機器學習為火箭裝上了更聰明的“大腦”，新能源新材料為火箭換上了更高效的“雙腿”。而隨著數字化與信息化技術的相互融合，美國工業互聯網、德國工業4.0及中國製造2025等國家層面製造發展戰略的提出，智能製造己成為各國重點發展的目標。那麼，如何讓火箭的智能製造緊追時代的腳步，切實解決當前的發展需求呢？
數字孿生作為解決智能製造信息物理融合難題和踐行智能製造理念與目標的關鍵使能技術，得到了各個行業的廣泛關注。在製造領域最先使用“孿生”概念的是美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)。當時，在阿波羅項目中NASA製造兩個完全相同的實物空間飛行器，通過對地面上的“孿生”飛行器進行仿真實驗和數據分析。來反映和預測空間飛行器的飛行狀態，此時“孿生”飛行器還為實物。
從那時起，航空航天研究者開始把NASA的路線圖稱為定義數字孿生的開創性工作，此時，阿波羅項目中的“孿生”飛行器由實物轉化為虛擬產品(數字化產品)，極大的減少了國家經濟的支出。
除了火箭，隨著衛星技術的快速發展，衛星通信技術及其應用取得了較大的進步。然而衛星作為高成本的複雜航天設備，其設計、總裝等過程一直存在數字化程度低、智能化水平不足等問題。若將數字孿生技術引入衛星全生命週期中，可藉助孿生模型與仿真，協助衛星的多維設計與實踐，從而提高衛星設計與製造的強數字化和高智能化；同時，將數字孿生應用於衛星的故障預測與健康管理，可實現衛星的遠程監控、狀況評估、預測故障發生、定位故障原因並制定更為合理的維修策略，從而大大提高其安全係數與維護成本。
然而機遇與挑戰是並存的，數字孿生落地應用的首要任務是創建應用對象的數字孿生模型。當前，數字孿生模型多沿用Urieves教授最初定義的三維模型，即物理實體、虛擬實體及二者間的連接。但是，隨著相關理論技術的不斷拓展與應用需求的持續升級，數字孿生的發展與應用還面臨諸多挑戰。如何與新一代信息技術(NewIT)融合，使數字孿生技術從理論走向落地應用，是數字孿生技術一下階段發展和研究的重點，當前缺少一個通用的參考模型作指導。
因此，數字孿生運用於航天系統的前景是可觀的，但也是需要各行業研究人員共同努力的。
審核：王飛
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