數(shù)字孿生體系架構(gòu)
數(shù)字孿生是指綜合運(yùn)用多種技術(shù)，實(shí)現(xiàn)物理空間與數(shù)字空間的實(shí)時(shí)雙向同步映射及虛實(shí)交互。這里的交互指的是廣義上的交互操作，除了人機(jī)交互之外，還包括了物理世界利用傳感器數(shù)據(jù)塑造數(shù)字世界、數(shù)字世界通過促動器對物理世界進(jìn)行改造等交互類型。
一個(gè)完整的數(shù)字孿生包括物理層、數(shù)據(jù)層、模型層、功能層和能力層，分別對應(yīng)著數(shù)字孿生的5個(gè)要素——物理對象、對象數(shù)據(jù)、動態(tài)模型、功能模塊和應(yīng)用能力，其中的重點(diǎn)是對象數(shù)據(jù)、動態(tài)模型及功能模塊這3部分。
圖1數(shù)字孿生體系架構(gòu)及核心要素
（1）物理層
物理層所涉及的物理對象既包括了物理實(shí)體，也包括了實(shí)體內(nèi)部及互相之間存在的各類運(yùn)行邏輯、生產(chǎn)流程等已存在的邏輯規(guī)則。
（2）數(shù)據(jù)層
數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)來源于物理空間中的固有數(shù)據(jù)，以及由各類傳感器實(shí)時(shí)采集到的多模式、多類型的運(yùn)行數(shù)據(jù)。
（3）模型層
數(shù)字孿生中的模型既包含了對應(yīng)已知物理對象的機(jī)理模型，也包含了大量的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。其中，“動態(tài)”是模型的關(guān)鍵，動態(tài)意味著這些模型需要具備自我學(xué)習(xí)、自主調(diào)整的能力。
（4）功能層
功能層的核心要素“功能模塊”則是指由各類模型通過或獨(dú)立或相互聯(lián)系作用的方式形成的半自主性的子系統(tǒng)，或者說是一個(gè)數(shù)字孿生的小型實(shí)例。半自主性是指這些功能模塊可以獨(dú)立設(shè)計(jì)、創(chuàng)新，但在設(shè)計(jì)時(shí)需要遵守共同的設(shè)計(jì)規(guī)則，使其互相之間保持一定的統(tǒng)一性。這種特征使得數(shù)字孿生的模塊可以靈活的擴(kuò)展、排除、替換或修改，又可以通過再次組合的方式，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜應(yīng)用、構(gòu)成成熟完整的數(shù)字孿生體系。
（5）能力層
最終，通過功能模塊的搭配組合解決特定應(yīng)用場景中某類具體問題的解決方案，在歸納總結(jié)后會沉淀為一套專業(yè)知識體系，這便是數(shù)字孿生可對外提供的應(yīng)用能力，也可稱為應(yīng)用模式。因?yàn)槠鋬?nèi)部的模型和模塊具有的半自主特性，使得形成的模式可以在一定程度上實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整。
數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)
一個(gè)數(shù)字孿生系統(tǒng)，按照其所能實(shí)現(xiàn)的功能來分，大致可分為4個(gè)發(fā)展階段：
圖2數(shù)字孿生發(fā)展階段
（1）數(shù)化仿真階段
在這個(gè)階段，數(shù)字孿生要對物理空間進(jìn)行精準(zhǔn)的數(shù)字化復(fù)現(xiàn)，并通過物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)物理空間與數(shù)字空間之間的虛實(shí)互動。這一階段，數(shù)據(jù)的傳遞并不一定需要完全實(shí)時(shí)，數(shù)據(jù)可在較短的周期內(nèi)進(jìn)行局部匯集和周期性傳遞，物理世界對數(shù)字世界的數(shù)據(jù)輸入以及數(shù)字世界對物理世界的能動改造基本依賴于物聯(lián)網(wǎng)硬件設(shè)備。
這一階段主要涉及數(shù)字孿生的物理層、數(shù)據(jù)層和模型層（尤其是機(jī)理模型的構(gòu)建），最核心的技術(shù)是建模技術(shù)及物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)。通過3D測繪、幾何建模、流程建模等建模技術(shù)，完成物理對象的數(shù)字化，構(gòu)建出相應(yīng)的機(jī)理模型，并通過物聯(lián)網(wǎng)感知接入技術(shù)使物理對象可被計(jì)算機(jī)感知、識別。
（2）分析診斷階段
在這個(gè)階段，數(shù)據(jù)的傳遞需要達(dá)到實(shí)時(shí)同步的程度。將數(shù)據(jù)驅(qū)動模型融入物理世界的精準(zhǔn)仿真數(shù)字模型中，對物理空間進(jìn)行全周期的動態(tài)監(jiān)控，根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求，逐步建立業(yè)務(wù)知識圖譜，構(gòu)建各類可復(fù)用的功能模塊，對所涉數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、理解，并對已發(fā)生或即將發(fā)生的問題做出診斷、預(yù)警及調(diào)整，實(shí)現(xiàn)對物理世界的狀態(tài)跟蹤、分析和問題診斷等功能。
這一階段的重點(diǎn)在于結(jié)合使用機(jī)理模型及數(shù)據(jù)分析型的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，核心技術(shù)除了物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)外，主要會運(yùn)用到統(tǒng)計(jì)計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、知識圖譜、計(jì)算機(jī)視覺等相關(guān)技術(shù)。
