什麼是數字孿生，它的應用價值在哪裡?
最近Digital Twin、數字孿生概念非常火熱，凡是在數字化轉型或在構築數字化能力的領域和行業（如工業、城市、園區、交通、物流等等），感覺都跟與數字孿生概念或多或少發生聯繫，感覺數字孿生技術都可以應用到相應領域和行業的數字化建設中去。
那麼，到底什麼是數字孿生？業界為什麼需要數字孿生？
在回答這些問題前，我們先了解下工業製造領域的痛點，下圖引自於「第十九屆ChinaVR大會」上北航任磊教授的《面向複雜系統模擬的模型工程》演進議題材料，裡面提到了像工業製造這種具有複雜系統的領域所面臨的一些關鍵問題。
眾所周知工業製造流程非常複雜，涉及從產品設計到產線建設，從產線調試、樣品試製到正式投產，以及到生產運營和後期維護，整個生命周期中各環節都面臨著諸多重大挑戰。下面我們借汽車製造領域為例來實際感受一下，過往一個型號的民用汽車製造產線從裝備採購到安裝調試，大概需要1年甚至更長的時間；而在正式投產之前，還需投入大量時間人力物力進行反覆的樣品試製以調整製程參數達到最優配置、以確保最終投產後的良品率。隨著經濟與技術的不斷發展、汽車市場競爭也越演越烈，消費者對汽車種類、功能、款式、外觀要求越來越多，這不僅要求汽車製造商在不斷壓縮成本和提供性價比之外，還要有快速改款換代的能力，才能更及時的適應各個時期消費者的訴求、以此來保證銷量。
那問題來了，每次改換換代都意味著需要對原有型號產線進行調整，假如每次調整都需要耗費大量時間財力進行調試和試製，這絕對是不可行的，因此這就要求產線具有模組化復用、快速組合重構的能力，而這一需求需要數字化建模和模擬兩項技術作為核心支撐。大概原理就是通過利用產線以及各工序環節的機理通過數字化技術進行建模，然後通過模擬方式以確定給定輸入下所得輸出是否符合目標，通過調整數字化模型中的參數並多次模擬，待輸出符合目標後將參數配置到現實產線中進行試製，將試製結果再回饋到模型中進行優化，以此反覆最終使得模擬所得輸出與實際產出一致，並由模擬得到參數最優配置、則可得到實際產線最優配置，以此減少實際試製的次數、縮短生產周期；當車型需進行改款時只需調整某模組的工序環境及其數字模型，通過類似上述流程經過簡單幾次模擬和試製後即可得到最優配置。
下面是任磊教授在《面向複雜系統模擬的模型工程》演進材料中所介紹的美國波音公司幾代波音客機的研製周期，隨著對建模和模擬技術的不斷深入運用而不斷縮短的實際案例，從數據可以看出隨著對產品建模和模擬技術的不斷深入運用，767到787型號波音飛機的研發周期得到了極大的縮短。
那麼，看了以上一些例子，我們再回來思考一下，什麼叫數字孿生呢？美國《NASA空間技術路線圖》中對其是這樣解釋的：Digital Twin是充分利用物理模型、感測器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的模擬過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程；簡單理解就是一個基於建模和模擬技術的系統工程。
但當今業界不同組織對Digital Twin的理解也都各有差異，甚至是中國對Digital Twin也有「數字孿生」和「數字雙胞胎」兩種不同的名詞翻譯，在這裡我推薦北航張霖教授的一篇文章《關於數字孿生的冷思考及其背後的建模和模擬技術》，中國不少學者和業內人士較為認可該文章對Digital Twin、數字孿生的概念解釋和理解，我個人非常認可該文中提到的、結合IoT業務領域後對數字孿生概念的解讀：數字孿生是物理對象（如人工構建的或自然環境中的資產、流程或系統等）的數字模型，該模型可以通過接收來自物理對象的數據而實時演化，從而與物理對象在全生命周期保持一致。基於數字孿生可進行分析、預測、診斷、訓練等（即模擬），並將模擬結果回饋給物理對象，從而幫助對物理對象進行優化和決策。物理對象、數字孿生以及基於數字孿生的模擬及回饋一起構成一個資訊物理系統 (cyber physical systems)。面向數字孿生全生命周期（構建、演化、評估、管理、使用）的技術稱為數字孿生技術(Digital Twin Technology)。
上面只是本人對數字孿生的概念理解以及領域行業應用價值的一些淺談，歡迎大家拍磚交流。
