数字孪生白皮书(2019年)

中国电子信息产业发展研究院目录一、数字孪生发展态势二、数字孪生定义内涵三、数字孪生应用场景目录四、数字孪生未来展望1.
1数字孪生正成为全球信息技术发展的新焦点1.
2数字孪生正成为跨国企业业务布局的新方向1.
3数字孪生正成为主要国家数字化转型的新抓手数字孪生发展态势1.
1数字孪生正成为全球信息技术发展的新焦点数字孪生技术2016-2018年,Gartner连续三年将数字孪生列为十大战略科技发展趋势.
2019年,Gartner认为数字孪生处于期望膨胀期顶峰,将在未来5年将产生破坏性创新.

发展阶段重点企业资料来源:赵敏,走向智能研究院数字孪生数字孪生+数字孪生++西门子公司DigitalTwin数字孪生DigitalTwinP/P/P数字孪生产品/生产/绩效ComprehensiveDigitalTwin综合数字孪生PTC公司DigitalTwin数字孪生DigitalTwin+KSystem数字孪生+知识体系DigitalTwin+AR数字孪生+增强现实达索公司VirtualTwin虚拟孪生ProductlifecycleTwin产品全生命周期孪生3DEXPERIENCETwin3DEXPERIENCE孪生ESI公司Physical-BasedVirtualTwin基于物理的虚拟孪生Date-DrivedVirtualTwin数据驱动的虚拟孪生HybridTwin混合孪生1.
2数字孪生正成为跨国企业业务布局的新方向数字世界物理世界物(设备/机器/产品等)数字孪生空间资产层传感器、驱动器集成层网络、协议通信层数据、模型(数字孪生实现)信息层资产功能功能层组织和业务流程业务层德国工业4.
0参考架构应用平台数字孪生空间模型平台数据平台图以数字孪生体框架为核心的工业互联网Paas系统1.
3数字孪生正成为主要国家数字化转型的新抓手美国工业互联网联盟将数字孪生作为工业互联网落地的核心和关键.
德国工业4.
0参考架构将数字孪生作为重要内容.
1.
3数字孪生正成为主要国家数字化转型的新抓手智慧城市国家建设目标新加坡虚拟新加坡法国数字孪生巴黎加拿大多伦多高科技社区中国雄安新区数字城市中国杭州城市大脑国家相关知名公司车联网中国百度、华为、腾讯、阿里等美国特斯拉、福特等日本丰田、本田等德国西门子等数字孪生内涵理解2.
1数字孪生历程2.
2数字孪生定义2.
3数字孪生内涵2.
4数字孪生典型特征2.
5数字孪生技术架构CAx软件为数字孪生的出现奠定了技术基础1949年第一代CAM软件APT问世;1969年NASA推出了第一代CAE软件COSMICNastran;1973年第一代CAPP系统AuToPros问世;1982年二维绘图标志性工具AutoCAD问世.
……21世纪之前技术积累期2000-2015年概念提出期美国军方机构开始提出数字孪生的相关概念2003年密歇根大学MichaelGrieces教授首次提出数字孪生概念;2010年美国军方提出数字线程;2011年洛克希德·马丁提出数字织锦;2012年NASA发布了包含数字孪生的两份技术路线图.
……2020-未来快速发展期数字孪生技术和产业生态都有望迎来爆发期数字孪生将加速与AI等新兴技术融合发展进一步应用.
数字孪生广泛应用于工业互联网、车联网、智慧城市等新型场景.
……2015-2020年应用萌芽期工业软件巨头纷纷布局数字孪生业务西门子2017年正式发布了数字孪生体应用模型;PTC2017年推出基于数字孪生技术的物联网解决方案;达索、GE、ESI等企业开始宣传和使用数字孪生技术.
……数字孪生因建模仿真技术而起、因传感技术而兴,并将随着新一代信息技术群体突破和融合发展而发展壮大.

2.
1数字孪生历程:历经技术积累、概念提出、应用萌芽、快速发展四个阶段国外研究机构国内行业专家德勤:数字孪生是以数字化的形式对某一物理实体过去和目前的行为或流程进行动态呈现.

埃森哲:数字孪生是指物理产品在虚拟空间中的数字模型,包含了从产品构思到产品退市全生命周期的产品信息.

美国国防采办大学:数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程.

密歇根大学:数字孪生是基于传感器所建立的某一物理实体的数字化模型,可模拟显示世界中的具体事物.

