數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)及體系架構(gòu)

摘要： 

數(shù)字孿生以各領(lǐng)域日益龐大的數(shù)據(jù)為基本要素，借助發(fā)展迅速的建模仿真、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等先進(jìn)技術(shù)，構(gòu)建物理實(shí)體在虛擬空間中的數(shù)字孿生體，實(shí)現(xiàn)對物理實(shí)體的數(shù)字化管控與優(yōu)化，開拓了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的可行思路。首先介紹了數(shù)字孿生的演進(jìn)與價值，然后給出了數(shù)字孿生典型特征及其體系架構(gòu)，并基于該架構(gòu)介紹了多項(xiàng)數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)，最后對數(shù)字孿生進(jìn)行了展望，包括其面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展趨勢。

01

概述

數(shù)字孿生中“孿生”的基本思想最早起源于上個世紀(jì)美國國家航空航天局（NASA）的阿波羅計劃，通過留在地球上的航天器對****到太空的航天器進(jìn)行工作狀態(tài)的仿真模擬，進(jìn)而輔助航天員完成決策，明顯減少了各種操作結(jié)果的未知性。

“數(shù)字孿生”一詞首次出現(xiàn)于 2009 年美國空軍研究實(shí)驗(yàn)室提出的“機(jī)身數(shù)字孿生體”概念中，而“數(shù)字孿生”作為獨(dú)立概念首次出現(xiàn)則是在 2010年 NASA 的2份技術(shù)報告中，其被定義為集成多物理量、多尺度、多概率的系統(tǒng)或飛行器仿真過程。此后，數(shù)字孿生正式進(jìn)入公眾的視野，也開始得到各研究領(lǐng)域的重視。

2012 年，NASA 指出數(shù)字孿生是驅(qū)動未來飛行器發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一；2013年，NASA將數(shù)字孿生列入“全球科技愿景”；2017年佐治亞理工大學(xué)首次提出數(shù)字孿生城市，2018 年中國信通院發(fā)布了《數(shù)字孿生城市研究報告》；從 2018 年起，ISO、IEC、IEEE 三大標(biāo)準(zhǔn)化組織也開始著手?jǐn)?shù)字孿生相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)化工作。

數(shù)字孿生目前沒有統(tǒng)一的理論體系，自其誕生以來，各研究與應(yīng)用領(lǐng)域?qū)ζ涮岢隽硕喾N定義，如表1所示。

 表1  數(shù)字孿生定義

02

數(shù)字孿生的價值

數(shù)字孿生自應(yīng)用以來，在產(chǎn)業(yè)、商業(yè)、社會等方面體現(xiàn)出了其重要的價值。

a）產(chǎn)業(yè)價值方面，構(gòu)建全產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字孿生體能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)向制造與服務(wù)融合發(fā)展的新型產(chǎn)業(yè)形態(tài)轉(zhuǎn)型，即從市場需求、用戶溝通、產(chǎn)品設(shè)計、產(chǎn)品制造、物流供應(yīng)、維保服務(wù)等全產(chǎn)業(yè)鏈出發(fā)構(gòu)建數(shù)字孿生體，使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)具備定制化生產(chǎn)能力，實(shí)現(xiàn)更為敏捷和柔性的商業(yè)模式；而構(gòu)建產(chǎn)品全生命周期的數(shù)字孿生體，有助于建立產(chǎn)品從研發(fā)、仿真、制造到使用的閉環(huán)體系，加快產(chǎn)品研發(fā)和迭代升級，進(jìn)一步推動產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

b）商業(yè)價值方面，隨著數(shù)字孿生技術(shù)得到各領(lǐng)域認(rèn)可，很多科技企業(yè)已經(jīng)著手研發(fā)數(shù)字孿生技術(shù)并推出了相關(guān)產(chǎn)品，這些產(chǎn)品在落地應(yīng)用中不斷升級優(yōu)化，逐漸滿足市場客戶的實(shí)際需求，為企業(yè)帶來了可觀的經(jīng)濟(jì)效益，同時也促進(jìn)了更多企業(yè)共同推動數(shù)字孿生產(chǎn)品的商業(yè)化；另一方面，企業(yè)構(gòu)建產(chǎn)品全生命周期的數(shù)字孿生體，有助于改善產(chǎn)品設(shè)計、優(yōu)化生產(chǎn)流程、快速定位問題，實(shí)現(xiàn)提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本、提升生產(chǎn)效率等目標(biāo)，其也是數(shù)字孿生商業(yè)價值的重要體現(xiàn)。

