在静态技术的基础上,新增动态数据的持续更新和分析决策等需求,投入实施难度更高。目前数字孪生技术的主要研究方向包括提升基础算力效率、降低数据使用门槛和开放合作共贏机会三个方面。通过对数字孪生技术的研究方向、实践进展和未来发展进行探索,有助于厘清数字孪生技术的发展前景。
1.数字孪生技术的研究方向
1.1提升基础算力效率
算力是当前信息通信行业的研究热点。单纯提高算力无法保障数字孪生技术有效落地实施。数字孪生技术中更重要的是提升算力效率,即对现有资源的高效利用[3]。数字孪生技术需首先确定研究目标,在对研究目标进行分析基础上,确定基础数据的类型和内容(基础数据不可单纯追求数量,而需追求研究目标的实际需求),在基础层减少算力需求量;其次需确定不同属性数据间的相互映射关系,即通过公式等方式锚定数据间关系,增加数据间关联度,在实施过程中不需反复对基础数据进行大面积校核,而是通过单个数据修改带动所有数据的自动更新。通过确定研究目标以明确基础数据属性和确定不同属性数据间的映射关系,有助于在基础层面大幅度降低算力需求,实现提升基础算力效率的目标。
1.2降低数据使用门槛
数据要素已成为新的生产资源要素,其重要性在生产生活中逐步提升[4]。数字孪生技术包含大量数据基础,在对数据进行脱敏处理的同时,将数据分解为可公开使用、可有条件使用和保密三大等级,对各等级进行细分等级处理。对可公开使用的数据,将其作为公共资源向大众开放;对保密数据则需保证其数据的用途安全;对可有条件使用的数据,则可探索数据交易方法,即通过数据交易为数字孪生技术的运营使用积累资源和创造现金流入,逐步降低数据使用门槛,以促使数据分层分级及有偿向社会公开。
1.3开放合作共赢机会
因数字孪生技术在实际应用过程中,需同类型、大规模应用才可实现降低开发和应用成本[5]。在实践操作中,系统需对同类型需求进行整合,并幵放合作以获得共贏机会,大幅度降低技术开发和应用成本。但在开放合作过程中,可能会导致部分数据私密性受到影响,因此在合作与安全中取得平衡成为数字孪生技术进一步广泛发展的重要前提。
2.数字孪生技术的实践进展
2.1城市规划设计
数字孪生技术在城市规划设计领域的应用起源于欧洲国家,其将城市规划划分为政策制定者、城市管理者、城市工作者和城市居民四种人群,探索四种人群在城市运营过程中的关注点和实现目标。因为欧洲总体人口密度不大,人口呈现低增长趋势(部分区域负增长),新增经济增长极发展带动能力有限,除伦敦、法兰克福等主要城市外,欧洲城市总体人口规模、产业类型和就业情况呈现稳定状态,城市规划设计在欧洲城市中的主要作用是优化城市环境、交通等作用。数字孪生技术在城市规划设计领域的应用主要面向交通、环境等特定专题,通过相应专题信息收集、录入和集成解决具体问题。
欧洲实践案例可划分为大型城市区域、城市和区域三个维度。希腊雅典作为大型城市区域,重视理解城市关系和共同创造创新性数字服务和提升新经济商业价值,将城市交通通勤、健康环境、污染减少作为城市规划的主旨。捷克皮尔森作为城市,重视交通和噪声污染间关联,将减少交通对城市环境影响作为主要研究对象。


