文 | 極智GeeTech   

“通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)，我們可以在虛擬環(huán)境中預(yù)測(cè)和優(yōu)化現(xiàn)實(shí)世界的每一個(gè)細(xì)節(jié)，從而創(chuàng)造一個(gè)更智能、更可持續(xù)的未來(lái)。”—— Jensen Huang

科幻電影《鋼鐵俠》（Iron Man）中，托尼·斯塔克通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)，能夠創(chuàng)建戰(zhàn)甲的虛擬模型進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化，實(shí)時(shí)反映和模擬戰(zhàn)甲的狀態(tài)和性能。戰(zhàn)甲內(nèi)置的智能管家系統(tǒng)“賈維斯”（J.A.R.V.I.S.），通過(guò)戰(zhàn)甲上的各種傳感器與其進(jìn)行實(shí)時(shí)通信和雙向交互，掌握戰(zhàn)甲的運(yùn)行狀態(tài)，操控飛行系統(tǒng)和武器系統(tǒng)。這一組合使得虛擬和物理世界之間的互動(dòng)更加緊密和高效。

作為打通虛擬和現(xiàn)實(shí)邊界的技術(shù)，數(shù)字孿生正加速融入社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域。從制造到消費(fèi)、從生產(chǎn)到服務(wù)、從生活到生態(tài)，一個(gè)個(gè)數(shù)字孿生應(yīng)用場(chǎng)景在各行各業(yè)構(gòu)建，“摸不著”的數(shù)字孿生，正在帶來(lái)“看得見(jiàn)”的效益。隨著技術(shù)不斷成熟和應(yīng)用場(chǎng)景的持續(xù)拓寬，數(shù)字孿生正在將人們引入智能世界的新紀(jì)元。

數(shù)字孿生緣起

數(shù)字孿生的發(fā)展歷程可以追溯到早期的“腦海孿生”階段，人們憑借想象和經(jīng)驗(yàn)在腦海中構(gòu)建物理對(duì)象的虛擬模型。

“數(shù)字孿生”概念最早可以追溯至1991年，美國(guó)耶魯大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授David Gelernter在他的著述《Mirror World》中預(yù)測(cè)到了類似數(shù)字孿生的技術(shù)的出現(xiàn)。

2003年，美國(guó)密歇根大學(xué)Michael Grieves教授提出“與物理產(chǎn)品等價(jià)的虛擬數(shù)字化表達(dá)”概念，并在授課時(shí)首次使用了“Digital Twin（數(shù)字孿生）”一詞，標(biāo)志著數(shù)字孿生時(shí)代的開(kāi)啟。

2009年，美國(guó)空軍實(shí)驗(yàn)室提出“Airframe Digital Twin（機(jī)身數(shù)字孿生）”概念，將數(shù)字孿生概念應(yīng)用于航空航天制造領(lǐng)域。

2010年，美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）在《建模、仿真、信息技術(shù)和處理》和《材料、結(jié)構(gòu)、機(jī)械系統(tǒng)和制造》兩份技術(shù)路線圖中直接使用了“數(shù)字孿生”這一名稱。

2011年，Grieves教授在其所著的《智能制造之虛擬完美模型：驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新與精益產(chǎn)品》中正式定義了數(shù)字孿生概念，并一直沿用至今。

數(shù)字孿生指的是充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過(guò)程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對(duì)應(yīng)的實(shí)體裝備的全生命周期過(guò)程。

從2014年開(kāi)始，西門(mén)子、達(dá)索、PTC、ESI、ANSYS等知名工業(yè)軟件公司，都在市場(chǎng)宣傳中使用“Digital Twin”術(shù)語(yǔ)，并陸續(xù)在技術(shù)構(gòu)建、概念內(nèi)涵上做了很多深入研究和拓展。

實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，需要多種技術(shù)共同支撐實(shí)現(xiàn)，主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、仿真執(zhí)行、可視化呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析和更新與優(yōu)化等多個(gè)步驟。

在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，通過(guò)傳感器、監(jiān)控設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)等渠道，收集實(shí)體系統(tǒng)產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，包括物理環(huán)境參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)信息、生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)等。高質(zhì)量、多樣性的數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生建模和分析的基礎(chǔ)，確保獲取全面準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

