一、微妙玄通深不可识，数字孪生改变世界 数字孪生理念加紧各行业渗透 数字孪生理念最近两三年风靡国际国内，各类研究论述甚嚣尘上令人瞠目。数字孪生被众多机构评选为影响世界的重大技术和趋势之一，工信部、住建部、科技部等国家部委出台政策并以重大专项支持数字孪生在工业领域和城市领域的基础研究和应用示范。各地方政府争相建设，抢先打造数字孪生第一省、第一城、第一区。业界展开研发竞赛，加紧推出数字孪生技术方案，意图占领制高点，在新一轮竞争中掌握主动权。从政府到产业，从工厂到城市，从建筑到人体，数字孪生加紧各行业渗透，几乎成为数字化发展不二法门，人人言必称数字孪生，风口之上，技术、产业、资本、政策趋之若鹜。 数字孪生风行确有天时地利 从概念上看，数字孪生通俗易懂，生动形象，故而传播很快，易于理解，因此广为接受。从技术上看，信息技术突飞猛进日新月异，令大多数人对数字孪生愿景呈现深信不疑，从单点应用到集成创新，时机成熟，数字孪生是信息化发展的里程碑，可能是人类挺进智能时代的起点，后面的路将更精彩。从价值上看，我国正在推行行政管理体制的改革，数字孪生城市成为重塑城市数字基因、构建现代化治理体系和治理能力的重要抓手，成为新型智慧城市建设的必经之路；数字孪生重新定义了智慧园区，开创立体多维效能管理新模式；数字孪生工厂为制造业设计、生产、装配全流程数字化提供了最佳方案，而人体的数字孪生，以其独特方法视角正在开启人类健康医疗服务的新世界。 数字孪生举重若轻改变世界 万物生于有，有生于无，从现实世界到虚拟世界， 数字孪生称得上有无相生的另一种诠释。无物不感知，无处不融和，虚实互动，孪生并行，互为补充，相辅相成。精准映射尽在掌握，洞察秋毫见微知著，实现“不出户知天下、不窥牖见天道”。以静制动以虚控实，运筹帷幄决胜千里，实现“不行而知、不见而名、不为而成”。数字孪生对行业的赋能，表现在改变行业规则、优化发展路径、重塑运行模式，为各行业提供的新思路、新视角、新方法，可谓打开方便之门，大幅度缩短行业数字化发展路径，往往带来颠覆式创新，并将由技术变革引发行业内部体制、机制、结构、规则等一系列深层次变革，可谓摧枯拉朽深不可测令人瞩目。从宏观到微观，无一不可孪生，生一切有无，御一切形色，数字孪生以小博大影响改变世界。 二、破解智慧城市瓶颈，数字孪生重塑治理体系 智慧城市建设存在两大难题 多年的建设发展，智慧城市有两大问题仍未得到有效解决，一是技术集成二是治理协同，虽然都提出一体化的 ICT 架构，以及城市运行“一网统管”的目标，但始终没有找到合适的破解之道。大部分城市的智慧建设，虽然系统云化以及数据共享取得了明显进展，但实际上仍处于行业信息化建设的阶段，面向城市一体化运行管理的技术架构和业务架构尚未真正建立起来。软硬件基础设施、数据和算法、技术能力和工具集以及各条块应用系统，难以有机集成在一个架构之中，形成可扩展的功能体系，实现持续迭代发展。城市治理目前还是各条线各区域分散管理，条线之间仍存在管理真空，效率低，效果差，区域间、条线间、条块间如何协同着实令人费解。 数字孪生城市重构智慧城市总体架构 技术层面，数字孪生城市模型平台，是集成底层基础设施、城市静态和动态数据、核心系统和技术能力、应用服务和支撑体系，实现虚实融合、协同治理的主要载体。其中由传统信息基础设施和新基建组成的底层基础设施，以其强大的感知、传输、计算、控制和智能化能力，重塑城市数字基因，营造智能运行环境。因此数字孪生城市的到来，为智慧城市总体架构的重构提供了契机、指明了方向、明确了集成的层次和路径。业务层面，通过建立城市大脑的协同平台，对接城市管理、生态治理、交通治理、市场监管、应急管理、公共安全等条线系统，以重大事件和特殊场景需求为驱动，以数字孪生城市模型平台为托底，以其集成的数据、算法、工具、能力集为支撑，制定全域一体的“主动感知 - 预判治理 - 优化预案”闭环工作流程和预案，按需调用相关条线业务能力，从而实现城市治理的协同联动和一网统管。 数字孪生城市支撑公共服务虚拟化 数字孪生城市的全局视野、精准映射、模拟仿真、虚实交互、智能干预等典型特征正在加速推动城市治理和服务应用创新发展，形成若干全域视角的超级应用。如果说数字孪生城市的典型场景，多在于城市治理，如规划管理、建设管理、生态管理、市场管理、交通管理，那么2020 年一场突如其来的新冠疫情，为全社会数字化发展按下了快进键，也推动公共服务的虚拟化加快实施。中小学教育、医疗机构救治、文化艺术演出等服务，在数字世界也进行了孪生，立体可视化服务场景，虚拟现实逼真体验，后互联网时代虚实融合服务甚至全程无接触式数字生活新体验已经更快地到来，市民生活有更大的空间选择自由度，未来城市形态将向数字聚集、物理分离转变。 数字孪生城市厚植现代化治理能力 新冠疫情暴露出全球在治理体系和治理能力上的严重不足，应急响应机制难以应对卫生和疾病防控预案缺乏、信息发布不够及时准确、舆情应对和舆论引导能力不足、资源调度和决策指挥能力不足，尽管智慧城市在疫情防控中发挥了有力支撑作用，但有资源没调度、有数据没分析、有人力没组织、有网络没效率的问题依然突出，高素质的公民和负责任的基层政府，成为我国最终战胜疫情的决定力量。“为之于未有，治之于未乱” ，数字孪生城市的全要素表达能力、时空多维度数据可视化能力、场景虚拟化能力、空间计算和叠加分析能力、仿真模拟能力、远程控制能力、虚实融合能力，以及衍生出的城市风险主动发现能力、城市运行规律洞察能力、人和物轨迹追踪回溯能力、事件精准定位管控能力、决策分析推演能力、应急预案仿真能力、要素资源高效调度能力，有力呼应现代化治理所应具备的改革创新能力、决策统筹能力、打击防范能力、监督管理能力、群众组织能力、舆论引导能力、落实执行能力，成为全面提升治理体系和治理能力的重要抓手。 新基建浪潮助力数字孪生城市更快发展 数字孪生城市的精准映射、虚实交互以前主要靠物联网，新基建到来后，从物联网扩展到新基建全部，包括 5G、物联网、边缘计算、数据中心，以及市政设施、行业设施和公共服务设施的智能化，社区智能化改造以及未来遍布城市的智能微型便民服务综合体等新形态。通过集约化空间布局设计，城市将形成泛在标识、泛在感知、泛在连接、泛在计算和泛智能化设施的新基建总体格局，实现智能定义一切，面向经济社会提供基础设施开放运营和服务，为各行各业数字化发展提供能支撑。新基建的大规模建设，将大大降低数字孪生城市的建设成本，为数字孪生城市两个世界同步运行虚实交互提供有力的基础支撑环境，将加快推动数字孪生城市的建设。 三、数字孪生任重道远，慎终如始方得大成 数字孪生实施比想象中复杂 不论是数字孪生工厂、数字孪生城市，还是数字孪生人体，真正达到精准映射、孪生并行、虚拟服务现实的要求，都有大量基础理论需要深入研究，大量技术方案需要探索，大量应用场景需要验证，大量机制规范需要突破。数字孪生本质是一个知识集成、技术集成、数据集成、算法集成、工具集成、应用集成等智力集成的巨大工程，必须有一个强有力的产业生态提供支撑并进行协作。