c）社會價值方面，數(shù)字孿生能夠推動社會數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后，隨著信息技術(shù)革命發(fā)展而產(chǎn)生的一種新經(jīng)濟(jì)形態(tài)，其核心在于數(shù)據(jù)驅(qū)動發(fā)展，構(gòu)建實(shí)體經(jīng)濟(jì)的數(shù)字孿生體，對數(shù)據(jù)整合及利用，進(jìn)行模擬決策、資源配置、市場發(fā)掘等仿真與復(fù)現(xiàn)，在提高勞動生產(chǎn)率、發(fā)掘經(jīng)濟(jì)新增長點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長等方面發(fā)揮著重要作用。

03

數(shù)字孿生體系架構(gòu)

數(shù)字孿生具備以下幾個典型特征。

a）數(shù)化保真?！皵?shù)化”指數(shù)字孿生體是對物理實(shí)體進(jìn)行數(shù)字化而構(gòu)建的模型?！氨Ｕ妗敝笖?shù)字孿生體需要具備與物理實(shí)體高度的接近性，即物理實(shí)體的各項(xiàng)指標(biāo)能夠真實(shí)地呈現(xiàn)在數(shù)字孿生體中，而數(shù)字孿生體的變化也能夠真實(shí)反映物理實(shí)體的變化。

b）實(shí)時交互?！皩?shí)時”指數(shù)字孿生體所處狀態(tài)是物理實(shí)體狀態(tài)的實(shí)時虛擬映射?！敖换ァ敝冈趯?shí)時性的前提下，數(shù)字孿生體與物理實(shí)體之間存在數(shù)據(jù)及指令相互流動的管道。

c）先知先覺?！跋戎敝冈诟鶕?jù)物理實(shí)體的各項(xiàng)真實(shí)數(shù)據(jù)，通過數(shù)字孿生體進(jìn)行仿真，實(shí)現(xiàn)對物理實(shí)體未來狀態(tài)的預(yù)測，預(yù)先知曉未來狀態(tài)能夠輔助用戶做出更合理的決策。“先覺”指根據(jù)物理實(shí)體的實(shí)時運(yùn)行狀態(tài)，通過數(shù)字孿生體進(jìn)行監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)不穩(wěn)定狀態(tài)的預(yù)測，預(yù)先覺察即將可能發(fā)生的不穩(wěn)定狀態(tài)，使用戶更從容地處理該問題。

d）共生共智?！肮采敝笖?shù)字孿生體與物理實(shí)體是同步構(gòu)建的，且二者在系統(tǒng)的全生命周期中相互依存?！肮仓恰币环矫嬷竼蝹€數(shù)字孿生系統(tǒng)內(nèi)部各構(gòu)成之間共享智慧（即數(shù)據(jù)、算法等），另一方面指多個數(shù)字孿生系統(tǒng)構(gòu)成的高層次數(shù)字孿生系統(tǒng)內(nèi)部各構(gòu)成之間同樣共享智慧。

根據(jù)數(shù)字孿生的典型特征，可以提出一種數(shù)字孿生的體系架構(gòu)，如圖1所示。

圖1 數(shù)字孿生體系架構(gòu)

 感知層：感知層主要包括物理實(shí)體中搭載先進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的各類新型基礎(chǔ)設(shè)施。

數(shù)據(jù)層：數(shù)據(jù)層主要包括保證運(yùn)算準(zhǔn)確性的高精度的數(shù)據(jù)采集、保證交互實(shí)時性的高速率數(shù)據(jù)傳輸、保證存取可靠性的全生命周期數(shù)據(jù)管理。

運(yùn)算層：運(yùn)算層是數(shù)字孿生體的核心，其充分借助各項(xiàng)先進(jìn)關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)對下層數(shù)據(jù)的利用，以及對上層功能的支撐。