采集到的原始數(shù)據(jù)可能存在噪聲、缺失值、異常值等問(wèn)題，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與清洗。這包括數(shù)據(jù)去噪、填補(bǔ)缺失值、標(biāo)準(zhǔn)化等操作，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。清洗后的數(shù)據(jù)將為后續(xù)的分析和建模提供可信賴的基礎(chǔ)。

之后，基于清洗完的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與建模。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析等方法，挖掘數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)關(guān)系。建立數(shù)字孿生模型，將實(shí)體系統(tǒng)的特征映射到數(shù)學(xué)模型中，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)體系統(tǒng)的虛擬再現(xiàn)和仿真分析。這些模型不僅可以描述實(shí)體系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)，還能夠預(yù)測(cè)未來(lái)行為，為決策制定提供支持。

數(shù)字孿生的關(guān)鍵是智能化決策和優(yōu)化管理?；跀?shù)字孿生模型的分析結(jié)果，管理者可以制定更加精準(zhǔn)、高效的決策方案，優(yōu)化實(shí)體系統(tǒng)的運(yùn)行和維護(hù)。數(shù)字孿生技術(shù)使得實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、迅速響應(yīng)、智能調(diào)控成為可能，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率，促進(jìn)持續(xù)改進(jìn)和創(chuàng)新。

走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用深水區(qū)

近些年，數(shù)字孿生已從航空航天、工業(yè)制造向交通、醫(yī)療等各個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域全面拓展，賦能產(chǎn)業(yè)數(shù)智化升級(jí)。隨著人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字孿生的概念和應(yīng)用不斷豐富。

隨著數(shù)字孿生走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用深水區(qū)，該技術(shù)正在從可視化，向可計(jì)算、可預(yù)測(cè)和可控制的方向升級(jí)。在車(chē)路云一體化、智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域，數(shù)字孿生技術(shù)可以用于生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，構(gòu)建安全、高效的仿真測(cè)試場(chǎng)景，形成研發(fā)和測(cè)試的閉環(huán)迭代。

針對(duì)車(chē)路云一體化領(lǐng)域，數(shù)字孿生技術(shù)將真實(shí)交通環(huán)境在數(shù)字世界進(jìn)行完整復(fù)刻。通過(guò)在路口路段大規(guī)模部署通感算一體化的數(shù)字道路基站，全天候、不間斷、無(wú)死角地獲取道路各類交通參與者的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，包括行駛車(chē)輛、非機(jī)動(dòng)車(chē)的位置、速度、方向等。

通過(guò)整合車(chē)輛、道路與云端數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和處理，可以為所有車(chē)輛和交通管理部門(mén)提供準(zhǔn)確可靠、高可用的交通數(shù)據(jù)，以全局視角規(guī)劃交通流，解決車(chē)輛全局安全、全局效率與全局博弈問(wèn)題，助力提高車(chē)輛行駛的安全性和交通的通行效率。

通過(guò)數(shù)字孿生，還可以將真實(shí)交通數(shù)據(jù)在仿真平臺(tái)上進(jìn)行場(chǎng)景的生成和重組，通過(guò)深度融合路側(cè)和車(chē)端數(shù)據(jù)，為自動(dòng)駕駛算法提供可供測(cè)試的Corner Case，幫助車(chē)企以更低成本進(jìn)行數(shù)據(jù)的回歸測(cè)試驗(yàn)證，保證自動(dòng)駕駛算法在引入新數(shù)據(jù)后不會(huì)出現(xiàn)運(yùn)行問(wèn)題或者功能降級(jí)。

蘑菇車(chē)聯(lián)創(chuàng)始人兼CEO朱磊認(rèn)為，車(chē)路云一體化的本質(zhì)是構(gòu)建一套“通感算”網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)對(duì)實(shí)體世界進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)字化，為智能設(shè)備提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)。這一網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)階段主要為交通和車(chē)輛服務(wù)，但未來(lái)其應(yīng)用范圍將擴(kuò)展至無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等一系列智能體，形成一個(gè)實(shí)時(shí)的、城市級(jí)的數(shù)字孿生系統(tǒng)。

依托數(shù)字孿生的模擬仿真可以幫助開(kāi)發(fā)者在虛擬環(huán)境中模擬和測(cè)試自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的各個(gè)方面，這些仿真場(chǎng)景能夠模擬真實(shí)世界中的各種情況和挑戰(zhàn)，從感知、決策到控制以及交互等，以便進(jìn)行全面的測(cè)試和驗(yàn)證，據(jù)此可以評(píng)估自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的可靠性和性能，并發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題和改進(jìn)點(diǎn)。