对于数字孪生城市来说，城市的外表固然容易展示，但利用模型、数据、算法、工具等技术手段，将城市的内涵、个性、特征、规律准确表达却绝非易事。作为关键基础支撑的新基建，在城市空间的集约化布局尚未有合理方案和规范，城市要素之间隐形的社会关系、城市运行规则的模糊性和不确定性，都是数字孪生城市难以逾越的障碍。 国内企业固有的通病是挣快钱，产品服务低质竞争，极少重视研发投入，不愿深耕技术新。数字孪生风行之后，部分企业跟风炒作，对数字孪生并没有深刻的认识理解，不是瞄准方向积极探索努力攻坚，而是用新瓶装旧酒，以既有相关产品稍加包装即称数字孪生方案推向市场，严重扰乱市场和公众认知。当前数字孪生城市的建设需求非常迫切，然而技术方案远未成熟，虽然已在城市建模可视化方面取得可喜进展，但与愿景目标仍相距甚远。因此为推进数字孪生城市的落地实施，政府一方面应积极开放数据和相关资源，为数字孪生城市试点示范创造条件，另一方面应从机制上尝试整合，建立适应数字孪生技术的组织架构和业务架构，才能使生产关系更好适配生产力发展。产业方面，应积极构建能力互补的合作生态，联合攻坚，不断验证锤炼实施方案。科研机构当创新引领，加强相关的前瞻性基础研究，为政府和产业推进数字孪生城市的落地实施扫除障碍。 数字孪生城市在问世之初遭到过质疑，最大的担忧在于，数字孪生城市建成后形成天罗地网，城市运行动态一切尽在掌握，公民失去隐私，行动受到监控，犹如数字监狱。这种担忧并不是没有道理，对于粗暴的管理者来说，数字孪生城市对百姓不啻是一场灾难，然而对于有道者来说，数字孪生城市又将是人民的福祉，强大的技术手段，使城市更和谐、更智能、更高效，服务更多元、更便利、更主动、更个性化。天之道，利而不害，智慧城市的重心，正从治理向服务转变，数字孪生城市始终把以人为本、为民服务、提升民众幸福感获得感安全感做为建设的出发点和落脚点，才能行稳致远，赢得未来。数字孪生打开了认识世界、改变世界的方便之门，将数字化、智能化推向了一个令人仰望的高度，虽然技术创新无止境，也许若干年后会有更先进的技术将其替代，但当下这个时代的精彩才刚开始，让我们共同见证、共同期待、共同创造！ 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Unity、UE4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。 本文《 数字孪生时代，如何改变世界》内容由

数字孪生是指将现实世界中的物体以一定比例制作成模型，方便在线上进行各种管理和查找数据。具体到行业里的话，现在比较多的有数字城市、数字工业园，其实这种使用3D引擎建模来模拟物理实体，不是新名词，但在落地方案上也多使用的是本地部署，对于硬件设备的性能要求比较高，而且只能在特定的地点使用很不方便。不过随着5G网络发展、移动设备的普及， 实时云渲染为数字孪生、智慧城市的部署提供了新的选择方案。那3DCAT实时云渲染方案又有哪些优势呢？ 一、延迟极低 延迟低是指，在终端操作的指令可以实时的返回终端画面展示，这个其实涉及的技术内容比较广泛，包括终端指令的接收——服务器端程序的执行——将执行结果的画面抓取——编码处理画面——返回给终端——终端设备只需解码播放。基于3DCAT多年在音视频领域的经验，根据网络情况的不同，可以将延迟控制在10-30ms。具体看内容的情况比如4K、1080P或者2K的清晰度，单并发对于网络带宽的要求从3M-8M不等。 二、支持应用类型更加广泛 虽然数字孪生使用UE4或者Unity3这类3D引擎建模，UE4官网也出了像素流的相关文档，那为什么还需要3DCAT云渲染服务呢？ 首先像素流官方提供的并不是产品，不能拿来直接使用； 其次它只适用于UE4模型；再者它在实际中对于不同浏览器的兼容性不太好。 而3DCAT实时云渲染技术，不仅仅是支持3D引擎的模型，对于一些非3D引擎比如一些大型的家装软件、PS、BIM等也能支持。而且还有很多针对运营的负载均衡、调度等信息，更加成熟更加产品化，做到拿来即可使用，可支持软件部署也支持SDK对接。 三、支持高并发和围观模式 以前使用本地部署方案，智慧城市模型可能只能有一套设备使用，但是 使用3DCAT云渲染可支持多路并发，同时还支持围观模式，比如部署了5路并发，能同时操作的人员有5个，但是通过链接或者客户端进去看其他人操作的人数却可以多于5个，这样在实际中可以让更多的人员跨越时间和空间的限制，满足了解信息的需求，比如云上看房等场景。 四、信号接收类型多样 程序能进行各种变化来自操作指令的输入，也可以称之为交互媒介，比如我们看电视的时候需要通过遥控器选择自己喜欢的内容，使用触摸手机的时候需要通过触摸屏进行信号的输入。使用实时云渲染技术操作服务器上的大型程序或者模型也是通过各种介质输入指令信号的，3DCAT实时云渲染除了支持常规的键盘、鼠标外还支持触摸屏、触摸板、游戏手柄等，信号接收介质类型更加多样。 五、支持终端类型更多 使用了云渲染技术的数字孪生模型、虚拟仿真程序等，可以在电脑通过链接打开是基础，3DCAT还可以支持手机、平板、电视盒等设备，大大扩展了终端的类型。 3DCAT实时渲染云的“公”“私”赋能 通过公有云进入数字孪生 云计算涉及的概念比较多，比如说云计算、雾计算、边缘计算等。通常所说的云计算，一般指的是公有云计算。 3DCAT实时渲染云公有化结构是指XR应用云渲染服务，以自研云流送技术为核心，利用云端海量GPU算力资源处理繁重的图像渲染计算，并串流同步输出到终端设备从而实现终端设备的轻量化，满足客户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式访问XR应用的需求。 （3DCAT公有云方案架构图） 通过私有云进入数字孪生 目前，对于对效果及安全性要求较高的私有单位，比如说军事院校等，云渲染可以提供私有云方面的服务，实现私有化部署。 云渲染私有化部署方案将三维内容部署在私有云上，利用私有云进行 实时渲染，克服终端运行困难的瓶颈。通过局域网方式访问相应资源，实现私有化部署。云渲染私有化方案适合对画质要求高、安全要求高、稳定要求高的用户，在局域网环境下，私有化方案能够最大限度发挥实时渲染的平台优势，让用户体验最好的效果。 （3DCAT私有云方案架构图） 云渲染私有化方案可提供软硬一体部署方式，一站式解决客户终极需求。硬件种类丰富，可根据用户需求灵活配置。 （3DCAT私有化部署方案优势） 本文《 数字孪生使用实时渲染的优势》内容由 3DCAT实时渲染解决方案提供商整理发布，如需转载，请注明出处及链接：https://www.3dcat.live/share/post-id-80

