数字孪生在下一代汽车全生命周期中的作用

数字孪生技术在汽车行业中的日益普及标志着一次重大转变，有望颠覆汽车设计、开发和维护的格局。但我们对于数字孪生的概念是否有相同的理解呢？在本文中，我们将讨论数字孪生是什么、它的功能以及用途。

另一个重要问题是，这项技术在汽车行业的应用是否满足了消费者不断变化的需求？在本文中，我们将探讨数字孪生的应用如何使汽车制造商能够切实解决面临的复杂问题，从而满足消费者对下一代汽车的期望。

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那么，什么是数字孪生呢？

根据普遍接受的定义，数字孪生是一个数据驱动的虚拟模型，能够准确反映物理对象、系统或过程。基于这个数字孪生，我们可以对物理对象的设计、改进、生产和维护等各种场景进行建模、预测和提供见解。

这一定义并非最明确无误的，但我保证，到本文结束时，我们将对数字孪生有一个清晰的理解。

让我们简要回顾一下数字孪生的历史。数字孪生的概念起源于对产品生命周期管理（PLM）的更好需求，由Michael Grieves在2002年提出。PLM模型旨在创建真实和虚拟空间，以存储两个领域的信息。后来，在2010年，美国宇航局的John Vickers推广了这一概念，并提出了“数字孪生”这一术语。事实上，在此之前，美国宇航局已经使用航天器和飞机的虚拟复制品多年，以研究或模拟真实系统。此后，这项技术超越了其最初的航空航天应用，渗透到各个行业，如汽车行业，在提升汽车设计、制造和维护流程方面发挥着关键作用。

数字孪生技术的基本用例场景意味着物理部分和虚拟部分之间交换的数据形成了一个循环——即物理对象的数据有助于提高其数字孪生的准确性，而通过分析孪生在各种条件下的行为获得的数据则有助于优化物理对象。当数字副本更新为相关数据后，虚拟模型可用于实施各种模拟，这些模拟可以带来潜在的改进，通过创建有价值的信息，然后将其应用回物理世界中存在的原始系统。

当然，如果数字孪生总是以如此直接的方式使用，那么对其定义和应用就几乎没有什么疑问了。然而，数字孪生技术远远超出了简单的场景。事实上，组织可以根据其所在的行业、产品生命周期的阶段、他们试图建模和优化的内容、数字孪生的目标对象是谁或什么，以及更多因素，以多种方式使用这项技术。

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在汽车行业，数字孪生通常是整辆汽车、其软件、机械、电气和物理行为的虚拟复制品。这些数字孪生实时记录性能、传感器、检查以及服务历史、配置变更、零件更换和保修信息。特斯拉是这一方法在汽车行业中的先驱，它为售出的每一辆汽车都创建了虚拟复制品。来自数千辆汽车的传感器、应用程序甚至超级充电站的数据不断流入工厂中每辆汽车的模拟环境中。这使得特斯拉能够监控汽车是否正常运行或是否需要进一步维护。

正如我之前提到的，在汽车制造中，最初的数字孪生是通过数字化或复制真实汽车创建的。然而，由于技术进步，数字孪生现在在其物理原型之前就被创建出来了。“孪生”一词有些误导，因为从本质上讲，数字孪生可以表示一个尚未存在的物理对象的所有数字和物理模型的集合。一旦这些模型达到一定的成熟度，物理复制品就会出现。例如，雷诺描述了他们在2022年中如何实施数字孪生技术。他们在设计阶段就创建了一个虚拟模型，并在创建物理孪生之前进行了各种测试。物理孪生制造并售出后，基于真实使用情况的反馈数据会被传回其数字孪生。这使他们能够优化工作流程，并将设计新汽车的时间从整整一年缩短到仅一个季度。

但这项技术的潜力远不止于创建物理对象的数字复制品。它使你能够模拟和测试设计、生产过程以及更多内容的性能。这项技术支持预测分析和场景测试。随着汽车行业旨在满足日益增长的需求，数字孪生证明了其不可估量的价值。例如，在SODA和VSOptima的一项合作研究中，为采用不同方法和工具的各种汽车公司的开发过程创建了数字孪生。这项研究发现了瓶颈和潜在的改进点。采用特性驱动开发方法并使用SODA SDV Kit的公司表现出了两倍的生产力提升！

数字孪生现已成为汽车行业的基本组成部分。这彻底改变了参与汽车设计、制造和服务的人员的实际工作方式。设计、制造、维护、客户服务的所有这些方面都提高了产出，并且可以通过汽车的数字孪生相互“交互”，在汽车的整个生命周期中实时提供和消耗数据。

但是，使用数字孪生总是实际可行的吗？毕竟，数字孪生是一个包含大量数据、具有复杂数据结构的模型，而且建模过程本身有时需要大量的模型实验。手动定义这样的数学模型总是一个非常耗时的过程，有时甚至根本不可行。在这里，基于人工智能的建模工具为我们提供了帮助。人工智能（AI）高效处理和分析大型数据集、理解复杂数据关系以及生成模型实验的能力确保了数字孪生建模不仅可行，而且准确且可扩展。