以交通专题规划设计为例,首先在城市范围内划定交通的来源和目标,采用OD模型(Origin-Destination) 建立矩阵,形成矩阵网络和网络模型。比利时法兰德胜地区作为区域,在规划中重视居民健康领域,以高环境友好型和高交通可达性为规划目标。欧洲在城市规划设计领域的实践是基于总体城市发展状态稳定基础下的优化型设计,其仅需特定专题的信息导入和分析使得数字孪生技术在城市规划设计领域实践成本低且效果显著。
2.2城市管控平台
城市管控平台是以大数据技术为源头,主要起源和应用于我国[6]。城市管控平台的基础是城市信息模 型(City Information Model),模型以三维城市数字空间为建构对象,根据研究目标集成多尺度和多维度的城市信息数据,主要技术载体为建筑信息模型(Building Information Model),物联网(Internet of Things)和地理信息系统(Geography Information System)。城市信息模型的发展经过了三个主要发展阶段:
第一阶段是建筑的模型化,即将建筑各类属性信息集成为模型;第二阶段是建筑模型场景尺度的扩展化,即将建筑物、基础设施等属性信息集成为模型;第三阶段是城市信息模型的建模化,即将城市各类属性信息集成。
但城市管控 平台应用还面临以下四个难题:
首先,因城市信息涉及类型极其丰富,对各类城市信息进行集成需耗费大量人力、成本和时间,其次,城市信息的存储和处理需使用大量算力资源,在城市管控平台以非盈利为目标时,需投入大量公共资源用于提升城市管控平台的作用;再次,城市信息是动态发展和演变的过程,城市管控平台需定期更新相应数据,将持续性地耗费大量人力、成本和时间;最后,部分城市信息属于政府和企业的保密信息,虽然通过脱敏处理,但其收集和运营会面对显著的阻力。
北美加拿大多伦多、法国雷恩、亚洲新加坡等城市均已开展数字孪生城市的规划设计探索,如“虚拟新加坡”项目构建城市数字模型。在住房和城乡建设部发布 《城市信息模型(CIM)基础平台技术导则》后,雄安新区、深圳、杭州、厦门,重庆等城市陆续探索“数字孪生”技术在城市管理领域的应用[7]。因城市管控平台面对的难题难以通过人工智能等新技术迅速解决,其前期投资和后期维护费用难以通过自运营的模式处理[8]。在信息要素成为新的生产要素类型后,信息要素交易平台的探索在部分领域开始展开,交易平台盈利可在一定程度上补充城市管控平台所需的维护费用。但若城市管控平台未形成持续的、稳定的经济运营体系,其投资和维护则需政府持续投入大量公共资源[9]
2.3智能制造领域
数宇孪生技术在城市规划设计和管控领域逐步发挥作用,部分研发单位也开始意识到其重要意义。在传统研发过程中,设计环节后普遍需打样建设具体的模型用于系统测试和后续研发。这种模式对航空等大型器件而言,频繁制造实体小样将产生大量的成本。部分研发单位将数字孪生技术引入设计环节,在设计建模后直接使用其数字映射,进行系统仿真环境模拟和实体测试,对不适合使用需求的器件进行初步筛除,对适合使用需求的器件才进行实体打样,有效地降低智能制造领域的使用成本。
与传统“作坊”和强调手工的个性化和精细化制造模式不同,现代制造业强调标准化和高效率的制造模式,即设计和开发一个成熟产品,通过大规模制造以降低开发、设计、制造、营销等环节的全流程成本[10]。对于高精度和先进性的产品而言,开发阶段占据大量产品成本,通过数字孪生技术的引入则可有效降低开发阶段成本,实现全过程成本下降。
美国将现实空间的实体产品、虚拟空间的模拟产品和两者间连接建立模型,在美国国家航空航天局和美国空军研究实验室对未来航天器的设计研发过程中,充分运用数字孪生概念,减少实体产品直接模拟产生的大量成本。在此基础上,美国通用、德国西门子等国际领先的制造业公司均将自身生产业务与数字孪生技术相结合。我国于近年也开展相应工业互联网,智慧工厂研究,为数字孪生技术切入智能制造领域提供支撑。
2.4专业软件开发
各行业在发展过程中逐步形成适于自身发展的软件载体,但这些软件载体具有以下特性:
1)同专业的不同软件具有差异化的特点,用户在使用部分软件获得优势的同时也需要承担其劣势。且同专业下辖的各企业由于企业间竞争等原因,难以共同合理形成专业内部具备显著竞争优势的软件;
2)不同专业的软件间技术平台差异使得当不同专业需要数据交互时需重新建模,导致成本大幅度提升。数字孪生技术可通过基础平台构筑,即打造数字孪生技术的统一特征点识别、数据录入、立体建模、高效渲染等基础层技术工具,打造统一的数字孪生基础层技术。同时,同专业的不同软件可在统一的数字孪生基础层技术基础上,形成自身具备个性化的操作方法和软件目标。同时通过逐步打破专业间的软件差异和同专业软件间的差异关系,使得专业开放性软件开发模式成为可能,逐步实现不同软件厂商间的基础层和接口的统一化,各软件厂商可以在统一的数宇孪生基础层技术和平台基础上,逐步嵌入和丰富数字孪生技术和软件内容。
专业软件开发面临数据高效采集、多属性多专业建模、高性能算力提升、复杂场景应用等多方面的挑战, 但数宇孪生技术为专业软件开发提供工作基础,为专业软件融合共通提供支撑条件。目前专业软件开发已在电力、燃气等公共基础设施层面开展应用,形成智慧电力、智慧燃气等模式,即通过建构数字孪生平台,构筑各基础应用间的相互关系,并以数字孪生模型作为基础优化现实应用和模拟现实情况,减少人力和时间等层面成本需求。目前可预见的是下一步专业软件开发将逐步拓展至其他公共基础设施领域,从公共基础设施领域再转化为其他应用领域。因同类型软件在地域上具有可复制性、在业务上具有可拓展性,专业软件开发具有广阔的应用和发展前景。
3.数字孪生技术的未来展望

