"Digital Twin"译为"数字孪生体"，数字孪生体是现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过实测、仿真 和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，通过优化和指令来 调控物理实体对象的行为，通过相关数字模型间的相互学习来进化自身，同时 改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。
回顾数字孪生体的发展历程，可以分为四个阶段：
(1) 1960-世纪之交，是数字孪生体的技术准备期，主要是指CAD/CAE建模仿 真、传统系统工程等预先技术的准备。
(2) 2002-2010,是数字孪生体的概念产生期，指数字孪生体模型的出现和英文术语名称的确定。这段时间，预先技术继续成熟，出现了仿真驱动的设计、基于模型的系统工程(MBSE )等先进设计范式。
(3) 2010-2020,是数字孪生体的领先应用期，主要指NASA、美军方和GE等航空航天、国防军工机构的领先应用。这段时间也是物联网、大数据、机器学习、区块链、云计算等外围使能技术的准备期。目前数字孪生体的定义不下20个，大部分IT厂商、工业巨头和咨询机构都有自己的定义或与自身业务相关的数字孪生体解决方案。从2018年开始，ISO、IEC、IEEE三大标准化组织陆续开始着手数字孪生体相关标准化工作，ISO第一个数字孪生体国际标准将于今年发布。
2020-2030，是数字孪生体技术的深度开发和大规模扩展应用期。PLM领域，或者说以航空航天为代表的离散制造业，是数字孪生体概念和应用的发源地。目前，数字孪生体技术的开发正与上述外围使能技术深度融合，其应用领域也正从智能制造等工业化领域向智慧城市、数字政府等城市化、全球化领域拓展。
以更大的视角回望人类历史的历次工业革命，表1选取工业化的视角，引入技术经济学中的"通用目的技术"这一概念，来分析数字孪生体技术在即将到来的第四次工业革命中的地位和作用。通用目的技术（GPT）是指一种单一的通用 技术，在其整个生命周期中都具有以下公认的四个特征：（1）最初有很大的改进余地；（2）最终被广泛使用；（3）具有多种用途；（4）并具有许多溢出效应。目前 普遍认为，蒸汽机、电和内燃机、计算机分别是头三次工业革命的GPT。人工智 能将成为第四次工业革命的GPT。数字孪生体技术满足GPT的四个充分必要条件, 秀品牛认为数字孪生体技术也将成为第四次工业革命的通用目的技术。
表1数字孪生体在第四次工业革命中的地位和作用
数字孪生体为跨层级、跨尺度的现实世界和虚拟世界建立了沟通的桥梁，是第四次工业革命的通用目的技术和核心技术体系之一，是支撑万物互联的综合技术体系，是数字经济发展的基础，是未来智能时代的信息基础设施。接下来的十年（21世纪20年代）将成为"数字孪生体时代"。在第四次工业革命进程中， 数字孪生体将贯穿城市化、全球化和工业化的方方面面，成为遍在的数字孪生体。
数字孪生体在第四次工业革命进程中的遍在性
数字孪生成熟度模型
数字孪生体不仅仅是物理世界的镜像，也要接受物理世界实时信息，更要反 过来实时驱动物理世界，而且进化为物理世界的先知、先觉甚至超体。这个演变 过程称为成熟度进化，即一个数字孪生体的生长发育将经历数化、互动、先知、先觉和共智等几个过程。
数字孪生体成熟度模型
1. 数化
"数化"是对物理世界数字化的过程。这个过程需要将物理对象表达为计算机和网络所能识别的数字模型。建模技术是数字化的核心技术之一，例如测绘扫 描、几何建模、网格建模、系统建模、流程建模、组织建模等技术。物联网是"数化"的另一项核心技术，将物理世界本身的状态变为可以被计算机和网络所能感 知、识别和分析。
2. 互动
"互动"主要是指数字对象间及其与物理对象之间的实时动态互动。物联网 是实现虚实之间互动的核心技术。数字世界的责任之一是预测和优化，同时根据 优化结果干预物理世界，所以需要将指令传递到物理世界。物理世界的新状态需要实时传导到数字世界，作为数字世界的新初始值和新边界条件。另外，这种互 动包括数字对象之间的互动，依靠数字线程来实现。
3. 先知
"先知"是指利用仿真技术对物理世界的动态预测。这需要数字对象不仅表 达物理世界的几何形状，更需要在数字模型中融入物理规律和机理。仿真技术不 仅建立物理对象的数字化模型，还要根据当前状态，通过物理学规律和机理来计 算、分析和预测物理对象的未来状态。这种仿真不是对一个阶段或一种现象的仿 真，应是全周期和全领域的动态仿真。
4. 先觉
如果说"先知"是依据物理对象的确定规律和完整机理来预测数字孪生体的未来，那"先觉"就是依据不完整的信息和不明确的机理通过工业大数据和机器学习技术来预感未来。如果要求数字孪生体越来越智能和智慧，就不应局限于人类对物理世界的确定性知识。其实人类本身就不是完全依赖确定性知识而领悟世界的。
