什么是数字孪生(Digital Twin)？

数字孪生体可在对象、产品或系统的整个生命周期内（从设计、生产到维护乃至退役）实现持续的监测、仿真与分析。同时，还可纳入影响资产性能的外部流程及关键变量。

其核心特征之一在于实体与虚拟副本之间实现实时双向数据交换，从而确保仿真结果能够真实反映物理世界。企业还可将多个数字孪生体连接起来，对更复杂的系统进行建模，以支撑更宏观的数字化转型或工业 4.0 战略。

通过洞察对象当下的运行状态，并预测其在未来情境中的表现，数字孪生体帮助组织提升效率、加速创新，并做出以数据为依据的理性决策。常见应用场景包括流程优化、预测性维护、供应链优化以及产品研发。

众多现代数字孪生体解决方案提供商，如 Siemens、General Electric、Nvidia、IBM、Bentley 及 Microsoft，均提供完整的服务体系。其解决方案通常涵盖硬件层（如传感器套件）、数据处理模块、同步服务、仿真引擎、分析平台以及可视化仪表板等。而对于需求更为专业化的企业，则可能采用模块化方案，按需组合不同服务。

数字孪生体几乎可以映射任何实体，从建筑、桥梁到汽车、飞机、历史文物，乃至整个地球。此外，它们还可对交通流、气象变化、医疗方案及工厂运营等复杂系统进行建模。在更具实验性的场景中，数字孪生体甚至可以基于真实或虚构的人物构建，涵盖其声音、外貌乃至性格特征的建模。

数字孪生体已在各行各业广泛应用：一项 2023 年战略市场研究的研究显示，约 75% 的企业在不同程度上已采用这一技术。此类项目通常成本较高，且对资源投入要求较大。然而，对多数企业而言，这项投入具有显著回报：根据 Hexagon 于 2025 年发布的调查，92% 采用数字孪生体的企业实现了超过 10% 的回报率，且超过一半的企业回报率达到 20% 以上。

• 企业希望在虚拟环境中进行监控、分析或仿真的物理资产。
• 一种虚拟模型，用于作为现实世界对象或系统的数字化映射
  
  
• 用于持续记录温度、压力、运动等关键指标的数据来源，例如传感器或物联网 (IoT) 设备
  
  
• 通过数据管道将传感器数据传输至虚拟模型，从而实现与对应物理资产的实时同步
  
  
• 一个反馈回路，将数字孪生体生成的洞见或控制信号回传至物理资产，以优化性能、效率及决策过程
  
  
• 分析引擎（通常由机器学习或人工智能驱动），可用于识别数据模式、模拟未来情景、开展预测分析，并支持资产追踪
  
  
• 可视化界面与仪表板，使团队能够与资产或系统的二维或三维模型进行交互

尽管数字孪生体的工作流在不同行业和应用中差异显著，但通常都包含以下基本步骤：

企业通常首先为物理对象部署一系列传感器，用以采集其性能、状态及运行环境数据。在物联网 (IoT) 场景中，组织可能部署“智能对象”，这类设备通常内置传感器，可持续采集并传输数据。在 IT 环境中，团队可借助虚拟化技术构建应用、软件及计算机（如虚拟机）的数字化表示。随后，可部署软件代理，在数字资产所在位置或其附近采集数据，用于监测与分析。

虚拟模型是基于现实对象或系统所采集数据构建的数字化副本。该模型内嵌关键属性，使其能够对环境变化及与相关系统的交互作出更为真实的响应。

例如，飞机涡轮的数字孪生体不仅能够以与真实设备相同的速率模拟磨损与故障，还会综合考虑飞行过程中的气动力以及相关发动机和液压组件的影响。这种精细建模有助于确保数字孪生体能够在多种情境下可靠地模拟现实对象的响应。

实时数据集成使数字孪生体与其物理实体之间实现持续、即时的通信。这一动态反馈机制使团队能够提前预判问题，从而优化性能、提升系统可靠性并实施预测性维护，进而减少停机时间并延长资产生命周期。企业通常会将数据交换流程自动化，从而将资源投入到更高层次的战略事务中。

数字孪生体使团队能够在虚拟环境中开展安全且具成本效益的实验。例如，在制造场景中，团队可以模拟装配线升级对性能与效率的影响。或者评估一种更具成本优势的包装方案，是否能够经受住运输与分销过程中的严苛考验。通过对多种“假设情境”的模拟与探索，数字孪生体平台使团队能够在无需承担真实测试所带来的成本与风险的前提下，提升运营效率并优化产品质量。