3.1引入人工智能技术

降低信息动态更新成本


海量信息数据的获取和录入是制约数字孪生技术应用的难题。通过引入人工智能技术,以终端传感器的信息采集为基础,可有效降低信息获取成本。对于部分时效性要求较高的数据,通过人工智能技术,实现数据需求的动态更新,将大幅度降低信息动态获取和更新成本,为技术的积累和应用提供空间。通过系统学习事物运行规律,研判未来发展方向,构建集中管理平台、促进资源有效配置等思路,重塑数据结构,构筑数据内部关联,降低信息动态更新成本,通过算法提高处理效率。

3.2引入虚拟现实技术

以提升可视交互操作效率


数字孪生技术的主要作用在于提供决策参考,即通过集中分析等模式以降低应用成本。通过引入沉浸式虚拟现实技术,有助于提升人机交互操作效率,即通过数字孪生技术实时反馈数据进行个人回应,提高应用层面的可操作性。虚拟现实技术的核心在于对现实场景的虚拟模型建构和虚拟效应反馈,也是数字孪生技术的核心。在引入现有虚拟现实技术的基础上,拓展现有虚拟现实技术主要应用于游戏,旅游等娱乐领域,将有助于大幅度拓宽虚拟现实技术的边界,催发数宇孪生技术与虚拟现实技术的局部结合,达到总体使用成本的降低,提升实时交互能力。

3.3引入数据映射关系

以拓展实际应用需求场景


数字孪生技术多针对单一研究目标,单一研究目标的场景建构和分析决策的经济性较低。在构筑数字孪生技术平台的基础上,在单个研究目标需求的驱动下,对平台进行局部模型和数据的截取,将有助于大幅度降低数宇孪生技术的成本。在基础平台构筑的基础下,通过建立个体属性间的数据映射关系,则有助于拓展实际应用需求场景,通过前期大规模投入和后期逐步盈利,以实现数字孪生技术的发展和迭代。

3.4引入虚拟场景模式

以降低现实需求实现难度


建模、仿真和集成是数字孪生技术的重要核心。通过引入虚拟场景模式,在虚拟空间构筑基础设施、交流场所和空间,以规避现实场景建设相应场所产生的大量成本。通过虚拟场景构筑,以较低的成本满足市民各类生产生活或娱乐消费需求,降低现实需求实现难度,具备显著的商业价值和社会价值。在物联网构筑逐步成熟的背景下,万物互联的发展愿景使得虚拟场景模式将获得更大的发展空间和更便捷的接入模式。通过在虚拟世界构筑场所和空间,将有效提高个人娱乐休憩的可达性。

