数字孪生通俗而言是物理资产的虚拟表示，在数字世界中构建一个与物理世界中一模一样的实体。数字孪生技术贯穿了产品生命周期中的不同阶段，不仅可以加速产品的开发过程，还能提高开发和生产的有效性和经济性，更有效地了解产品的使用情况并帮助客户避免损失，更能精准地将客户的真实使用情况反馈到设计端，实现产品质量的有效改进。
但数字孪生的搭建成本、如何对其物理对应物进行完美复刻、数据质量的好坏、不同供应商之间协议的互通性、员工技术培训、使用安全等问题，均在一定程度上制约了数字孪生技术的普及。尤其对于中小企业而言，绝大多数仍处于数字化转型的初始阶段，高额的前期硬件、平台铺设费用令其望而却步。对于企业而言，第一步应搭建工业互联网，提高连接的数量和质量，借助平台使得实体硬件和虚体信息更为可行和紧密的相连接，从而激活数字孪生，从智能化改造、能耗监控、设备征信等初级场景，过渡至贯穿全产业链生命周期的动态、灵活的应对场景。
（一）一文读懂数字孪生的应用及意义
（二）数字孪生在物流中的应用趋势——DHL《Digital Twins in Logistics》解读
（三）数字孪生技术：从酷炫到普及有多远
（四）罗尔斯罗伊斯的数字孪生发动机
（五）数字孪生技术，才是智慧城市的起点！ | 51SHARE
注：本文仅提供观点概述，原文请点击文末链接跳转查看。
数字孪生，顾名思义，是指针对物理世界中的物体，通过数字化的手段来构建一个数字世界中一模一样的的实体，籍此来实现对物理实体的了解、分析和优化。数字孪生可被简单地定义为“物理资产的虚拟表示”。
数字孪生技术贯穿了产品生命周期中的不同阶段，它同PLM（ProductLifecycle Management）的理念是不谋而合的。可以说，数字孪生技术的发展将PLM的能力和理念，从设计阶段真正扩展到了全生命周期。数字孪生以产品为主线，并在生命周期的不同阶段引入不同的要素，形成了不同阶段的表现形态。
今天的数字化技术正在不断地改变每一个企业。未来，所有的企业都将成为数字化的公司，这不只是要求企业开发出具备数字化特征的产品，更指的是通过数字化手段改变整个产品的设计、开发、制造和服务过程，并通过数字化的手段连接企业的内部和外部环境。
随着产品生命周期的缩短、产品定制化程度的加强，以及企业必须同上下游建立起协同的生态环境，都迫使企业不得不采取数字化的手段来加速产品的开发，提高开发、生产、服务的有效性以及提高企业内外部环境的开放性。数字孪生无疑将贯穿整个产品的生命周期，不仅可以加速产品的开发过程，还能提高开发和生产的有效性和经济性，更有效地了解产品的使用情况并帮助客户避免损失，更能精准地将客户的真实使用情况反馈到设计端，实现产品质量的有效改进。
这种数字化的转变对于传统的工业企业来说可能会非常困难，因为它同沿用了几十年的基于经验的传统设计和制造理念相去甚远。设计人员可能不再需要依赖于通过开发实际的物理原型来验证设计理念，也无需通过复杂的物理实验才能验证产品的可靠性，不需要进行小批量试制就可以直接预测生产的瓶颈，甚至不需要去现场就可以洞悉销售给客户的产品运行情况。
数字孪生技术被广泛用于智能制造、智慧城市等领域，近年来它开始在物流和供应链领域展现它的巨大潜力，它能提高物流流程绩效和供应链的潜力，以及帮助企业意识到数字孪生对供应链和物流活动的新要求。
数字孪生始于1960后，起初是由计算机驱动的仿真技术；1982年诞生的AutoCAD技术是数字孪生技术的基础；2000年以后，高级仿真技术成为复杂的多科技领域的系统设计和工程的关键技术；随着数字孪生这个概念研究和实践了几十年，以及新工业革命的到来和新兴数字技术的赋能，仿真技术被提升为数字孪生技术，2015数字孪生开始进入它的黄金时期，标志性案例为2015GE风力发电场数字孪生新方案，使风电效率提高20％。
帮助企业实现数字孪生的基础技术可概括为五项，分别为物联网（高精度传感器可以从物理资产连续收集机器数据和状态，并通过无线网络实时发送给它的数字孪生）、云计算（允许实时存储和处理来自物理资产及其数字孪生的大量机器数据）、APIs和开放标准（提供必要的工具，以从多个系统中提取、共享和协调数据，这些系统有助于实现单个数字孪生）、人工智能（利用历史和实时数据与机器学习框架相结合，预测资产环境中未来的场景或事件）、以及AR/MR（呈现数字孪生的空间模型和可视化，提供与之协作和交互的媒介）。
数字孪生将在产品全生命周期得到应用，但要将物理场景下复杂的资产及其行为以数字方式精确和实时地展现，面临不小的挑战，具体可概括如下：
①成本：数字孪生需要在技术平台、模型开发和维护方面进行大量投资；
②精确表示：数字孪生很难对其物理对应物进行完美复刻，工程师如何在模型中做出假设和简化，以平衡孪生模型的期望属性与技术和经济约束是难点所在；
③数据质量：好的模型依赖于好的数据。因数字孪生应用依赖于数百或数千个远程传感器提供的数据，多数在苛刻的现场条件下运行，如何有效保证数据采集质量是关键；