分析引擎可提出一系列运营优化建议，例如调整云资源规模、生产产量或团队预算，从而帮助团队优化性能与成本支出。它们还可与客户关系管理 (CRM) 平台及企业资源规划 (ERP) 工具集成，从而优化生产流程并提升客户转化路径的效率。

模拟技术与数字孪生体均可帮助团队在数字环境中复现并测试各类场景。但不同之处在于，数字孪生体能够映射现实对象及其特性，而模拟通常完全存在于虚拟环境中，与现实系统并无直接联通。

换言之，模拟是静态的——仅执行预设情景，且不具备将结果反馈至物理系统的内在机制。相比之下，数字孪生体不仅能够动态反映实时状态，还能将信息回传至其所对应的物理系统。

另一重要差异在于，数字孪生体解决方案能够联通多个资产与系统，而非对其进行孤立评估。团队可灵活增减组件以还原真实场景，从而评估单一资产的变化对整体系统生态的影响。

3D 模型是对对象在某一时刻状态的静态呈现。组织可以借此了解对象的外观，但无法洞察其运行行为。单独的 3D 模型无法用于预测未来情境或反映实时状态。不过，3D 模型通常作为数字孪生体与仿真的基础组成部分，为物理资产或流程提供精确的视觉与空间表达。

尽管团队可以构建“互联数字孪生体”（由多个孪生体组成的网络）以获取更全面的系统性能视角，但这类网络通常仍主要用于优化单一生产环境中的资产生命周期。

相比之下，数字线程的覆盖范围更广，可打通跨部门、流程及环境的数据，从而构建组织级的资产与系统全景视图。数字线程能够整合来自多个生产环境的数据，使组织内各相关方均可访问与利用。

总体而言，数字线程更适用于获取组织各系统之间的整体联动视角，而数字孪生体则更适合对单个资产与流程进行精细优化。

在同一生产环境中，多种数字孪生体并存是十分常见的，每种类型都对应不同层级的精细度与观测维度。主要可分为以下四种类型：

组件级数字孪生体（亦称部件孪生）针对单一组件进行建模，可提供细粒度的部件级洞察。例如，组件级孪生可通过传感器阵列对石油管道中的阀门、风力涡轮中的电机或汽车中的涡轮增压器进行精准映射与监测。

资产级孪生体用于复现完整的功能单元（通常由两个或多个组件构成），并呈现这些组件之间的实时交互关系。例如，资产级孪生体可用于复现石油管道阀门系统（由多个阀门与管道组成）、风力涡轮传动系统（由电机、齿轮箱及传动轴构成），或汽车涡轮增压系统（包括涡轮增压器、中冷器与压缩机）。

系统级或单元级孪生体使企业能够理解各类资产如何协同组合，构建更大的集成系统。它们既提供资产间交互的可视化洞察，也有助于在系统层面识别性能优化空间。例如，系统孪生体可对应石油管道的某一段（包含多个阀门与泵系统）、一台风力涡轮机（由电机、叶片及控制系统组成），或汽车动力总成系统（涵盖发动机、变速箱与传动轴）。

流程级孪生体提供最宏观的视角，揭示生产设施、供应链或运营流程中各系统之间的协同运作方式。流程级孪生体有助于确保整个生产环境（而非单一组件）均处于最优运行状态。例如，流程级孪生体可用于复现端到端的石油分销网络、风电场发电系统或整车制造流程。

数字孪生体使企业能够更清晰地洞察复杂系统，并在投入现实资源之前灵活探索多种运行配置方案。其主要优势包括：

数字孪生体解决方案使企业能够在虚拟测试环境中试验多种产品设计、流程及制造方案，从而加速创新并缩短上市周期。

例如，航空航天工程师可以构建多种实验飞机的数字孪生体模型（分别采用不同的机翼与推进设计），以评估哪一版本更具进一步开发潜力。相比为每种设计方案分别制造并测试实体原型，这种方式在成本与安全性方面均更具优势。

在新产品进入量产阶段后，数字孪生体可持续镜像并监测系统运行，以实现并维持制造过程的最佳效率。团队还可在不干扰现有流程的前提下识别降本空间。

例如，企业可在虚拟环境中测试更具成本优势的材料或制造工艺，并在确认其能够满足性能与排放标准后，再进行规模化应用。数字孪生体还可基于历史数据开展预测性维护，即在故障发生前预判潜在失效资产。