使用AI来解决这一系列任务已经变得几乎不可或缺。甚至可以说，数字孪生的使用为AI解释软件定义汽车开辟了机会！

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数字孪生技术在汽车行业设计与开发阶段的应用标志着向更高效、创新和具有成本效益的汽车生产方式的重大转变。这场革命的核心在于能够在构建物理原型之前很久，就在虚拟环境中对汽车及其组件进行模拟、测试和验证。这种能力不仅加速了设计流程，还为提升汽车性能和安全性开辟了全新的可能性。

数字孪生的创建始于需求获取与分析阶段，因为这些高层级需求定义了设计汽车的属性。随后，根据数字孪生的数学模型，汽车层级属性的传播会影响汽车内部组件参数的最终配置。数字孪生作为一个活生生的数学模型，通过不断更新其物理对应物的行为、构造和优化数据而不断得到完善。

数字孪生技术促成的虚拟原型制作，使得我们能够详细检查汽车组件在不同场景下的相互作用。这种方法还允许架构师和工程师对汽车在各种参数（如发动机效率、空气动力学和燃油消耗）下的性能进行建模和优化。这些功能确保了最终产品符合安全标准和性能要求，从而有效满足消费者对下一代汽车的需求。

此外，我还想强调数字孪生带来的一个不那么明显的优势——协作工作方式。实际上，在设计和实施过程中，会创建高度详细且逼真的模型，这让所有参与者都能更好地可视化正在开发的汽车。这样的数字孪生为项目中的所有方（从设计师到承包商和利益相关者）提供了一个统一的真相来源。通过实时提供相同的信息，它确保了整个开发过程中的沟通、协作和决策更加高效，从而提高了效率、减少了错误并增强了透明度，因为所有利益相关者都站在同一立场上，共同朝着一个目标努力。

数字孪生技术是设计和开发下一代汽车的强大工具。得益于虚拟副本，汽车行业可以实现更高水平的创新、效率和质量，从而做出基于数据的设计决策。

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原始设备制造商（OEM）完全依赖测试车队和硬件在环（HIL）测试的时代已经过去了。这些传统方法虽然有效，但越来越被视为繁琐且资源密集型。如今，重点已经转向数字孪生测试，使大多数测试都可以在虚拟环境中进行。现代汽车系统的复杂性，加上运行在多个操作系统上的异构嵌入式系统，需要更灵活和迭代的开发过程。数字孪生使这成为可能，减少了对物理原型和实验室设备的需求，并能够快速评估多种设计变体。此外，当验证物理原型不现实时，数字孪生尤其有效。有时原型成本太高，或在难以复制的条件下运行，或需要人工干预。在这些情况下，使用数字孪生而不是其物理对应物，可以帮助您以显著更少的投资了解产品的行为。

自动驾驶汽车需要在各种情况下导航并在几分之一秒内做出决策。在现实世界中测试这些场景可能既复杂又危险。鉴于需要遵守自动驾驶汽车的SOTIF标准，汽车制造商面临着一种可靠且可扩展的方式来自动创建未知/不安全场景，并定量评估此类场景的严重性的需求。这些场景包括使用基于需求的方法无法预见的极端情况。在这里，数字孪生技术再次为我们提供了帮助。毕竟，没有什么能阻止我们将周围的测试环境也作为数字孪生的一部分，并对获得的数字模型采用基于模拟的测试方法。因此，工程师获得了一个安全的虚拟环境，可以在其中使用数字孪生模拟复杂场景和交通状况。

当然，仍然存在一个问题，即需要一个工具来基于获得的数字模型进行模拟。此外，我们很可能对自动生成未知/不安全场景的能力以及定量评估此类场景严重性的能力感兴趣。拥有这样的工具可以让我们对测试覆盖率的完整性充满信心。SODA提供了这样的工具——SODA Sim，它利用人工智能在生成建模中模拟周围测试环境的条件，自动创建测试场景，并支持在这些环境条件下对数字孪生的行为进行模拟建模。

此外，重要的是要注意，数字孪生可以用作测试在运行汽车上部署新功能的虚拟“沙箱”。在数字孪生环境中持续测试软件更新的能力不仅加速了部署过程，还提高了产品的质量。例如，数字孪生可以验证软件更新过程，确保其在部署到真实自动驾驶汽车（SDV）之前具有可靠性，并且不会干扰现有功能的运行。这种级别的初步测试最小化了风险，并导致了更优化和可靠的部署过程。

因此，在测试阶段，数字模型可以完全取代物理原型；它们还可以进行虚拟碰撞测试、虚拟驾驶场景、“数字”风洞测试等。与物理测试相比，每次模拟的执行速度都更快，且数量也更多。随着汽车设计和创建的完全数字化，虚拟测试可以在实际测试前两年进行。很容易理解数字孪生技术所代表的进步。