宁振波:数字孪生是将物理对象以数字化方式在虚拟空间呈现,模拟其在现实环境中的行为特征.

赵敏:数字孪生是指在数字虚体空间中所构建的虚拟事物,与物理实体空间中的实体事物所对应的、在形态和举止上都相像的虚实精确映射关系.
林诗万:数字孪生是实体或逻辑对象在数字空间的全生命周期的动态复制体,可基于丰富的历史和实时数据、先进的算法模型实现对对象状态和行为高保真度的数字化表征、模拟试验和预测.

陶飞:数字孪生以数字化的方式建立物理实体的多维、多时空尺度、多学科、多物理量的动态虚拟模型来仿真和刻画物理实体在真实环境中的属性、行为、规则等.
2.
2数字孪生定义数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术,通过软件定义,对物理空间进行描述、诊断、预测、决策,进而实现物理空间与赛博空间的交互映射.
物理对象原理+数据模型是核心软件是载体数据是基础自我学习动态调整机理模型+数据驱动模型信息指令模型控制器2.
2数字孪生定义:实现物理空间在赛博空间交互映射的通用使能技术软件模型算法化算法代码化代码软件化描述诊断预测决策一项通用技术支撑经济社会数字化转型的通用使能技术两大孪生空间交互反馈原子实体逻辑物理空间比特模型软件赛博空间三大技术要素数据是基础原理机理模型数据驱动模型软件是载体模型算法化算法代码化模型是核心传感器数据四大功能等级描述诊断预测决策五大典型特征数据驱动模型支撑软件定义精准映射智能决策2.
3数字孪生内涵:涵盖"12345"五大内容代码软件化数字孪生的本质是在比特的汪洋中重构原子的运行轨道,以数据的流动实现物理世界的资源优化.
数据驱动数字孪生的核心是面向物理实体和逻辑对象建立机理模型或数据驱动模型,形成物理空间在赛博空间的虚实交互.
模型支撑数字孪生的关键是将模型代码化、标准化,以软件的形式动态模拟或监测物理空间的真实状态、行为和规则.
软件定义通过感知、建模、软件等技术,实现物理空间在赛博空间的全面呈现、精准表达和动态监测.
精准映射未来数字孪生将融合人工智能等技术,实现物理空间和赛博空间的虚实互动、辅助决策和持续优化.
智能决策2.
4数字孪生典型特征:数据驱动、模型支撑、软件定义、精准映射、智能决策模型层数据层机理模型数据驱动模型物理层物理实体数据采集数据处理数据传输功能层决策描述预测诊断应用层智能工厂车联网智慧城市智慧建筑智慧医疗2.
5数字孪生技术架构:分为物理层、数据层、模型层、功能层数字孪生技术架构数字孪生应用场景智能工厂车联网智慧城市智慧建筑智慧医疗核心价值实现产品迭代式创新实现生产制造全过程数字化管理开展设备预测性维护驾驶辅助部分自动驾驶有条件自动驾驶高度自动驾驶完全自动驾驶绘制"城市画像"实现城市规划"一张图"实现城市难题"一眼明"实现城市治理"一盘棋"打造虚拟建筑施工优化智慧家居人体运行机理模拟仿真医疗设备远程管理加快科研创新向临床实践的转化(1)应用视角:包括智能工厂、车联网等应用场景物理世界智能诊断科学预测辅助决策可视化呈现Level1描述通过感知设备采集到的数据,对物理实体各要素进行监测和动态描述.
Level4决策在分析过去和预测未来的基础上,对行为进行指导.
Level2诊断分析历史数据,检查功能、性能变化的原因.
Level3预测揭示各类模式的关系,预测未来.
(2)功能视角:包括描述、诊断、预测、决策四个能力等级⑤效果后评价①设想设想并评估当前应用场景,拟定数字孪生适用流程②确定方案确定最适合该应用场景的方案③试运行运用数字孪生模型模拟物理实体运行④产业化推进试行项目虚体,以虚控实,实现产业化评价产业化效果和投资效益(3)部署视角:包括设想、确定方案、试运行、产业化、效果后评价五个阶段3.
1数字化设计3.
2虚拟工厂3.
3设备预测性维护数字孪生应用场景3.
4智慧城市3.
5车联网3.
6智慧医疗达索、PTC、波音等公司综合运用数字孪生技术打造产品设计数字孪生体,在赛博空间进行体系化仿真,实现反馈式设计、迭代式创新和持续性优化.
目前,在汽车、轮船、航空航天、精密装备制造等领域已普遍开展原型设计、工艺设计、工程设计、数字样机等形式的数字化设计实践.