2022年以來(lái), NeRF、Diffusion Model、World Model等新技術(shù)，提升了仿真平臺(tái)的模擬保真度，使得仿真訓(xùn)練的質(zhì)量大幅提升。通過(guò)生成模型來(lái)輸入已知環(huán)境特征，同時(shí)預(yù)測(cè)未來(lái)場(chǎng)景很可能就是構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域自監(jiān)督基礎(chǔ)模型（Foundation Model）的關(guān)鍵性任務(wù)。

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域World Model（世界模型）正式這種理念的產(chǎn)物，基于路側(cè)和車(chē)輛采集的大量多源、多模態(tài)數(shù)據(jù)，并結(jié)合語(yǔ)義信息和交通演化的規(guī)律生成未來(lái)可能的交通場(chǎng)景，用于模型訓(xùn)練、行為預(yù)測(cè)和測(cè)試驗(yàn)證。

相比其他模型，World Model的還原度更高，同時(shí)可用于合成實(shí)車(chē)運(yùn)行時(shí)很難收集到的 Corner Case數(shù)據(jù)，且無(wú)需標(biāo)注、靈活高效，因而有望大幅提升模型的訓(xùn)練效率。而當(dāng)生成式AI成為數(shù)據(jù)的主要來(lái)源后，車(chē)輛規(guī)模將不再是提升自動(dòng)駕駛能力的前提，數(shù)據(jù)閉環(huán)的框架和流程將成為關(guān)鍵。

未來(lái)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的自動(dòng)駕駛功能開(kāi)發(fā)將更加依賴海量、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)喂養(yǎng)，去訓(xùn)練成熟的算法。這就需要一套閉環(huán)的數(shù)據(jù)體系，覆蓋采集、處理、分析、訓(xùn)練、部署等各個(gè)模塊。

在目前的行業(yè)中，各個(gè)模塊由不同的平臺(tái)承擔(dān)，雖然會(huì)提高單一模塊效率，但也容易造成模塊之間的割裂，形成相互孤立的數(shù)據(jù)煙囪，影響全局整合效率。

車(chē)路云網(wǎng)絡(luò)基于實(shí)時(shí)的數(shù)字孿生系統(tǒng)，將成為巨量交通數(shù)據(jù)的“連接器”和“加工廠”，通過(guò)發(fā)揮“一體化”的整合價(jià)值，實(shí)現(xiàn)路側(cè)、車(chē)輛、云端的三端數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)和協(xié)同應(yīng)用，進(jìn)而提升自動(dòng)駕駛技術(shù)以及城市交通體系的智能化水平。

數(shù)字孿生技術(shù)將現(xiàn)實(shí)中的物理系統(tǒng)與其虛擬鏡像緊密連接，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的模擬和預(yù)測(cè)。在未來(lái)的智能工廠中，每臺(tái)機(jī)器、每條生產(chǎn)線都有一個(gè)數(shù)字孿生體，實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程。通過(guò)這種方式，制造商能夠預(yù)見(jiàn)潛在的故障，進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，從而大幅提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，汽車(chē)制造廠可以使用數(shù)字孿生技術(shù)來(lái)模擬整個(gè)生產(chǎn)線的運(yùn)行，發(fā)現(xiàn)并解決瓶頸問(wèn)題，提高生產(chǎn)效率。

在醫(yī)療領(lǐng)域，數(shù)字孿生可以創(chuàng)造出患者的虛擬模型，醫(yī)生可以通過(guò)這些模型實(shí)時(shí)監(jiān)控患者的健康狀況，預(yù)測(cè)疾病的進(jìn)展，并制定個(gè)性化的治療方案，這被認(rèn)為是未來(lái)精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的一部分。例如，對(duì)于心臟病患者，醫(yī)生可以通過(guò)其數(shù)字孿生模型監(jiān)測(cè)心臟的功能變化，調(diào)整治療方案，避免潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

