數字孿生(Digital Twins)之火熱，已經成為了一個不爭的事實。數字孿生的概念，起源于制造業，現在已廣泛應用到了智慧城市、智慧交通、智慧農業、智慧醫療、智能家居等行業。簡而言之，數字孿生無處不在。
本文首先簡單回顧了國內外在數字孿生方面的研究與應用的典型工作，將現有的數字孿生方面的工作依據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會/德國電氣工程師協會(VDI/VDE)技術委員會于2020年2月發布的報告《設備生命周期中的仿真與數字孿生》的評論。
NASA更具工程應用含義的數字孿生
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，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，由聯網的多臺計算機控制。其中十臺模擬器被聯網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、許多的公式以及經驗豐富的技術人員仿真而創造出來的。
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、網絡技術的高速發展，特別是軟件技術與仿真技術的高度發展，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進行仿真替代，在此基礎上，提出數字孿生的理念，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年發布的Area 11技術路線圖的Simulation-Based Systems Engineering部分中，首次提出了數字孿生(Digital Twins)的概念。其定義為：“一個數字孿生，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的仿真，該仿真使用了當前最為有效的物理模型、傳感器數據的更新、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”。
2010年NASA提出數字孿生概念，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、更極端的環境、更多未知因數)的需要，需要找到一種全新的工作模式，稱之為數字孿生。
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容，其中的一個重要內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，再加上實時狀態數據，歷史維護數據，以及機載健康管理(IVHM)等，就是其數字孿生含義，一種NASA追求的全新的工作模式。
NASA數字孿生的用途如下：
第一，發射前的飛船未來任務清單的演練。可以用來研究各種任務參數下的結果，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，還可以確定發射任務最大概率成功的任務參數。第二，鏡像飛行孿生的實際飛行過程。在此基礎上，監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場取證工作。第四，用作任務參數修改后，結果的研究平臺。
NASA的數字孿生，基于其之前的宇航任務實踐經驗，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，是一個極其復雜的系統工程，所以，NASA更強調上述內容的集成化的仿真，從某種意義上，是其系統工程方法的落腳點。換個看問題的角度來講，NASA的數字孿生，就等同于其基于仿真的系統工程。
AFRL更具工程應用含義的數字孿生
2009年，AFRL(美國空軍研究實驗室)發起了一個“機身數字孿生”項目，簡稱ADT。該項目綜合了，每架飛機制造時的機身靜態強度數據，每架飛機的飛行歷史數據，以及日常運維數據，采用仿真的方法，來預測飛機機身的疲勞裂紋，實現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項目發起于2009年。所以有部分學者認為，是AFRL首先提出了數字孿生的概念。我個人的意見是，考慮到文章公開發表的時間，以及之前的工程實踐規模及帶來的影響力，還是認為NASA首先提出了數字孿生的概念更為科學。
更具理論色彩的數字孿生
2002年Michael Grieves在密歇根大學為PLM(產品生命周期管理)中心成立而向工業界發表演講而制作的幻燈片中，首次提出了PLM概念模型，模型中出現了現實空間，虛擬空間，從現實空間到虛擬空間的數據流，從虛擬空間到現實空間的信息流，以及虛擬子空間的表述，見下圖。
按Michael Grieves自己后來的說法，這已經具備了數字孿生的所有要素。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字孿生的概念，但行業內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提出了數字孿生的類型-Digital Twin Prototype(DTP) 、數字孿生的實例-Digital Twin Instance(DTI)、數字孿生的集合-Digital Twin Aggregate(DTA)、數字孿生的環境-Digital Twin Environment(DTE)等概念。同時將數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作為首先提出數字孿生的研究者，從公開發表的資料方面看存在爭議，但我們不可否認Michael Grieves在數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實空間、虛擬空間、兩個空間的數據或信息的交互，以及映像或鏡像，構成了數字孿生方法論方面的基礎。到目前為止，各種數字孿生方法論方面的工作，還沒有超出Michael Grieves給出的框架。特別是他對數字孿生可以解決的現實問題的劃分，非完美且優雅，基本上覆蓋了數字孿生的作用范圍。
Michael Grieves在數字孿生方面的理論方面的工作，對數字孿生的普及應用，起到了至關重要的作用。
Gartner數字孿生
Gartner在 2017年、2018年連續將數字孿生列為十大技術趨勢之一，對數字孿生的火熱起到了推波助瀾的作用。其將數字孿生定義為對象的數字化表示。進而將數字孿生分為了三類：
◆離散數字孿生(Discrete digital twins)：單個產品/設備，人或任務的虛擬復制品，用于監視和優化單個資產、人和其他物理資源。
◆復合數字孿生(Composite digital twins)：用于監視和優化關連在一起的離散數字孿生的組合使用，如轎車和工業機器這樣的多部件系統。
◆組織數據孿生(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字孿生構成。DTOs用于監視與優化高級業務的性能。