在复杂的现代系统中，单点故障或资产失效往往可能引发连锁性中断，尤其当团队难以及时定位根本原因时。例如，数据中心中负责控制冷却风扇的一块小型电路一旦失效，可能引发过热，进而导致整组服务器机架下线。

数字孪生体可通过实时映射各类组件（如传感器、电路与电容）的运行状态来应对这一问题。通过与物理系统的持续联通，数字孪生体能够识别诸如异常温度波动等早期预警信号，并提前预判潜在故障。这一能力使团队能够提前干预，从而避免停机损失及高成本故障。

为保持竞争力，企业必须能够迅速调整运营规模，以应对不断变化的产品需求、经济环境及战略重点。传统而言，无论扩张还是收缩规模，都是一个缓慢且复杂的过程，团队需要在全面部署前对新系统进行严格验证。数字孪生体通过提供虚拟环境，使团队能够在正式部署前安全地调整参数并测试配置，从而加快流程并降低风险。

数字孪生体还可接入实时系统，将扩展或缩减等调整持续、实时地反馈至对应的物理系统。例如，在流量高峰期间，数字孪生体平台可通过算法自动增减云节点，以缓解拥堵并维持系统性能稳定。

众多行业依赖数字模型来解析复杂系统、推动创新、维护设备并提升运营效率。数字孪生体已广泛应用于以下行业与场景：

组织可利用数字孪生体对喷气发动机、机车发动机、发电涡轮、公用事业资产及其他发电系统进行建模。数字孪生体平台可制定周期性维护计划、识别硬件异常，并支持新组件的测试验证。此外，还可通过监测电网需求、模拟资产配置调整并预测电网发展趋势，助力能源系统向可再生能源转型。

基于物理模型的数字孪生体系统可帮助工程师设计更耐用、更安全且更具成本效益的结构，如建筑、钻井平台、运河、水坝及桥梁等。例如，它们可评估某一桥梁是否能够承受强风、暴雨及交通负载，从而使工程师在施工前优化设计方案。

数字孪生体还可为既有建筑提供运行可视化，例如展示管道、暖通空调、电力及安防等关键系统在建筑内部的协同运作。这些洞察可进一步支撑建筑信息模型 (BIM) 系统的应用，该系统通过数字化表达对建筑进行全生命周期管理。

在制造业中，数字孪生体（通常结合人工智能能力）可通过覆盖产品全生命周期的监测，提升质量控制、供应链管理及异常检测能力。例如，电子制造企业可构建车间的数字孪生体模型，以实时映射库存水平、生产排程、设备状态及其他运营数据。

数字孪生体可通过疾病进展预测（用于预测患者对不同治疗方案的反应），以及增强诊断（借助高精度建模分析器官与身体系统之间的相互作用如何影响健康），从而生成关键的健康洞察。

它们还可协助医院优化运营（包括人员配置、排班与设备维护），并推动向个性化医疗转型，实现基于个体需求的定制化治疗。

数字孪生体在汽车设计领域得到广泛应用，既可提升整车性能，也有助于提高生产效率。例如，车辆设计人员可先基于虚拟模型开展全面的安全性与排放测试，再以真实车辆进行基准验证。

土木工程师与城市规划专家利用数字孪生体技术模拟行人与车辆在城市中的运行与流动方式。城市模型通常融合 3D 与 4D 空间数据、物联网 (IoT) 对象数据以及 AI 分析能力，以模拟新政策、基础设施升级或交通系统对建成环境的潜在影响。数字孪生体在智慧城市中发挥关键作用，依托物联网连接设备持续采集与共享数据，从而提升生活质量并促进可持续发展。

数字孪生体技术的概念可追溯至 20 世纪 60 年代，当时 NASA 构建航天器的实体模型，用于研究其在不同条件下的表现，以便在将实际航天器送入轨道前进行验证。1970 年，阿波罗 13 号飞船发生舱内爆炸、危及机组人员生命时，NASA 依靠这些模型在地面推演多种救援方案（据其技术报告系统记录）。尽管这些早期实践使用的是实体模型而非虚拟模型，但它们为后来“数字孪生体”概念的形成奠定了基础。

