一、数字孪生与仿真的概念辨析
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新等数据，集成多学科仿真过程，反映实体装备全生命周期。数字孪生最早被称为 “镜像空间模型”，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。通过创建一个物理实体或过程的数据化映射，数字孪生能够实时监控和模拟其性能，从而优化系统的可靠性、可用性和总体效能。
数字孪生的发展历程丰富，其概念最早可追溯到 20 世纪六七十年代美国国家航空航天局（NASA）的阿波罗计划。后来，在 2003 年美国密歇根大学迈克尔・格雷夫斯教授提出相关概念启蒙，2011 年美国空军研究实验室明确提到数字孪生词汇，2014 年以后随着技术发展，数字孪生扩展到产品全生命周期阶段并形态概念不断丰富。2015 年国内外众多机构和企业纷纷启动数字孪生相关研究，2018 年底数字孪生位列 Gartner 发布的 “2019 年十大战略技术发展趋势”，2021 年中兴通讯也发布了 “中兴开物 AR 点云数字孪生平台”。
数字孪生技术以建模仿真为核心，并集成了物联网、云计算、边缘计算及大数据技术，其体系架构包括数据保障层、建模计算层、功能模块层和沉浸式体验层等四个层面。数字孪生具有实时监控、便于创新、精确度高的测量和预测、经验的数字化、提高性能以及加快生产时间等特点，且应用范围广泛，包括车间、教学、物流、医疗、仓库、驾车机以及城市等方面。未来，数字孪生将趋向于拟实化、全生命周期化和集成化的发展，但虚拟模型的构建和数据准确性的提升仍是其面临的主要技术挑战。
仿真则是将包含确定性规律的模型转化为软件模拟物理世界。仿真方法不是一种单项技术，而是一种求解问题的方法。它可以运用各种模型和技术，对实际问题进行建模，通过模型采用人工试验的手段，来理解需要解决的实际问题。通过仿真，可以评价各种替代方案，证实哪些措施对解决实际问题有效。连续系统的仿真方法主要包括模拟仿真法、数字仿真法和混合仿真法三类；离散事件系统主要使用数字计算机进行仿真，解决产生不同概率分布的随机数和设计描述系统活动的程序等问题。
虚拟仿真通过计算机模拟技术，创造一个虚拟的环境或场景，使用户可以在这个虚拟环境中进行各种操作和实验，通常是针对特定任务或场景进行仿真，目的是帮助用户进行实践和培训。
数字孪生与仿真虽然都涉及到模拟物理世界，但两者存在明显区别。数字孪生是基于物理实体的数字化模型，通过传感器和计算机模拟技术，实时获取和处理实体的数据，以反映实体的状态和性能，实现全过程、全生命周期的实体管理和优化；而虚拟仿真更注重提供一个虚拟的环境，以进行实践和培训。在实践中，虚拟仿真和数字孪生可以相互结合，互为补充，提供更全面和准确的解决方案。
二、数字孪生与仿真的关系
数字孪生是仿真应用新巅峰，在数字孪生成熟度的每个阶段，仿真都扮演不可或缺的角色。
“数化” 阶段，核心技术之一的建模总是和仿真联系在一起，甚至建模本身就是仿真的一部分。数字孪生需要将物理对象表达为计算机和网络所能识别的数字模型，而建模技术正是实现这一过程的关键。例如测绘扫描、几何建模等技术，都是为了建立物理实体的数字化模型。同时，物联网作为另一项核心技术，将物理世界的状态变为可被感知、识别和分析的数字信息，与建模和仿真共同实现物理世界的数字化。
“互动” 阶段，数字对象及其物理对象之间的实时动态互动是关键。物联网在这个阶段发挥着重要作用，实现虚实之间的互动。数字世界不仅要预测和优化，还要将指令传递到物理世界，同时物理世界的新状态也要实时传导到数字世界。此外，数字对象之间的互动依靠数字线程来实现，而这种互动在半实物仿真中是司空见惯的场景。