2021年伊始，元宇宙 概念不断扩展探讨与深入，国内外科技巨头扎堆布局元宇宙。 元宇宙第一股------ROBLOX 上市、字节跳动 90亿收购国内TOP1VR厂商PICO、FACEBOOK改名为META、百度发布首个国产元宇宙产品“希壤”......元宇宙现象级事件不断刷新。 这也意味着 元宇宙发展前景日渐清晰，已成为下一个科技风口 。 而同时，近年来， 数字孪生技术被认为是具有战略性、颠覆性、先导性的技术，其应用场景已深入到城市治理、智慧园区、工业制造、医疗健康等新型智慧城市建设的方方面面，随着“探索建设数字孪生城市”被写入“十四五”规划纲要中，数字孪生技术已成为是构建新型智慧城市的重要技术手段。元宇宙和数字孪生都是信息化发展到一定程度的必然结果，二者之间既有不同之处，又深度融合。 1、什么是数字孪生 数字孪生是唯一现实世界物理元素的复制、延伸和增强，是严格物理元素和规律在虚拟空间的投影，形成“完全同步”的“克隆宇宙”。因此，简单来说，数字孪生是现实世界1:1的投影，强调完美重现现实世界的运作；元宇宙是现实世界的1:n的投影，强调虚拟场景的各种体验和交互。从理论上看，数字孪生应该是元宇宙中的一种完全复刻现实物理空间规律的特殊元宇宙。 蓝景科技作品合集 而在政策、技术、社会大环境的推动下，数字孪生行业也涌现了大量优秀企业，蓝景建筑设计咨询有限公司（下文简称蓝景科技）便是其中之一。 蓝景科技成立于2005年，以高科技产业为依托，以数字视觉技术为核心，以文化产业为背景的综合服务型企业。 公司从2015年开始转型虚拟现实方向，专注于建筑VR虚拟现实、机场大数据可视化、智慧城市及智慧园区的可视化管理系统开发、同时公司提供基于交互技术产品的创意、研发和实施的数字孪生整体解决方案。 2、大数据可视化系统及虚拟现实项目和实时云渲染结合会起到怎样的作用 “ 实时云渲染技术解决了多场地应用的局限性，可以在不同地点通过网络操作使用。减少了硬件成本，也方便远程操作，大幅提高了平台使用的便利性，加上目前的元宇宙，可以将各个平台通过网络链接组建庞大的、以数字孪生为基础的元宇宙体系” 以上是蓝景科技总经理陈庆峰在接受3DCAT实时渲染云采访时，与我们分享的对于实时云渲染+大数据可视化系统后形成的效果。 数字孪生未来机遇在哪里？实时云渲染解决了 数字孪生的哪些问题？为迎接元宇宙到来，蓝景科技做了哪些部署？带着这些问题，我们邀请到在建筑可视化行业有20年经验的蓝景科技总经理陈庆峰为我们一一解答。 陈庆峰，蓝景科技总经理，从事建筑表现行业20年，参与制作了众多国内外建筑表现项目，曾获各类建筑表现奖项 3ds MAX20周年视觉金奖2005年首届3D Awards大赛首席评委(3D Awards目前是世界最大的建筑表现大奖赛) 3DCAT：您好，陈总！感谢您百忙之中抽空接受我们的采访！可以简单介绍一下自己吗？ 陈庆峰：您好。我的名字叫陈庆峰。在建筑表现领域工作了20 年。目前在蓝景科技担任总经理 3DCAT：了解到您在建筑表现方面获得很多成就，可以给我们分享一下最为骄傲的作品以及背后的制作巧思吗？ 陈庆峰：这是为参加3ds Max 20周年大会举办的渲染大赛制作的。这幅作品获得了该届大赛金奖。它融合了数字“20”和“3ds Max”的图标，以钢管为背景素材，远看又似气泡的空间结构、寓意3ds Max在各个行业中的广泛应用，以及带给使用者融会贯通的美妙体验。 2010年 3ds Max 20周年大会渲染大赛金奖作品 3DCAT：蓝景科技在2015年转型虚拟现实方向，当时是怎样的契机让您决定转型的呢？ 陈庆峰：2015年之前，蓝景科技一直以地产建筑动画为主要业务内容。在市场竞争越来越激烈的情况下不得不考虑转型和拓展。15年时，发现UE4在VR开发方面的优异效果，这是一个新的领域和赛道。随后，就开始自学UE4。目前能熟练地使用UE4制作各类VR及数字孪生业务。 3DCAT：蓝景科技做过非常多的数字孪生管理平台，这些项目中让你印象最深的案例是哪一个？这个项目特别在哪里？ 陈庆峰：是一个“科技园大数据管理平台”的项目，因为从这个项目开始我们开始找到了未来适合公司发展的道路，也从房地产业务中解脱出来，才更有技术积累为当前的元宇宙做好准备。 蓝景科技项目-科技园大数据管理平台 3DCAT：目前，蓝景科技的产品主要集中在哪几块？与行业竞争者相比，您可以和我们分享一下蓝景科技的优势吗？ 陈庆峰：目前产品主要集中在“数字孪生”和“大数据可视化”这两大块。 蓝景科技自身优势是在建筑领域深耕多年，深谙建筑表现的各种技术。将这些技术转化到数字孪生和大数据可视化项目上轻车熟路；在光影表达上，也将以往对建筑表现的理解融入项目制作中，能更好地满足客户的需求。 蓝景科技项目-电力系统智慧能源管理平台 3DCAT：您觉得大数据可视化系统及虚拟现实项目和实时云渲染结合会起到怎样的作用？实时云渲染技术解决了什么问题？优势在哪里？ 陈庆峰：实时云渲染技术解决了多场地应用的局限性，可以在不同地点通过网络操作使用。减少了硬件成本，也方便远程操作，大幅提高了平台使用的便利性，加上目前的元宇宙，可以将各个平台通过网络链接组建庞大的、以数字孪生为基础的元宇宙体系。 三步操作，3DCAT带你进入元宇宙 3DCAT：从蓝景目前所处的行业来看，您认为数字孪生在未来存在哪些机遇？ 陈庆峰：数字孪生未来的最大机遇就是元宇宙。目前元宇宙开始爆发，作为元宇宙的基础之一的数字孪生必然会迎来爆发性的发展。未来很多城市对数字化资产的制作需求也将会是一个庞大的市场。 3DCAT：2022年被称为元宇宙元年，您怎么看待元宇宙的未来？为迎接元宇宙的到来，蓝景科技做了哪些部署？ 陈庆峰：目前的元宇宙就是20年前的移动互联网初始状态，是整个互联网的革命性升级、为此蓝景将基于自身对建筑场景多年的经验结合虚幻引擎强大的功能开发各种元宇宙应用。和众多看好元宇宙的公司一起共同迎接元宇宙的成长壮大。 蓝景科技项目-城市智能管理系统 3DCAT：请问您是从什么渠道知道3DCAT的？测试之前是否有考虑或测试过其他方案呢？ 陈庆峰：一次偶然，与客户谈起如何能让C/S架构的应用通过网络进行使用，之后开始在网上搜索解决方案，就接触到了3DCAT的云渲染。测试之前有测试过UE4的新功能，但是受线下算力影响就放弃了。 使用XR应用，不受时间、地点、终端设备限制 3DCAT：最后，请您整体评价一下3DCAT的服务，谢谢！ 陈庆峰：因为之前做动画的时候用使用过渲染服务，效率挺高的。希望将来3DCAT越做越好，为我们元宇宙应用提供更优质的云渲染服务。 3、关于3DCAT实时渲染云 3DCAT实时渲染云作为瑞云旗下一款集实时渲染、 实时3D可视化、像素流送等相关技术服务于一身的实时渲染云平台，3DCAT实时渲染云基于云端强大的图形渲染算力，渲染应用并实时推送到终端，为客户提供公有云+私有云的实时渲染解决方案，让终端用户随时随地、轻量化体验XR应用。 3DCAT公有云方案架构图 3DCAT私有云方案架构图 目前，3DCAT实时渲染云平台已在教育培训、汽车行业、展览展示和数字孪生相关领域提供专业的实时云渲染服务，为汽车实训、医疗实训、工业仿真、XR教育、汽车3D选配系统、云展厅、VR看房等行业提供实时云渲染解决方案。 关于蓝景科技 蓝景建筑设计咨询有限公司（蓝景科技）成立于2005年，以高科技产业为依托，以数字视觉技术为核心，以文化产业为背景的综合服务型企业。 公司从2015年开始转型虚拟现实方向，专注于建筑VR虚拟现实、机场大数据可视化、智慧城市及智慧园区的可视化管理系统开发、同时公司提供基于交互技术产品的创意、研发和实施的数字孪生整体解决方案。 本文《 5G+实时云渲染赋能数字孪生，共建元宇宙》内容由

