数字孪生——全球信息技术发展新焦点|水木资本原创
Gartner连续多年将数字孪生列为十大战略科技发展趋势。数字孪生技术是5G赋能产业链上重要一环，5G时代数字孪生技术不可或缺。
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。简单来说，数字孪生就是在一个设备或系统的基础上，创造一个数字版的“克隆体”。
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技术背景
相比于设计图纸，数字孪生体最大的特点在于：它是对实体对象的动态仿真。它的动态仿真的依据，来自本体的物理设计模型，还有本体上面传感器反馈的数据，以及本体运行的历史数据。如果需要做系统设计改动，或者想要知道系统在特殊外部条件下的反应，工程师们可以在孪生体上进行“实验”。这样一来，既避免了对本体的影响，也可以提高效率、节约成本。
最早，数字孪生思想由密歇根大学的 Michael Grieves 命名为“信息镜像模型”（Information Mirroring Model），而后演变为“数字孪生”的术语。2011年3月，美国空军研究实验室结构力学部门的Pamela A. Kobryn和Eric J. Tuegel，做了一次演讲，题目是“Condition-based Maintenance Plus Structural Integrity (CBM+SI) & the Airframe Digital Twin（基于状态的维护+结构完整性&战斗机机体数字孪生）”，首次明确提到了数字孪生。
数字孪生技术具有以下的特点：
数字孪生是具有数据连接的特定物理实体或过程的数字化表达，该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间的同速率收敛，并提供物理实体或流程过程的整个生命周期的集成视图，有助于优化整体性能。数字孪生可应用于工业生产、智慧城市、大数据医疗等领域。
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行业现状及发展趋势
2020年全球互联传感器与端点超过200亿，数字孪生服务于数十亿个物件。数字孪生提供了无与伦比的跟踪、监视和诊断资产的能力，通过促进数据驱动的决策和协作、简化业务流程和新的业务模型，改变传统的供应链。
2020年全球头部600家企业都使用了数字孪生来提供产品创新，2020年全球数字孪生市场规模达到52.2亿美元，同比增长33.50%；预计2021年全球数字孪生市场规模达到74.7亿美元，同比增长43.10%；到2025年全球数字孪生市场规模将突破260亿美元的大关。
资料来源：IDC，智研咨询整理
数字孪生技术可以应用在诸多场景中。
数字孪生技术可以对物理世界进行描述、诊断、预测和决策。随着5G技术的发展普及，数据交互的能力越来越强，数字孪生技术的应用壁垒逐渐下降。
当下，为了促进数字孪生在具体应用领域的发展，我国也在不断完善相关技术标注。在智能制造应用领域，由中国电子技术标准化研究院牵头的2项IEEE系列标准《智能工厂物理实体的数字化表达系统架构》（P2806）、《工厂环境中物理对象数字表示的连接性要求》（P2806.1）已成功立项；2项国家标准《智能制造虚拟工厂参考架构》《智能制造虚拟工厂信息模型》已处于报批阶段；1项《信息技术数字孪生 第1部分：通用要求》国家标准已提交立项。
智慧城市建设涉及面广、技术复杂、业务类型多，需信息、通信、应用多领域协作，需要不断完善标准体系。智慧城市部分领域标准缺失，标准体系不完善，影响智慧城市标准化建设。如智能家居标准缺失，技术标准不统一、产品兼容性和开放性差，无法互联互通；新能源汽车、无人驾驶等由于缺乏加氢站建设运营管理、无人驾驶汽车测试等规范而受影响。
数字孪生城市基于数字孪生技术建立的城市信息模型（CIM），作为智慧城市的重要基础，其核心围绕全域数据端到端管理运营：数据采集、接入、治理、融合、轻量化、可视化、应用。这一核心正是面向信息资源共享、整合、有效利用和跨部门业务协同的根源性解决手段。因此，数字孪生城市的标准化制定会是满足智慧城市标准化需求的重要途径。
以城市领域为例，数字孪生最典型的应用场景就是智慧城市。数据显示，目前全球近 1000个提出智慧化发展的城市中，有近500个中国城市，占全球数量的 48%。智慧城市建设成为我国下一阶段新型城市基础设施建设的集中承载平台。2019年我国新型智慧城市规模超过9000亿元，未来几年还将保持较快速度增长，预计到 2023 年市场规模将超过1.3万亿元。
数字孪生可以划分为“基础支撑”、“数据互动”、“模型构建”、“仿真分析”、“共性应用”、“行业应用”6大核心模块，对应从设备、数据到行业应用的全生命周期。国内外主要厂商主要有建模业务、仿真业务、平台业务、行业服务业务四大类。
数字孪生不仅仅是一项通用的使能技术，更是数字社会人类认识改造世界的方法论。数字孪生将支撑社会治理和产业发展的数字化转型。数字孪生并不是概念炒作，而是信息化发展的必然结果，但是随着技术的提出与发展，数字孪生的应用推广依然是一个长期的过程。我国在数据采集、模型积累、软件开发等方面都存在短板，需要加大发展力度，坚持价值导向，以需求迫切、基础较好的应用场景为突破口，在重点领域开展典型应用，在重点环节率先实现技术突破，积累一批典型应用经验。
图源：数字化转型工作室
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