“先知” 阶段，核心技术就是仿真。利用仿真技术对物理世界进行动态预测，需要数字对象在数字模型中融入物理规律和机理。通过物理学规律和机理，仿真技术可以根据当前状态计算、分析和预测物理对象的未来状态。
“先觉” 阶段，虽然工业大数据被视为一种新的仿真范式，但实际上它是依据不完整的信息和不明确的机理，通过机器学习技术来预感未来。数字孪生在这个阶段不再局限于人类对物理世界的确定性知识，而是更加智能和智慧。
“共智” 阶段，需要通过不同孪生体之间的多种学科耦合仿真才能实现智慧交换和共享。单个数字孪生内部各构件的智慧首先要共享，多个数字孪生单体可以通过 “共智” 形成更大和更高层次的数字孪生体。
从应用角度来看，产品设计过程中的数字孪生，仿真用的多一点；产品生产过程中的数字孪生，会用到模拟；产品使用过程中的数字孪生，可能不包含仿真和模拟。
在制造场景下，可能涉及到的仿真包括产品仿真、制造仿真和生产仿真等大类。其中产品仿真包括系统仿真、多体仿真、物理场仿真、虚拟试验等；制造仿真包括工艺仿真、装配仿真、数控加工仿真等；生产仿真包括离散制造工厂仿真、流程制造仿真等。
在产业场景下，可能涉及到的仿真包括仓储仿真、物流仿真、组织仿真、业务流程仿真等。
在城市场景下，可能涉及到的仿真包括城市仿真、交通仿真、人群仿真、爆破仿真、气体扩散仿真等。
在军事场景下，可能涉及到的仿真包括体系仿真、战场仿真、爆轰仿真、毁伤仿真等。
三、数字孪生与仿真应用的区别
从应用角度看，产品设计过程中数字孪生仿真用得多，这是因为在产品设计阶段，需要对产品的性能、功能等进行全面的评估和优化。通过仿真技术，可以在虚拟环境中对产品进行各种测试和验证，提前发现潜在的问题，从而减少实际生产中的风险和成本。
产品生产过程会用到模拟。在生产过程中，模拟可以帮助企业优化生产流程、提高生产效率。例如，工艺仿真可以帮助确定最佳的生产工艺参数，装配仿真可以提前发现装配过程中的问题，数控加工仿真可以确保加工过程的准确性和安全性。
而产品使用过程可能不包含仿真和模拟。在产品使用阶段，主要关注产品的实际性能和用户体验。此时，可能更多地依赖于产品的实际运行数据和用户反馈，而不是通过仿真和模拟来进行管理和优化。
在制造场景下，可能涉及到的仿真包括产品仿真、制造仿真和生产仿真等大类。其中产品仿真包括系统仿真、多体仿真、物理场仿真、虚拟试验等，这些仿真技术可以帮助企业在产品设计阶段更好地了解产品的性能和特性。制造仿真包括工艺仿真、装配仿真、数控加工仿真等，有助于优化生产工艺和提高生产效率。生产仿真包括离散制造工厂仿真、流程制造仿真等，可以对整个生产过程进行模拟和优化。
在产业场景下，可能涉及到的仿真包括仓储仿真、物流仿真、组织仿真、业务流程仿真等。仓储仿真可以优化仓库布局和库存管理，物流仿真可以提高物流效率和降低成本，组织仿真和业务流程仿真可以帮助企业优化管理流程和提高运营效率。
在城市场景下，可能涉及到的仿真包括城市仿真、交通仿真、人群仿真、爆破仿真、气体扩散仿真等。城市仿真可以帮助城市规划者更好地了解城市的发展趋势和需求，交通仿真可以优化交通流量和减少拥堵，人群仿真可以用于公共安全管理和活动策划，爆破仿真和气体扩散仿真可以用于城市建设和应急管理。
在军事场景下，可能涉及到的仿真包括体系仿真、战场仿真、爆轰仿真、毁伤仿真等。这些仿真技术可以帮助军事决策者更好地了解战场形势和武器性能，提高作战决策的准确性和效率。
四、仿真对数字孪生的影响
全方位协作，用于城市规划等多个领域。