（3）學(xué)習(xí)預(yù)測階段
實(shí)現(xiàn)了學(xué)習(xí)預(yù)測功能的數(shù)字孿生能通過將感知數(shù)據(jù)的分析結(jié)果與動態(tài)行業(yè)詞典相結(jié)合進(jìn)行自我學(xué)習(xí)更新，并根據(jù)已知的物理對象運(yùn)行模式，在數(shù)字空間中預(yù)測、模擬并調(diào)試潛在未發(fā)覺的及未來可能出現(xiàn)的物理對象的新運(yùn)行模式。在建立對未來發(fā)展的預(yù)測之后，數(shù)字孿生將預(yù)測內(nèi)容以人類可以理解、感知的方式呈現(xiàn)于數(shù)字空間中。
這一階段的核心是由多個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型構(gòu)成的、具有主動學(xué)習(xí)功能的半自主型功能模塊，這需要數(shù)字孿生做到類人一般靈活地感知并理解物理世界，而后根據(jù)理解學(xué)習(xí)到的已知知識，推理獲取未知知識。所涉及的核心技術(shù)集中于機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、人機(jī)交互等領(lǐng)域。
（4）決策自治階段
到達(dá)這一階段的數(shù)字孿生基本可以稱為是一個(gè)成熟的數(shù)字孿生體系。擁有不同功能及發(fā)展方向但遵循共同設(shè)計(jì)規(guī)則的功能模塊構(gòu)成了一個(gè)個(gè)面向不同層級的業(yè)務(wù)應(yīng)用能力，這些能力與一些相對復(fù)雜、獨(dú)立的功能模塊在數(shù)字空間中實(shí)現(xiàn)了交互溝通并共享智能結(jié)果。而其中，具有“中樞神經(jīng)”處理功能的模塊則通過對各類智能推理結(jié)果的進(jìn)一步歸集、梳理與分析，實(shí)現(xiàn)對物理世界復(fù)雜狀態(tài)的預(yù)判，并自發(fā)地提出決策性建議和預(yù)見性改造，并根據(jù)實(shí)際情況不斷調(diào)整和完善自身體系。
在這一過程中，數(shù)據(jù)類型愈發(fā)復(fù)雜多樣且逐漸接近物理世界的核心，同時(shí)必然會產(chǎn)生大量跨系統(tǒng)的異地?cái)?shù)據(jù)交換甚至涉及數(shù)字交易。因此，這一階段的核心技術(shù)除了大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)外，必然還包括云計(jì)算、區(qū)塊鏈及高級別隱私保護(hù)等技術(shù)領(lǐng)域。
數(shù)字孿生的未來
現(xiàn)如今，數(shù)字孿生與行業(yè)和社會發(fā)展的未來結(jié)合得愈發(fā)緊密。美國、德國等發(fā)達(dá)國家都已將數(shù)字孿生作為本國未來工業(yè)發(fā)展架構(gòu)的關(guān)鍵組成部分；新加坡、法國、加拿大和我國多地也已建立了許多相對成熟的智慧城市項(xiàng)目。數(shù)字孿生作為人們認(rèn)識世界、改造世界的新工具，正在成為世界上主要國家數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新抓手，并將成為第四次工業(yè)革命的基礎(chǔ)組成部分，也將成為信息化社會治理的基礎(chǔ)支撐，這是社會信息化發(fā)展的必然結(jié)果。
通過結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)，數(shù)字孿生可以對物理對象進(jìn)行實(shí)時(shí)建模、監(jiān)控、分析、預(yù)測、控制調(diào)整及一定程度的改造。利用數(shù)字孿生構(gòu)建行業(yè)知識，形成對產(chǎn)業(yè)整體趨勢的分析和預(yù)知并得到具有前瞻性的建議，能在很大程度上改善生產(chǎn)活動中諸如產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、城市綜合治理等令人頭痛的復(fù)雜問題，改變未來各行業(yè)的運(yùn)作方式。
以某電力行業(yè)數(shù)字孿生的一個(gè)應(yīng)用情境為例。某天，發(fā)電設(shè)備廠商的管理者接到一通電話，告知他系統(tǒng)在經(jīng)過對發(fā)電設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的監(jiān)控分析后，推測出安裝在某客戶發(fā)電廠中的一個(gè)發(fā)電渦輪機(jī)出現(xiàn)了一些無法通過環(huán)境設(shè)備或運(yùn)行模式進(jìn)行調(diào)整的狀況，這一狀況可能導(dǎo)致渦輪機(jī)的一個(gè)關(guān)鍵部件比平常更快地?fù)p壞。雖然現(xiàn)在并沒有立刻引起問題，但在未來幾個(gè)月內(nèi)，會導(dǎo)致發(fā)電廠的整體性能下降。因此建議設(shè)備廠商立刻派出運(yùn)維人員，對該設(shè)備進(jìn)行保養(yǎng)維修，并給出了針對該設(shè)備某幾項(xiàng)運(yùn)行狀態(tài)的保養(yǎng)建議。撥出這通電話給管理者的，并不是人類操作員，而是發(fā)電廠的數(shù)字孿生通過對運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析、診斷，在模擬預(yù)測了設(shè)備的非常規(guī)運(yùn)行模式及其可能成因后，所給出的具有預(yù)見性的智能化決策建議，并由數(shù)字孿生自主或半自主地實(shí)施決策。
在未來，以人工智能為核心的數(shù)字孿生，可以使整個(gè)數(shù)字孿生體系像人類一樣、甚至以遠(yuǎn)超于人類的敏銳度去觀察、預(yù)判并行動。
