數字孿生與傳統的模型、軟件，最大的不同在于，它是自生長的動態模型，具有互操作性、可擴展性、實時性、保真性和閉環性五大特征。

數字孿生技術在2017年到2019年,連續三年入選Gartner十大戰略技術,預計未來五年將跨越新型技術成熟度曲線的低谷達到成熟應用的平臺期。得益于物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術的發展，數字孿生實施的基礎條件日益完善，也收獲了一些行業應用。

數字孿生價值的本質是數據價值，通過建立在海量數據之上的高級數據分析能力，挖掘數據中的潛在價值，建立起物理實體的數據模型，能夠拓展我們對物理實體認知的邊界和維度，更好地認知世界的潛在規律，通過智能應用實現其價值，從而為決策提供有力支撐。

在理想狀態下，數字孿生所實現的映射和同步狀態應覆蓋孿生對象從設計、生產、運營到報廢的全生命周期，數字孿生體應隨孿生對象的生命周期進程不斷演進更新。美國《航空周報》曾經預測:到2035年，航空公司接收一架飛機的同時還將收到一套數字飛機，這套數字飛機包含真飛機的每一個部件，每一個結構，并且伴隨著真飛機的每一次飛行而老化。

數字孿生能力的五個層次

數字孿生的主要能力包含展示、診斷、驗證、預測、決策等五個層次。

展示是最基本的呈現功能;

診斷和驗證用于發現當前狀態存在的問題;

預測用于面向未來的發展態勢進行預測;

決策指通過數字孿生對物理實體進行控制。

建立數字孿生體的最終目的，是通過描述物理實體的內在機理，分析規律、洞察趨勢，基于分析與仿真對物理世界形成優化指令或策略，實現對物理實體決策優化功能的閉環。決策是數字孿生最高級別的能力，目前來看實際應用還很少。

數字孿生技術的應用價值

數字孿生在生命周期的不同階段引入不同的要素，形成了不同階段的表現形態。

在產品的設計和測試階段，利用數字孿生可以進行設計的建模、模擬和仿真，提前驗證產品在真實環境中的性能，一方面可以檢驗設計的精準程度，另一方面可以在設計階段驗證產品在外部環境下的性能和表現，從而提高產品質量，加速產品上市的周期。

例如，美的運用工業仿真和數字孿生技術在內部實現了高效的三維數字驗證;在自動駕駛測試場景，可以通過錄制路譜，將路譜集成到測試場景中，搭配人機交互插件、碰撞模擬插件以及系統仿真插件，收集車輛的數字孿生體在不同路況下、不同環境下的固定運行數據或虛擬駕駛數據。

縮短產品的測試與驗證周期、降低成本

數字孿生的核心價值之一是縮短產品的測試與驗證周期，并大幅降低驗證成本。

以自動駕駛車輛為例，“落地應用難”是自動駕駛技術發展到現階段的主要問題。2018年3月，美國一輛Uber自動駕駛車輛在測試的過程中，撞倒一名路人并致其死亡。這是世界首例無人駕駛車輛致行人死亡事故，給整個自動駕駛行業帶來了很大打擊。

當車輛裝配越來越多的主動安全控制器后，這些控制器會對車輛進行不同程度的干預，一旦出現錯誤就可能導致災難性后果，因此需要對控制器及整車的整體性能進行充分的測試。如何高效可信地對自動駕駛車輛進行測試評價成為自動駕駛車輛能否安全上路的關鍵。

自動駕駛在真實道路中的測試自然必不可少，而在仿真測試環境中的里程積累更是至關重要。德國慕尼黑聯邦國防軍大學和我國的清華大學都已經建立了基于場景庫的自動駕駛測試體系，他們提出的自動駕駛數字孿生測試VRIL(Virtual Reality in theLoop)概念，其實是真實的車輛行駛在真實的測試場地中，同時映射到虛擬的測試環境中，通過虛、實狀態的同步，完成整車閉環實時仿真測試。

