数字孪生应用场景 数字孪生应用场景及典型案例高速

数字孪生在新型智慧城市建设中的应用都有哪些？

数字孪生，为建设新型智慧城市引入新理念、新模式、新路径，作为城市构建的基础设施，以数字化的虚拟映射来模拟城市全要素和时空全过程，从而打通智慧产业集群之间的信息互联互通，推动新基建大潮下各领域的数字升级。

数字孪生应用场景 数字孪生应用场景及典型案例高速

数字孪生应用场景 数字孪生应用场景及典型案例高速

1、智慧交通

对路况进行实时，分析道路拥堵情况，及时疏导车辆，车主选择更合理便捷的路线，达到车路协同，缓解城市交通压力。

对隧道内进行，可查看不同位置的画面，实时监测设备运行状态及时维护，甚至可远程调控隧道内排风设备与照明设备以满足不同需求。

2、万物互联

依托于5G、传感器、仿真、云计算等先进技术，数字孪生城市可实现“万物互联”。每一个物理世界的物体，都在数字世界拥有数字身份，各行各业的海量数据无壁垒联通，使“城市大脑”既可以掌握整体运行状态和规律，也能迅速聚焦细部，精准决策。

万物互联将搭建起“生产、消费、城市管理”三大场景：

生产型物联网场景，以物理信息系统（CPS）为依托，在研发、采购、制造、管理、服务、物理等环节全部数字化，提升生产效率和产品性能；

消费型物联网场景，则依托各类智能硬件、可穿戴设备，实现人与物、人与消费空间、物与消费空间的互联，无人驾驶汽车、智能机器人服务、点餐等都将成为现实；

城市管理场景，则通过众多终端传感器、边缘计算等技术，使城市自动感知、快速反应、科学决策。比如，自动预测暴雨，并通过智慧平台将防洪方案传输给河道管理终端，自动启动相关设备，预防洪水。

万物互联，万物共生，协同发展。

3、城市管廊智慧管理

城市管廊将通过设置内置式传感器，与“城市大脑”相连，在线系统以设备状态监测、故障诊断、分析决策为主线，集成了设备和环境、等子系统。通过集成系统，提供一个完整、统一的平台，提升运行管理效率，降低系统的控制难度，达到专业安全运行的可控和预控。

在未来，一座城市的资产，将不再仅仅是物质资产，更是技术资产和数据资产，新一代信息技术向各行业加速渗透，并实现全域、全行业、全维度融合。

具体而言，数字孪生的实质是建立现实世界物理系统的虚拟数字镜像，贯穿于物理系统的全生命周期，并随着物理系统动态演化。数字化建模和状态信息实时传感的基础上，建立传感数据与数字化模型的连接映射，使得数字化模型能够实时、真实反映物理系统的行为。

近年来，随着5G、物联网、云计算、大数据、人工智能和混合现实等新一代信息技术的发展，数字孪生与产业技术的深度融合，推动了相关产业数字化、网络化和智能化的发展进程。

数字孪生技术作为新型智慧城市建设的创新性技术，有利于打造孪生城市运行空间，强化城市大脑基础能力，实现全域时空数据融合。数字孪生技术在推动智慧城市建设方面的作用已越来越受到重视。

在城市管理调度中，选择通过构建城市的数字孪生，可以实现城市全景可视化和动态智能管理。打造互联、开放、赋能的智慧中枢，完善城市信息模型平台和运行管理服务平台，探索建设数字孪生城市。

如今的城市布满了各种各样的传感器、摄像头。借助包括第5代移动通信技术在内的物联网技术，这些终端采集的数据可以迅速被提取出来。因此，在数字孪生城市中，基础设施（水、电、气、交通等）的运行状态，市政资源（警力、医疗、消防等）的调配情况，、物流和车流的安全运控，都会通过传感器、摄像头、数字化子系统采集出来，并通过包括第 5 代移动通信技术在内的物联网技术传递到云端和城市的管理者。基于这些数据以及城市模型可以构建数字孪生体，从而更高效地管理和运营城市。

