數(shù)字孿生(Digital Twins)之火熱，已經(jīng)成為了一個不爭的事實。數(shù)字孿生的概念，起源于制造業(yè)，現(xiàn)在已廣泛應用到了智慧城市、智慧交通、智慧農(nóng)業(yè)、智慧醫(yī)療、智能家居等行業(yè)。簡而言之，數(shù)字孿生無處不在。
本文首先簡單回顧了國內(nèi)外在數(shù)字孿生方面的研究與應用的典型工作，將現(xiàn)有的數(shù)字孿生方面的工作依據(jù)其性質的不同分為兩大類：一類工作的重點在如何進行工程應用，解決實際問題；另一類工作的重點在于探討數(shù)字孿生自身的運作機理、運行方法或運行模式。在此基礎上，給出了我們對德國工程師協(xié)會/德國電氣工程師協(xié)會(VDI/VDE)技術委員會于2020年2月發(fā)布的報告《設備生命周期中的仿真與數(shù)字孿生》的評論。
NASA更具工程應用含義的數(shù)字孿生
在上世界六十年代，美國的NASA(美國宇航局)實施了一系列載人登月飛行任務，簡稱阿波羅計劃(Apollo program)，目的是實現(xiàn)載人登月飛行和人對月球的實地考察。在Apollo program工程中，NASA建設了一套完整的、高水準的地面半物理仿真系統(tǒng)，用于培訓宇航員和任務控制人員所用到的全部任務操作，當然包括了多種故障場景的處理使命。
其中一些故障場景處理，在Apollo 11與 Apollo 13的任務完成過程中，證明了其價值所在。這些功能各式各樣的模擬器，由聯(lián)網(wǎng)的多臺計算機控制。其中十臺模擬器被聯(lián)網(wǎng)用以模擬一個單獨的大問題。指令艙模擬器用了四臺計算機，登月艙模擬器用了三臺計算機。在模擬培訓中，唯一真實的東西是乘員、座艙和任務控制臺，其他所有的一切，都是由一堆計算機、許多的公式以及經(jīng)驗豐富的技術人員仿真而創(chuàng)造出來的。
在圖中，前部的是登月艙模擬器，后部的是指令艙模擬器(圖片來自NASA)
NASA在其特定的工程實踐中，首先認識到了建設物理孿生的重要性。隨著計算機、網(wǎng)絡技術的高速發(fā)展，特別是軟件技術與仿真技術的高度發(fā)展，使得各種物理孿生對象，從功能上、行為上完全可以用計算機系統(tǒng)進行仿真替代，在此基礎上，提出數(shù)字孿生的理念，就成為水到渠成的事了。
NASA基于其成功的工程實踐，在之后2010年發(fā)布的Area 11技術路線圖的Simulation-Based Systems Engineering部分中，首次提出了數(shù)字孿生(Digital Twins)的概念。其定義為：“一個數(shù)字孿生，是一種集成化了的多種物理量、多種空間尺度的運載工具或系統(tǒng)的仿真，該仿真使用了當前最為有效的物理模型、傳感器數(shù)據(jù)的更新、飛行的歷史等等，來鏡像出其對應的飛行當中孿生對象的生存狀態(tài)”。
2010年NASA提出數(shù)字孿生概念，有明確的工程背景，即服務于自身未來宇航任務的需要。NASA認為基于Apollo時代積累起來的航天器設計、制造、飛行管理與支持等方式方法(相似性、統(tǒng)計模式的失效的分析、原型驗證等)，無論在技術方面還是在成本方面等，均不能滿足未來深空探索(更大的空間尺度、更極端的環(huán)境、更多未知因數(shù))的需要，需要找到一種全新的工作模式，稱之為數(shù)字孿生。
在其Area 12技術路線圖中，列舉出來材料、結構、機構等多方面的技術探索內(nèi)容，其中的一個重要內(nèi)容就是對應任務的各種各樣的仿真，見下圖這些仿真要能夠對運載工具全生命周期提供支持。而將這些仿真集成到一起，再加上實時狀態(tài)數(shù)據(jù)，歷史維護數(shù)據(jù)，以及機載健康管理(IVHM)等，就是其數(shù)字孿生含義，一種NASA追求的全新的工作模式。
NASA數(shù)字孿生的用途如下：
第一，發(fā)射前的飛船未來任務清單的演練?？梢杂脕硌芯扛鞣N任務參數(shù)下的結果，確定各種異常的后果，減輕故障、失效、損害的策略效果的驗證。此外，還可以確定發(fā)射任務最大概率成功的任務參數(shù)。第二，鏡像飛行孿生的實際飛行過程。在此基礎上，監(jiān)控并預測飛行孿生的狀體。第三，完成可能的災難性故障或損害事件的現(xiàn)場取證工作。第四，用作任務參數(shù)修改后，結果的研究平臺。
