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這些年來，信息技術的發展有了明顯變化。

以云計算、大數據、人工智能為代表的算力技術演進，以及以全光網絡、4G/5G、Wi-Fi 6為代表的聯接力技術飛躍，使得人們對數字技術提出了更高的期望。

人們希望在信息化的基礎上，進一步實現數字化、網絡化、智能化，將澎湃的數字動能從個人消費領域轉向包括工業制造、交通物流、教育醫療等在內的各個垂直行業，實現全行業及整個社會的數字化轉型。

換句話說，數字技術除了幫助消費者更好地社交、娛樂之外，還要幫助企業升級制造工藝、改進經營流程，進一步提升生產力。

此外，信息技術還要幫助政府提升治理能力、優化管理效率，改善居民的城市生活質量。

數字技術的三大服務對象

數字孿生技術，就是基于這樣的時代背景誕生的。

2011年3月，美國空軍實驗室首次提出了數字孿生(Digital Twin)。當時，他們將這一概念用于戰斗機維護工作的數字化。

不久后，另外兩家公司關注到了數字孿生，并決定將它在民用領域發揚光大。這兩家公司，分別是美國的通用電氣(GE)，以及德國的西門子(Siemens)。

通用電氣和西門子是世界級的工業巨頭，長期關注工業的自動化和數字化改造，也一直在研究工業4.0。

對他們來說，數字孿生信息技術發展到新一階段的產物，是典型的工業數字化技術，代表了工業制造手段與數字科技深入融合發展的未來方向。為此，他們投入了大量的資源，全力進行數字孿生技術的研發，并將其推向全球各個領域。

什么是數字孿生

說了半天，到底什么是數字孿生呢?

數字孿生的官方概念非常拗口，是這么說的：

數字孿生，是綜合運用感知、計算、建模等信息技術，通過軟件定義，對物理空間進行描述、 診斷、預測、決策，進而實現物理空間與賽博空間(Cyberspace，可以理解為數字虛擬空間)的交互映射。

刪掉描述，提煉骨干，會變得簡單一些：“數字孿生，是物理空間和數字虛擬空間的交互映射。”

更簡單來說，數字孿生就是在一個設備或系統的基礎上，創造一個數字版的“克隆體”。這個“克隆體”，也被稱為“數字孿生體”。

對于很多人來說，數字孿生很容易與“數字建模”混淆。畢竟，數字建模也是建立了一個仿真克隆。

但實際上，數字孿生和“數字建模”是有很大區別。數字孿生的特性，概括起來就是4個詞——“動態”、“全生命周期”、“實時/準實時”、“雙向”。

所謂“動態”，是指本體的實時狀態、還有外界環境狀態，會通過傳感器等手段，復現到數字孿生體上。也就是說，孿生體不是靜止的，而是變化的。

“全生命周期”，則是指數字孿生貫穿于產品的整個生命周期，包括設計、開發、制造、服務、維護乃至報廢回收等。它并不僅限于幫助企業把產品本體造出來，還在于幫助企業使用和維護本體。

“實時/準實時”，很好理解，就是前面所說的“動態”數字反應，是實時/準實時實現的，沒有大的時延，沒有明顯滯后性。

“雙向”這個特性非常關鍵。傳統建模往往是單向的——建立模型，然后依據模型制造本體。數字孿生完全不同，孿生體除了接收本體數據之外，還可以反向給本體輸送數據。企業可以根據孿生體反饋的信息，對本體采取進一步的行動和干預。

站在技術的角度來看，數字孿生的技術體系是非常龐大的。它的感知、計算和建模過程，涵蓋了感知控制、數據集成、模型構建、模型互操作、業務集成、人機交互等諸多技術領域，門檻很高。

數字孿生的技術架構

數字孿生的技術競爭，實際上是云計算、大數據、3D建模、工業互聯網及人工智能等ICT先進技術綜合實力的博弈。

數字孿生的應用價值

從本質上來說，數字孿生是一項借助數字空間孿生模型，對物理空間真實本體進行模擬的技術。

之所以要模擬，無非是兩個原因：

其一，物理本體的造價昂貴，試錯成本太高，超過了承受能力。

其二，就是物理本體獨一無二，不支持物理復制，沒有試錯的機會。

前面提到的美國空軍實驗室和通用電氣公司，最早的數字孿生對象，就是造價昂貴的飛機及飛機發動機。

截至2018年，通用電氣就已經積累開發了120萬個數字孿生體。根據他們自己的說法，他們已經為每個引擎、每個渦輪、每臺核磁共振都創造了一個數字孿生體。

建立了數字孿生體之后，他們采集物理本體的運行數據，放在孿生體上。然后，他們可以大膽創新，充分試錯，進行產品設計改動，進行模擬仿真試驗，觀察效果，從而判斷是否執行實際產品的改動。

這樣一來，試錯的成本和風險大幅下降，也縮短了產品的研發周期。

什么樣的系統，是獨一無二、不支持物理復制的呢?

