数字孪生是综合技术的汇集,它运用感知、计算、建模等技术进而实现物理空间与赛博空间的交互映射。说得太过于抽象,事实上没有人能够真正讲清楚到底什么是数字孪生,个人理解,数字孪生就是利用现代化科学技术,桥接现实世界和虚拟场景,推动城市发展和生活进步的一种技术。

数字孪生发展迅速，市场巨大，根据Grand View Research发布的数据，2021年，全球数字孪生市场规模为74.8亿美元，预计从2022年到2030年，年复合增长率将达到39.1%；另根据国外调研机构MarketsandMarkets的预测数据显示，到2023年数字孪生市场规模将达到157亿美元，到2025年将突破260亿美元。从这两份研究数据可以看出，数字孪生市场很大，而我国又是世界上工业门类最为齐全的国家，本身就有丰富的制造业应用场景和市场，数字孪生技术几乎可以延伸到市场中的每一个场景,毫无疑问越早布局数字孪生领域越能抢占这一块大蛋糕,在日常竞争日益激烈的今天,数字孪生领域或许是一个实现快速弯道超车的好机会。

（1）感知

为了实时感知物理实体及其运行环境，需要传感技术、监测技术的支撑。例如，为了建立面向风电、光伏出力预测和故障诊断的数字孪生，需要获得电站周边气象数据以及设备温度、声音、振动等数据，为此，需要可获取声振信号、温度、湿度数据的传感设备，当然，也需要来自SCADA系统的电气数据。电力系统的智能电表、SCADA、PMU等也应看作是传感设备，通过智能电表，可以感知用户的用电特性，通过PMU，可以感知到系统受到的扰动。

（2）数据

通过监测和传感获得的数据，需要利用先进的通信技术传输到数据平台或数据库中进行存储、处理和建模。如果数据量大，实时性要求高，需要大容量、高速通信技术，根据需要，也可以采取边缘计算模式存储处理数据。为节省信道和存储空间，需要应用数据压缩技术；为实现多源异构数据的融合、时空数据融合，需要应用数据融合技术；为提高数据处理和建模速度、满足数据孪生的实时性要求，需要采用分布式存储和处理技术、流计算、内存计算等技术。

（3）建模

建模方法包括机理建模方法和数据驱动建模方法。前者根据研究对象的机理特性建立数学公式，并赋予参数，然后应用数值计算方法或解析方法进行计算，一般适合于机理清楚的物理系统；后者是指采用统计学、机器学习方法建立模型，适合于机理不明确或只存在关联关系的研究对象。机理建模时由于存在不可避免的假设和简化，有时会带来不容忽视的误差，这种情况下，如果数据足够，也适合采用数据驱动建模方法。另外，采用数据驱动方法时，为了解决小样本、样本不均衡、弱特征以及不可解释性等问题，将机理建模方法和数据驱动方法相结合，具有一定优势。

（4）可视化

数字孪生需要很直观的可视化效果，三维展示、地理信息系统（GIS）、AR/VR等都是很重要的可视化技术。例如，在地理信息图上，直观展示电网脆弱性分析结果，其中，蓝色区域最为脆弱，一点攻击可影响到10%电网，紫色、橘色和红色区域要造成同样严重后果，需要更多的攻击，见图3；又如，风机的数字孪生，在地理位置上标注了风机的身份信息，点击各个部位，均能更直观地看到各个部位的状况。

（5）应用

数字孪生应用的领域很多，智慧城市、自然资源、精准医疗、智能制造、智慧能源是最重要的应用领域。

小结：

数字孪生是一项综合性技术，数据是基础，模型是核心，平台或软件是载体。所以获取数据的传感技术、监测技术以及数据的传输技术、存储技术、融合技术、处理技术，都是数字孪生的基础性技术；各种建模技术以及支撑建模的平台和软件、三维展示和AR/VR技术也是数字孪生的关键技术。

▷ 微软

微软的研发“Azure 数字孪生”能够创建基于整个环境的数字模型，这些模型可能是建筑物、工厂、农场、能源网络、铁路、体育场馆，甚至整个城市。可用于获取洞察力，以推动产品改进、运营优化、成本降低和客户体验突破。Azure 数字孪生可用于设计数字孪生体系结构，该体系结构在更广泛的云解决方案中代表实际 IoT 设备，并连接到 IoT 中心设备孪生以发送和接收实时数据。

▷ 西门子

西门子的生产线和工厂采用数字孪生。开始生产之前，通过所有生产线的仿真人机工程，在虚拟环境中把所有的生产线的排产、生产全部进行验证，然后再把物理生产线架构起来，这种做法可以节省大量物资，同时也可以加速很多实践，然后快速优化。

▷ 英伟达

英伟达研发的Omniverse平台、数字孪生等技术，并不断迭代Omniverse搭载的专业技术和工具，打开Omniverse和数字孪生的落地场景，同时推动更多非技术人员利用以Omniverse为代表的多项NVIDIA平台和技术，加速提升市场接受度。