NASA的數(shù)字孿生，基于其之前的宇航任務實踐經(jīng)驗，以及未來的宇航任務要求，極其重視仿真的作用。NASA要完成的宇航任務，涉及天上、地下、材料、結構、機構、推進器、通訊、導航等眾多專業(yè)，是一個極其復雜的系統(tǒng)工程，所以，NASA更強調(diào)上述內(nèi)容的集成化的仿真，從某種意義上，是其系統(tǒng)工程方法的落腳點。換個看問題的角度來講，NASA的數(shù)字孿生，就等同于其基于仿真的系統(tǒng)工程。
AFRL更具工程應用含義的數(shù)字孿生
2009年，AFRL(美國空軍研究實驗室)發(fā)起了一個“機身數(shù)字孿生”項目，簡稱ADT。該項目綜合了，每架飛機制造時的機身靜態(tài)強度數(shù)據(jù)，每架飛機的飛行歷史數(shù)據(jù)，以及日常運維數(shù)據(jù)，采用仿真的方法，來預測飛機機身的疲勞裂紋，實現(xiàn)了飛機結構的壽命管理，有效地提高了機身運維效率，以及機身的使用壽命。
該項工作發(fā)表在2011年Tuegel EJ等人撰寫的文章《Reengineering aircraft structural life prediction using a digital twin》中。文獻中指出，該ADT項目發(fā)起于2009年。所以有部分學者認為，是AFRL首先提出了數(shù)字孿生的概念。我個人的意見是，考慮到文章公開發(fā)表的時間，以及之前的工程實踐規(guī)模及帶來的影響力，還是認為NASA首先提出了數(shù)字孿生的概念更為科學。
更具理論色彩的數(shù)字孿生
2002年Michael Grieves在密歇根大學為PLM(產(chǎn)品生命周期管理)中心成立而向工業(yè)界發(fā)表演講而制作的幻燈片中，首次提出了PLM概念模型，模型中出現(xiàn)了現(xiàn)實空間，虛擬空間，從現(xiàn)實空間到虛擬空間的數(shù)據(jù)流，從虛擬空間到現(xiàn)實空間的信息流，以及虛擬子空間的表述，見下圖。
按Michael Grieves自己后來的說法，這已經(jīng)具備了數(shù)字孿生的所有要素。該模型在隨后的PLM課程中，被稱之為鏡像空間模型(Mirrored Spaces Model)，而在其2006年發(fā)表的著作-Product Lifecycle Management：Driving the Next Generation of Lean Thinking中，被稱之為信息鏡像模型。
2011年，Michael Grieves在其發(fā)表的著作-Virtually Perfect：Driving Innovative and Lean Products through Product Lifecycle Management中，PLM概念模型仍然被稱之為信息鏡像模型。
在2014年，Michael Grieves寫的一份白皮書-Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication 中提到，其在2011年的書中引入了術語“數(shù)字孿生“，歸功于與他一起工作的NASA的John Vickers。
而在2016年，Michael Grieves 與 John Vickers合寫的Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems 文章中聲稱，2011年的書中仍然使用了信息鏡像模型這一表述，但也就是在這里，“數(shù)字孿生”這個術語，以引用描述信息鏡像模型的合作者的方式，附屬于該信息鏡像模型。
盡管Michael Grieves在2016年文章中稱其首先給出了數(shù)字孿生的概念，但行業(yè)內(nèi)對誰先提出這個概念還是存在一些爭議的。事實上，Michael Grieves 2014年發(fā)表的白皮書，以及2011年出版書的時間落后于NASA的技術路線圖的發(fā)表時間(2010年)。其中的緣由，恐怕只有當事的兩人能說清楚。但這一切，抹殺不掉Michael Grieves在Digital Twin抽象而清晰表述方面，所做出的貢獻。