2002 年，科学家兼企业高管 Michael Grieves 提出概念化产品生命周期管理 (PLM) 框架，通过持续数据交换将物理产品与其虚拟对应体连接起来。八年后，NASA 的 John Vickers 在技术路线图中正式提出“数字孪生体”这一术语，并在 Grieves 的“镜像空间”概念基础上加以发展。

据 Fortune Business Insights 报告显示，数字孪生体市场正在快速扩张。预计市场规模将从 2025 年的 245 亿美元增长至 2032 年的 2593 亿美元，智慧城市、航空航天、医疗健康与制造业等领域将成为主要增长驱动力。新兴的数字孪生体能力包括：

生成式 AI 可基于历史与实时数据预测系统未来可能的行为与响应方式。这一能力使团队能够做出更具信息支撑的运营决策与投资判断。AI 技术还可帮助数字孪生体系统在无需人工干预的情况下实现资源的自动优化扩展与配置。

AI 模型不仅能自动执行重复性任务，还可借助数字孪生体进行更长期、多步骤的决策推演。例如，它们可以预测某个组件故障在网络中的级联影响，波及相邻资产与系统；在需要维护时向相关团队发出提醒；提出网络优化建议以降低故障发生概率；在某些情况下，甚至可自主执行部分运营调整。

与软件即服务 (SaaS) 类似，数字孪生体即服务 (DTaaS) 正逐渐成为企业的主流选择。该交付模式使企业能够通过云快速部署并扩展数字孪生体，而无需从零开发或自行维护底层服务器基础设施。

开发人员正在设计能够模拟人类行为与认知过程的数字孪生体系统。数字“分身”既可用于个人场景（如数字遗产保存或用户互动），也可用于专业场景（如员工培训或流程自动化）。

它们在科研场景中同样具有应用价值。例如，研究人员可以利用合成用户开展实验，以模拟真实人群对新产品与功能的潜在反应。企业可进一步汇总这些结果，从而推演整体人群层面的趋势变化。

数字孪生技术的概念最早出现于 1991 年 David Gelernter 撰写的《镜像世界》(Mirror Worlds) 一书中。但是，相关人员认为 Michael Grieves 博士（当时在密歇根大学任教）于 2002 年首次将数字孪生的概念应用于制造业，并正式宣告“数字孪生软件”这一概念的诞生。最终，NASA 的 John Vickers 在 2010 年引入了一个新术语 – “数字孪生”。

然而，使用数字孪生作为研究物理对象的手段的核心思想其实早在很久以前就已经出现。事实上，可以说，美国国家航空航天局 (NASA) 在 20 世纪 60 年代的太空探索任务中率先使用了数字孪生技术。当时，每艘航行的航天器都精确复制了地球上的版本，供 NASA 飞行机组人员研究和模拟使用。

使用数字孪生可以更有效地研究和设计产品，并创建大量有关可能的性能结果的数据。这些信息可以提供洞察分析，帮助公司在开始生产之前对产品进行必要的改进。

即使新产品投入生产后，数字孪生也可以帮助镜像和监控生产系统，以期在整个制造过程中实现并保持最高效率。

数字孪生虽因其提供的功能而备受推崇，但却无法保证每个制造商或创建的每个产品均能使用数字孪生。事实上，并非每个对象均足够复杂，因而需要数字孪生所需的密集且有规律的传感器数据流。从财务角度来看，投入大量资源来创建数字孪生也属低性价比之举。（请记住，数字孪生是物理对象的精确复制品，而这可能会导致其创建成本高昂。）

另外，许多类型的项目确实因使用数字模型而特别受益：

• 大型项目：建筑、桥梁和其他复杂构筑物都需要遵守严格的工程规则。
• 在机械层面上十分复杂的项目：喷气涡轮机、汽车和飞机。数字孪生可帮助提高复杂机械与大型发动机的效率。
• 电力设备：包括发电和传输电力的机制。
• 制造项目：数字孪生在帮助优化流程效率方面表现出色，就像您在工业环境中发现的共同运作的机器系统一样。

因此，使用数字孪生取得最大成功的行业是那些涉及大型产品或项目的行业：

• 工程（系统）
• 汽车制造
• 飞机生产
• 轨道车设计
• 建筑施工
• 制造业物联网
• 电力公用事业

快速扩张的数字孪生市场表明，虽然数字孪生已在众多行业中实现应用，但对数字孪生的需求在一段时间内仍将持续攀升。2022 年，全球数字孪生市场的价值到 2027 年预计将达到 735 亿美元。¹