例如，通过数字孪生对城市交通数据进行实时分析，可精准预测城市交通拥堵的关键节点，进而提前进行交通管制，缓解交通压力。未来的城市，将建立在数字孪生的基础上，具备自主学习的能力，演变为具有高度智慧的城市新形态。

数字孪生如果运用到城市中，就是在建筑信息模型和城市三维地理信息系统基础上利用物联网技术把物理城市的人、物、和水、电、气等所有要素数字化，在网络空间再造一个与之完全对应的“虚拟城市”，形成物理维度上的实体城市和信息维度上的数字城市同生共存、虚实交融的格局。

在防控常态化时代，我们要抓好基于数字孪生的智慧城市的各种智能化应用，特别是智慧政务、公共安全与智慧养老、智慧交通与智能驾驶、智慧能源与智慧环保、智慧城管与灾害应急管理等，推动新型智慧城市升级发展。

除了上述领域之外，智慧医疗、智慧物流、智慧农业以及安全应急等众多行业领域都在大力发展数字孪生技术，数字孪生应用场景非常广阔。

数字孪生在智慧城市的应用，其中城市只是具体的场景，对应具体的功能和需求侧重，而根本还在于数字孪生本身能够达到的层次，其根植于算力的来源、数据颗粒的总体量、数据来源的多样性、融合算法的分析逻辑等方面。从目前展望未来，我们认为数字孪生可以达到有四个层次。

层次一，也是目前较为常见的，便是对城市等场景的高逼真复现，同时叠加部分有限的功能。这个层次的作用在于让使用者、观览者等能够更加直观的看到三维立体结构，从而快速将所有人的认知达到统一，同时通过标签挂载数据流等方式，将现场的部分传感器数据、视频信号等予以点击呈现，从而能够催化人们认知对于现场的熟悉程度。

以上阶段，是数字孪生的入口，能够达到将该概念广而告之，并且催化相关业主甲方进一步思考如何利用其来降本增效提升运营效能，但受限于其底层的引擎等组件，例如往往采用游戏引擎、开源的WebGL引擎叠加优化过的材质贴图来实现高逼真效果，其对数据方面的支持十分有限，这就为后续的如何“用数据”设置了底层能力的障碍。

层次二，便是在层次一的三维共识上，实现对数据更加深层次的应用，例如目前在水坝、隧道等特种工程中，便实现更多元的数据应用，而对应其要求的数据体量、数据格式的多样性就呈现爆炸性，因此往往要求云计算适配的三维数据引擎等组建支持，开发集成系统。

在层次二中，例如水坝建设初期，通过对现场岩体、实景、物探等多手段的数据采集，从而了解现场的解理地质等情况，数据反补BIM模型从而形成还原物理世界的模拟系统，从而在其中根据专家组的意见进行数学计算，以了解佳的实际施工方案；而在大桥等重大工程中，通过对现场风速、测斜等传感器数据的采集，监测单位自有数学逻辑系统，将其现场数据水平在BIM模型中进行模拟分析，从而确认当前情况是否会对大桥整体结构产生负面影响，从而决定是否启动联动预案，例如交通管制、检修运维。

我们看到，层次二的应用深入离不开数据完整的基础，这其中包含了BIM模型数据、传感器数据、数学关系模型等重要方面，而承载如此多源异构巨量数据的底层组件往往需要适配云计算。

层次三，则是突破层次二中的具体场景需要具体专业逻辑，将人工智能导入其中，让系统深度学习从而得出具体解决方案。例如在物流仓的自动化中，过往的机器人承托货架行进路线，其设定往往按照人类解决方案的思维设定，但人类受限于认知水平，往往无法充分利用每一寸的空间资源，而在Omniverse英伟达提供给亚马逊的系统中，我们可以看到其在机器人的行进路线上，只是充分还原了机器人、物流仓、货架等客观物理于数字孪生系统中，而关于具体的路线则让人工智能以虚拟的机器人在虚拟的物流仓中无限次试错学习，从而自行得出佳的解决方案，而终再落实到具体物流仓的建设、机器人路线的设定之上。