数字仿真激发了人们对数字孪生的兴趣，其中全方位协作将涉及用于重建建筑物的 AI 建模、实时标记和 AI 框架。顶级的 omniverse 用例将结合模拟和协作，用于城市规划、位置侦察、建筑验收、物流、无人机飞行规划和保险等多个领域。例如在城市规划方面，数字孪生技术可以帮助规划师更好地理解城市的物理结构、交通流量和人口分布。通过建立城市的三维模型，包括建筑物、道路、公共设施和自然环境等元素，并在模型中加入交通模拟和人口分布模型，能够模拟城市的交通流量、拥堵情况和人口密度等因素，以更好地了解城市的运作方式和瓶颈问题。
用更少的数据学习，提高模型准确性和有效性。
深度伪造中使用的生成式 AI 技术在改进和优化用于不同数字孪生的模拟模型方面越来越好。关键是在对标记训练数据的需求和数字孪生环境的真实环境模拟之间取得平衡，采用合成数据技术，以减少人工标记来提高模型的准确性和有效性。
弥补物理学中的空白，实时预测重要现象。
建模和仿真工具正在改进，使用人工智能从物理工业过程中捕获的实时数据构建物理模型。对于传统物理模型的数字孪生在涉及化学和流体动力学的复杂过程中太慢，无法实时应用。例如与 EOS GmbH 合作开发的数字孪生模型，用于在没有明确物理模型的情况下对增材制造过程中的热量进行建模，能够实时预测重要现象，而不是几天。弥合物理差距的顶级 AI 算法包括几何深度学习、神经常微分方程 (ODE) 模型和对比学习。
推理模型模拟可制造性，自动化生成数字孪生模型。
数字孪生模拟传统上侧重于模拟产品性能特征，而在制造过程中嵌入的传感器能够帮助开发出能够模拟影响质量、成本和组装难易度的制造要素的可行性推理模型。推理建模技术通过直接观察使生成数字孪生模型的过程自动化，减少手工制作模型规则的人力，还可以根据环境的变化自动更新模型。
改进自治系统，优化自动驾驶等模型。
更好的数字孪生可以改进指导自动驾驶汽车、船舶、叉车甚至工厂的模型。自主系统性能的重大进步归功于模型预测控制 (MPC)，这是一种数字孪生方法，可模拟复杂系统如何响应操作输入和环境变化，用于模拟动态系统行为并在物理世界中自主控制这些系统。
模拟编排，提供完整产品设计 “容器”。
模拟容器有望建立在支持敏捷软件开发和部署实践的应用程序容器的成功基础上。仿真工具正在从帮助产品设计解决具体问题，向提供完整的产品设计 “容器” 转变，这些容器化的模拟设计微服务可以在不同的设计、模拟和生产工作流程中重复使用。
系统的创成式设计，解决围绕模拟完整组件的问题。
衍生式设计技术从一组起始规范中自动提出设计建议。算法和处理能力的改进将解决围绕模拟完整组件的更广泛问题，例如使用完整汽车的数字孪生了解化油器的性能。
产品的工程业务一体化，结合业务和技术模拟技术。
计算能力和互操作性的改进正在迎来结合业务和技术模拟技术的数字双胞胎。数字孪生对于模拟从销售小部件到销售即服务的变化非常有用。例如，普利司通使用数字孪生来优化车队的每英里成本、维护和轮胎选择，有助于业务团队将轮胎里程作为一项服务进行销售，并围绕寿命和维护策略调整工程决策，以改进这种新的业务模式。
供应链协作。
供应链数字孪生与仿真优化具有重要意义。数字孪生技术可以让传统的供应链以管理 “物理工厂” 转变为管理 “虚拟工厂”，利用工业互联网平台，实际工厂的数字孪生体进行互联，交互信息，基于供应链运作模型进行不同参数的仿真分析，从而能得到最优的供应链组建方案，包括对供应链物流的优化。通过数字孪生系统，进行供应链活动统一规划和实现信息共享，在计划、运输、生产、存储、分销等领域协调并整合过程中的所有活动，以无缝连接的一体化过程实现供应链中每个环节（阶段）的资源占用最小化和整体收益的最佳化，实现精益物流。同时，数字孪生还可以对应急管理提供支持，利用预测模型对可能的供应链扰动风险进行评估和预警，并且能利用仿真工具对各种挑战方案进行预先评估，在风险来临之前可以及时作出反应，降低损失。此外，供应链数字孪生的建模应充分考虑供应链的复杂性，包括供应商、制造商、分销商和零售商等各个环节。数字孪生技术与仿真分析相结合，能够对供应链中的复杂系统进行深入研究，提高预测的准确性，为决策提供科学依据，有助于发现潜在问题，提前进行风险管理和预防。