5. 共智
"共智"是通过云计算技术实现不同数字孪生体之间的智慧交换和共享，其隐含的前提是单个数字孪生体内部各构件的智慧首先是共享的。所谓"单个"数 字孪生体是人为定义的范围，多个数字孪生单体可以通过"共智"形成更大和更 高层次的数字孪生体，这个数量和层次可以是无限的。众多数字孪生体在"共智" 过程中必然存在大量的数字资产的交易，区块链则提供了最佳交易机制。
表2数字孪生体成熟度模型、关键特征和关键技术
数字孪生制造
1. 现状
近年来，制造业在逐步走向智能化。数字孪生体作为制造业智能化的核心技术之一，受到了越来越多的关注和研究。根据前文所述的数字孪生体发展阶段， 数字孪生体已经经历了技术准备期、概念制造期和预先应用期，在制造业的多个 领域取得了一定的技术积累和预先应用。
自从有了诸如CAD等数字化手段后，数字孪生体技术已经开始萌芽。有了CAE仿真手段，研究手段从计算机简单辅助向自动化转变，数字虚体和物理实体走得更近。有了系统仿真，研究对象从简单物体向复杂系统转变，虚拟实体更像物理实体。直到有了比较系统的数字样机技术，研究目标从单体动力学向多体动力学转变，研究形式从静态向动态转变。随着数字孪生体技术的不断发展，数字孪生体逐步迈向大规模扩展应用期。
目前数字孪生体正在与人工智能技术深度结合，促进信息空间与物理空间的实时交互与融合，通过在信息化平台内进行更加真实的数字化模拟，实现更广泛的应用。将数字孪生体与机器学习框架相结合，数字孪生体可以根据多重的反馈源数据进行自我学习，从而实时地在数字世界里呈现物理实体的真实状况，并能够对即将发生的事件进行推测和预演。数字孪生体的自我学习除了可以依赖于传感器的反馈信息，也可通过历史数据，或者云平台的数据学习。
2. 综述
实现数字孪生体是一系列使能技术的综合应用。在产品生命周期的不同阶段, 有不同的主流技术应用于数字孪生体。
在制造领域，一些传统的技术，如CAD和CAE,天然就是为物理产品数字化而生。一些新兴技术，如Al、AR、loT,也为更逼真、更智能、更交互的数字孪生体插上了翅膀。可以预见，数字孪生体在研发设计和生产制造环节将会起到越来越大的作用，成为智能制造的基石。
在产品的设计阶段，使用数字孪生体可提高设计的准确性，并验证产品在真实环境中的性能，主要功能包括数字模型设计、模拟和仿真。对产品的结构、外形、功能和性能（强度、刚度、模态、流场、热、电磁场等）进行仿真，用于优化设计、改进性能的同时，也降低成本。在个性化定制需求盛行的今天，设计需求及其变更信息的实时获取成为企业的一项重要竞争力，可以实时反馈产品当前运行数据的数字孪生体成为解决这一问题的关键。曾经在试验科学中广为应用的半实物仿真也将在数字孪生体中发挥重要作用。
在产品的制造阶段，使用数字孪生体可以缩短产品导入时间，提高设计质量, 降低生产成本和加快上市速度。制造阶段的数字孪生体是一个高度协同的过程, 通过数字化手段构建起来的数字生产线，将产品本身的数字孪生体同生产设备、 生产过程等其他形态的数字孪生体形成共智关系，实现生产过程的仿真、参数优化、关键指标的监控和过程能力的评估。同时，数字生产线与物理生产线实时交互，物理环境的当前状态作为每次仿真的初始条件和计算环境，数字生产线的参数优化之后，实时反馈到物理生产线进行调控。在敏捷制造和柔性制造大为盛行的今天，对多个生产线之间的协调生产提出更高要求，多个生产线的数字孪生体之间的"共智"将是满足这一需求的有效方案。
基于这几年结合实际应用中的经验，《秀品牛》对数字孪生的理解是：
数字孪生是信息化向智能化升级的要素，是智能工厂的大脑和神经网络系统，是上帝视角的综合管理系统，如果说"人工智能AI"是一件衣服，那么"数字孪生"就是这件衣服最不能缺少的面料。
数字孪生技术是应用层技术，关键在于多学科机理思维的综合能力。
《秀品牛》数字孪生工厂，让生产更透明，让管理更智能，第一个面向全局视角的智能化生产管理系统，智能分析、智能监管、智能推演，全时全链路全维度生产过程智能化管理。
全时：全过程历史回溯、智能化实时监管、智能化预测推演；
全链路：从原料到成品、从成本到效率、从个体到全局、多角度高精度管理；
全维度：人员、设备、物料、效率、成本、协同。
《秀品牛》数字孪生工厂，通过十多年的摸索，数个数字孪生项目的技术积累，已具备领先的数字孪生技术服务经验，相继承接了国内外知名企业华为、贝尔、中交、中船、施乐、核电、布勒、东风日产、武警学院等上百家头部企业和院校提供了独一无二的仿真和数字孪生解决方案，让企业的数据充分得到利用，为企业从信息化到智能化的升级改造提供强力的技术支持，从而极大程度地提升效率降低成本，助力企业利益最大化，赢得了市场竞争优势。
《秀品牛》数字孪生工厂，已经准备好迎接第四次工业革命浪潮的洗礼，未来已来，您准备好了吗？让我们一起见证正在走来的数字孪生时代！