因此，层次三的关键就在于客观数据层次二的充分建构之后，充分引入人工智能等科技，从而在其中反补人类无法认知触达的细节，终效的利用时空资源。

层次四，我们认为应该便是与区块链NFT之间的互补，其将极大的改进目前的现有商业模式。现有的商业模式依然“一手交钱一手交货”，例如设计院的数据当交付之后便归属甲方所有，而甲方持有BIM模型等在运维阶段依然会困惑如何更好的使用，但矛盾的是那些需要数据来支持某个项目单位却无法获得数据支持，例如学术的课题研究、商业的效率模拟、军警的安全方案等。

通过对数据进行NFT化，从而能够真正实现虚拟世界和物流现实的平行存在，其一方面可以实现在任意时间、任意地点，只要其位置实现了数字孪生的覆盖，那么便有对应的数字资产予以存在，根据不同的权限，具体人可以对当前时空的具体数据予以查看，并且实现区块链性、不可篡改的记录，例如市政团队对于地下管道隐蔽工程的检查，例如游戏团队可以将某些寻宝类活动搭建在实景位置上，从而实现更深的社交互动；另一方面，以上提及的需要调用数据的项目，其只需要向数据NFT的持有者进行申请，根据不同数据的开放权限程度予以使用，那么项目团队能够得到相应的数据支持，而持有者也能得到资产性的收入，例如可能学术团队要对某个区域的建筑物耗能情况予以模拟分析，其需要的BIM数据很可能持有于某个甲方业主手中，那么便可以申请调用数据予以支持，全程由NFT区块链记录，而后续含有BIM数据的学术文章如果被应用，甲方单位又可能再收到一笔调用付款。

如上，可以看到智慧城市的数字孪生，核心在于数字孪生的层次，而层次的关键在于数据完整及价值提炼方式，而数据完整基础于充足算力的支持，因此反观具体项目的底层支持商，或许云计算、国产自主便是重要的考量指标，特别站在更常规生命周期的运维管理角度。

数字孪生城市是一个应用场景，数字孪生城市主要利用数字孪生技术，在网络空间构建一个与物理世界相匹配的孪生城市，它以数字为基础，对城市治理进行运营、决策。

借助智能大屏、城市仪表盘、驾驶舱、数字沙盘、立体投影等形式，数字孪生城市可一张图全方位展示城市各领域综合运行态势，并根据不同主题分级分类呈现，实现某些重要场景的运行监测、管理、处理、决策等治理领域。

交通可视化

对路况进行实时，分析道路拥堵情况及时疏导车辆。达到车路协同，缓解城市交通压力。对道路进行，可查看不同位置的车辆情况，实时城市路网运行状态，及时维护。

仓储物流可视化

在这次下，体现出其重要性。因为无常复工，物流行业采取远程控监督仓储，做到及时发货，根据实时更新数据做出规划，达到减少人力需求，减少货物囤积的状况。

智慧能源管理

在可视化的加持下，可直观的看见发电设备占比，当月发电量以及发电与完成度比较，为智慧能源策略提供了大量的数据基础。

想要实现数字孪生需要用到的软件有四个方向：unity3D 、UE4、WebGL、专业的工业仿真软件等，这些都需要强大的电脑算力才可以流畅运行。

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赞奇超高清设计师云工作站可以满足云上办公、海量机型、海量软件、异地协同等多功能服务，可应用于多行业比如工业设计、建筑设计、游戏设计、影视动画等多场景试用。满足三维设计师所需：真色彩、稳定低时延、网络自适应、高清低码等，让你高效无忧办公。