功能層：功能層是數(shù)字孿生體的直接價值體現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)認(rèn)知、系統(tǒng)診斷、狀態(tài)預(yù)測、輔助決策功能。系統(tǒng)認(rèn)知一方面是指數(shù)字孿生體能夠真實(shí)描述及呈現(xiàn)物理實(shí)體的狀態(tài)，另一方面指數(shù)字孿生體在感知及運(yùn)算之上還具備自主分析決策能力，后者屬于更高層級的功能，是智能化系統(tǒng)發(fā)展的目標(biāo)與趨勢；系統(tǒng)診斷是指數(shù)字孿生體實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)，能夠判斷即將發(fā)生的不穩(wěn)定狀態(tài)，即“先覺”；狀態(tài)預(yù)測只是數(shù)字孿生體能夠根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，對物理實(shí)體未來的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，即“先知”；輔助決策是指能夠根據(jù)數(shù)字孿生體所呈現(xiàn)、診斷及預(yù)測的結(jié)果對系統(tǒng)運(yùn)行過程中各項(xiàng)決策提供參考。

應(yīng)用層：應(yīng)用層是面向各類場景的數(shù)字孿生體的最終價值體現(xiàn)，具體表現(xiàn)為不同行業(yè)的各種產(chǎn)品，能夠明顯推動各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，目前數(shù)字孿生已經(jīng)應(yīng)用到了智慧城市、智慧工業(yè)、智慧醫(yī)療、車聯(lián)網(wǎng)等多種領(lǐng)域，尤以數(shù)字孿生城市、數(shù)字孿生制造發(fā)展最為成熟。

04

數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)

根據(jù)數(shù)字孿生體系架構(gòu)，數(shù)字孿生包含了以下各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

建模是創(chuàng)建數(shù)字孿生體的核心技術(shù)，也是數(shù)字孿生體進(jìn)行上層操作的基礎(chǔ)。建模不僅包括對物理實(shí)體的幾何結(jié)構(gòu)和外形進(jìn)行三維建模，還包括對物理實(shí)體本身的運(yùn)行機(jī)理、內(nèi)外部接口、軟件與控制算法等信息進(jìn)行全數(shù)字化建模。數(shù)字孿生建模具有較強(qiáng)的專用特性，即不同物理實(shí)體的數(shù)字孿生模型千差萬別。目前不同領(lǐng)域的數(shù)字孿生建模主要借助 CAD、Matlab、Revit、CATIA 等軟件實(shí)現(xiàn)，前兩者主要面向基礎(chǔ)建模，Revit 主要面向建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）建模，CATIA則是面向更高層次的產(chǎn)品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）。

仿真是數(shù)字孿生模型驗(yàn)證的關(guān)鍵方法。仿真和建模是一對伴生體，如果說建模是對物理實(shí)體理解的模型化，那仿真就是驗(yàn)證和確認(rèn)這種理解的正確性和有效性的工具。仿真是將具備確定性規(guī)律和完整機(jī)理的模型以軟件的方式來模擬物理實(shí)體的一種技術(shù)。在建模正確且感知數(shù)據(jù)完整的前提下，仿真可以基本正確地反映物理實(shí)體一定時段內(nèi)的狀態(tài)。

仿真起源于工業(yè)領(lǐng)域，近年來，隨著工業(yè) 4.0和智能制造等新一輪工業(yè)革命的興起，仿真軟件開始與傳統(tǒng)制造技術(shù)及各類新興技術(shù)結(jié)合，在研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、試驗(yàn)運(yùn)維等各環(huán)節(jié)發(fā)揮了重要的作用。

云計算為數(shù)字孿生提供重要計算基礎(chǔ)設(shè)施。云計算采用分布式計算等技術(shù)，集成強(qiáng)大的硬件、軟件、網(wǎng)絡(luò)等資源，為用戶提供便捷的網(wǎng)絡(luò)訪問，用戶使用按需計費(fèi)的、可配置的計算資源共享池，借助各類應(yīng)用及服務(wù)完成目標(biāo)功能的實(shí)現(xiàn)，且無需關(guān)心功能實(shí)現(xiàn)方式，顯著提升了用戶開展各類業(yè)務(wù)的效率。云計算根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可分為私有云、公有云、混合云和專有云等，根據(jù)服務(wù)層次可分為基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、平臺即服務(wù)（PaaS）和軟件即服務(wù)（SaaS）。

邊緣計算是將云計算的各類計算資源配置到更貼近用戶側(cè)的邊緣，即計算可以在如智能手機(jī)等移動設(shè)備、邊緣服務(wù)器、智能家居、攝像頭等靠近數(shù)據(jù)源的終端上完成，從而減少與云端之間的傳輸，降低服務(wù)時延，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬，減少安全和隱私問題。