結合場景庫數據，可以快速的設置貼近真實交通環境的測試條件，有效提升測試的效率與真實度。

自動駕駛數字孿生測試具有諸多優勢，例如：

• 相比單個控制器硬件在環測試，VRIL可以測試車輛整體的性能與執行效果;
• 無需建立需要轉轂設備的測試實驗室，成本更低;
• 可以快速便捷地重現危險事故場景與關鍵測試場景，且沒有碰撞危險，安全、高效、低成本;
• 結合5G、V2X等技術可對真實交通流進行數字孿生，將測試車輛置于實時的動態虛擬交通流中進行測試。

以上優勢體現出了數字孿生解決全局性、高復雜度問題的能力。

為幫助自動駕駛汽車更為便捷高效的開展測試驗證，清華大學蘇州汽車研究院對數字孿生測試的關鍵技術進行了深入的研究，基于自主研發的場景庫打通了數字孿生測試的技術鏈路。例如，針對靜止障礙物的自車繞障避行、左側車道車輛切入時的自車制動、盲區行人橫穿與行人發生碰撞等場景。

此外，寶馬、標志等車企也已經展開數字孿生技術的應用探索，將其用于ADAS以及自動泊車功能的測試。

通過仿真模擬提供經濟高效的解決方案

數字孿生的應用價值還體現在對“昂貴的”、“脆弱的”目標對象的仿真模擬，以提供經濟、高效的解決方案。

例如，達索“生命心臟項目”(LHP)通過生物技術傳感器和掃描技術，為人類心臟建立具有電和肌肉特性的個性化全尺寸心臟數字孿生模型，可以模擬真實心臟的行為。它不僅可以支持各種手術操作以及運行假設，而且可以對心臟進行虛擬分析，以便在疾病發生前提出預警，為心臟病患者提供護理。

Ansys通過開發患者定制的人類心臟數字孿生體，用于規劃治療并指導醫療程序，從而徹底改變潛在致命性心律不齊的治療方法。該數字孿生的關鍵組成部分是Ansys的降階模型(ROM)，這是高保真模型的簡化版，能夠在加快計算速度的同時最大限度提高預測精度。仿真完整模型可能要花費數小時，而ROM可顯著加快該過程，讓心臟病專家能夠實時查看結果。

數字孿生在醫療行業的深度應用有望實現患者定制醫療的轉型。通過開發人類心臟的數字孿生，為外科醫生提供寶貴的患者信息，可以縮短消融手術的時長并提高保真度。

數字孿生在醫療保健行業的重要作用還包括：

• 通過模擬侵入性臨床程序，預測任何特定治療程序的多種結果;
• 結合智能可穿戴設備為云中的數字孿生提供實時健康數據，為患者檢測某些癥狀;
• 通過不同條件下在不同患者身上運行模擬，提高醫療保健設備的性能;
• 利用數字孿生技術還可以改善醫療設備的設計，例如“數字雙肺”模型，能夠幫助臨床醫生預測新冠肺炎患者的通氣需求;
• 將數字孿生用于臨床試驗，探索各種藥物靶標的有效性，能夠幫助進行藥物開發和劑量優化，或可破解臨床實驗成本高、耗時長、效率低下的問題;
• 數字孿生技術可以使用電子病歷、疾病注冊庫和可穿戴設備等數據來創建患者的“數字模型”，醫護人員可以按需調取和查看患者的數據并提供更好的護理服務;
• 在醫療教學與實驗方面，可進行醫療培訓或虛擬手術，提升醫護人員的技能水平。

展望未來

回顧剛剛過去的2021年，數字孿生的落地應用情況以分立的單場景應用及精細化為主，而對于全生命周期優化及復雜場景的賦能不足，發展水平及成熟度處于較初級的階段。

數字孿生不是單純的一種技術，而是多種技術的融合應用，數字孿生的發展與人工智能技術密切相關。當前，人工智能技術處于快速發展階段，當數據、算法和算力三大要素取得積累和突破，超人工智能+工廠級的數字孿生，將從單體(單產線)最優演進為工廠級的整體最有，可以解決人腦不能解決的那些問題，應用前景不可限量。

以工業領域為例，數字工業相比傳統工業，更強調建模與仿真、強調虛實融合、強調對工業知識的數字化表達與應用，人工智能需要結合工業領域的知識庫，實現對數字孿生模型的自動學習和自動進化。