关于Digital Twin成为当下热门话题，其实，我一直想知道它与传统的建模仿真（Modeling & Simulation）有什么区别？因为看上去它似乎就是建模仿真，此前与西安的翰林兄弟电话交流了一次，觉得几个比较重要的概念必须先厘清吧！

一、数字孪生概念厘清

1.谈数字孪生必须考虑数字主线（Digital Thread）,即，M&S主要谈的是一个单元，而主线则谈的是整个流程，从设计、制造、运营、维护的全流程，因此，单独一个单元的建模仿真不能称为数字孪生。

如下图所示，数字主线贯穿产品的创新设计环节，也包括制造环节的价值链条，以及运营维护的资产管理环节，是整体而非局部，是集成而非孤立，是包含物料、能量也包含价值的数字化集成，也即垂直、水平、端-端的数字化集成。

2.必须明确的是Digital Twin必须是“动态交互”，而非静态的，即，在数字对象与物理对象之间必须能够实现上下行的数据交互，这样才能让这个数字孪生运行具有持续改善的工业应用价值。

上行与下行数据的交互与商业环境相比需要考虑周期性、数据接口与信息建模，以便提高效率。

3..数字孪生解决的“不确定” 环境中的问题，即，数字孪生体用于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性问题，数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。

其实在上图中我们看到两种数字优化，一种模型驱动（Model-Driven），一种数据驱动（Data-Driven），即我们可以将机理模型与/或强化学习构建一个适合工业应用的优化方法包。

4.建模仿真与数字孪生关注点不同，建模仿真关注于模型的保真度，即，是否能够准确的还原物理对象的特性与状态，而数字孪生技术则关注于动态中的变化关系。

图3.建模仿真关注模型本身

二、数字孪生应对个性化挑战

其实个性化本身就是提高了不确定性，这是一个大的不确定性环境，另一个是对实体对象描述和测控中的不确定性，因为在精细的系统也有干扰、不可测量或不易测量（成本过高）的变量，而传统意义上模型无法进行测量验证的又恰恰是学习可以擅长解决的问题吗？

因此它最大的意义正是应对个性化、解决不确定性环境中的问题，而今天的时代，一方面需求导致更多这样的问题，另一个是指工具、方法也同样提供了一定的外在条件。

三、数字孪生可以干什么？

其实数字孪生的用途就是数字建模的用途，如果对产品，生产，维护各个环节实现建模，就为我们利用数字化打下坚实基础。

1.早期验证-应对个性化时代

1.1个性化才使得产品设计变得多样、产线生产的频繁切换、运营维护的粒度变小，这些“变化”都需要进行早期验证，即，各种可能的变化都可以在产线投产，工艺切换前进行验证，因此，“虚拟”在这里帮助“现实”节省时间与成本。

最有意思的事情就是虚拟的、数字化的对象可以满足你任意的创新想法，以往这种测试验证代价不菲，今天你可以低成本实现验证。

1.2.采用AI方法解决不确定

在过去，很多生产运营、控制都是基于机理模型，而对于无法进行有效建模的干扰、非线性就无法有效控制，使得系统无法必须付出较大的裕度来保障基本运行，就像人们无法获得最优惯量比时候选择大号电机一样，造成浪费。

那么机器学习可以为从物理对象获得的数据与建模的机理模型匹配协作，发现系统的回归特性或者关联关系，这样依据机理模型与数据驱动构建“白盒”可解释的训练模型及算法。

2.虚拟调试

在传统的机器产线调试都是人员在物理对象伤进行，调试会耗费比较多的时间精力，而且特别依赖人的经验，而数字孪生为工程师搭建的数字化平台提供了便利和高效的工具。

虚拟调试可以分为控制与工艺、设备与产线协同等多种调试发，其功能实现、代码验证等均可在虚拟环境中进行，虚拟调试比较好在于不需要实际的生产测试验证，可以避免物理对象调试的成本，在虚拟环境中发现潜在的机械、控制问题并及时改善，虚拟调试也可以降低风险，包括安全风险及时间风险。

构建数字孪生体后，结合虚拟现实技术还可以在生产服务等环节体现增值，延续企业的价值链。

3.数字孪生应用于生产运营服务

通过构建数字孪生体，我们可以实现远程的诊断，维护指导、更换硬件，这些服务都可以降低人员的消耗，而且更为高效，具有良好的预测性-显然，在工业互联网，智能制造中，数据都是可以用于直观呈现资产健康状态、设备故障的学习/机理模型的预测性分析的。

4.数字化远程培训

当我们构建了数字孪生体，结合AR/VR技术可以实现虚拟的教学，可以操作机器，而事实上这个机器可以是一个远程的或者本地的，你可以模拟到它的各种反馈，更为生动直观。

对于未来的数字时代的教育与培训而言，数字孪生是再好不过的选择，既可以可视化教学又可以远程操作，乐趣而实际。

四、工欲善其事必先利其器

当然，必须说明的是，数字孪生也是一种工具与方法体系，它借助于不断发展的IT技术和传统的数字建模与仿真技术，用于解决制造业中的问题。

还是回到任正非先生所说“我们不要炫耀锄头而忘记种地”，数字孪生必须建立在良好的创新设计思想导向下，有数字建模的基础，有完整的体系而不是局部技术，才能发挥效力。

这是一个改变制造业的方向，但它必须建立在踏实的工作基础上。

来源：微信号 说东道西

作者：宋华振

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