云計算和邊緣計算通過以云邊端協(xié)同的形式為數(shù)字孿生提供分布式計算基礎(chǔ)。在終端采集數(shù)據(jù)后，將一些小規(guī)模局部數(shù)據(jù)留在邊緣端進(jìn)行輕量的機(jī)器學(xué)習(xí)及仿真，只將大規(guī)模整體數(shù)據(jù)回傳到中心云端進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。對高層次的數(shù)字孿生系統(tǒng)，這種云邊端協(xié)同的形式更能夠滿足系統(tǒng)的時效、容量和算力的需求，即將各個數(shù)字孿生體靠近對應(yīng)的物理實(shí)體進(jìn)行部署，完成一些具有時效性或輕度的功能，同時將所有邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)及計算結(jié)果回傳至數(shù)字孿生總控中心，進(jìn)行整個數(shù)字孿生系統(tǒng)的統(tǒng)一存儲、管理及調(diào)度。

大數(shù)據(jù)與人工智能是數(shù)字孿生體實(shí)現(xiàn)認(rèn)知、診斷、預(yù)測、決策各項(xiàng)功能的主要技術(shù)支撐。大數(shù)據(jù)的特征是數(shù)據(jù)體量龐大，數(shù)據(jù)類型繁多，數(shù)據(jù)實(shí)時在線，數(shù)據(jù)價值密度低但商業(yè)價值高，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)主要圍繞數(shù)據(jù)的采集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現(xiàn)、應(yīng)用等，但是隨著近年來各行業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，大數(shù)據(jù)開始需求更高性能的算法支撐對其進(jìn)行分析處理，而正是這些需求促成了人工智能技術(shù)的諸多發(fā)展突破，二者可以說是相伴而生，人工智能需要大量的數(shù)據(jù)作為預(yù)測與決策的基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)需要人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的價值化操作。目前，人工智能已經(jīng)發(fā)展出更高層級的強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，能夠滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)相關(guān)的訓(xùn)練、預(yù)測及推理工作需求。

在數(shù)字孿生系統(tǒng)中，數(shù)字孿生體會感知大量來自物理實(shí)體的實(shí)時數(shù)據(jù)，借助各類人工智能算法，數(shù)字孿生體可以訓(xùn)練出面向不同需求場景的模型，完成后續(xù)的診斷、預(yù)測及決策任務(wù)，甚至在物理機(jī)理不明確、輸入數(shù)據(jù)不完善的情況下也能夠?qū)崿F(xiàn)對未來狀態(tài)的預(yù)測，使得數(shù)字孿生體具備“先知先覺”的能力。

物聯(lián)網(wǎng)是承載數(shù)字孿生體數(shù)據(jù)流的重要工具。物聯(lián)網(wǎng)通過各類信息感知技術(shù)及設(shè)備，實(shí)時采集監(jiān)控對象的位置、聲、光、電、熱等數(shù)據(jù)并通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回傳，實(shí)現(xiàn)物與物、物與人的泛在連接，完成對監(jiān)控對象的智能化識別、感知與管控。

物聯(lián)網(wǎng)能夠?yàn)閿?shù)字孿生體和物理實(shí)體之間的數(shù)據(jù)交互提供鏈接，即通過物聯(lián)網(wǎng)中部署在物理實(shí)體關(guān)鍵點(diǎn)的傳感器感知必要信息，并通過各類短距無線通信技術(shù)（如 NFC、RFID、Bluetooth 等）或遠(yuǎn)程通信技術(shù)（互聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)、衛(wèi)星通信網(wǎng)等）傳輸?shù)綌?shù)字孿生體。

VR、AR、MR 技術(shù)是使數(shù)字空間的交互更貼近物理實(shí)體的實(shí)現(xiàn)途徑。虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality，VR）將構(gòu)建的三維模型與各種輸出設(shè)備結(jié)合，模擬出能夠使用戶體驗(yàn)脫離現(xiàn)實(shí)世界并可以交互的虛擬空間。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality，AR）是虛擬現(xiàn)實(shí)的發(fā)展，其將虛擬世界內(nèi)容與現(xiàn)實(shí)世界疊加在一起，使用戶體驗(yàn)到的不僅是虛擬空間，從而實(shí)現(xiàn)超越現(xiàn)實(shí)的感官體驗(yàn)?；旌犀F(xiàn)實(shí)（Mixed Reality，MR）在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的基礎(chǔ)上搭建了用戶與虛擬世界及現(xiàn)實(shí)世界的交互渠道，進(jìn)一步增強(qiáng)了用戶的沉浸感。