近年来出现了多种技术，有助于推动智能制造和工业物联网的发展。其中包括大数据、高级分析、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)、操作智能、高级机器人、网络物理系统、下一代材料科学和增材制造的衍生式设计。然而，尽管所有这些技术都在改变当今制造业的面貌，但 ARC 咨询集团的研究表明，工业物联网、互联智能资产，尤其是数字孪生，对公司实施智能制造的方式产生了最直接和重大的影响。 数字孪生的基本概念并不新鲜。这涉及将虚拟工程模型与物理产品或设备在允许更改和优化设计和构建产品的环境中合并。然而，由于使能技术的进步和发展，我们看到人们重新关注数字孪生的实施以及可能获得的相关好处。使用代表产品和生产系统的数字孪生模型，制造商可以减少与组装、安装和验证工厂生产系统相关的时间和成本。此外，为资产管理实施数字孪生通常可为现场维护设备提供可量化的好处。 在制造业中， 数字孪生是设计、建造和维护的物理产品的虚拟表示；通过基于物理产品、生产系统或设备的准确配置的实时过程数据和分析进行增强。这实质上是支持性能优化所需的数字孪生的操作环境。虽然虚拟模型本质上是概念性的，但实时和操作数据是真实物理事件的数字表示。CAD 模型代表数字孪生物理对应物的虚拟配合、形式和功能。但是，需要实时运营和资产数据来执行定义基于性能的数字孪生的状态和行为并允许优化和流程改进的分析应用程序。 基于现实世界的实施，制造商正在考虑新的商业模式，他们销售服务代替产品本身，然后利用数字孪生来监控和优化其可用性和性能。为客户提供产品/设备的使用以及基于数字双胞胎的预测/规定能力的完整维护和运营优化。制造商维护设备的所有权，同时提供基于数字孪生的维护服务，作为一种更易于管理和盈利的商业模式。 今天如何实施数字孪生 实施数字孪生的最初重点领域之一是资产生命周期管理 (ALM)。维护现场资产传统上是一项耗时且成本高昂的任务，但对设备和智能制造系统正常运行时间。如今，维护技术人员可以利用增强现实 (AR) 等技术访问虚拟工程模型，并将这些模型覆盖在他们使用专用 AR 护目镜或眼镜进行维护的物理设备上。这使他们能够使用最准确和最新的工程，帮助确保有效执行正确的维护和性能规范。这些基于虚拟和物理环境合并的相同维护方法可以应用于工厂生产系统、机器和工作单元。 当今先进的 虚拟仿真技术是数字双胞胎不可或缺的组成部分。综合仿真平台可以同时仿真和验证产品设计的功能，使设计人员能够随时验证他们的设计。在数字孪生的背景下，实时传感器数据可用于填充模拟应用程序，然后模拟物理产品并实现设计改进。 各种复杂的工业产品或设备的三维可视化内容都可以发布到3DCAT实时渲染云平台，用户可实时体验各种复杂产品/设备的实时效果，更新也更加快速、高效。 各种工业产品或设备都可以使用先进仿真手段进行展示，可将复杂的机械设备拆解、整合、组合、配置，让用户的体验更新直观，对产品/设备的了解更加深入。 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为 数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Uni t y、 U E 4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。

随着物联网 (IoT) 变得越来越普遍， 数字孪生在过去几年中引起了极大的兴趣。数字孪生是一种虚拟模型，它反映了整个生命周期中的物理对象或过程。该技术在物理世界和数字世界之间提供了近乎实时的桥梁，使您能够远程监视和控制设备和系统。最终，它可以执行仿真模型来测试和预测不同“假设”场景下的资产和流程变化。利用数字孪生，公司可以实现实质性的好处，例如改进运营、产品和服务创新以及更快的上市时间。 创建数字孪生需要不同的元素，包括： 传感器捕获资产和流程的操作行为（振动、温度、压力等）及其运行环境（空气温度、湿度等） 通信网络提供从物理设备到数字世界的安全可靠的数据传输 一个数字平台，用作现代数据存储库，将车间传感器数据与高级业务数据（例如 MES、ERP）汇集在一起并存储起来。通过结合这些数据源，可以使用先进的人工智能/机器学习算法为数据驱动的决策得出可操作的见解。 数字孪生最初是在航空航天业中实现的，现在在垂直工业领域越来越受欢迎。您可以构建几乎所有大小的数字孪生体——从单个组件和资产（转子、涡轮机、管道等）到复杂的流程和环境（生产线、制造工厂、风电场等）。数字孪生模型的复杂程度和详细程度取决于 IT 基础架构的可用性和成熟度。 数字孪生在工业 4.0 中的应用 数字孪生技术提供前所未有的资产和生产可见性，以发现瓶颈、简化运营和创新产品开发。以下是工业 4.0 数字孪生的三大应用。 预测性维护：获得设备健康和性能的整体视图，公司可以立即检测其操作中的异常和偏差。可以主动计划备件的维护和补充，以最大限度地缩短服务时间并避免代价高昂的资产故障。对于 OEM 而言，使用数字孪生的预测性维护可以提供新的基于服务的收入流，同时帮助提高产品可靠性。 流程规划和优化：数字足迹摄取生产线的传感器和 ERP 数据，可以全面分析重要的 KPI，如生产率和废品数量。这有助于诊断任何低效率和吞吐量损失的根本原因，从而优化产量并减少浪费。更进一步，关于设备、流程和环境的丰富、集成的历史数据可以实现停机时间预测，以改进生产调度。 产品设计和虚拟原型： 在用产品的虚拟模型提供对使用模式、退化点、工作负载能力、产生的缺陷等的全面洞察。通过更好地了解产品的特性和故障模式，设计人员和开发人员可以正确评估产品的可用性和改进未来的组件设计。同样，OEM 可以根据特定的使用行为和产品实施环境为不同的客户群体提供定制的产品。此外，数字孪生技术还有助于开发虚拟原型，并根据经验数据为特征测试运行稳健的模拟。 部署数字孪生的关键考虑因素 在具有专有工业协议的传统自动化和控制系统中，传感器数据被封装在本地、闭环过程中，不能在外部交换。通过物联网连接改造棕地以打破这些孤岛并使整个公司都可以访问有价值的数据，这可能是一个艰巨的过程。此外，连接移动工业车辆和远程、难以访问的设备将需要不同类型的连接，以满足移动支持和范围等特殊要求。因此，在启动数字孪生项目之前，公司应考虑是否已具备足够的通信基础设施来有效收集数据。 即使手头有足够的数据，构建和分析这些数据以创造价值将是另一个需要克服的障碍。为避免过于复杂，从一开始就评估您现有的数字能力并相应地确定数字孪生模型细节的最佳水平非常重要。同样，需要一种平衡的方法来保留软件、模拟和分析资源。 启动 数字孪生计划的最佳方式是确定具有最高价值创造潜力的资产和流程，然后开始试点实施。数字孪生应该是一个不断发展和扩展的正在进行中的工作——随着您的 IT 能力的扩展和成熟。通常，各种单个组件的数字孪生体稍后可以相互连接，以形成高度复杂的机器或流程的大型复合孪生体。此外，随着时间的推移递归监控和测量创造的价值将提供一个更好的想法，可以实现最有形的好处。 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为 数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Uni t y、 U E 4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。