還是在2016年的這篇文章中，他與John Vickers提出了數(shù)字孿生的類型-Digital Twin Prototype(DTP) 、數(shù)字孿生的實例-Digital Twin Instance(DTI)、數(shù)字孿生的集合-Digital Twin Aggregate(DTA)、數(shù)字孿生的環(huán)境-Digital Twin Environment(DTE)等概念。同時將數(shù)字孿生可以解決的問題進行了分類：第一類是predicted desirable(PD)，預計得到的期望的結果；第二類是predicted undesirable(PU)，預計得到的非期望的結果；第三類是unpredicted desirable (UD)，未預料到的期望的結果；第四類是unpredicted undesirable(UU)，未預料到的非期望的結果。
雖然將Michael Grieves作為首先提出數(shù)字孿生的研究者，從公開發(fā)表的資料方面看存在爭議，但我們不可否認Michael Grieves在數(shù)字孿生的理論方法方面做出的突出貢獻，尤其是其歸納總結出了的現(xiàn)實空間、虛擬空間、兩個空間的數(shù)據(jù)或信息的交互，以及映像或鏡像，構成了數(shù)字孿生方法論方面的基礎。到目前為止，各種數(shù)字孿生方法論方面的工作，還沒有超出Michael Grieves給出的框架。特別是他對數(shù)字孿生可以解決的現(xiàn)實問題的劃分，非完美且優(yōu)雅，基本上覆蓋了數(shù)字孿生的作用范圍。
Michael Grieves在數(shù)字孿生方面的理論方面的工作，對數(shù)字孿生的普及應用，起到了至關重要的作用。
Gartner數(shù)字孿生
Gartner在 2017年、2018年連續(xù)將數(shù)字孿生列為十大技術趨勢之一，對數(shù)字孿生的火熱起到了推波助瀾的作用。其將數(shù)字孿生定義為對象的數(shù)字化表示。進而將數(shù)字孿生分為了三類：
◆離散數(shù)字孿生(Discrete digital twins)：單個產(chǎn)品/設備，人或任務的虛擬復制品，用于監(jiān)視和優(yōu)化單個資產(chǎn)、人和其他物理資源。
◆復合數(shù)字孿生(Composite digital twins)：用于監(jiān)視和優(yōu)化關連在一起的離散數(shù)字孿生的組合使用，如轎車和工業(yè)機器這樣的多部件系統(tǒng)。
◆組織數(shù)據(jù)孿生(Digital twins of organizations - DTOs)：DTOs是復雜與大型實體的虛擬模型，由它們組成部分的數(shù)字孿生構成。DTOs用于監(jiān)視與優(yōu)化高級業(yè)務的性能。
Gartner在實踐中更為重視IOT領域中數(shù)字孿生的應用。據(jù)其內(nèi)部的一個調(diào)查統(tǒng)計，在所有有實施IOT意愿的企業(yè)中，59%已經(jīng)實施了或正在實施的數(shù)字孿生。這個比例，與Gartner在2017年、2018年新興技術成熟度曲線中將數(shù)字孿生的定位相比較而言，落地得實在是快了些，讓人感到一些詫異。
Gartner收購的咨詢公司Software Advice的分析師Gitanjali Maria在一篇公開發(fā)表的博文中，給出了實現(xiàn)數(shù)字孿生的三種方式。
1、采購數(shù)字孿生使能的應用
銷售商: GE Digital, Oracle, IBM, SAP, and Bentley Systems
2、客戶自行開發(fā)
數(shù)字孿生使能的技術供應商: Accenture, Atos, IBM, Microsoft, and Mavim
3、基于商業(yè)化的數(shù)字孿生模板
銷售商: ANSYS, SAP, GE Digital, Uptake, and Hitachi
我們不能確定的是，Gitanjali Maria是否能夠代表Gartner的意見。如果是，就可以解釋，Gartner沒有將數(shù)字孿生列入2020年的十大技術趨勢的原因了。由此可見，Gartner不是神，也有走眼的時候。
國內(nèi)數(shù)字孿生方面的理論研究工作