在VR、AR、MR技術(shù)的支撐下，用戶與數(shù)字孿生體的交互開始類似與物理實(shí)體的交互，而不再僅限于傳統(tǒng)的屏幕呈現(xiàn)，使得數(shù)字化的世界在感官和操作體驗(yàn)上更接近現(xiàn)實(shí)世界，根據(jù)數(shù)字孿生體制定的針對物理實(shí)體的決策將更加準(zhǔn)確、更貼近現(xiàn)實(shí)。

05

數(shù)字孿生展望

5.1.1 技術(shù)方面的挑戰(zhàn)

數(shù)字孿生的發(fā)展在技術(shù)方面面臨以下5項(xiàng)挑戰(zhàn)。

a）數(shù)據(jù)采集傳輸及管理的挑戰(zhàn)。對于數(shù)據(jù)采集，主要挑戰(zhàn)在于傳感器的種類、精度、可靠性、工作環(huán)境等受到當(dāng)前技術(shù)發(fā)展水平的限制；對于數(shù)據(jù)傳輸，主要挑戰(zhàn)在于傳輸?shù)膶?shí)時性，而目前應(yīng)用的大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以滿足高級別的傳輸速率及質(zhì)量要求；對于數(shù)據(jù)管理，全壽命周期數(shù)據(jù)管理需要借助于分布式及冗余存儲，如何優(yōu)化數(shù)據(jù)的分布架構(gòu)、存儲方式和檢索方法以獲得實(shí)時可靠的數(shù)據(jù)讀取性能，是其應(yīng)用于數(shù)字孿生系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)。

b）多尺度融合建模的挑戰(zhàn)。首先，現(xiàn)實(shí)中的復(fù)雜系統(tǒng)往往很難建立精確的數(shù)理模型。目前的建模方法大多基于統(tǒng)計學(xué)算法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為物理模型的替代，模型的可解釋性不足，難以深度刻畫或表征物理實(shí)體的機(jī)理。如何將高精度傳感數(shù)據(jù)與物理實(shí)體的運(yùn)行機(jī)理有效深度結(jié)合，獲得更好的狀態(tài)評估和系統(tǒng)表征效果，是構(gòu)建準(zhǔn)確數(shù)字孿生模型的關(guān)鍵。其次，高層次的數(shù)字孿生系統(tǒng)往往需要對大量不同物理實(shí)體進(jìn)行建模，在將這些不同尺度的模型融合為一個綜合的系統(tǒng)級模型時，增加不同模型間的數(shù)據(jù)接口及數(shù)據(jù)翻譯器，解決模型參數(shù)及其格式不一致的問題，同樣是數(shù)字孿生建模過程中的挑戰(zhàn)。

c）高性能計算的挑戰(zhàn)。數(shù)字孿生系統(tǒng)各項(xiàng)功能的實(shí)現(xiàn)非常依賴高性能的計算能力，對系統(tǒng)所搭載的云計算平臺，優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法結(jié)構(gòu)，并配套足夠的算力，對部署在終端的邊緣計算平臺，綜合考量算力和功耗的平衡，均是數(shù)字孿生系統(tǒng)層面需要面臨的挑戰(zhàn)。而在服務(wù)層面，如今用戶所需的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施不足、人工智能應(yīng)用方案成本過高等也是亟待解決的問題。

d）虛擬呈現(xiàn)的挑戰(zhàn)。如今 VR、AR、MR技術(shù)本身存在很多亟待突破的瓶頸，而對復(fù)雜的數(shù)字孿生系統(tǒng)，VR、AR、MR 技術(shù)難點(diǎn)有2個：一是需要布置大量的高精度傳感器采集系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，為虛擬呈現(xiàn)提供必要的數(shù)據(jù)來源和支撐，二是如何將虛擬內(nèi)容疊加至現(xiàn)實(shí)空間并提供沉浸式的虛實(shí)交互體驗(yàn)。