几何数据原理数据工艺数据材料数据现场设备数据历史设计数据现场环境数据历史测试数据数据层模型层应用层数模验证模型试验仿真模型产品数字模型优化迭代物理几何模型生产加工模型客户生产部门第一性原理动态数据反馈集成服务接口人机交互模拟客户深度体验沉浸式工艺设计虚拟制造工业设计优化设计协同辅助需求设计验证生产工程预测3.
1数字化设计:数字孪生+产品创新数据多维动态的数字环境精确执行的数字模型同步交付的数字产品西门子、洛马等国外公司,以及华龙迅达、东方国信、石化盈科等国内公司,在赛博空间打造映射物理空间的虚拟车间、数字工厂,推动物理实体与数字虚体之间数据双向动态交互,根据赛博空间的变化及时调整生产工艺、优化生产参数,提高生产效率.
智能计划排产物料配给管理产品质量追踪协同工艺规划生产参数优化库存动态管控人员安排管控生产环境管控设备维护管理故障预测维修安全可靠保障能效优化分析生产制造经营管理产品服务生产规划产品设计员工数据机器数据物料数据规则数据环境数据多协议兼容+边缘数据采集设计制造协同模型生产管理优化模型设备健康管理模型产品增值服务模型制造能力交易模型生产过程状态监测模型故障诊断模型工艺优化模型质量控制模型节能减排模型离散行业流程行业3.
2虚拟工厂:数字孪生+生产制造全过程管理数据层模型层应用层GE、空客等公司开发设备数字孪生体并与物理实体同步交付,实现了设备全生命周期数字化管理,同时依托现场数据采集与数字孪生体分析,提供产品故障分析、寿命预测、远程管理等增值服务,提升用户体验,降低运维成本,强化企业核心竞争力.
数据层模型层应用层现场设备数据现场环境数据几何数据功能数据历史状态数据历史维护数据状态监测模型物理数据远程诊断模型故障预测模型健康管理模型学习提升模型设备检测健康评估异常报警故障定位寿命预测故障预警维修规划远程调度备件管理增值服务工艺数据3.
3设备预测性维护:数字孪生+设备管理通过建设城市数字孪生体,以定量与定性结合的形式,在数字世界推演天气环境、基础设施、人口土地、产业交通等要素的交互运行,绘制"城市画像",支撑决策者在物理世界实现城市规划"一张图"、城市难题"一眼明"、城市治理"一盘棋"的综合效益最优化布局.
地理信息地表地下空中水域人口信息数量比例年龄籍贯基础设施信息水电热气天气信息温度湿度煤网气压污染交通信息道路汽车飞机轮船建筑信息房屋设备景观设施智能安防智能交通智能规划环境监测市政管理应急预案城市分层建模模型单体化单体语义化实时模型呈现、渲染、计算、分析动态+静态多源数据加载地形层建筑层地表层地下层道路单体库建筑单体库植被单体库基础物件库业务属性语义几何结构语义3.
4智慧城市:数字孪生+城市运行管理数据层模型层应用层以百度、谷歌、腾讯等为代表的企业,积极探索数字孪生技术在车联网中的应用,有效实现了车与人、车、路、设施的全面连接,极大推动了自动驾驶智能化水平、交通安全保障水平和公共交通服务效率的提升.

运载数据油耗数据电路状态充电数据几何模型能耗模型有限元模型逻辑模型动力调整发动机保养电池维护电路诊断传动信息制动信息引擎信息车架结构动力模型制动模型控制模型风阻模型运动模式自动泊车安全行驶汽车养护道路情况天气信息车辆信息基础设施驾驶员行为模型油耗模型环境模型远程控制自动驾驶景点推荐线路规划实时、动态采集人体、车辆、道路、设施信息综合利用各种模型,得到最优交通运行效率3.
5车联网:数字孪生+V2X数据层模型层应用层达索、海信等公司尝试将数字孪生与医疗服务相结合,实现人体运行机理和医疗设备的动态监测、模拟和仿真,可加快科研创新向临床实践的转化速度、提高医疗诊断效率、优化医疗设备质控管理.