Gartner在實踐中更為重視IOT領域中數字孿生的應用。據其內部的一個調查統計，在所有有實施IOT意愿的企業中，59%已經實施了或正在實施的數字孿生。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在一篇公開發表的博文中，給出了實現數字孿生的三種方式。
1、采購數字孿生使能的應用
銷售商: GE Digital, Oracle, IBM, SAP, and Bentley Systems
2、客戶自行開發
數字孿生使能的技術供應商: Accenture, Atos, IBM, Microsoft, and Mavim
3、基于商業化的數字孿生模板
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。
國內數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表了《平行系統方法與復雜系統的管理和控制》的文章。文章中首次提出了平行系統的概念。平行系統(Parallel Systems)，是指由某一個自然的現實系統和對應的一個或多個虛擬或理想的人工系統所組成的共同系統。通過實際系統與人工系統的相互連接，對二者之間的行為進行實時的動態對比與分析，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中的人工系統，理解為物理系統的數字孿生這樣的結論。需要強調的是，王飛躍是將平行系統(數字孿生)作為解決復雜系統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，對數字孿生有著如下的認識和定位：“數字孿生是在’數字化一切可以數字化的事物‘的大背景下，通過軟件定義，在數字虛體空間所創立的虛擬事物與物理實體空間的現實事物形成了在形、態、質地、行為和發展規律上都極為相似的虛實精確映射，讓物理孿生體和數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，實體創新”，是對數字孿生的作用機理的最簡潔概括。
南山工業書院的林雪萍在“知識自動化”微信公號上發表的《數字孿生：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品，從設計，到制造，再到使用與運營，全生命周期的數字孿生的動態演變過程，依據象限的不同，生動形象地指出了數字孿生的重要作用，見下圖。其中的三條信息新通道，正是數字孿生的不斷豐富、不斷豐滿的發展過程。我認為，還可以將林雪萍給出的二維象限結構，發展為三維螺旋式上升結構，表達出數字孿生在產品升級換代、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《數字孿生五維模型及十大領域應用》，給出了數字孿生的五維模型，MDT=(PE，VE，Ss，DD，CN)。MDT是一個通用的參考架構，孿生數據(DD)集成融合了信息數據與物理數據，服務(Ss)對數字孿生應用過程中面向不同領域、不同層次用戶、不同業務所需的各類數據、模型、算法、仿真、結果等進行服務化封裝，連接(CN)實現物理實體、虛擬實體、服務及數據之間的普適工業互聯，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。
百花齊放的數字孿生
在Michael Grieves對數字孿生進行理論概括之后，數字孿生吸引了各方人士的關注，得到了各行各業各方人士的熱情追捧。在制造業，做產品設計的在使用數字孿生，做產品生命周期管理(PLM)的在使用數字孿生，做制造過程管理的在使用數字孿生，做產品售后服務的在使用數字孿生，做設備故障診斷的在使用數字孿生，甚至搞自動化、工業控制、機器人的也在使用數字孿生……更讓人神奇的是，數字孿生這一概念，迅速走出制造業，應用到了智慧城市、智慧交通、智慧農業、智慧醫療、智能家居等行業。簡而言之，數字孿生無處不在，數字孿生似乎成為各行各業實現數字化的靈丹妙藥。
雖然數字孿生這一概念，得到了業界近乎瘋狂的追捧，但令人驚訝的是，數字孿生這一概念在其誕生后的近20年的時間里，在概念的內涵上，卻遠遠沒有達成一致。反而，隨著數字化浪潮的不斷推進，人們賦予數字孿生的內涵，差異卻不斷擴大，無論是在國內還是在國外。究其原因在于Michael Grieves對數字孿生定義，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，數字孿生已經成為國內外各大軟件廠商推廣其產品的強大思想利器。
雖然各方人士，站在各自的立場，出于不同的目的，給出的數字孿生定義差異較大，但這些定義的共同之處，是將數字孿生，簡潔地定義為物理對象的數字表示。而這種定義，接近回歸到了數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字孿生并沒有一個完全達成共識的定義，但又看到了數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字孿生》，而沒有采用像“XX”數字孿生，或基于數字孿生的“XX”，等國內外相似工作的常用形態，反應了德國人的務實、謹慎的心態。
德國工程師協會和電氣工程師協會VDI/VDE測量和自動化技術協會(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字孿生技術》白皮書中，技術委員會6.11 虛擬調試的成員，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生命周期研發的組成部分的技術愿景，展示了實現數字孿生所需的仿真方法的進一步發展，以及發展建模仿真工具的實際動力。其核心是數字孿生，在自動化工廠系統或產品研發以及運營和服務階段的研發和應用。
針對基于仿真的虛擬調試當前存在的如下問題：
◆組件層面的詳細分析選項，但系統層面的能力有限。
◆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之間沒有直接的聯系，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的基于仿真的系統工程，上升到了基于數字孿生的系統工程，具有一定的新意。
給出了數字孿生的開發步驟：
◆定義一種語言或協調的建模標準，以便能夠對機器或系統的跨學科模型，以及DT進行建模或組合。
◆從DT自動導出可執行的仿真，用于開發階段的虛擬驗證，其中包括模型在環(MiL)、軟件在環(SiL)和硬件在環(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字孿生形式。
提出數字孿生，作為一個明確的產品和系統組成部分。
總結出了數字孿生環境下的仿真技術需求：
◆模塊化仿真模型
◆保護分發仿真模型的專門知識
◆描述和界定仿真模型的詳細程度
◆協同仿真
◆在多功能平臺上使用數字孿生進行虛擬調試
◆仿真模型質量的定義和評價
◆使用三維規劃數據
◆“真孿生”和數字孿生之間的聯系
◆詳細設備模型的統一和可交換性
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作者：彭慧(作者郵箱為penghui @sia.cn，微信號為penny4972818)
