什么是数字孪生？如何正确理解数字孪生？

　　如何正确理解数字孪生？

　　中国工程院李培根院士认为，数字孪生的关键在于和物理生命体的“共生”，所谓共生就是全生命周期，数字孪生体是和物理实体应联系在一起。数字孪生体是描述物理对象在其全生命周期中与其系统动态过程“共生”的数字化模型。数字孪生模型的信息包括几何、物理、环境、过程。

　　笔者认为，数字孪生是一个伴随着多种技术不断发展的，一个长期的、综合的、动态的、不断进化的过程。鉴于当下人们对于数字孪生还存在一些模糊认识，甚至误解，因而有必要重新认识数字孪生：

　　1、数字孪生不只是几何的，更是物理的。虽然数字孪生体包含对象的几何信息，但真正显示数字孪生意义的是其物理信息，如产品在运行过程中的状态，物理过程的仿真等。

　　2、数字孪生不只是静态的，更是动态的。数字孪生的意义本来就不是基于处理静态问题。产品的运行过程都是动态的，只有在对动态问题更深刻认识并施于相应控制，这才是数字孪生z重要的意义所在。

　　3、数字孪生不仅是对象的，更是环境的、系统的。很多人尚未意识到，数字孪生技术可以仿真人在实际问题中感知不到的某些环境。

　　4、数字孪生不只是针对产品，还有针对使用者的。例如，除了汽车的数字孪生模型，还需建立驾驶者数字孪生模型，以便在困难情况下基于特定的驾驶者行为反应，能使驾车效果进一步微调。

　　5、数字孪生数据不只是产生在设计中，且产生在产品全生命周期内。孪生数据不仅产生于产品的设计，而且在产品的制造、运行、维护等全生命周期过程中，都不断地产生孪生数据。

　　6、一个物理实体不是仅对应一个数字孪生体，可能需要多个从不同侧面或视角描述的数字孪生体。例如，一台机床加工时的振动变形情况、热变形情况、刀具与工件相互作用的情况，需要不同的数字孪生模型进行描述。

　　7、不同的建模者从某一个特定视角描述一个物理实体的数字孪生模型似乎应该是一样的，但实际上可能有很大差异。一个物理实体可能对应多个数字孪生体。差异不仅是模型的表达形式，更重要的是孪生数据的粒度。

　　8、数字孪生的关键不仅在于孪生数据的粒度，更在于孪生数据的特别关联。请注意，这里不只是满足于收集的数据更多更细，而且要把这些数据融合起来解决问题。这里融合是关键，意指数据的关联。数据之间缺乏关联，再多再细亦枉然。

　　9、数字孪生尚无固定的技术体系、模式和方法。到目前为止，数字孪生体的构造方式五花八门。反映物理实体的各种数字模型似乎均可视为数字孪生模型。尽管如此，未来关于数字孪生建模的规律与方法还需众多的实践者去完善和丰富。

　　10、数字孪生体不能只是物理实体的镜像，而是与物理实体共生。在产品设计开发阶段，数字孪生体是物理实体在“孕育”阶段的“胚胎”。在物理实体系统的运行过程中，各种过程数据又不断地丰富数字孪生模型。在产品运行过程中，孪生模型对获得的数据进行分析或仿真而获得的衍生数据反过来又能够优化控制产品的运行。所以“共生”发生在产品的全生命周期。

　　11、数字孪生不能只是物理实体的数字表达，它应该是“物理生命体”的数字化描述。“物理生命体”是指“孕育”过程（即实体的设计开发过程）和服役过程（运行、使用）中的物理实体（如产品或装备）。数字孪生体是“物理生命体”在其服役和孕育过程中的数字化模型。

　　12、数字孪生模型应该先于实物对象产生。这是由于在工业上，研发设计阶段的模型构建是产品全生命周期的起点，目的在于生产出与模型一致的物理产品，要求先有数字模型后有物理实体。

　　13、数字孪生不仅是可视化。可视化只是数字孪生的呈现，z终还要看数字孪生的真正用途，例如通过对数字孪生模型进行模拟、预测，实现物理实体的运作和优化等。

　　总之，数字孪生并不是一种单元的数字化技术，而是在多种使能技术迅速发展和交叉融合基础上，通过构建物理实体所对应的数字孪生模型，并对数字孪生模型进行可视化、调试、体验、分析与优化，从而提升物理实体性能和运行绩效的综合性技术策略，是企业推进数字化转型的核心战略举措之一。