数字孪生已准备好改变制造流程，并提供新的方法来降低成本、监控资产、优化维护、减少停机时间并实现互联产品的创建。数字双模式，虽然不是新的，正在进入制造业和其他行业如建筑业快速。物联网是驱动因素之一。工业、非学术背景下的数字孪生。 当您开始将IoT 端点、设备和物理资产连接到数据传感和收集系统时，这些系统会转化为洞察力并最终转化为优化/自动化的流程和业务成果，就像我们对工业物联网 （以及其他事物）所做的那样，至少可以说，出现了一些新的可能性。 即使我们真的只看到了可能性的冰山一角，有时也需要一点想象力来理解这些机会。 数字孪生就是一个完美的例子，也是工业 4.0愿景和工业互联网的关键。数字孪生绝对准备兑现他们在制造及其他领域的许多承诺。一个明显的标志是工业物联网平台中对数字孪生用例的日益支持。 数字孪生是推动业务成果的活模型 我们都已经习惯了数字化的概念和实践：书籍变成电子书，纸质信息变成电子格式和数字处理，音乐以比特和字节为单位，不胜枚举。我们也开始了解相反的情况，例如 3D 打印。数字孪生再次与众不同。它们是物理资产的数字（软件）副本。这就是真正简单的定义。让我们更深入地了解一下。 数字孪生：两倍的乐趣，两倍以上的可能性 首先，让我们回到数字化纸质信息的示例，也称为文档捕获和扫描。 一旦完整文档或更重要的是我们需要从纸质文档中获得的信息被扫描和存档或用于驱动任何业务流程，我们可以对原始文档做两件事：删除它或保留它，例如用于备份和监管原因。 如果我们把它扔掉，无纸化的梦想就没有了，我们所拥有的只是数字信息。没有副本。对于数字孪生，顾名思义，我们有两个版本的“事物”：物理版本和数字孪生版本。在这种情况下，我们不是指要数字化的纸质文件或一批纸，而是指我们从物联网中了解的物理资产，今天主要是网络物理系统工业互联网和工业4.0，包括智能工厂。 数字孪生是物理事物或系统的动态软件模型 就像我们在物联网示例中提到的劳斯莱斯一样，您有一个带有传感器和大量精密零件和技术的飞机发动机。 如果你可以做一个完全的虚拟副本（不要与混淆增强现实但这是未来，你会阅读下面）在云由工程师设计的CAD（计算机辅助设计）和三维CAD模型和“功能”作为真正的引擎会做但然后在虚拟形式（模拟）？ 如果虚拟副本真的是一个 数字孪生，因此就像真实的东西一样，那将有助于我们检测可能的问题，测试新设置，模拟各种场景，分析需要分析的任何东西，事实上，几乎可以做任何事情我们希望在一个虚拟或数字环境中，知道我们用那个数字孪生做的事情也会在用“真实”的物理资产做的时候发生。这也是我们以全新的方式谈论创新和产品设计的地方。 物联网为渴望获得真实数据的数字孪生提供支持 好的，但我们如何确定情况会如此呢？这就是传感器和物联网或更好的数据的用武之地。我们示例中的引擎或任何其他物理资产帮助我们制作数字孪生，因为它提供了使数字孪生成为真正孪生所需的数据。 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为 数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Uni t y、 U E 4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。

数字孪生 是物理对象的数字副本。使用这项技术，企业可以更好地了解产品性能、提高产品质量、改善客户服务、降低运营成本等. 数字孪生技术解释。根据业务目标的不同，数字孪生的使用场景可能存在三种不同复杂程度的场景。 基础层：资产监控。为了创建数字孪生，数据工程师收集真实世界对象的相关数据（实时和历史传感器数据、维护数据等）。随后，他们将该信息提供给数字孪生软件，该软件在云中创建对象的虚拟模型。此类模型允许监控实物资产并收集有关它们的数据以备将来使用。在这个层面上，数字孪生只不过是具有直观界面的数据历史记录器，无论是在功能还是成本方面。 中级：假设模拟。可以使用假设模型来扩充基本数字孪生。这使公司能够试验资产或流程的运营设置，以找到最佳运营配置。 高级：支持人工智能的系统。数字孪生还可以配备算法，这些算法根据传感器收集的数据进行训练。此类系统可以快速检测异常行为并建议或启动纠正措施。 零售业的数字孪生 在零售行业， 数字孪生可能会在供应链和商店中派上用场。为了创建供应链模拟，零售商使用实时传感器和设备数据，以及 ERP 和其他业务系统数据。这些模型概述了供应链的性能，包括资产、仓库、物料流、库存位置和人员。为了创建店内数字副本，零售商使用 RFID 阅读器、运动传感器和智能货架捕获的数据。这些模型使他们能够分析客户移动和购买行为，并测试产品的最佳位置。 现实生活中的例子：超市 连锁超市根据来自支持物联网的货架和销售系统的数据创建了实体店的数字孪生。现在，商店经理可以轻松管理库存并测试不同商店布局的有效性。 好处：借助数字孪生，零售商可以： 有效管理产品供应。数字孪生可帮助零售商在几秒钟内识别瓶颈、供应短缺和需求曲线。基于这些见解，他们可以补充商品、重新调整产品的位置，并制作有针对性的广告，以减少浪费并促进销售。 避免供应链中断。零售商可以将他们的数字孪生模型与本地交通和天气等外部实时数据相结合。通过这样做，他们可以对可能破坏其供应链的任何类型的事件做出响应。 优化物流成本。据波士顿咨询集团称，数字孪生可帮助零售商将资本支出最小化 10%，将过剩库存减少 5%，并将 EBITDA（息税折旧及摊销前利润）提高 1-3%。 公用事业中的数字孪生：供水 供水企业组织使用数字孪生来确保不间断供水并为紧急情况做好更好的准备。通过数字副本，他们可以准确评估当前供水系统的行为，在故障发生之前识别故障，并模拟假设情景。 水务公司基于传感器和执行器创建水系统的虚拟表示，这些传感器和执行器捕获物理系统性能的数据。此外，他们还使用来自水行业信息系统的数据，例如 CMMS（计算机维护管理系统）、GIS（地理信息系统）和 SCADA（监督控制和数据采集）。 