④互操作性：尽管在开放和标准化方面取得了重大进展，但数据交换的技术和商业障碍依然存在。数字孪生可能使得公司难以使用其他供应商的产品，从而会将公司锁定在长期的单一供应商关系中；
⑤教育：应用数字孪生需要员工、客户和供应商采用新的工作方式；
⑥IP保护：数字孪生涉及知识产权和专有技术的保护，不同用户组的数据所有权、身份保护、数据控制和数据访问管理带来挑战；
⑦网络安全：数字孪生将将物理对象连接到其孪生的数据链接为黑客提供了一个新的切入点，使有效管理数字孪生网络安全成为一项重要的优先事项。
在具体应用上，数字孪生从航空航天和国防工业的小范围应用起步，现在正在提升物流、工程、制造、能源和汽车工业的运营价值链。数字孪生使制造过程变得更快、更灵活，有关产品性能的数据将使维护和支持的方法更加主动，使公司能够为客户提供新的服务类型，或更早地进行预测性维护，以防止故障和减少停机时间。但是若要实现这些好处，以供应链物流为例，公司必须能够将来自上游的数字洞察转化为下游的实际行动，这将需要对供应链和物流系统进行重大更改，以管理整个价值链上的材料、零件和产品流。
综上，在物联网、大数据、云计算、开放式API、人工智能和虚拟现实发展的共同推动下，数字孪生技术如今正走向成熟，其好处将是优化整个价值链和创建新的商业模式，但同时也对各行业的改革提出不小的挑战。目前，中国物流业在数字化转型进程中表现出极大的不平衡，一方面有大量中小企业仍处于数字化转型的初始阶段，另一方面少数物流数字化领军企业正在向数字化高级阶段进军（如菜鸟的数字孪生-AI-IoT物流开放平台）。
数字孪生技术：从酷炫到普及有多远
数字孪生技术一直戴着光环被工业互联网业界所探讨，但从国内的实践来看，成功应用并给企业发展带来实质性好处的案例并不多见。一方面，企业觉得技术很酷炫；另一方面，企业觉得该技术成本高的同时，对实时数据依赖性强，一旦数据不准，结论也不可靠，应用风险大。因此，数字孪生技术究竟是不是华而不实是业界长期的热点话题。
首先，数字孪生技术处于创新触发阶段。数字孪生尚处于发展初期，随着大数据、物联网、移动互联网、云计算等新一代信息与通信技术的快速普及与应用，大规模计算、高性能计算、分布式计算等计算机科学技术的快速发展，以及机器学习、深度学习等智能优化算法的不断涌现，使得产品动态数据的实时采集、可靠与快速传输、存储、分析、决策、预测等成为可能，也让数字孪生在理论层面和应用层面均取得了快速发展，同时应用范围也逐渐从产品设计阶段向产品制造和运维服务等阶段转移，不过在具体落地方面，数字孪生还有很长的路要走，但前途无疑是光明的。
其次，因起初的高部署成本、以及中小企业本身数字化程度不高等原因，都制约了数字孪生技术的应用普及，尤其是中小企业。
最后，随着工业互联网的推进与应用，工业互联网平台为智能制造深化应用提供了信息物理融合、交互和应用的基础。业界专家认为，工业互联网平台激活了数字孪生的生命。工业互联网的推广应用使得实体和虚体的映射更为可行和紧密，从而进一步加速推动了数字孪生技术的应用。但工业互联网的发展目前还处于产业早期，连接的数量和质量还有待提高，同时企业应用工业互联网还主要集中在智能化改造、能耗监控、设备征信等初级场景，距离数字孪生这类高级应用还有一定距离。
罗尔斯罗伊斯的数字孪生发动机
就数字孪生的具体应用看，以发动机为例，数字孪生体的应用降低了对概率式技术的依赖，具体如下：
①工程师创建发动机的数字孪生体，即实际产品的精确虚拟副本；
②在发动机上安装机载传感器和卫星连接装置，用于收集数据；
③将这些数据实时回传给数字孪生体；
④当发动机处于在翼状态时，孪生体可在虚拟环境下运行，并可判断发动机的运行状态，预测维护时间；
⑤同时，也让维修人员能够对发动机实施预防性维护，显著缩短飞机停飞时间，提升飞机可靠性。
与实体发动机的测试相比，数字孪生体使用的数据分析功能够完全以数字化方式对更多潜在环境进行建模，从而加深对它们的了解，研究并预测发动机在极端条件下的行为表现。
城市传统信息化建设解决了垂直行业或专业的效率，跨职能的数据孤岛也可以通过大数据集成技术来收集、集成和共享，但是目前城市规划建设和治理过程中，最需要的是模拟预测，通过仿真技术，提前推演治理方案的最终改进效果。
而数字孪生城市的概念和设计思路，不是简单的信息化覆盖的过程，而是把城市规划、建设、运营、治理的底层逻辑改变了。未来的数字孪生城市会与真实城市1:1高拟真虚拟重建，从极致的城市场景和数据可视化、物联控制，到仿真，到预测、决策，再到优化治理的良性系统，提前预演城市建设方案以及仿真结果，来高效地指导真实城市建设。
数字孪生城市与物理城市相对应，要建成智慧城市，首先要把这个城市的数字孪生体构建出来，因为城市级的整体数字化是城市级的整体智慧化的前提条件。虽然智慧城市建设在全国各地积极进行，但提出以数字孪生城市为基础构建的凤毛麟角，个别地方注重城市级物联网基础设施的建设，只能说触及了数字孪生城市的皮毛。
