孔宪光：数字孪生，将成数字化企业标配

编者的话：两化深度融合是建设制造强国和网络强国的必由之路，是我国制造业实现“换道超车”的必然选择。党的十八大以来，我国两化深度融合不断取得新进展，顶层设计逐步加强，推进体系持续完善，发展成效不断显现，两化深度融合发展步入快速发展轨道，为中国经济转型、提质增效提供了强大动力。为集中反映我国两化深度融合发展的方方面面，中国电子报特别策划推出“改革开放40年·两化融合”特刊，邀请主管部门、专家学者撰写文章，从工业互联网平台、制造业“双创”、工业电子商务、两化融合体系贯标、工业信息安全、产业数字化转型、网络化协同制造等方面，讲述改革开放以来两化融合发展的主要成就，提出新时代我国两化融合发展的思路建议。

陕西省工业大数据专家委员会主任

孔宪光

数字孪生技术自提出之日起便引起了国内外的高度关注。近日，就数字孪生技术一些热点问题，中国电子报记者对陕西省工业大数据专家委员会主任、西安电子科技大学智能制造与工业大数据研究中心主任孔宪光进行了专访。

数字孪生是建设信息物理系统基础

记者：请您谈谈对数字孪生这一概念的认识。

孔宪光：数字孪生技术自提出之日起便引起了国内外的高度关注，我比较认可最新出版的《机智——从数字化车间走向智能制造》中的提法，所谓建立数字孪生关系，就是以“软件定义”的方式，对物理实体(物理孪生体)建立完全对应的数字虚体(数字孪生体)，所创建的数字虚体经历了从其“形”、其“态”，逐渐向物理实体的“形、态”逼近的过程。

数字孪生是在产品全生命周期中每一个阶段都存在的普遍现象，大量的物理实体系统都有数字虚体的“伴生”。从设计开始，到物理产品实现，工艺仿真、制造过程，都可能建立一个复杂的数字孪生，进行仿真模拟，并记录真实数据进行交互，再到进入消费阶段的服务记录持续更新。数字孪生广泛应用于产品全生命周期，应用范围也从产品设计阶段向产品制造和运维服务等阶段转移，从装备级(智能生产线监控、智能装备远程服务等)、业务级(研发设计、生产运行、质量控制、试验测试、运程运维)向产品全生命周期(设计与运维协同、设计与生产协同、试验与运维协同等)，从产业链级(协同研发设计、协同制造、集团级质量预警等)向跨产业链级(与商业、金融、气象、建造等)发展。

CPS(信息物理系统)将人、机、物互联，通过构筑信息空间与物理空间数据交互的闭环通道，实现信息虚体与物理实体之间的交互联动，数字孪生的出现和发展为实现CPS提供了清晰的新思路、方法和实施途径，为虚拟空间和物理空间的实时关联与互动提供了重要的技术支撑。因此，数字孪生是建设CPS的基础，对产品制造过程的智能化和产品本身的智能化都有着巨大的推动作用。

记者：数字孪生在全球制造业发展情况如何?

孔宪光：国外巨头投入重金积极研发数字孪生技术。2017年11月，世界最大的武器生产商洛克希德马丁公司将数字孪生列为未来国防和航天工业六大顶尖技术之首。美国Predix、PTC，德国西门子、SAP等都采用了数字孪生概念，持续加强工业互联网平台的数字孪生能力。国内政产学研界都在积极发力推进数字孪生技术，也取得了一些进展。一方面，模型轻量化、MBD、基于物理的建模等模型数字化表达技术的兴起和广泛应用，使得采用数字化方式在产品全生命周期各阶段精确描述物理产品成为可能。另一方面，大数据、物联网、云计算等新一代信息技术快速普及与应用，大规模计算、高性能计算、分布式计算等计算机科学技术的快速发展，以及机器学习、深度学习等智能算法的不断涌现，使得产品动态数据的实时采集、可靠与快速传输、存储、分析、决策、预测等成为可能。

工业互联网平台激活数字孪生的生命

记者：数字孪生如何与当前最新的技术有机结合?

孔宪光：随着工业互联网的推进与应用，工业互联网平台为智能制造深化应用提供了信息物理融合、交互和应用的基础。工业互联网平台激活了数字孪生的生命，它天生具有的双向通路特征，使得数字孪生真正成为一个有生命力的模型。数字孪生的核心是在合适的时间、合适的场景，做基于数据的实时正确的决定。智能服务中包括三类数字孪生：一类是功能型数字孪生，指示一个物体的基本状态。一类是静态数字孪生，用来收集原始数据，以便用做后续分析，但尚没有建立分析模型。最重要的一类是第三种，即高保真数字孪生，可以对一个实体做深入的分析，检查关键因素，用于预测和指示如何操作。数字孪生是工业App的完美搭档，工业App可以调用数字孪生，一个数字孪生也可以支持多个App。将数字孪生作为工业互联网平台的知识萃取工具，通过单元级、系统级、系统之系统级的数字孪生体，不断将工业系统中的碎片化知识产生并封装到工业互联网平台中，将知识颗粒按照个体级、群体级、产业链级(社区级)重新组装，通过工业互联网平台的App体系放大传播。因此，工业互联网平台是数字孪生的孵化床，数字孪生是工业互联网平台的重要场景。

伴随数字孪生应运而生的数字链，加速了数据、信息和知识之间的可控制相互作用，为正确的时间将正确的信息传递到正确的地方提供条件，而基于数字孪生的工业大数据智能分析实现了数据信息知识的高效转化，加速了信息虚体与物理实体之间的交互联动，而工业大数据智能分析可以构建更多的数字孪生体。因此，数字孪生是指导工业大数据智能分析的重要方法，工业大数据分析促进数字孪生价值升华。

工业级通用算法和行业级专业算法支撑了数字孪生的挖掘、分析、诊断与预测能力。但在行业适配性、稳定性、可靠性、安全性方面，如何解决海量工业图像、工业声音、工业日志等非结构化数据处理问题，解决工业领域碎片化知识处理与挖掘难题，都需要工业人工智能技术的大力支撑。因此，工业人工智能技术发展是数字孪生深度应用的技术支撑。

数字孪生将在未来几年内成为数字化企业标配

记者：数字孪生市场前景如何?我国应该如何利用数字孪生技术促进智能制造不断深化应用?

孔宪光：Gartner在2016年和2017年，将数字孪生列为当年十大战略科技发展趋势之一。2017年12月，中国科协智能制造学术联合体在世界智能制造大会上，将数字孪生列为世界智能制造十大科技进展之一。据预测，数字孪生在制造业市场巨大，到2025年将超过780亿欧元。到2020年，全球领先的2000家企业中的30%，都会使用数字孪生来进行产品创新。到2021年，50%的大型企业都将使用数字孪生。未来几年，数字孪生技术将飞速发展，以数字孪生为核心的产业、组织和产品将如雨后春笋般诞生、成长和成熟。每个行业、每个企业不管采用何种策略和路径，数字孪生将在未来几年内成为数字化企业的标配。因此，我国应从数字孪生标准、关键技术、理论和方法等角度，确定数字孪生典型模式，加快布局建设，为工业互联网平台创建更多的有特色的App应用，促进智能制造不断深化应用。