现实生活中的例子：城市供水 葡萄牙公用事业组织 Aguas do Porto (AdP) 负责波尔图市的供水。AdP 使用数字双胞胎来预测洪水和水质问题，改善城市服务和响应能力，并确保水基础设施的弹性。 该解决方案基于传感器和遥测数据以及 20 个其他来源的信息创建虚拟模型：客户服务管理、计费、维护、资产会计等。数字孪生使 AdP 能够实时监控供水系统。它们还用于创建用水量预测并模拟管道爆裂以及阀门和泵关闭的场景。 好处 数字孪生可帮助公用事业公司快速定位潜在泄漏并减少水损失。通过虚拟仿真，他们可以测试水系统运行的不同方法，以提高应急响应能力、提高供水可靠性并节约能源。 AdP证实了这一点：他们能够将运营收益提高 23%，并将修复管道爆裂所需的时间缩短 8%。他们还将供水中断减少了 23%，下水道坍塌的次数减少了 54%。 制造业中的数字孪生 在工业制造中，数字孪生用于模拟生产过程。根据来自连接到机器、制造工具和其他设备的传感器的数据，制造商可以创建真实世界产品、设备元素、生产过程或整个系统的虚拟表示。 因此，出于生产目的，此类模拟有助于跟踪机器操作并实时调整。借助机器学习算法，数字孪生可帮助制造公司在问题发生之前识别问题并预测未来结果。 出于维护目的，数字孪生允许监控设备健康状况并及时识别潜在异常。他们捕获有关设备操作的实时数据，并使用有关故障的历史数据以及上下文维护数据对其进行扩充。在机器学习和人工智能的帮助下，该解决方案可以预测何时需要进行维护工作。根据这些数据，公司可以采取主动措施来防止停产。 现实生活中的例子：消费品制造 联合利华 PLC 正在使用数字孪生使生产过程更加高效和灵活。该公司已经创建了其工厂的虚拟模型。在每个位置，物联网传感器将温度和电机速度等实时性能数据输入到企业云中。使用先进的分析和机器学习算法，物联网数字孪生模拟复杂的假设场景，以确定最佳操作条件。这有助于制造商更精确地使用材料并限制不符合质量标准的产品的浪费。目前，联合利华在北美、南美、欧洲和亚洲运营着八个数字孪生。 现实生活中的例子：医药制造 制药领域数字孪生技术的一个很好的例子是数字转型咨询公司 Atos 和工程公司西门子之间的合作。两家公司正在为制药行业开发数字孪生解决方案。系统创建特定生产步骤的数字表示。与安装在实际工厂上的物联网传感器连接，它提供了所有操作细节的即时视图。在人工智能和高级分析的支持下，该解决方案还为流程质量和可靠性提供了优化措施。 好处是在生产线上使用数字孪生的制造公司报告了以下影响： 提高产品质量：波音公司使用数字孪生概念将零件的首次质量提高了 40%。 更高的生产效率：德勤为其制造客户减少了 20% 的转换时间。 提高盈利能力： Challenge Advisory 概述说，他们的汽车客户能够将年利润率提高多达 54%。 医疗保健中的数字孪生 在医疗保健领域，数字孪生可用于设计医疗设备，尤其是腔静脉过滤器。它需要两个虚拟副本：具有特定解剖和生理特征的患者数字孪生和具有设备参数的医疗设备数字孪生。通过关联这两种模型，医疗保健研究人员可以看到将特定设备安装到患者体内时会发生什么。 数字孪生还通过针对不同条件和不同患者运行数百个模拟来帮助优化设备的性能。 真实示例：用于设备设计的人体心脏模型 一些国际研究合作项目，致力于开发和验证基于 MRI 图像和 ECG 数据的高度准确的个性化数字人类心脏模型。该项目涉及 FDA、领先的心血管研究人员、教育工作者、医疗设备开发商和执业心脏病专家。他们正在利用数字孪生心脏来模拟体内（活生物体）条件，可视化无法看到的解剖结构，并更快地改进心脏设备的设计。该团队希望该实验将成为未来计算机模拟（通过计算机模拟执行）试验的剧本。 好处 数字孪生使医疗保健公司能够为个体患者设计和定制复杂的医疗设备，使其与个人独特的解剖和生理系统兼容。它们通过减少手术和临床试验的需要来加速设计过程并降低成本，大大减少动物试验，并产生零副作用。 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为 数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Uni t y、 U E 4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。

工艺是与产品质量和生产效率直接相关的专门知识，任何一个企业即使是在手工管理模式下，也应该是非常重视工艺的，所以开展智能制造、工业互联网等方面的技术研究和探索应用的时候，工艺都是重要的目标服务对象。 其实很久以前，工业过程建模与仿真，这是大家耳熟能详的一个技术方向，也是一个范围很广的技术方向。数字孪生与之前的工业过程建模与仿真还是不一样的。传统的工艺过程建模与仿真，可能更多是脱离于实体的一种孤立的运行，而数字孪生是一种与实体双向连接的运行？如果简单来理解，可以理解成一个是在线，一个是离线。 数字孪生更偏重于动态的在线。 但不管怎么样，数字孪生或者说为了实现数字孪生的第一步就是建模。需要进行建模，当前工业互联网技术的发展，从实体上面来获取各种各样的实时状态提供了手段，也为建模及其应用提供了扩展空间。但这些工业互联网等都不是最主要的，只是外围支撑的手段而已，最主要的还是怎么使得这个模型能够表达的真实。在仿真领域，很久以前有一句话是这么说的，做虚拟仿真切忌“虚而不拟，仿而不真”，其实就是说的这个模型是否准确？是否能够反映实际？其实美国长期以来，从上个世纪五六十年代开始，就一直在国防先进制造等计划中持续的支持和发展建模与仿真。可能刚开始有些人觉得这方面比较虚，但是这个方面其实是对工艺机理进行深入探究的代名词。不论是解决实际问题，还是推动技术发展，甚至相关工业CAE软件的发展，都是极其需要和重要的。 工艺的类型是多种多样的，相关的 数字孪生模型，也是多种多样的，所涉及到和所综合的学科知识也是不一样的，这才是真正的专业知识的沉淀凝练。我们说的智能制造在很大程度上是体现为数字孪生的综合运用的。 比如对切削加工来说，可以基于工艺推理模型，对工件的加工质量进行实时的评判，并能够根据决策分析结果，对相关的工艺参数进行及时有效的调整，这样就具有一种自适应的味道。 比如，针对某企业薄壁件加工变形控制方面的研究中，就综合运用了内部应力场重构控制、切削工艺建模与仿真分析、弱刚度变形补偿等措施，虽然是针对具体的零件来开展的，虽然里面也具有很多的经验的成分，当然也是融合了一些数字化定量的技术研究，后续应该将这个过程进行沉淀，沉淀成一个分析推理的模板，后续只要按照这个步骤来做，任何薄壁零件的加工变形控制问题都可以得到解决或者一定程度的解决，这也是数字孪生的一种体现。 对每一次走刀之后的加工型面进行测量并进行曲面重构，同时与理想的型面进行比较分析，找出偏差进行补偿，调整刀位轨迹并生成数控程序，可以有效的提高加工精度。这个过程里面所开发的分析软件，其实也是一种数字孪生。 工艺数字孪生是夯实和提升我们制造实力的根本，从做大转向做强的必然途径。 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为 数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Uni t y、 U E 4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。

