工业数字孪生技术体系及关键技术研究：探索新时代的制造革命

随着全球工业互联网发展战略的深入实施，工业领域正经历一场前所未有的变革。其中，工业数字孪生技术日益成为学术界和产业界关注的焦点，其潜力被认为是推动企业数字化转型的重要力量。然而，对于这一概念及其内涵尚存在不少争议。本文旨在系统梳理当前对工业数字孪生的理解，以及其关键技术、应用场景和实施路径，以期凝聚共识，加速创新与实践。

工业数字孪生的发展脉络

自2003年由美国密歇根大学Michael Grieves教授首次提出以来，工业数字孪生已经经历了三大阶段。在第一阶段，即概念发展过渡期，PLM（产品寿命管理）和仿真等软件成熟，为构建虚拟空间奠定基础。在第二阶段，即航空航天行业应用期，2010年以后开始在航空航天行业中得到应用，如NASA和美国空军实验室，是最早采用此技术的企业。这与MBSE（基于模型的系统工程）的建设紧密相关，可以支撑多类模型敏捷流转和无缝集成。目前，在GE、西门子等公司率先构建了基于模型的大规模数据集成平台，为其他行业提供了典范。在第三阶段，即多行业拓展应用期，随着新一代信息技术如物联网(IoT)兴起、工业互联网普及，这些企业加快了构建解决方案，为各行各业提供创新赋能服务。

工业数字孪生的定义及功能架构

定义

作为一种新的经济模式，它以数据与模型为核心，将物理对象映射到一个精准且可操作的虚拟环境中，并通过IoT驱动这些模型进行实时修正，从而实现综合决策能力并优化业务流程。

功能架构

它主要包括连接层、映射层、决策层三个部分，如图1所示。

连接层：采集感知功能用于获取全方位数据；反馈控制功能用于执行指令。

映射层：包含数据互联、信息互通、模型互操作三方面，其中涉及到元数据描述等。

决策层：利用描述诊断预测处置等智能分析能力进行综合决策。

工业数字孪生的发展意义

国家视角

国家级别上，我国正在积极推进“上云用数赋智”行动，同时也在城市规划中提出了打造“智能城市”的目标。Gartner连续三年将其列为未来十大战略趋势，而Global Market Insights预计市场将保持30%以上增长速度，从40亿美元增长至350亿美元。我国可以借助这项技术缩短与国际先进水平之间差距，加强制造业高质量发展。

产业视角

从产业角度看，可促进我国软件产业快速发展并减少对外依赖。此外，它有助于释放我国丰富但长时间未被充分利用的人工智能红利，使得我国产业能够更好地融合AI算法提高效率。

企业视角

对于单个企业来说，不仅可以加快研发周期，还能提升生产效率和运维安全性。在研发设计阶段，可以通过模拟验证低成本试错；在生产过程中，可以实现实时联动三维可视化工厂提升管控水平；而运维管理则可以结合仿真、大数据科学分析，以确保故障预防性监控最大限度降低停机时间。

工业数字孪生技术体系及关键技术

它是一个复合体，由四大类型组成：分别是 数字支撑 技术系 统、新一代通信、新一代计算 和 数据 模型 管 理 技术。而其中 的核心 是 数字线程 技术 及 数字 孔 生 体 技术，而非必要的是 人机交互 技术 及 数据 支 撑 技术 系 统。此外，每种类型都有其特定的子分类，如传感器微型化以及多传感器融合等，都在不断推动整个体系向前发展：

采集感知

微型传感器尺寸小至毫米甚至更小，如GE研发嵌入式腐蚀传感器，可嵌入压缩机内部显示腐蚀速率。

多传感器融合，可保证单个设备或车辆拥有广泛覆盖范围并能够处理复杂任务如自动驾驶汽车奥迪A8使用7种类型传感器以保障快速准确决策能力。

总结来看，尽管还存在一些挑战，但我们相信通过持续深入研究，并不断完善现有框架，我们能够引领中国乃至全球进入一个更加智能、高效且创新的制造时代。