数字孪生是技术融合的综合应用，在城市AI、城市数据湖、城市孪生的协奏共谱下，按需“虚拟共生”，逐步激活城市动能，智慧眼以此为基础构建城市基础支撑，围绕公共安全、智慧、智慧人社、智慧民政、智慧养老、智慧金融等应用领域全面赋能，具体应用包括海关监管、旅检、非贸风险防控、车站、银行、医院等。

从充换电服务到汽车生产，数字孪生技术在汽车行业应用有多广？

数字孪生是映射现实物理世界的数字副本。通过集工智能、机器学习和传感器数据，建立一个可以实时更新的“真实”模型，用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。例如，蔚来能源云的智能选址系统，帮助推演换电站的布局地址，能够清晰知道新建站点在目前保有量下，换电站每天的单量、换电时间以及对周边换电站的影响等。

几天前的蔚来 汽车 NIO Power Day上，蔚来 汽车 高级副总裁沈斐首次对蔚来 汽车 充电换电网络的“大脑”——蔚来能源云的系统运作方式进行了详细披露。这套蔚来从2015年开始投入并自主研发的智能化体系，可以帮助蔚来布局充电换电网络，实时读取和远程设施的运营状况以及帮助用户规划智能出行路线。而数字孪生技术，是实现这些功能的核心基础。

此外，蔚来 汽车 的充电桩、换电站、电池以及蔚来车都以数字形式储存在蔚来能源云中。沈斐介绍，通过蔚来能源云的智能运维系统，能准确了解换电站储备的电池数量、电池衰减程度、运行 健康 状况、用户全程换电时长等，并基于数据分析情况判断做出决策。

“通过数字化空间建立一座换电站的模型后，可以直观看到电池仓内的换电整个过程，甚至精细到一个螺栓是否拧紧。”沈斐说，“我们已经有近100个换电站处于无人值守的自助换电运行状态，调度运营中心远程通过数字空间，了解换电站发生的一切，一旦某个部件发生故障，就可以准确定位到并加以解决。”

事实上，数字孪生技术并不局限于充换电服务，它已经在 汽车 行业得到广泛应用，包括 汽车 及零部件的研发、 汽车 生产以及供应链管理等多个环节，尤其在 汽车 生产的智能制造领域，是 汽车 公司布局的重点。

特斯拉是数字孪生技术产业化应用的试水者。2011年，特斯拉成立设计工作室（Design Studio），赋予其超级工厂数字孪生能力。针对 汽车 制造特点，特斯拉对美国航天局的数字孪生技术“降维”使用，降低仿真精度要求，为每一辆出厂的 汽车 都配备了数字孪生模型，并根据物联网传感器接收到的数据，对 汽车 程序进行实时更新，为用户提供持续优化。

在 汽车 生产制造方面，以上汽通用奥特能超级工厂为例，奥特能超级工厂电池生产的涂胶、合盖等工艺，由基于数字孪生技术的机器人自动完成。设备加工方案在设计初期，会针对轨迹、速度、出胶量等工艺参数进行数百次虚拟仿真，生产时将仿真运行后的程序输出到现场设备，并配合3D视觉手段，全系统实现测量精度小于0.1mm。

宝马将数字孪生技术应用到物流环节支持车辆的准时交付。通过堆场管理系统，将实时物流数据与3D模型相结合，模拟各种物流场景，实现对集装箱的管理。并且，能随时了解堆场内发生情况，更高效地为 汽车 生产提供零部件。

值得一提的是，宝马投资了150亿在沈阳建成的里达工厂是一座从开始就完全在虚拟环境进行规划和模拟的工厂。根据宝马介绍，厂区规划、建筑设计、生产线布局以及设备调试均在Epic Games虚幻引擎3D创作平台创建数字孪生模型并进行模拟。

通过虚拟世界和现实世界的融合，工厂各部门可以提前发现设计和系统运行中存在的问题与有待改进之处，并及时进行调整与优化，后续建设执行环节中的返工次数得到了大幅减少。里达工厂从动工到投产仅用了两年多时间，比正常工期缩短6个月。