e）系統(tǒng)安全的挑戰(zhàn)。數(shù)字孿生系統(tǒng)中數(shù)字孿生體與物理實(shí)體的交互是建立在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕A(chǔ)上的，數(shù)字孿生的應(yīng)用使得企業(yè)原有的封閉系統(tǒng)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)殚_發(fā)系統(tǒng)，因此系統(tǒng)的安全問題隨之而來。首先是數(shù)據(jù)傳輸與存儲的安全，即在傳輸及存儲的過程中面臨數(shù)據(jù)丟失、數(shù)據(jù)泄密等風(fēng)險，其次是數(shù)字孿生虛實(shí)交互過程中存在安全漏洞，而導(dǎo)致其易受外界攻擊，進(jìn)而引起系統(tǒng)紊亂，影響數(shù)字孿生體與物理實(shí)體之間的數(shù)據(jù)信息及控制指令的交互效率。

5.1.2 應(yīng)用方面的挑戰(zhàn)

數(shù)字孿生在落地應(yīng)用方面也面臨一定的挑戰(zhàn)。

a）多場景應(yīng)用的挑戰(zhàn)。數(shù)字孿生涉及的行業(yè)有待繼續(xù)拓展，目前數(shù)字孿生得到實(shí)際應(yīng)用的行業(yè)少之又少，主要集中在智慧城市、智能制造等行業(yè)。在其他行業(yè)數(shù)字孿生仍停留在概念及原型設(shè)計的階段。另外數(shù)字孿生大規(guī)模應(yīng)用的場景也比較有限，即使是在已經(jīng)投入實(shí)際應(yīng)用的個別行業(yè)中，數(shù)字孿生更多是為單一小場景或單個系統(tǒng)服務(wù)，如單一建筑或單個機(jī)器的數(shù)字孿生體，還沒有得到大規(guī)模場景下的應(yīng)用。

b）數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)鏈的挑戰(zhàn)。具體產(chǎn)業(yè)的整條產(chǎn)業(yè)鏈中涉及各種不同職能的主體，通過建立數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)鏈能夠?qū)崿F(xiàn)這些主體的跨區(qū)域、跨行業(yè)、跨企業(yè)、跨部門的高效協(xié)同與資源優(yōu)化配置，但目前數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)鏈中的各主體尚處于碎片階段，聯(lián)系不夠緊密，數(shù)字化程度較低。

a）技術(shù)方面。在數(shù)字孿生的發(fā)展過程中，各項(xiàng)配套關(guān)鍵技術(shù)越來越成熟。硬件支持技術(shù)的發(fā)展能夠?yàn)橄到y(tǒng)帶來高效率的數(shù)據(jù)傳輸能力及高性能的計算能力，軟件相關(guān)算法及模型的發(fā)展能夠?yàn)橄到y(tǒng)帶來可靠的數(shù)據(jù)管理能力及深度的模型融合能力，這些都在不同層面推動了數(shù)字孿生在各個領(lǐng)域的落地應(yīng)用，而未來隨著新一代信息技術(shù)、先進(jìn)制造技術(shù)、新材料技術(shù)等系列新興技術(shù)的共同發(fā)展，數(shù)字孿生將在探索與嘗試、優(yōu)化與完善中進(jìn)一步發(fā)展。

b）應(yīng)用方面。隨著數(shù)字孿生的普及，更多企業(yè)能夠發(fā)掘各類數(shù)據(jù)的潛藏價值，并據(jù)此構(gòu)建更精細(xì)、更動態(tài)的數(shù)化模型。因此從長遠(yuǎn)來看，數(shù)字孿生的應(yīng)用一方面將向廣度發(fā)展，即數(shù)字孿生將應(yīng)用到更多的行業(yè)，服務(wù)更多的場景，另一方面將向深度發(fā)展，即貫穿具體產(chǎn)業(yè)的整條產(chǎn)業(yè)鏈，全面覆蓋上下游各類主體，追求產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

c）政策方面。國家對數(shù)字孿生相關(guān)技術(shù)的重視程度在不斷提高，未來必會將出臺更多鼓勵人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)深度發(fā)展的政策，這將進(jìn)一步推動數(shù)字孿生不斷走向成熟。同時，國家仍將繼續(xù)推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程，并加深數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，在經(jīng)濟(jì)支持政策和技術(shù)支持政策的雙重紅利下，數(shù)字孿生也將愈加完善，最終造福于國家和人民。