五、数字孪生在仿真中的作用
以变电站为例，实现实时监控、预测性维护和优化操作。
数字孪生技术在变电站中有着广泛的应用。通过先进传感技术对变电站环境量、物理量、状态量、电气量进行全面采集，快速构建一个真实的 3D 数字模型。这个模型能够反映出变电站内部电气元器件的状态和变化趋势，实现对变电站全流程的实时监测。例如，广州华锐互动的智慧变电站数字孪生解决方案中，数据采集器收集各种设备和系统的运行数据，传输到建模软件中进行处理和分析，再使用仿真软件模拟数字双胞胎模型的行为，以便预测实际系统的行为和性能。在设备维护方面，数字孪生系统可以模拟设备的行为和性能，预测故障发生的可能性和时间，帮助维护人员提前采取措施保护设备，减少停机时间和维修成本。同时，还能进行安全分析，模拟火灾、爆炸等安全事故的情况，评估风险并制定应急计划，保护工作人员和设备免受潜在安全风险。此外，数字孪生系统可以模拟不同负载情况下的能源消耗情况，优化能源管理，减少能源浪费，降低运营成本并提高效率。还能模拟不同的设备配置和运行条件，优化设备的性能和可靠性，降低维护成本并提高设备寿命。
在仿真建模预警体系中发挥作用，为智能化对象提供自动感应坐标系。
正如在自然资源部中国地质调查局原副局长李朋德的观点中提到，时空测量为数据提供位置和时刻，数字孪生在仿真建模预警体系中发挥着作用，空间的数字化为智能化对象提供了自动感应坐标系。数字孪生技术通过集成多种传感器和监测设备，能够实现对灾害发生环境的实时监测，为及时预警提供数据支持。例如在防洪减灾过程中，构建 “天空地水工” 一体化监测感知体系，全覆盖、全要素、全天候、全周期地感知洪水态势。基于丰富的监测数据和先进的仿真模型，数字孪生技术能够实现对灾害演进趋势的精准预测，模拟不同灾害情景下的灾害演进过程，预测灾害可能到达的时间、地点和影响范围。同时，数字孪生技术还能模拟不同应急响应方案的效果，为优化应急响应策略提供科学依据。
六、数字孪生如何与仿真结合
企业通过数字孪生技术推动设计仿真工作，结合 AI 赋能设计开发。
许多全球知名企业如 LG 电子、采埃孚、飞利浦等正在积极探索利用数字孪生推动仿真创新。例如在产品安全领域，盖泽工业（GEZE）原来依赖分散的开发团队且主要依靠实物原型进行测试，引入 Altair 数字孪生技术后，建立了跨部门协作平台，促进了向虚拟产品开发的转型。飞利浦通过数字孪生技术增强 C 形臂系统，提升设备可靠性，改善患者安全并优化结果。CNH 工业则利用 AI 加速仿真并增强其功能，展示了人工智能与仿真技术融合带来的效率提升和功能变革。此外，还有众多企业在不同领域分享如何利用数字孪生技术推动设计仿真工作，结合 AI 赋能其设计开发，推动产品研发，缩短上市时间。
数字孪生与虚拟仿真结合，实现真实环境的高度模拟和精准控制。
数字孪生与虚拟仿真的完美融合能够打造真实世界的虚拟镜像。虚拟仿真技术通过计算机模拟和实验室设备创造出与真实世界相似的虚拟环境，数字孪生作为虚拟仿真技术的重要应用，将现实世界中的物理实体以数字化方式呈现，并模拟其在真实环境中的行为。二者结合可以实现真实环境的高度模拟和精准控制，例如在航空航天领域，通过数字孪生技术可以对飞机的结构和飞行特性进行模拟和优化，提高飞行安全性和燃油效率；在制造业领域，可应用于生产线优化
