關于DigitalTwin成為當下熱門話題，其實，我一直想知道它與傳統的建模仿真（Modeling&Simulation）有什么區別？因為看上去它似乎就是建模仿真，此前與西安的翰林兄弟電話交流了一次，覺得幾個比較重要的概念必須先厘清吧！

一、數字孿生概念厘清

1.談數字孿生必須考慮數字主線（DigitalThread）,即，M&S主要談的是一個單元，而主線則談的是整個流程，從設計、制造、運營、維護的全流程，因此，單獨一個單元的建模仿真不能稱為數字孿生。

如下圖所示，數字主線貫穿產品的創新設計環節，也包括制造環節的價值鏈條，以及運營維護的資產管理環節，是整體而非局部，是集成而非孤立，是包含物料、能量也包含價值的數字化集成，也即垂直、水平、端-端的數字化集成。

2.必須明確的是DigitalTwin必須是“動態交互”，而非靜態的，即，在數字對象與物理對象之間必須能夠實現上下行的數據交互，這樣才能讓這個數字孿生運行具有持續改善的工業應用價值。

上行與下行數據的交互與商業環境相比需要考慮周期性、數據接口與信息建模，以便提高效率。

3..數字孿生解決的“不確定”環境中的問題，即，數字孿生體用于解決傳統機理模型無法解決的非線性、不確定性問題，數字孿生技術可以與機器學習、深度學習構成一個不斷進化的系統。

其實在上圖中我們看到兩種數字優化，一種模型驅動（Model-Driven），一種數據驅動（Data-Driven），即我們可以將機理模型與/或強化學習構建一個適合工業應用的優化方法包。

4.建模仿真與數字孿生關注點不同，建模仿真關注于模型的保真度，即，是否能夠準確的還原物理對象的特性與狀態，而數字孿生技術則關注于動態中的變化關系。

建模仿真關注模型本身

二、數字孿生應對個性化挑戰

其實個性化本身就是提高了不確定性，這是一個大的不確定性環境，另一個是對實體對象描述和測控中的不確定性，因為在精細的系統也有干擾、不可測量或不易測量（成本過高）的變量，而傳統意義上模型無法進行測量驗證的又恰恰是學習可以擅長解決的問題嗎？

因此它最大的意義正是應對個性化、解決不確定性環境中的問題，而今天的時代，一方面需求導致更多這樣的問題，另一個是指工具、方法也同樣提供了一定的外在條件。

三、數字孿生可以干什么？

其實數字孿生的用途就是數字建模的用途，如果對產品，生產，維護各個環節實現建模，就為我們利用數字化打下堅實基礎。

1.早期驗證-應對個性化時代

1.1個性化才使得產品設計變得多樣、產線生產的頻繁切換、運營維護的粒度變小，這些“變化”都需要進行早期驗證，即，各種可能的變化都可以在產線投產，工藝切換前進行驗證，因此，“虛擬”在這里幫助“現實”節省時間與成本。

最有意思的事情就是虛擬的、數字化的對象可以滿足你任意的創新想法，以往這種測試驗證代價不菲，今天你可以低成本實現驗證。

1.2.采用AI方法解決不確定

在過去，很多生產運營、控制都是基于機理模型，而對于無法進行有效建模的干擾、非線性就無法有效控制，使得系統無法必須付出較大的裕度來保障基本運行，就像人們無法獲得最優慣量比時候選擇大號電機一樣，造成浪費。

那么機器學習可以為從物理對象獲得的數據與建模的機理模型匹配協作，發現系統的回歸特性或者關聯關系，這樣依據機理模型與數據驅動構建“白盒”可解釋的訓練模型及算法。

2.虛擬調試

在傳統的機器產線調試都是人員在物理對象傷進行，調試會耗費比較多的時間精力，而且特別依賴人的經驗，而數字孿生為工程師搭建的數字化平臺提供了便利和高效的工具。

虛擬調試可以分為控制與工藝、設備與產線協同等多種調試發，其功能實現、代碼驗證等均可在虛擬環境中進行，虛擬調試比較好在于不需要實際的生產測試驗證，可以避免物理對象調試的成本，在虛擬環境中發現潛在的機械、控制問題并及時改善，虛擬調試也可以降低風險，包括安全風險及時間風險。

構建數字孿生體后，結合虛擬現實技術還可以在生產服務等環節體現增值，延續企業的價值鏈。

3.數字孿生應用于生產運營服務

通過構建數字孿生體，我們可以實現遠程的診斷，維護指導、更換硬件，這些服務都可以降低人員的消耗，而且更為高效，具有良好的預測性-顯然，在工業互聯網，智能制造中，數據都是可以用于直觀呈現資產健康狀態、設備故障的學習/機理模型的預測性分析的。

4.數字化遠程培訓

當我們構建了數字孿生體，結合AR/VR技術可以實現虛擬的教學，可以操作機器，而事實上這個機器可以是一個遠程的或者本地的，你可以模擬到它的各種反饋，更為生動直觀。

對于未來的數字時代的教育與培訓而言，數字孿生是再好不過的選擇，既可以可視化教學又可以遠程操作，樂趣而實際。

四、工欲善其事必先利其器

當然，必須說明的是，數字孿生也是一種工具與方法體系，它借助于不斷發展的IT技術和傳統的數字建模與仿真技術，用于解決制造業中的問題。

還是回到任正非先生所說“我們不要炫耀鋤頭而忘記種地”，數字孿生必須建立在良好的創新設計思想導向下，有數字建模的基礎，有完整的體系而不是局部技術，才能發揮效力。

這是一個改變制造業的方向，但它必須建立在踏實的工作基礎上。