在能源領(lǐng)域，數(shù)字孿生技術(shù)可以模擬能源生產(chǎn)和消費(fèi)的過(guò)程，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和模擬，能夠優(yōu)化電網(wǎng)運(yùn)行、提高能源利用效率，并支持可再生能源的集成。數(shù)字孿生可以用來(lái)模擬電網(wǎng)和輸電線路，以幫助能源公司更好地預(yù)測(cè)和管理電力供應(yīng)，還可以用來(lái)優(yōu)化風(fēng)力和太陽(yáng)能發(fā)電廠的運(yùn)營(yíng)，以提高電力生成效率。甚至可以用來(lái)模擬整個(gè)城市的能源消耗情況，以幫助城市管理者更好了解城市的能源需求和挑戰(zhàn)。

下一代數(shù)字文明平臺(tái)

隨著人類已進(jìn)入大數(shù)據(jù)文明當(dāng)中，承載數(shù)字孿生的平臺(tái)既是用戶的應(yīng)用中樞，更是重要的基礎(chǔ)設(shè)施，其根據(jù)發(fā)展路徑可以分為三個(gè)階段。

第一個(gè)數(shù)字平臺(tái)是基于互聯(lián)網(wǎng)，人類可以把所有信息進(jìn)行數(shù)字化并進(jìn)行互聯(lián)，使知識(shí)受制于算法的力量，這個(gè)時(shí)代的代表者是谷歌、百度等公司。

第二個(gè)數(shù)字平臺(tái)是人類關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，人類的行為和關(guān)系置于算法的力量之下，可以進(jìn)行數(shù)字讀取，代表者是Facebook和微信。

第三個(gè)數(shù)字文明平臺(tái)就是鏡像世界，它將整個(gè)現(xiàn)實(shí)世界都1:1映射變成數(shù)字社會(huì)，這其中大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字孿生都將作為基礎(chǔ)技術(shù)加以應(yīng)用。

Kevin Kelly在其著作《5000天后的世界》中提到，在鏡像世界里，虛擬世界會(huì)與現(xiàn)實(shí)世界相重疊。鏡像世界可以被看作是一個(gè)由數(shù)百萬(wàn)人同時(shí)參與的、覆蓋全球的層疊結(jié)構(gòu)。每一個(gè)人都身處自己所在的地區(qū)，但同時(shí)又和世界上各個(gè)角落的人共同處在一個(gè)地球大小的虛擬世界中。

現(xiàn)實(shí)中的人和虛擬的人也可以成為一個(gè)鏡像，當(dāng)真實(shí)和虛擬進(jìn)行疊加，整個(gè)世界都變成機(jī)器可讀的世界。

人們可以去搜索世界的任何東西，只要有信息就可以做任何事情，也可以把這個(gè)世界進(jìn)行歸類，把它變?yōu)橐槐灸夸洠信c網(wǎng)絡(luò)連接的東西都將連接到這樣的鏡像世界。

無(wú)論數(shù)字孿生還是鏡像世界，都依賴大量傳感器收集數(shù)據(jù)，這些傳感器包括嵌入式設(shè)備、攝像頭和氣象站等，實(shí)時(shí)收集環(huán)境、設(shè)備或人體的各種信息。收集的數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)融合處理，以生成全面的數(shù)字模型。這個(gè)過(guò)程不僅要求高效的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，還需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)融合技術(shù)來(lái)確保不同來(lái)源的數(shù)據(jù)能夠無(wú)縫集成和應(yīng)用。

此外，這些技術(shù)都需要強(qiáng)大的高性能計(jì)算和大數(shù)據(jù)處理能力。它們依賴GPU、分布式計(jì)算和云計(jì)算等技術(shù)來(lái)處理和分析海量數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，從龐大的數(shù)據(jù)集中提取有價(jià)值的信息，用于預(yù)測(cè)和決策支持，同時(shí)將數(shù)字模型與現(xiàn)實(shí)世界疊加，提供沉浸式體驗(yàn)，增強(qiáng)用戶的感知和互動(dòng)，也使得復(fù)雜系統(tǒng)的模擬和優(yōu)化變得更加直觀和高效。

科技的發(fā)展從未如此迅速，也從未如此深刻地影響著人們的生活。數(shù)字孿生、鏡像世界等技術(shù)不僅代表了前沿的科技潮流，更預(yù)示著未來(lái)生活的無(wú)限可能。也許不久的將來(lái)，當(dāng)人人都有個(gè)智能助理 “賈維斯”，人人都將是 “鋼鐵俠”，一個(gè)充滿希望和挑戰(zhàn)的智能時(shí)代正向我們走來(lái)。