在2004年，中國科學院自動化研究所的王飛躍研究員發(fā)表了《平行系統(tǒng)方法與復雜系統(tǒng)的管理和控制》的文章。文章中首次提出了平行系統(tǒng)的概念。平行系統(tǒng)(Parallel Systems)，是指由某一個自然的現(xiàn)實系統(tǒng)和對應的一個或多個虛擬或理想的人工系統(tǒng)所組成的共同系統(tǒng)。通過實際系統(tǒng)與人工系統(tǒng)的相互連接，對二者之間的行為進行實時的動態(tài)對比與分析，以虛實互動的方式，完成對各自未來的狀況的“借鑒”和“預估”，人工引導實際，實際逼近人工，達到有效解決方案的以及學習和培訓的目的。我們完全可以將平行系統(tǒng)中的人工系統(tǒng)，理解為物理系統(tǒng)的數(shù)字孿生這樣的結論。需要強調(diào)的是，王飛躍是將平行系統(tǒng)(數(shù)字孿生)作為解決復雜系統(tǒng)問題的方法論而提出來的。
走向智能研究院的趙敏與寧振波在《鑄魂-軟件定義制造》一書中，對數(shù)字孿生有著如下的認識和定位：“數(shù)字孿生是在’數(shù)字化一切可以數(shù)字化的事物‘的大背景下，通過軟件定義，在數(shù)字虛體空間所創(chuàng)立的虛擬事物與物理實體空間的現(xiàn)實事物形成了在形、態(tài)、質地、行為和發(fā)展規(guī)律上都極為相似的虛實精確映射，讓物理孿生體和數(shù)字孿生體之間具有了多元化的映射關系，具備了不同的保真度(逼真/抽象等)。個人認為，作者提出的“虛體測試，實體創(chuàng)新”，是對數(shù)字孿生的作用機理的最簡潔概括。
南山工業(yè)書院的林雪萍在“知識自動化”微信公號上發(fā)表的《數(shù)字孿生：第四象限的崛起》一文中，使用二維象限工具，完美地詮釋了一個產(chǎn)品，從設計，到制造，再到使用與運營，全生命周期的數(shù)字孿生的動態(tài)演變過程，依據(jù)象限的不同，生動形象地指出了數(shù)字孿生的重要作用，見下圖。其中的三條信息新通道，正是數(shù)字孿生的不斷豐富、不斷豐滿的發(fā)展過程。我認為，還可以將林雪萍給出的二維象限結構，發(fā)展為三維螺旋式上升結構，表達出數(shù)字孿生在產(chǎn)品升級換代、不斷提高方面的作用，就更加完美了。
北京航空航天大學的陶飛等在CIMS期刊上的《數(shù)字孿生五維模型及十大領域應用》，給出了數(shù)字孿生的五維模型，MDT=(PE，VE，Ss，DD，CN)。MDT是一個通用的參考架構，孿生數(shù)據(jù)(DD)集成融合了信息數(shù)據(jù)與物理數(shù)據(jù)，服務(Ss)對數(shù)字孿生應用過程中面向不同領域、不同層次用戶、不同業(yè)務所需的各類數(shù)據(jù)、模型、算法、仿真、結果等進行服務化封裝，連接(CN)實現(xiàn)物理實體、虛擬實體、服務及數(shù)據(jù)之間的普適工業(yè)互聯(lián)，虛擬實體(VE)從多維度、多空間尺度、及多時間尺度對物理實體進行刻畫和描述。五維模型，對數(shù)字孿生的落地具有重要的指導意義，在工程應用中，可以直接將該模型映射或轉換為面向服務的軟件體系結構。
百花齊放的數(shù)字孿生
在Michael Grieves對數(shù)字孿生進行理論概括之后，數(shù)字孿生吸引了各方人士的關注，得到了各行各業(yè)各方人士的熱情追捧。在制造業(yè)，做產(chǎn)品設計的在使用數(shù)字孿生，做產(chǎn)品生命周期管理(PLM)的在使用數(shù)字孿生，做制造過程管理的在使用數(shù)字孿生，做產(chǎn)品售后服務的在使用數(shù)字孿生，做設備故障診斷的在使用數(shù)字孿生，甚至搞自動化、工業(yè)控制、機器人的也在使用數(shù)字孿生……更讓人神奇的是，數(shù)字孿生這一概念，迅速走出制造業(yè)，應用到了智慧城市、智慧交通、智慧農(nóng)業(yè)、智慧醫(yī)療、智能家居等行業(yè)。簡而言之，數(shù)字孿生無處不在，數(shù)字孿生似乎成為各行各業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化的靈丹妙藥。
