在信息爆炸的时代，相信大家对数字孪生这个词汇并不陌生，无论是腾讯这样的互联网大厂，还是格力这样的家居大厂，在他们的峰会论坛的演讲之中，经常出现数字孪生，可见无论是在虚拟经济还是实体经济之中数字孪生都有着一定的地位。
相信您看到这一定很疑惑？腾讯这样的互联网公司用到数字孪生倒也无可厚非，格力一个做空调家具的和数字孪生有什么关系？谁是这个概念的提出者？未来数字孪生又是否会改变我们的生活？别着急，接下来将由下文一一为您解答
数字孪生体（Digital Twin）的概念最初是由美国密歇根大学的Michael Grieves教授在2002年提出的，作为产品生命周期管理（PLM）的一个概念模型。在这个模型中，Grieves教授提出了“与物理产品等价的虚拟数字化表达”，也就是说，数字孪生体是物理产品的虚拟副本，具有相同的外观、特性和行为。
数字孪生体的价值在于它能够提供一种将物理世界和信息世界无缝连接的桥梁。通过实时采集物理产品的数据，并将其转化为信息世界的处理和分析对象，数字孪生体可以实现物理产品的实时监控、预测和优化。这种技术可以应用于产品的设计、生产、测试、维护等各个环节，以及工厂的规划、生产、管理和优化等各个方面。
随着信息技术和仿真技术的发展，数字孪生体的概念和应用范围逐渐扩大，成为了工业4.0和智能制造领域的关键技术之一。数字孪生体的应用场景非常广泛，如智能制造、智慧城市、智能医疗等领域，为这些领域的数字化、智能化和可持续发展提供了有力支持。
Michael Grieves教授提出的数字孪生模型，其前提是每个系统都由两个系统组成：物理系统和虚拟系统。这两个系统在现实空间和虚拟空间之间形成了一个镜像关系，也被称为“系统的孪生”。这种镜像关系使得物理系统的状态和行为可以在虚拟系统中得到实时反映，反之亦然。
数字孪生模型在产品生命周期管理（PLM）中得到了广泛应用。PLM不再只是静态地表达某个事物的状态，而是强调了虚拟系统和现实系统在整个生命周期中的连接。这种连接贯穿了四个阶段：创造、生产制造、操作（维护和支持）和报废处置。
在2003年，这个概念模型在密歇根大学的PLM课程中首次使用，被称为“镜像空间模型”。到了2006年，Michael Grieves博士进一步发展了这个模型，将其称为“信息镜像模型”。这意味着数字孪生已经从“镜像空间模型”发展到了“信息镜像模型”，完成了它的第一次进化。
尽管Michael Grieves教授自称是数字孪生技术的先驱，但关于数字孪生概念的提出者，行业内确实存在一些争议。虽然“数字孪生”（Digital Twin）这一词汇最早出现在2010年的NASA技术路线图中，但Michael Grieves在数字孪生的抽象和清晰表述方面做出了卓越的贡献。
NASA数字孪生的应用
在探索宇宙的历程中，NASA始终站在科技的前沿。而数字孪生这一概念，也正是在这样的探索中孕育而生。2010年，NASA在其太空技术路线图中首次引入了数字孪生的表述，为这一技术的广泛应用铺平了道路。
回顾历史，我们不难发现数字孪生的概念与实践早已有之。50多年前的Apollo 13登月飞行任务中，宇航员们面临生死攸关的困境，而背后的关键因素正是数字孪生技术的应用。
当时，Apollo 13号宇宙飞船远离地球210000英里，飞往月球的途中，3名宇航员突然遭遇了紧急状况。一声巨响后，一名宇航员观察到了壳体的弯曲，几秒种后，驾驶舱被警告灯照亮，刺耳的警报声在耳边响起。原来，飞船生活舱中的一个氧气罐发生了爆炸，不仅严重损坏了主推进器，而且宝贵的氧气被泄漏到了太空之中。时间紧迫，每一分钟都关乎着宇航员的生死。地面任务控制中心必须快速准确地诊断问题所在，制定解决方案。而这一切的关键，在于他们拥有一个高水准的地面仿真系统。这个系统正是数字孪生的一个早期实践。通过模拟器，任务控制中心和宇航员可以模拟各种任务操作和故障场景的处理，从而更好地应对真实情况。
模拟器是整个太空计划中技术最复杂的部分内容。在模拟培训中，唯一真实的东西是乘员、座舱和任务控制台，其他所有的一切，都是由一堆计算机、许多公式以及经验丰富的技术人员创造出来的。这种虚拟与现实的紧密结合，使得任务控制中心能够快速、准确地判断问题所在，并制定相应的解决方案。
