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数字孪生背后的关键技术是啥( 七 )


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■网友
简单介绍下，数字孪生（Digital Twin）的概念最早由密歇根大学Michael Grieves教授于2002年提出，简单地说是指利用数字技术模拟、仿真物理对象在现实世界中的行为。数字孪生体不仅仅是对物理对象的虚拟再现，还可以模拟对象在现实环境中的各种行为。
数字孪生技术的两个应用场景：
实现全生命周期的数据管理
数字孪生可以通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等多种技术手段，将物理对象的各方面属性映射到虚拟空间中，形成数字镜像。在产品设计过程中采用数字孪生技术，可以实现产品全生命周期的管理。
实现基于状态的维护预测
数字孪生可以通过传感器采集数据，借助大数据分析，通过机器学习预测原本无法直接测量的指标。由此完成评估、诊断、分析、模拟、预测和决策等一系列操作。
该过程主要包含三个步骤：
第一步，对产品进行建模；
第二步，对运维阶段的关键指标进行分析，掌握产品的具体情况；
第三步，利用同步和交互等技术，提前发现问题并及时修复。


■网友
看了无数个关于数字孪生概念的回答，能感觉到这个词再一次被大家当作成buzzword炒热起来，而真正懂得背后逻辑的貌似少之又少。那么数字孪生到底是什么？
实际上数字孪生跟工业4.0，AI，大数据都没有特别强的直接联系。从最根本的概念上来说，数字孪生就是通过某种软件界面将已经被数字化，真实在运行的物体的实际情况在数字体上定位并在软件界面中呈现。我们提炼下关键词：真实运行中的物体，数字化，定位，软件界面/呈现。
举个简单的例子，你可以理解Google Earth或者高德地图就是数字孪生，因为他们是通过数字化真实在运行的地球，将地球上发生的信息再定位回到数字体上，最终通过Google Earth或者高德APP呈现给我们每个人。当然，他的信息实效性有所不同，但这并不影响它们属于数字孪生这个范畴。
按照此方式类推，从地球，城市，建筑，到飞机坦克，生产线，甚至是我们的住所都可以用到数字孪生这种技术，它所能提供的价值很简单，就是为不在场的人提供一个可以随时随地透析场地情况的上帝视角去观察，管理，检测所孪生的物体。再举个例子，假设一架战斗机上每个部件都有相应的传感器能感知到部件状况，那么在战斗机运行时，如果有某些部件出现问题，我们如何获知到底是哪个部件出了问题？仅仅通过语言描述肯定是行不通，给每个部件配置一个实体按键？更不可行。所以这时候如果此战斗机有了数字孪生，那么出问题的部件的信息机会通过传感器传回到终端，然后定位到战斗机的数字体上呈现给使用者，大大减少了沟通错误和操作失误。
讲完数字孪生的概念，接下来我们说说数字孪生背后的技术，重新回到刚才的关键词：真实运行中的物体，数字化，定位，软件界面，呈现。抛开真实物体，数字孪生的背后技术主要体现在这几个方面：数字化，定位，软件界面/呈现。
数字孪生背后的关键技术是啥

先说数字化，其实这部分的发展已经成熟，无论从工业领域还是建筑领域，现代的绝大部分实体都需要通过CAD（注意，CAD包含3D, BIM的概念，并不仅仅代表二维图纸）数字化软件建模才可以加工生产制造。所以数字孪生的底子已经都在了。
其次，定位。这里数字孪生与IOT,5G还是Edge computing边缘计算都有非常大的关系。所谓定位，无非就是在运行中的实体上面安装sensor来感知物体状况，然后再将状况信息传回到中枢。所以这里面就涉及到sensor的普及以及性价比，传输时的网络带宽问题，以及部分数据量过大的采集点需要机器首先做计算再上传的操作（边缘计算）。
最后是软件界面/呈现，上面谈到了数字化，和大部分现代生产制造的实体都有数字体这个情况，那是不是数字孪生的数字化基础已经被完全解决，大家直接用CAD软件就好了？其实没有，因为大多数用于加工制造的CAD数字文件都极其复杂，且CAD软件操作使用非常繁琐，极不适合对非专业人士开放。所以CAD生成的数字体想要达到数字孪生的基础使用还需很多优化，并且需要脱离CAD的生态环境，供非CAD专业人士使用。这部分就是我们模袋一直以来在做的事情：通过我们的三维数据引擎将现有的CAD数字体优化并转化为网络流通格式，并为广大使用者提供最便捷的连接数据，及开发自己数字孪生应用的开发者平台


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