3.5引入新型应用场景

以拓展数字孪生影响范围


目前,国际层面数宇孪生技术的发展和实践主要是以政府作为主导。目前各国都在致力于提升数字经济和实现传统产业的数字化,数宇孪生技术可充分运用于传统产业的数字化领域。与数字经济需要不断技术迭代升级不同,传统产业具备成熟的产业模式、产业规模和产业流程,是数字孪生技术发展的潜在方向和新型应用场景。通过引入传统产业作为新型应用场景,有助于拓展数字孪生技术的实际影响范围,形成技术层面的规模效应,提高使用范围的同时降低研发成本。
4.总结与启示
数字孪生技术是对原有建模设计技术的优化和提升,通过建立虚拟环境与现实环境间的映射关系,对虚拟环境进行模拟分析,大幅度降低现实环境操作的难度和制约。数字孪生技术包括静态和动态两种模式。静态模式主要应用于记录还原等场景,动态模式主要应用于辅助决策等场景,差异化的模式对基础数据和资源投入有较大的需求差异。目前各地方政府和相关企业对数字孪生技术进行探索,但因成本原因,仍未得到大规模采用。在提升基础算力效率、降低数据使用门槛和开放合作共贏机会后,有助于为数字孪生技术的应用提供盈利来源并降低成本,有助于扩大数字孪生技术的应用场景。
数字孪生技术的发展瓶颈主要包括资源和技术两个层面,其中,资源层面指数字孪牛技术需大量前期投资。资源等投入以研发技术模型和算力标准,需大量后续维护资源等投入以维持模型的动态数据更新和动态结果输出;技术层面指数宇孪生技术需面向实际应用,即数字孪生技术的算法和标准对实际模型效果具有显著的影响作用,且辅助决策等场景需根据实际情况调整重点,因难以形成统一的辅助决策模式,易形成多样化和开放性的辅助决策模式,与数宇孪生的人工智能优化目标具有一定的冲突。
当前数字孪生技术主要应用于城市规划设计和城市管控平台领域,并逐步进入智能制造等新领域。在未来潜在重点应用领域中,城市规划设计和城市管控平台仍将是主要研究内容,即通过建构一种统一的、可地域拓展的平台模式,广泛应用于国内智慧城市建设,以数字孪生技术作为平台承载现有重大项目立项、城市规划设计、城市专项管理等城市规划、建设、运行全过程。通过统一的平台模式有助于降低单个城市的实际应用成本。另一个潜在重点应用领域则是工业互联网,因工业的门类和特点差异较大,前期数字孪生技术更适合应用在市场规模大的行业,在汽车等制造业具备成熟的部署条件。对于市场规模较小的行业,数字孪生技术模型成本过高,难以应用。
未来数字孪生技术的主要研究方向包括通过引入人工智能技术以降低信息动态更新成本,引入虚拟现实技术以提升可视交互操作效率和引入数据映射关系以拓展实际应用需求场景。通过以上方向的研究,将有助于大幅度扩展数字孪生技术的应用边界和提高数字孪生技术的处理效率。未来数字孪生技术将不仅在传统城市规划设计和城市管控平台领域有效提升城市管理效率,为城市决策提供分析基础,也将在智能制造和专业软件开发等领域中发挥重大作用,为我国城市和产业的高质量发展提供技术支撑。
参考文献[1] 李森,万刚,魏梓原,等.5G+AI机器视觉技术在PCBH业应 用[J].信息通信技术.2021,15(6):56-60[2] 朱惠斌.动态移动用户规模预测方法探索[J].电信工程技术与标准化,2021,34(6):27-31[3] 朱惠斌.迈向全球信息科技高地的城市规划思路探索—— 以深圳为例[J].上海城市管理.2021.30(3):41-49 [4] 朱惠斌.5G智慧城市框架体系研究[J].山东行政学院学 报,2021(1):85-91[5] 朱惠斌,温亮,城域无线通信基础设施体系及趋势探索[J]信息通信.2020(4):266-268[6] 佟林杰,牛朝文.基于数字孪生的智慧城市建设研究[J].四 川行政学院学报.2021(5):18-26[7] 鲍巧玲,杨滔,黄奇晴,等.数字孪生城市导向下的智慧规建 管规则体系构建——以雄安新区规划建设BIM管理平台为 例[J].城市发展研究.2021.28(8):50-55.106[8] 毛超,岳奥博,沈力,等.数字孪生技术支撑下城市智慧治理隐秩序显性化的方法体系构建[J].城市发展研究,2021.28(8):56-62[9] 杨滔,杨保军,刘畅,等.数字孪生城市平台原型的初步设想 [J].北京规划建设,2021(4):95-99[10] 姚培福,王建国,谭正洲.基于工业数字孪生仿真建模的虚拟 工厂业务协同模型研究[J].机械与电子,2021,39(11):67- 72

 

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监制/西贝

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