當然是那種大型的、真實的、公共的、正在使用的系統。大家應該都想到了，我們每天生活著的城市，就是這樣的一個系統。

城市是極為復雜的。在城市里，有百萬甚至千萬級的人口，有不計其數的建筑、車輛，還有交織密布的基礎設施網絡(道路、水電煤氣、通信)。

我們沒有辦法直接在城市里做試驗，也沒辦法復制一個物理城市來做試驗。所以，我們需要借助數字孿生技術，構建一個數字空間的虛擬城市，進行仿真、試驗和試錯，提升城市的管理和運營效率。

數字孿生賦能智慧交通

交通是一個城市最重要的功能之一。我們以騰訊數字孿生平臺為例，詳細看一下數字孿生技術是如何賦能智慧交通行業應用的。

騰訊數字孿生平臺

首先，我們看看城市交通數字孿生體的搭建。

騰訊利用城市級三維重建技術，基于自己的高精度地圖數據，可以真實還原出整個城市的樓宇、道路等主體要素。然后，是樹木綠化、公交站臺、交通標記、交通標線等靜態元素。

三維重建，離不開高質量高性能的實時渲染和云渲染能力

靜態元素有了，車輛、行人等動態元素怎么辦?難道像電腦游戲里面一樣，隨機生成?

當然不是。

數字孿生平臺是通過路測攝像頭，實時采集真實道路監控中的影像，檢測和感知各個目標(車輛、行車等)，然后將目標數據“提取”出來，模型化之后，同步融入到數字孿生環境中。

這樣一來，才算真正實現了真實路面交通和虛擬環境的深度融合。實時交通流大數據，在數字空間被真實還原了。

在整個城市的大規模車道級實時仿真下，交通流數據可以像我們使用地圖導航APP一樣，通過顏色(交通熱力圖)，進行可視化呈現。城市交通的擁堵情況，一覽無余。

交通熱力圖

交通數字孿生體搭建完成之后，我們站在上帝視角，可以做的事情就很多了。

首先，我們可以進行特殊情況下的交通車流變化推演。模擬出現交通事故，或主辦大型賽事或演出，觀察車流的變化，考驗交通路網的承受能力，為城市交通主管部門制定應急預案提供決策依據。

其次，可以模擬交通信號燈的設計優化方案，為管理部門優化交通管理調度提供技術支持。

還有，基于虛擬環境，為救護車、消防車等緊急車輛提供路線動態規劃，挽救生命。

在數字孿生環境中，騰訊還引入了游戲引擎相關技術，自由模擬各種天氣狀態，評估天氣對交通路網系統運能帶來的影響，提前做好災害天氣環境下的應急預案。

模擬天氣變化

值得一提的是，交通數字孿生平臺并不是封閉的。它可以對合作伙伴開放低成本低門檻的API接口，方便他們進行業務系統集成調用，做大做強交通產業生態。

除了城市交通之外，城際高速公路也是交通數字孿生的重要應用場景。

在這個場景中，數字孿生技術強調的是主動運營，也就是把整個高速公路管理起來。

通過ETC、攝像頭、車聯網終端、RSU(路側單元)、蜂窩基站甚至衛星，可以實現數據的傳輸。通過云端或現場MEC(邊緣計算節點)，可以進行數據的計算和處理。

高速公路的精細化主動運營

對于高速公路的管理部門來說，基于感知到的車流、路面、天氣、事故數據，可以輕松實現對高速公路全要素全時空的主動安全式精細管控，例如車道級定位及引導，動態路徑編排，交通基礎設施調控，等等。

廣清高速智慧孿生項目

(注意看，孿生環境中的車輛路徑和真實環境是一致的)

對于駕駛員來說，交通數字孿生技術具備準確率達到95%的精準感知能力，以及300ms端到端時延的通信能力。它可以將異常事件告警以視覺和聲音的方式，發送到駕駛員的孿生終端上，提高駕駛員的安全通行能力。

尤其是在惡劣天氣(例如大霧、暴雨等)以及黑夜情況下，駕駛員的視線受阻，可以通過孿生駕駛員端獲取實時精準的周邊路況情況。

基于交通數字孿生技術，系統還可以為車主提供LBS伴隨式服務，將服務通過微信、地圖App等方式，推送給車主，改善駕乘體驗。

交通數字孿生技術的另外一個顯著特點，是可計算能力。

它主要體現在仿真預測的道路交通可計算和空間可計算能力。通過仿真預測，可以預知未來1個小時的交通流狀況，支撐不同交通管理場景的應急預案仿真，為決策者提供科學量化的決策依據和數據支撐。

最后再說說現在很火的無人駕駛。

無人駕駛是智慧出行的一個終極發展方向。目前，各大廠商都在積極進行相關技術的研究和測試。

然而，想要實現無人駕駛技術的普及，最重要的一點，就是行駛數據的海量測試和學習。但是，目前的法律法規，以及路況條件，并不允許無人駕駛車輛隨意進入真實道路環境進行測試。

這時，數字孿生環境就可以發揮作用了。

基于數字孿生環境，可以自由組合構建自動駕駛測試環境，在云端實現城市級云仿真環境的并行加速測試，而且是7×24小時不間斷測試，每天可以測試1000萬公里。

這對于無人駕駛技術來說，簡直就是福音。無人駕駛技術的開發周期可以大幅縮短，加速普及落地。

結語

總而言之，數字孿生作為一項“虛實結合”的數字化轉型技術，正在各個領域加速落地。產業互聯網高速發展的時代浪潮，更是推動了它的價值爆發。

未來的一百年，人類如果想要實現更大的野心，以數字孿生為代表的虛擬空間技術，將是重要的工具和場景。

數字孿生到底還有多大的潛力?讓我們拭目以待吧!