數(shù)字孿生化水平五大等級L1-L5

無論是初期DARPA提出的數(shù)字孿生體，還是在美國空軍研究實驗室提出的機(jī)身數(shù)字孿生體，抑或2019年帕梅拉·科布倫在“工程前沿學(xué)術(shù)研討會”的演講中對數(shù)字孿生體的論述，都闡釋了一個基本事實：數(shù)字孿生體應(yīng)用都是基于對物理世界設(shè)備或產(chǎn)品的數(shù)字表達(dá)（Digital Representation）。由此可見，在數(shù)字空間給出物理世界的物體對應(yīng)的表達(dá)方法，成為數(shù)字孿生體工程的基礎(chǔ)工作。

部分行業(yè)人士把數(shù)字孿生體概念擴(kuò)大化，將一些簡單的傳感器數(shù)據(jù)在信息系統(tǒng)中的表示，也簡單地認(rèn)為是數(shù)字孿生體；還有一些專家把嵌入式系統(tǒng)或信息物理系統(tǒng)看成數(shù)字孿生體，并撰寫了不少論文。事實上，這些工作并沒有數(shù)字孿生體概念的參與，不會提升或降低其價值。

既然數(shù)字孿生體是第四次工業(yè)革命的通用目的技術(shù)，那么它將應(yīng)用到多個領(lǐng)域，不能用某個特定場景的非標(biāo)準(zhǔn)化工程方法來展示，應(yīng)該考慮更廣泛的應(yīng)用要求，此時設(shè)計一個全新的概念就顯得很有必要。筆者提出數(shù)字孿生化（Digital Twinning）的說法，以表示物理世界和數(shù)字空間不同目標(biāo)的轉(zhuǎn)化過程，這種過程的衡量標(biāo)準(zhǔn)為“精度”，它們表現(xiàn)為從形似、仿真、神似（包含靜態(tài)和動態(tài)）到難分真假，通過這樣的方式，體現(xiàn)了數(shù)字孿生化水平的高低。

數(shù)字孿生化的基礎(chǔ)是物理世界中物體的幾何模型，這是不容易改變的數(shù)據(jù)源，通過對該數(shù)據(jù)的獲取，可以實現(xiàn)對該物體基本情況的數(shù)字表達(dá)。ISO 23247、IEEE P2806等與數(shù)字孿生體相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)都采用了這樣的描述方法，并把數(shù)字表達(dá)作為數(shù)字孿生體工程的基本前提。

當(dāng)然，數(shù)字孿生化的精度各不相同，這既與應(yīng)用場景的實際需求有關(guān)，還與投入代價有直接聯(lián)系。在機(jī)械加工，特別是精密加工領(lǐng)域，數(shù)字孿生化的要求非常高，例如航天軍工的設(shè)備加工經(jīng)常需要達(dá)到微米級別的精度要求，但對于城市管理來說，其精度大部分不需要那么高，部分要求只需要達(dá)到厘米級別即可。

因此，數(shù)字孿生化的精度并不是越高越好，而是需要根據(jù)應(yīng)用場景和投入能力兩者均衡確定。一些行業(yè)專家把航空航天領(lǐng)域的數(shù)字孿生化案例作為參考來啟發(fā)對數(shù)字孿生體的理解是可以的，但如果把它作為標(biāo)桿對象就有可能東施效顰了。

因此，數(shù)字孿生化把精度作為目標(biāo)，形成了不同層次的要求，這在不同的應(yīng)用場景中體現(xiàn)出來的效果也有一定的差異。數(shù)字孿生化水平的五大等級情況如下，下面具體展開介紹。

第一級

以建立幾何模型為目標(biāo)

數(shù)字孿生體工程以建立幾何模型為基礎(chǔ)，部分工程項目不建立幾何模型，因而通常無須把該項目稱為數(shù)字孿生體。幾何模型是任何物理世界設(shè)備或產(chǎn)品的第一個特征，通常在特定時間，該幾何模型是一個確定的狀態(tài)，因此，把它作為數(shù)字孿生化的首要目標(biāo)，比較容易實現(xiàn)。一些直接以幾何模型建設(shè)為目標(biāo)的項目，通常是為了實現(xiàn)“可視化”，它的好處通常有幾方面：一是為管理層提供了直觀可見的數(shù)據(jù)或場景，降低了管理的復(fù)雜度和難度；二是部分項目成果難以顯性化，為了讓上級部門、主管領(lǐng)導(dǎo)或客戶了解效果，把這些不可見的結(jié)果用可視化方式展現(xiàn)出來；三是為更復(fù)雜的系統(tǒng)確定單一數(shù)據(jù)源，其他系統(tǒng)可以基于該可見的信息源做進(jìn)一步開發(fā)。客觀來說，以上三個方面的可視化都有價值，前兩個不是數(shù)字孿生體的核心目標(biāo)，第三個是數(shù)字孿生體工程的要求。通過幾何模型錨定單一數(shù)據(jù)源，分部件、子系統(tǒng)、系統(tǒng)和系統(tǒng)之系統(tǒng)等多個層次建立幾何模型，可以為各個參與方提供一個客觀的參照標(biāo)準(zhǔn)。