数字孪生，说直白一些，其实也是一种理念、模式或机制，相对于CPS似乎更加能够引起大家的共鸣，这都是可以利用和引导大家发展的。对数字孪生的看法，也应该抱着一种开放的态度，这不是谁家的自留地，也不是单靠某几家就可以搞出来的，因为这本就不是一个具体的东西，只有百花齐放才能够落地结果。 （1）数字孪生与工业互联网的关系 数字孪生是闭环CPS过程的典型体现，具有“虚实同步、以实融虚、以虚控时”特点，工业互联网/工业互联网资源状态及控制的泛在化基础设施能力是支持数字孪生得以实现的基础，同时数字孪生也是工业互联网平台贯通软硬环节的有效支撑。数字孪生所强调的物理实体的状态数据采集，尤其是实时的数据采集，就与当前工业互联网发生了密切的关系。即使在没有工业互联网之前，我们对于物理实体也总是想办法通过各种传感器来进行数据采集，只是比较繁琐，可能实时性也不够，更别说实现对物理实体指令驱动下干预运行的功能。因此对于工业互联网来说，从基础设施的角度，应该尽量的统一标准，否则的话也只是一种理念，看起来也很美好，其实很难做。当国内沉浸于智能制造和工业4.0的宏大理念的时候，其实不管是德国还是美国，都在发展工业互联网标准，比如德国为资产设备所施加的管理壳，或者提出的与实体相对应的代理AGENT，个人认为这才是应该我们认真注意的，否则又是在建空中楼阁，或者寄希望于单打独斗的建平台对抗国外的整个体系。 （2）数字孪生与建模仿真的关系 数字孪生的目标建立实现与物理实体安全相对应的数字孪生体，并在此基础上实现双向的数据采集和干预控制，强调的是闭环控制关系，但这个过程在实际中没有必要完全具备或其实也不能够一蹴而就。数字孪生的发展是随着技术进步而演进的，从而使得之前的一些想象有了变成现实的可能。比如我们在建模与仿真过程当中，我们需要对模型进行验证和校验，也许以前我们只是对所建的模型进行与实体相对应的某些特点的教研与验证，那随着技术手段的发展，我们越来越可以对模型对于实体的完全映射进行探索。我认为建模与仿真其实是对物理实体的单向预测分析，虽然能够走到这一步，也已经很不容易了，我们大量的CAE软件就是在做这些事情，但数字孪生所强调的是闭环关系，其核心在于对物理实体的实时干预执行，在工业互联网以及TSN等实时性的数据采集和控制技术的支持下，实现对物理实体的闭环控制也就有了可能。建模仿真的目的是为了评估，评估的目的是为了预测，预测的目的是为了决策，决策的目的是为了优化，优化的目的是为了实现对实体的纠偏干预，从而实现闭环的数字孪生控制，从这个角度来说，当前的建模与仿真也需要大踏步的前进，从离线走向在线，从软件为主走向软硬一体融合。 （3）数字孪生与工业软件或工业APP的关系 这两个本来不是一个维度的东西，数字孪生是从一个回路的角度所描述的闭环系统。但数字孪生闭环回路当中的决策分析环节，即体现为数字孪生体，一般都是以软件的形式作为展现载体。从这个角度来说，数字孪生体也是工业软件的一种，但就数字孪生来说，其本质上是扩展了工业软件的范围与内涵。同时，数字孪生体的本质是决策，如果只是局限于认为三维形式的产品或产线仿真推理分析才是数字孪生体，其实也是有失偏颇的。 数字孪生体其核心功能是基于知识经验沉淀的推理分析，内嵌了机理或者决策模型。比如我们经常见到的仿真分析系统，包括较为抽象的生产运营管理决策工具，都是常见的数字孪生体。由于数字孪生体直指企业工艺优化或者运行管理的决策，必须具备深厚的专业领域知识以及生产管理经验，其技术复杂度和开发的难度都是非常高的，我们一般说工业软件难以开发，更多的味道就在这个里面。 工业APP是在工业互联网语境下提出来的，通过建立工业互联网平台形成工业软件系统或模块的互操作机制。这种语境下的工业APP其实并不追求大而全，更多的是像一种插件一样，通过类似工业现场所用的各种总线那种概念的业务总线/中台和数据总线/中台的事件驱动与数据服务的方式，能够通过配置即可实现与其他工业APP的集成和互操作，从而形成支持业务运行的动态可重构系统。这种工业APP与传统的相对独立的工业软件是不一样的，是工业软件的一种新型形态。那种基于传统的工业软件，如MES、ERP等，通过云化就号称是工业APP，其实还是比较勉强的，也不是工业互联网语境下的工业APP的真实意思。所谓的工业互联网平台的核心应该是在这个方面，就是形成类似工业操作系统的一个平台，但是这方面现在看来其实还有很长的路要走的。 工业软件是产品研发过程中知识经验的软件物化，是工业APP所强调的服务化特点的源头支撑。数字孪生闭环过程中的数字孪生体是工业软件的重要体现方式，体现了对物理对象的几何、物理、行为、规则及约束的多维、不同粒度的多空间、推进演化/实时过程/外部干扰的多时间等尺度的综合 一般我们说某个企业能够在市场上长期立足更多的其实是在说都企业有自己的know-how，也就是知识，而这种知识更多的是体现在工艺人员的头脑或者经验中，比如我们经常提的大国工匠，其实更多的说的存在他们头脑中的经验知识。这些知识经验一般都是比较模糊的，想要把它提炼出来变成一个软件形式，其中最核心的就是建模，分析问题的内涵、表达问题的关联因素及其关系，描述这个问题的求解推理方式。 应该说企业在长期的发展过程当中大多并没有相关的工业软件，更多的是依靠人，有经验的人来来开展这个事情，但其实已经做得挺不错了或者有效的支撑了我们制造业的发展，解决了很多问题或者支撑了企业的工艺发展。虽然人具有最大的柔性，但这种局面也说明，可能在很大程度上面向实际问题的解决，其实并不是或需要那么精密，或者说在精确性上面来说一定要如同计算机的精密、精准的定量计算那样。其实这里面也暴露了一个最简单的道理，就是很多工业问题，可能最好的方式是只需要花20%的精力就能解决80%的问题。说这个呢，主要是想表明一下，工艺的建模，也应该本着这个目的，也未必一定要需要等到，好像所有的原理机理一定要彻底的清楚明白和表征，完全的精准的，精确的定量，才能够进行和开展，这应该是解决实际问题的一种可行的思路。这也是数字孪生发展的应有之义。 而对于企业来说，这些有知识和经验的，老工人或老师傅应该是企业的宝贵财富，记得之前有人提过进行智能制造好像就是机器换人，好吧，如果就算是做了这个事情，把人换下来之后来做啥？这是最关键的，就是要想办法把这些人的知识和经验能够物化地沉淀下来，虽然自动化做到了一部分，但自动化所物化或沉淀其实更多的还是一种简单的知识经验的沉淀。 （4）数字孪生与MBSE/数字主线的关系 基于模型的系统工程（MBSE）是实现全生命周期集成研发的核心思想，数字化孪生体将促进建模、仿真与优化技术无缝集成到产品全生命周期的各个阶段，也是面向加工、装配等DFX技术发展的重要使能基础，是推动MBSE核心思想发展的重要着力点。数字主线是从过程业务数据驱动的角度实现全生命周期集成的重要技术，从狭义角度而言，为全生命周期各阶段业务模型的处理提供数据衔接传递支持，从广义角度而言，为整个全生命周期链条提供统一的信息模型规范支持，是数字孪生体在不同尺度上的数据获取与分析方面的具体体现，是数字孪生闭环控制模型的重要支撑。 而对于数字主线来说，一般认为是面向全生命周期集成的产品模型在各阶段演化利用的沟通渠道，一般认为数字主线是依托于贯穿产品全生命周期的业务系统的，而这个业务系统是可以认为是广义上的CPS的。其实感觉这种区分是对一个CPS当中分析推理决策模型的内部细分，因为数字孪生体所代表的模型本来就是一个广义的复杂模型，总体模型内部也是可以分成多个小模型的，彼此之间具有关联（比如生产中的数字孪生体，这个模型应该是综合包括产品模型和装备模型的，这些状态融合在一起，才能够有效的分析推理决策产品的实时实际状态的），数字主线就是将这些小模型之间的关联关系进行明确和提供支持。因此从全生命周期这个广义的角度来说，数字主线是属于面向全生命周期的数字孪生体的。从另外一个角度来说，数据主线所依托的业务系统，在面向全生命周期的过程范畴，也可以视作是一个CPS闭环过程，就是所谓的系统之系统的CPS，其实从广义的角度来说，这也是一个数字孪生过程。 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为 数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Uni t y、 U E 4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。

无疑问，自动化技术是智能制造发展的重要支撑技术之一。无可质疑，很多企业将自动化线建设视为智能制造的重要抓手。并且涌现出了一些“黑灯生产”、“无人工厂”的示范案例。本质上，或者大多数情况下，自动线更多的体现为物流周转基础上的联动动作时序的协调，可以视之为一系列离散硬件装置在特定动作序列约束下运行的生产线。传统的自动线是通过PLC梯形程序进行控制，或者通过专门的工控软件进行控制，不仅控制正常的流程，也应该具有一定程度的异常处理控制能力。 因此，结合目前很多企业在上马自动化线或已经建成自动化线的局面下，如何进行智能化提升，也是不得不和必须面对的问题，而这个过程其实与 数字孪生也是不谋而合的。本部分从两个方面论述：一是德国工业4.0关于自动化柔性线的智能管控思路；二是融合APS的自动化柔性线智能提升步骤。 1）德国工业4.0关于自动化柔性线的管控思路 在数字车间这个方面，德国工业4.0其实早就提出了这方面的理念，这种理念的核心含义就是软件定义制造，其手段主要是通过将物理实体或者物理生产线当中的每一个硬件实体，都抽离与其相对应的软件AGENT或者SERVICE，所谓的智能管控，就是对这些硬件资源的运行进行配置形成“务联网”，是服务的“务”而不是物体的“物”，“物联”只是最终的表现形式，其背后是通过“务联”实现业务的有序运转。 图1是德国工业4.0的典型资料图片，其所表达的含义是生产线中所有的硬件单元都有对应的软件形式的服务，比如传感器服务、控制服务、通讯服务、校验服务、信息服务等，整个CPS网络系统就是一个服务连接网络，具有“服务联网”的概念，这些服务有层次并且能够动态组合配置。所谓的智能管控，体现为硬件资源的离散化，通过服务化封装，实现业务资源链条的重构与控制，并可以进一步的支持“软件定义制造”理念的落地。其中如图1所示的生产线中的各种传感器、泵、阀、控制器、通讯装置等都有与其相对应的服务，而这种服务其实就是直接面对硬件资源的数字孪生，在此基础上构建的服务层级或者服务网络或者服务链条（ERP或MES的新型式），其实都是对数字孪生的进一步深入应用，其目的是支持实现自动化+柔性的智能制造新局面。 （2）融合APS的自动化柔性线智能提升步骤 德国工业4.0所宣传自动化柔性线智能管控的核心是实现资源的柔性配置，而这种配置的手段就是面向智能制造的APS的重要发展方向。融合APS的自动化柔性线智能提升步骤如下所述。 提升自动线构成要素装置的CPS独立控制能力：对于自动化产线线而言，一般都是连续的没有间断的按照时序执行动作。但这些动作时序的执行，也是需要依靠一些构成要素装置的，比如阀、泵等，或者是各种集成程度的独立装置等。对这些要素按照能够状态反馈、指令执行的方式，进行改造和提升，为后续的智能化柔性控制提供支持。 支持任何构成要素装置的必要性联动控制能力：这种联动控制并不是限定自动化产线中某两个装置的固定时序，其核心目的是增加柔性，目标是自动线上任何需要建立关联的构成要素装置能够实现联动控制。这方面的分析可以从产品的工艺流程角度入手，按照生产过程中各个构成要素装置时序关系进行分析。 以产品性能保证为核心的工艺知识沉淀及物化能力：产线对产品性能保证的技术提升无止境的，根据需要可以分析产品的性能指标的保证机制，比如引入机器视觉、比如引入自适应加工等，丰富自动线运行的知识基础上的智能化内涵。 多产品混线生产的关联控制与协调能力：只有当自动线能够支持多产品混线生产，自动线能够提供柔性的关联控制与协调能力，才能说这条线具有智能的味道。比如自动数控加工线，可以自动的获取状态并进行分析，可以下发指令进行硬件装置的工作参数调整；比如自动数控加工线，根据需要为不同的硬件装置传递不同的数控程序；比如不同产品的工艺流程不同，可以通过柔性的联动控制，实现生产路径的快速转换，以及不同品种产品在自动线上的混流交叉生产。 基于APS的软硬一体化控制的柔性控制：如果自动线只是生产一种产品，则所有的硬件要素装置锁定了某种动作指令序列而已。但如果自动线是多品种混线的，则动作指令序列将具有复杂的组合联调配置要求。如果这种组合判断比较简单，可以通过PLC或工控软件来实现。但如果这种组合判断比较复杂，尤其是加入了智能化体现的分析、推理、决策等内容，单纯的状态0-1式或阈值式判断将无法满足需求，需要引入复杂软件系统的形式进行控制，才能满足需求。并且，这种复杂软件控制系统，面对多产品混流生产的复杂的生产过程，将是目前传统的APS向软硬一体化紧密关联协调控制的重要转变和发展方向。 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为 数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Uni t y、 U E 4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。