国内 汽车 公司同样在数字孪生技术的应用上不遗余力。一汽基于数字孪生的协同设计和虚拟仿真平台，将产品开发周期缩减6个月以上；基于5G+工业互联网的数字化工厂，应用物联网、数字孪生、混合现实等技术，实现冲压、焊装、涂装、总装四大工艺智能化生产，整车生准周期压缩7个月，订单交付周期缩短26%以上。

长安 汽车 则在去年发布了基于“用户-车企-开发者”的全链路打通的全场景数字孪生开发开放平台。长安 汽车 朱荣华介绍，该平台是国内首次实现驾驶、座舱、车控三域打通的整车级虚拟仿真环境，实现全车功能场景可编排。

数字化服务提供商埃森哲大中华区产品制造事业部董事蔡沈隽告诉界面，数字孪生在国内 汽车 公司之间正在逐步推广应用，生产车间高度自动化已经变成可能。

“生产车间产线上发生的每一件事情，都在虚拟的数字环境里实时可见，以往不能及时注意到的问题，能够基于数据方式进行主动预警和干预，既提高了企业生产韧性，又降低了企业生产成本。”

随着 汽车 行业“新四化”变革的进程，数字孪生正在以前所未有的速度应用于 汽车 及零部件企业。蔡沈隽认为， 汽车 公司需要思考如何加速包括生产制造在内的大供应链数字化转型和提升，迎接未来的挑战。

数字孪生 为机场和航空器打造“双胞胎”兄弟

数字孪生作为普适的理论技术体系，可以在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用。这项技术需要在数字空间中根据现实各项数据与参数建立模型，通过传感器实现状态同步，既可以帮助航空公司实现航空器、维护与保障，还可以提高机场运行效率。接下来，让我们在民航科学技术研究院研发中心副主任杨杰的带领下揭开这项技术的神秘面纱。

技术有前景

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。通俗地说，数字孪生就是在一个设备或系统的基础上，通过采集各项数据，创造一个数字版的孪生体。

“目前民航业内的数字孪生系统应用大多基于三维地理信息，还停留在静态数字孪生阶段，数据更新频率低，主要功能是信息集成和数据可视化。”杨杰介绍道，“下一步将做到动态数字孪生，以这项技术为载体，集成机场与航空器的数据，在将接入的数据可视化展示后，通过孪生体反向控制实体世界，达到流程控制的目的。未来，还可能结合5G、人工智能、泛在感知等技术，实现精准控制。”

在数字孪生技术中，一个系统存在于现实的物理世界，一个系统存在于虚拟的计算机世界。在理想状态下，本体与孪生体可以建立全面的实时或准实时联系。二者并不是完全的，映射关系也具备一定实时性、双向性，根据孪生体反馈的信息，对本体采取进一步的行动并实施干预。以飞机维修为例，首先在数字空间中建立真实飞机的模型，通过传感器实现其与飞机真实状态完全同步，每次飞行后根据结构情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。

“飞机维修只是数字孪生的一个点，点点相连就会形成面。目前国内很多机场都上线了全景视频系统，通过该系统能够在塔台或运行指挥中心看到机场场面的实时情况。但在雨、雪、雾霾等恶劣天气下，部分摄像头受到遮蔽，可能对关键动态目标产生影响。在应用数字孪生系统后，通过传感器实时采集数据，可反映目标的运行情况，为提供更准确的信息，从而提升运行保障能力。未来，随着技术的发展，点点相连成面，面面相连成体，传统的金字塔式结构将不复存在，万物互联成为现实，感知无处不在，数字孪生技术将有更大的发挥空间。”杨杰说。

目前，多数机场在执行任务时仍然依靠终端平台作出决策。例如，当车辆侵入跑道时，塔台需要分别指挥航空器和车辆，以达到避让目的。未来，传感器将部署在航空器和车辆上，两个不同类型的终端都够获取彼此的数据。一旦存在跑道侵入风险，通过边缘计算，数字孪生系统将直接通知车辆驾驶员避让并提供撤离路线，响应速度快，安全系数高，毫秒级的告警响应时间将消除延时带来的安全隐患。