Apollo 13任务的成功归功于数字孪生技术的早期实践。它证明了数字孪生在应对复杂系统中的巨大潜力。如今，随着技术的不断进步，数字孪生已经从航天领域延伸到了智能制造、智慧城市、智能医疗等各个领域。其核心价值在于将物理世界与信息世界无缝连接，为决策者提供更准确、更及时的信息，从而优化决策过程。
在Apollo 13任务中，NASA所展现出的卓越技术和创新思维为数字孪生的发展提供了宝贵的实践经验。这个任务的成功不仅仅归功于宇航员和任务控制人员的努力，更离不开背后的地面仿真系统的支持。
作为数字孪生的一个早期实践，这个仿真系统在任务中扮演了至关重要的角色。它不仅提供了宇航员和任务控制人员在培训中所需的所有任务操作模拟，还涵盖了多种故障场景的处理。通过模拟器，任务控制中心和宇航员可以预测和应对各种紧急情况，提高决策效率和应对能力。
这个仿真系统不仅仅是数字孪生的一个实例，更是一个结合了数字孪生和物理孪生的综合体。数字孪生通过建立虚拟模型来反映实际系统的状态和行为，而物理孪生则是实际系统本身的镜像。在这个案例中，仿真系统不仅模拟了飞船和宇航员的虚拟状态，还提供了与实际系统相对应的操作环境和反馈机制。
因此，我们可以看到，NASA在Apollo 13任务中成功地应用了数字孪生的概念和实践。这个经验为后续的航天探索任务提供了宝贵的借鉴，也为数字孪生技术在其他领域的应用奠定了基础。
Gartner提出的数字孪生
在2017年和2018年，Gartner连续将数字孪生列为十大技术趋势之一，这一举措无疑推动了数字孪生的广泛关注和快速发展。数字孪生，被定义为对象的数字化表示，具备了与实际对象相同的物理特性和行为特征。在此基础上，Gartner进一步将数字孪生分为以下三类：
离散数字孪生（Discrete digital twins）：这是单个产品、设备、人或任务的虚拟复制品。其主要用途是监视和优化单个资产、人或其他物理资源。这种数字孪生主要用于精细化管理和优化，通过对实际对象的实时监控和数据分析，提供更加精准的决策依据。
复合数字孪生（Composite digital twins）：这种数字孪生用于监视和优化多个离散数字孪生的组合使用，例如轿车和工业机器等由多个部件组成的系统。通过综合分析各个离散数字孪生的数据，复合数字孪生能够更好地理解和预测整个系统的性能和行为，为系统级的优化和改进提供支持。
组织数据孪生（Digital twins of organizations - DTOs）：这是复杂与大型实体的虚拟模型，由多个组成部分的数字孪生构成。DTOs主要用于监视与优化高级业务的性能。通过构建组织的数字孪生，可以全面了解组织的运营状态、业务流程和决策过程，为组织的优化和创新提供强大的支持。
从2010年至今，数字孪生技术得到了迅速的发展和广泛的应用，受到了各行各业人士的热烈追捧。它开始被应用于智慧城市、智慧交通、智慧农业、智慧医疗、智能家居等多个行业，为各行业的数字化转型提供了强有力的支持。
数字孪生技术的应用范围不断扩大，不仅局限于航天和制造业，开始进入更多的领域，为各种复杂系统的监控、预测和管理提供了新的思路和方法。通过数字孪生技术，我们可以建立实际系统的虚拟模型，实现实时数据交互和动态仿真，从而更好地理解和优化实际系统的运行状态。
此外，数字孪生技术也在国家政策层面得到了肯定和支持。例如，国务院国有资产监督管理委员会在“关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知”中明确提到，要运用新一代信息技术，包括5G、云计算、区块链、人工智能、数字孪生等，构建适应企业业务特点和发展需求的“数据中台”“业务中台”等新型IT架构模式，建设敏捷高效可复用的新一代数字技术基础设施。这表明数字孪生已经成为数字化基础平台中一个主要的数字化转型新一代信息技术。
总之，数字孪生技术的应用和发展呈现出蓬勃发展的趋势，未来将在更多领域得到广泛应用和深入拓展。随着技术的不断创新和进步，数字孪生将为各行业的数字化转型和升级提供更多可能性，为人类社会的进步和发展做出更大的贡献。
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