雖然數(shù)字孿生這一概念，得到了業(yè)界近乎瘋狂的追捧，但令人驚訝的是，數(shù)字孿生這一概念在其誕生后的近20年的時間里，在概念的內(nèi)涵上，卻遠遠沒有達成一致。反而，隨著數(shù)字化浪潮的不斷推進，人們賦予數(shù)字孿生的內(nèi)涵，差異卻不斷擴大，無論是在國內(nèi)還是在國外。究其原因在于Michael Grieves對數(shù)字孿生定義，拋去了具體的工程應用背景約束，同時其給出的定義覆蓋內(nèi)容過于寬泛，留給了人們廣闊的想象空間。特別需要指出的是，數(shù)字孿生已經(jīng)成為國內(nèi)外各大軟件廠商推廣其產(chǎn)品的強大思想利器。
雖然各方人士，站在各自的立場，出于不同的目的，給出的數(shù)字孿生定義差異較大，但這些定義的共同之處，是將數(shù)字孿生，簡潔地定義為物理對象的數(shù)字表示。而這種定義，接近回歸到了數(shù)字世界或計算機運行的基本原理。
德國人務實的工作方式
德國人非常清醒的認識到數(shù)字孿生并沒有一個完全達成共識的定義，但又看到了數(shù)字孿生理論體系帶給實際工程應用的價值。所以德國人并沒有把主要精力放在提出并解釋其自身的數(shù)字孿生概念，而是直接面向實際的工程應用。報告的題目為《設備生命周期中的仿真與數(shù)字孿生》，而沒有采用像“XX”數(shù)字孿生，或基于數(shù)字孿生的“XX”，等國內(nèi)外相似工作的常用形態(tài)，反應了德國人的務實、謹慎的心態(tài)。
德國工程師協(xié)會和電氣工程師協(xié)會VDI/VDE測量和自動化技術協(xié)會(GMA)要解決的問題，是在其工程實踐的遇到的一個具有普遍性的問題：即如何更高效地研發(fā)自動化的工廠與自動化的機器，以及如何高效地運營這些自動化的工廠與自動化的機器。
同NASA一樣，VDI/VDE測量和自動化技術協(xié)會(GMA)非常看重建模和仿真所起的重要作用。在《工廠生命周期中的模擬和數(shù)字孿生技術》白皮書中，技術委員會6.11 虛擬調(diào)試的成員，以一個機械裝配單元和一個泵試驗臺的需求為例，描述了未來建模和仿真作為工廠或系統(tǒng)生命周期研發(fā)的組成部分的技術愿景，展示了實現(xiàn)數(shù)字孿生所需的仿真方法的進一步發(fā)展，以及發(fā)展建模仿真工具的實際動力。其核心是數(shù)字孿生，在自動化工廠系統(tǒng)或產(chǎn)品研發(fā)以及運營和服務階段的研發(fā)和應用。
針對基于仿真的虛擬調(diào)試當前存在的如下問題：
◆組件層面的詳細分析選項，但系統(tǒng)層面的能力有限。
◆模型和模擬的有限再利用。
◆無遞歸，即工程中后來的變化不在早期模型中保留。
◆只在工程過程中部分地、孤立地融入仿真技術。
◆模型/模擬與運行中的物理系統(tǒng)之間沒有直接的聯(lián)系，特別沒有整合。
◆迄今為止，沒有或很少使用操作上的并行模擬。
將NASA的基于仿真的系統(tǒng)工程，上升到了基于數(shù)字孿生的系統(tǒng)工程，具有一定的新意。
給出了數(shù)字孿生的開發(fā)步驟：
◆定義一種語言或協(xié)調(diào)的建模標準，以便能夠對機器或系統(tǒng)的跨學科模型，以及DT進行建?；蚪M合。
◆從DT自動導出可執(zhí)行的仿真，用于開發(fā)階段的虛擬驗證，其中包括模型在環(huán)(MiL)、軟件在環(huán)(SiL)和硬件在環(huán)(HiL)的測試場景被使用。
◆DT的自動特征-在所有可用信息子集的意義上-對應于生命周期中的一項或多項任務和相應的階段，以及學科、模型的廣度、知識的深度。
◆將“真實的孿生”與其跨學科的“虛擬的孿生”耦合在一起，也就是說，在運行和服務階段的一種特殊的數(shù)字孿生形式。
提出數(shù)字孿生，作為一個明確的產(chǎn)品和系統(tǒng)組成部分。
總結出了數(shù)字孿生環(huán)境下的仿真技術需求：
◆模塊化仿真模型
◆保護分發(fā)仿真模型的專門知識
◆描述和界定仿真模型的詳細程度
◆協(xié)同仿真
◆在多功能平臺上使用數(shù)字孿生進行虛擬調(diào)試
◆仿真模型質量的定義和評價
◆使用三維規(guī)劃數(shù)據(jù)
◆“真孿生”和數(shù)字孿生之間的聯(lián)系
◆詳細設備模型的統(tǒng)一和可交換性
本文的觀點僅代表作者個人，不代表任何單位、組織，歡迎批評指正。
作者：彭慧(作者郵箱為penghui @sia.cn，微信號為penny4972818)