研发有基础

今年初，印发了《智慧民航建设路线图》，将智慧民航总体设计分解为主要任务、四个核心抓手、三类产业协同、十项支撑要素与48个场景视点。智慧民航建设需要数字孪生技术的开发和应用，而数字孪生技术能够以全流程便捷出行、基于四维航迹的精细运行、机场全域协同运行、数据驱动的行业监管等场景试点为切入点，助力产业协同，在智慧民航建设中大显身手。

高楼大厦并非凭空而起，技术的研究与发展同理。自2013年起，航科院开始建立ADS-B地面站，ADS-B所收集的数据对数字孪生技术应用大有裨益。除此之外，广州白云机场、深圳宝安机场等使用的机场场面飞行区车辆系统，国航、川航等应用的全球航班系统，不仅为航空器与车辆积累了丰富的经验，也为数字孪生技术的开发与应用打下了坚实基础。

5G时代的来临让数字孪生技术如鱼得水。万物互联让数据传输速度变得越来越快，传感器和摄像头随处可见，能捕获的信息细节也越来越多，以三维地理信息为蓝本的传统机场运控系统已经无法满足时代的需求。据了解，航科院此次的数据孪生技术开发以 游戏 引擎为载体，将相关数据接入后，不仅能够实现数据集成和可视化，还可以让系统运行更加顺畅，孪生世界与真实世界的关键信息在感官体验层面上做到了同步与一致。

目前，数字孪生技术的开发和应用还停留在信息集成和数据可视化阶段，但已经为机场和航空器运行带来不小的影响。动态的数字孪生技术将触及民航业的所有流程，为各个流程提效赋能。

基于数字孪生，机场、人员、航空器、车辆等数据可以生成实时孪生画面，让人员培训更加便捷。车辆驾驶员不再需要拿着教材走进教室学习机场驾驶规则，而是在系统实时运行场景中习得；无人驾驶将更加智能，设备和车辆将首先经过数字孪生系统的测试，之后才正式量产应用，从而限度地降低成本……

数据是关键

“数据采集得越全，可以实时分析的数据越多，就越接近真实情况”。一方面，ADS-B等技术所收集的数据与数字孪生技术相辅相成，但每项技术都有使用倾向，采集数据存在局限性。ADS-B传输的数据仅限于航空器位置、高度、航向、速度、爬升率等，该技术的设计初衷更偏向于空中管制使用，而油量、发动机参数、飞行管理计算机输出信息等数据则无法从中获得，数据需要多接口接入。另一方面，真实世界的数据采集还未实现全面覆盖，摄像头与传感器随着时代的发展不断增加，接入设施设备的数量也将慢慢增加。此外，对人位置数据的实时采集涉及隐私等多方面问题，需要更加谨慎地对待。

“空间数据采集的关键指标是精度和采集频率。在GPS系统和正在逐步投入使用的北斗卫星系统中，位置精度和定位精度都可以达到分米级甚至厘米级，能够满足机场在运行中的大部分需求。”杨杰介绍道，“但技术发展的主要桎梏在于位置的回传频率。虽然现在的技术已经可以达到20赫兹的标准，也就是每秒回传20次数据信息，但是很多机场还停留在每秒一次、几秒一次的回传状态。”

传统雷达与数据站监视等方式数据回传频率异较大，短则4秒一次，长则15分钟一次，无法做到真实世界的实时反映。在加装ADS-B后，数据回传快可以达到1秒两次，但与20赫兹的技术能力仍相去甚远。

“20赫兹在国内机场基本没有应用，能达到5赫兹的都少之又少。回传频率越高，消耗的网络带宽越大，后台处理器的处理压力也就越大。从这个角度来看，想要数字孪生技术发挥更大作用首先要解决这些问题。”杨杰解释道。

