《数字孪生十问：分析与思考》陶飞等.pdfVIP

《数字孪⽣⼗问：分析与思考》陶飞等 （scopus 类似sci，也是⼀ 检索数据库） 作者提出的⼗ 问题 ：① 何为数字孪⽣ ？ ② 谁在关注数字孪⽣ ？ ③ 数字孪⽣ ：中 、美 、德 ，谁更 热 ？ ④ 数字孪⽣与智能制造的关 系是什么 ？ ⑤ 数字 孪⽣能否与新⼀代信息技术 （New IT ）融合 ？ ⑥ 数字 孪⽣是否存在科学问题 ？ ⑦ 数字孪⽣何⽤ ？ ⑧ 数字 孪⽣适 ⽤准则是什么 ？ ⑨ 数字孪⽣是否需要标准 ？ ⑩ 数字孪⽣是否需要商业化⼯具 ／平台 ？ 1. 国内外研究现状  在这⼀部分主要介绍了有关数字孪⽣的研究情况，所获得的⽐较重要的信息有有关数字孪⽣的热门研究领域和未来的研究⽅向。⽐如下⾯ ⼏ 图。  这张图说明了有关数字孪⽣的研究在不断的增多，并且在中国的研究增长⾮常迅速。此外，在统计的所有数字孪⽣⽂献中，智能制造相关 的⽂献数量占50％ 以上，说明世界各国在智能制造领域的竞争⼗分激烈，都将数字孪⽣作为落地智能制造的重要技术⼿段。  这张表格统计了数字孪⽣论⽂中的⾼频关键词，从表中也可以看到，⾼频关键词揭露出数字孪⽣与新⼀代信息技术 （New IT）联系紧密， 近三年⾼频关键词覆盖 “⼤数据” “物联⽹” “⼈⼯智能” “虚拟现实” “增强现实”等New IT 概念，可预测数字孪⽣未来将进⼀步与 New IT 深度集成和融合，并促迸相关领域发展。 2. 数字孪⽣⼗问  在这⼀部分主要讨论了有关数字孪⽣的热点问题，包括何为数字孪⽣？谁在关注数字孪⽣？数字孪⽣与智能制造的关系是什么等问题。 1.何为数字孪⽣？  ⾸先⽂章回答了何为数字孪⽣？作者从不同的⾓度解答了这 问题。具体可见下图。  作者从五 维度回答了什么是数字孪⽣，模型、数据、连接、服务/功能、物理。从模型的⾓度来讲，数字孪⽣是三维模型，是物理世界 的copy ，是虚拟样机，但是数字孪⽣也有别于传统的模型，它还强调虚实之间的交互，能实时更新与动态演化，从⽽实现对物理世界的动 态真实映射。  从数据维度来说数字孪⽣是plm （产品全⽣命周期管理），或者是digital shadow ，digital thread，这两 概念就是指⽤数据把整 产 品⽣命周期串联起来，数据驱动整 ⽣产过程的运转。  其他的⾓度理解就是字⾯意思，总的来说，当前对数字孪⽣存在多种不同认识和理解，⽬前尚未形成统⼀共识的定义，但是数字孪⽣的核 ⼼要素都是物理实体、虚拟模型、数据、连接、服务。不同阶段的数字孪⽣呈现出不同的特点。 2. 数字孪⽣与智能制造的关系是什么？  作者也回答了数字孪⽣与智能制造的关系是什么？总的来说，世界各国都在迈向智能制造，包括德国的⼯业4.0和和中国制造2025计 划，但是迈向智能制造的瓶颈是实现信息世界与物理世界的互联互通和集成共融。⽽数字孪⽣是解决这⼀瓶颈的有效⼿段。 3. 数字孪⽣能与New IT 融合？  这张图展⽰的是数字孪⽣的五维模型和new it 的关系，也就是说数字孪⽣⽤到了像物联⽹、边缘计算、AR/VR、⼤数据、区块链等新⼀ 代信息技术。⽐如通过物联⽹可以采集物理世界的信息，通过3R （MR Mediated Reality （ 介导现实 ））可以更好的呈现虚拟模型，区块 链可以为数字孪⽣提供安全保障，⼤数据能够从数字孪⽣⾼速产⽣的海量数据中提取更多有价值的信息，以解释和预测现实事件的结果和过 程。  综上所述，数字孪⽣的实现和落地应⽤离不开New IT 的⽀持，只有与New IT 的深度融合数字孪⽣才能实现物理实体的真实全⾯感知、多 维多尺度模型的精准构建、全要素／全流程／全业务数据的深度融合、智能化／⼈性化／ 性化服务的按需使⽤以及全⾯／动态／实时的交 互。 4. 数字孪⽣是否存在科学问题？  这⼀部分作者讨论了数字孪⽣还没有⼀些很好的研究⽅向？当然有很多可以值得研究的⽅向，但都是泛泛⽽谈，并没有深⼊细节去谈，每 ⼀ 提出的问题都⽐较⼤，⽐如在虚拟模型维度，如何构建动态多维多时空尺度⾼保真模型，如何保证和验证模型与物理实体的⼀致性／真 实性／有效性／可靠性。在孪⽣数据维度，如何实现海量⼤数据和异常⼩数据的变频采集，如何实现全要素／全业务／全流程多源异构数据 的⾼效传输，如何实现信息物理数据的深度融合与综合处理？