第二級

以仿真為目標(biāo)的數(shù)據(jù)描述

為了使數(shù)字空間與物理世界的設(shè)備或產(chǎn)品對應(yīng)的數(shù)字孿生化后的模型更有價值，通常需要對它的材料和物理特征進(jìn)行描述，以便數(shù)字線程傳遞相關(guān)數(shù)據(jù)的時候，可以有更豐富的信息。這個階段完成的仿真工作，成為數(shù)字孿生化最具挑戰(zhàn)的工作之一，雖然有超級計算或云計算等仿真利器，但由于部分仿真涉及的計算量實在太過巨大，如果不采用降階模型技術(shù)等，仍然無法實現(xiàn)真正的工程應(yīng)用。第二級數(shù)字孿生化對于高端制造可能是常態(tài)，但對于大量中低端行業(yè)或者建筑、城市、能源等領(lǐng)域，利用傳統(tǒng)仿真工具的成本往往太高，不具有實際的應(yīng)用價值，這意味著，數(shù)字孿生體在多個行業(yè)的應(yīng)用需求，呼喚低成本的數(shù)據(jù)描述工具。

第三級

多尺度場景的數(shù)據(jù)融合

當(dāng)實現(xiàn)了設(shè)備和產(chǎn)品的仿真之后，數(shù)字孿生化即進(jìn)入了滿足多尺度場景的數(shù)據(jù)融合的需求階段，這個階段既需要考慮設(shè)備和產(chǎn)品的數(shù)據(jù)建模，還需要考慮場景或環(huán)境的建模，通過兩者的共同數(shù)字孿生化，才可以形成豐富的數(shù)字孿生系統(tǒng)。需要指出的是，設(shè)備和產(chǎn)品的建模和仿真有可能在設(shè)計的時候就已經(jīng)實現(xiàn)了，或者事后需要重構(gòu)出原有的幾何模型和仿真特征，通常情況下，對環(huán)境的數(shù)字孿生化是進(jìn)一步建立物理世界和數(shù)字空間交互的關(guān)鍵。從技術(shù)的應(yīng)用來看，人工智能在實現(xiàn)兩者無縫數(shù)據(jù)融合方面至關(guān)重要，從國際上多家企業(yè)的實踐來看，解決多尺度場景的數(shù)據(jù)融合，對數(shù)字孿生體產(chǎn)業(yè)化非常重要，考慮到成本問題，這也是數(shù)字孿生化的難點所在。

第四級

面向建造和運行的動態(tài)孿生

第三級數(shù)字孿生化水平滿足了靜態(tài)的神似，但還不具有時間軸上的孿生特征，只有實現(xiàn)了建造和運行過程的動態(tài)孿生，才可以稱之為第四級數(shù)字孿生化。這個階段的數(shù)字孿生化有較大的挑戰(zhàn)，涉及建造體系和管理體系的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如果建造流程和管理流程無法與數(shù)字孿生化工作融合，相關(guān)數(shù)據(jù)難以貢獻(xiàn)，自然實現(xiàn)不了這個階段的動態(tài)孿生。在一些簡單的應(yīng)用場景中，建造體系和管理體系與人關(guān)聯(lián)不大，或者可以通過數(shù)據(jù)自動化替代人的角色，那么這個階段的動態(tài)孿生就有可能實現(xiàn)了。

第五級

具有自適應(yīng)能力的自主孿生

如果數(shù)字孿生化發(fā)展到能夠根據(jù)各種環(huán)境變化自行實現(xiàn)第一級到第四級數(shù)字孿生化工作，那么它就達(dá)到了最高等級的自主孿生水平。這樣的目標(biāo)需要實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動化，需要建立在數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的基礎(chǔ)上。毫無疑問，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)科學(xué)等將在這個等級具有至關(guān)重要的作用，迄今為止，相關(guān)理論和技術(shù)尚未成熟，只有一些較簡單的應(yīng)用出現(xiàn)。例如，NASA在空間制造體系中產(chǎn)生了一些概念，目前也只是在增材制造模式上有一些突破，但要真正達(dá)到那樣的水平，還需要長達(dá)數(shù)十年的努力。數(shù)字孿生化技術(shù)是數(shù)字孿生體的基礎(chǔ)部分，它的實現(xiàn)程度決定了數(shù)字孿生體的應(yīng)用效果，在不同的行業(yè)，數(shù)字孿生化水平具有不同的判定標(biāo)準(zhǔn)，以上只是就基本的概念和特征做了描述，后續(xù)還需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景做相應(yīng)的調(diào)整。從傳統(tǒng)學(xué)科或研究領(lǐng)域來看，數(shù)字孿生化的前三個等級屬于傳統(tǒng)的建模和仿真，動態(tài)孿生和自主孿生對應(yīng)的第四級、第五級則需要動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動和人工智能等新一代技術(shù)的參與，特別是動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的仿真，成為過去十年各位專家學(xué)者力求突破的地方，這也是數(shù)字孿生體的主要研究領(lǐng)域之一。

轉(zhuǎn)載來源：AI智勝未來