只有处理好数据采集、回传频率、精度、处理等问题，数字孪生技术才会真正为智慧机场建设添砖加瓦，而不是一个提供数据可视化平台的“花瓶”。这类信息化技术与传统基建有机融合，将云计算、大数据、物联网、人工智能、5G通信等作为核心手段，推动我国机场高质量发展、跨越式进阶。

科普之数字孪生

吴贝言

学院：通信工程学院

学号：20012100036

【嵌牛导读】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。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。

【嵌牛鼻子】数字孪生，数字镜像，数字化映射，数字镜像模型

【嵌牛提问】数字孪生的应用

【嵌牛正文】

数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，目前在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。目前在国内应用深入的是工程建设领域，关注度、研究热的是智能制造领域。

美国早提出利用Digital Twin技术，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。首先在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步，这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。

数字孪生，有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线，在没有建造之前，就完成数字化模型。从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟，并将真实参数传给实际的工厂建设。而工房和产线建成之后，在日常的运维中二者继续进行信息交互。值得注意的是：Digital Twin不是构型管理的工具，不是制成品的3D尺寸模型，不是制成品的MBD定义。[1]

对于Digital Twin的极端需求，同时也将驱动着新材料开发，而所有可能影响到装备工作状态的异常，将被明确地进行考察、评估和。Digital Twin正是从内嵌的综合健康管理系统（IVHM）集成了传感器数据、历史维护数据，以及通过挖掘而产生的相关派生数据。通过对以上数据的整合，Digital Twin可以持续地预测装备或系统的健康状况、剩余使用寿命以及任务执行成功的概率，也可以预见关键安全的系统响应，通过与实体的系统响应进行对比，揭示装备研制中存在的未知问题。Digital Twin可能通过激活自愈的机制或者建议更改任务参数来减轻损害或进行系统的降级，从而提高寿命和任务执行成功的概率。

从产品全生命周期管理、工程全生命周期管理、车间管控系统几个方面梳理目前数字孪生的应用场景如下：[2]

早，美国航空航天局使用数字孪生对空间飞行器进行仿真分析、检测和预测，辅助地面管控人员进行决策。[2]

Michael Gris 和西门子公司主要使用数字孪生进行产品数据的全生命周期管理。利用数字孪生对产品设计、产品功能、产品性能、加工工艺、维修维护等进行仿真分析。[2]

以欧特克公司为代表的工程建设类软件供应商，将数字孪生技术应用于建筑、工厂、基础设施等建设领域，把建筑和基础设施看做产品进行全生命周期的管理。[2]

航空航天大陶飞等人将数字孪生应用于车间的建设和管控，主要涉及基于数字孪生的产品设计、基于数字孪生的虚拟样机、基于数字孪生的车间快速设计、基于数字孪生的工艺规划、基于数字孪生的车间生产调度优化、基于数字孪生的生产物流精准配送、基于数字孪生的车间装备智能控制、基于数字孪生的车间人机交互、基于数字孪生的装配、基于数字孪生的测试/检测、基于数字孪生的制造能耗管理、基于数字孪生的产品质量分析与追溯、基于数字孪生的故障预测与健康管理、基于数字孪生的产品服务系统等。

reference：有没有大佬回答下，数字孪生在工业制造中是如何应用的?

在工业制造领域，要完成产品部件的设计修改，尺寸装配，通常需要反复尝试，耗费大量人力物力。利这时利用数字孪生就可以为工业生产建立起虚拟空间，在该技术之下，工程设计师不仅能看到产品外部变化，更使内部零件动态的观察成为可能。

例如，通过数字3D模型，我们可以看到汽车在运行过程中发动机内部的每一个零部件、线路、各种接头的每一次变化，从而大幅降低产品的验证工作和工期成本。

而通过老子云模型轻量化处理技术和可视化展示框架，可以实现工厂、设备、生产线的3D仿真应用和可视化，并将设备的数据、图表信息融入其中进行完整展示，轻松模拟使用场景和作业动态，让用户在PC端、手机端就能随时随地观看和测试设备。