數字孿生(Digital Twin)，作為近幾年隨著新基建、數字化等熱點一并火起來的詞匯，數字孿生在國內外政策中出現的頻率不低。

近一年來，國家發改委、科技部、工信部、自然資源部、住建部等部委密集出臺政策文件，有力推動城市信息模型（ CIM）及建筑信息模型（ BIM）相關技術、產業與應用快速發展，助力數字孿生城市建設。今年7月，數字孿生城市更被全國科學技術名詞審定委員會批準為大數據新詞。

國際上對數字孿生也相當重視。

英國：2020 年 4 月，英國重磅發布《英國國家數字孿生體原則》，講述構建國家級數字孿生體的價值、標準、原則及路線圖。

美國：2020 年 5 月，美國組建數字孿生聯盟，聯盟成員跨多個行業進行協作，相互學習并開發各類應用。美國工業互聯網聯盟將數字孿生作為工業互聯網落地的核心和關鍵，正式發布《工業應用中的數字孿生：定義，行業價值、設計、標準及應用案例》白皮書。

德國：德國工業4.0 參考框架將數字孿生作為重要內容。

新加坡：率先搭建了“虛擬新加坡”平臺，用于城市規劃、維護和災害預警項目。

法國：高規格推進數字孿生巴黎建設，打造數字孿生城市樣板，虛擬教堂模型助力巴黎圣母院“重生”。

本文將圍繞三個問題進行闡述：

1、政策反復提及的數字孿生到底是什么？

2、數字孿生涉及到的技術

3、正在計劃落地的數字孿生應用有哪些？

數字孿生(Digital Twin)，乍聽之下有些賽博朋克的味道。官方解釋如下：

數字孿生(Digital Twin)是物理空間與虛擬空間之間虛實交融、智能操控的映射關系，通過在實體世界以及數字虛擬空間中記錄、仿真、預測對象全生命周期的運行軌跡，實現系統內信息資源、物質資源的最優化配置。

直觀的理解如下圖所示：

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”。它被創建在信息化平臺上，是虛擬的。

特點如下：

(1)利用計算機技術建立的虛擬模型是對物理對象的真實映射，并對物理對象的各類數據實時感知并集成融合；

(2)通過參與物理對象的全生命周期，不斷積累相關信息，并與其共同進化；

(3)虛擬空間的數字化模型能夠對現實中的物理對象準確描述，而且能夠控制物理對象的運行過程，孿生數據能夠促使物理對象不斷優化，直到最優。

也就是說，如果需要做系統設計改動，或者想要知道系統在特殊外部條件下的反應，工程師們可以在數字孿生體上進行“實驗”。這樣一來，既避免了現實中物理對象的影響，也可以提高效率、節約成本。

數字孿生涉及的技術門類較多，幾乎涉及信息產業所有鏈條。

1.端口智能化

作為數字孿生城市與真實世界的連接入口，端的存在感尤為突出。端主要由芯片、物聯網傳感器以及監控設備等完成。如何將端口的數據采集做的更精準，離不開智能化。

而在實際應用中，感知設備容易受到外界不可抗力影響。

以監控設備為例，在雨天、沙塵、霧霾等不可抗拒的環境因素影響時，會導致成像質量不佳；另外場景中的角度、遮擋、光線和像素等因素也會導致目標識別的準確率偏低，很難將智能真正應用于實戰。尤其是復雜場景下的視頻采集一直是業界的難題，比如大角度、低照度人臉抓拍、夜間低照度場景人車抓拍，白天玻璃強反光下車內人臉抓拍等。

而通過視覺感知智能化，可以極大提升數據采集的質量，同時降低后端數據處理的算力消耗，降低整體TCO，同時分布式處理也提升了系統可靠性。視覺感知智能化，可以從源頭影響數據的產生，提升可視化信息的價值，為數字孿生應用場景打下基礎。

2.端-邊-云協同

數字孿生下的萬物感知互聯將產生海量數據，而這些數據不可能全部傳送到云計算中心，同時，工業互聯網、自動駕駛、視頻監控等領域對實時性要求極高，需要在網絡邊緣處處理數據，因此貼近終端設備的邊緣計算成為云計算向邊緣側拓展的新觸角。作為大規模整體數據分析的云計算中心，和小規模局部數據輕量處理的邊緣計算節點，形成全局化的分布式協同計算形態，為數字孿生的精準構建與高效運行提供“算力”支撐。

通過端邊云協同，使城市全域感知體系滿足低時延、高效能的設備協同要求，降低對傳輸網絡的要求，達到就近計算、高效反饋、按需分析的設計目標，城市立體感知體系更豐滿。

3.空間信息產業

在數字孿生生態構建中，需要空間信息采集、建模、開發、服務、應用全產業鏈的深度參與。

在仿真分析層，為使數字化模型融入物理規律和機理的計算、分析等能力，就必須使用到仿真軟件，包括如CAD、EDA等工業仿真軟件和交通、物流領域的復雜系統仿真軟件。在模型構建層，在我國主要進行數字化建模服務的企業以國有測繪企業為主，但提供測繪數據服務的軟件仍以采購國外軟件為主。

……

通過以上這些智能計算設施可以讓城市部件進行數字孿生，但數據并不是“智慧”，匯聚海量城市數據，也不等同于智慧的“城市大腦”。關鍵還在于如何讓數據發揮出自己的價值。

據上游新聞報道，2020年12月11日，由中國城市規劃設計研究院和阿里云承建的“雄安新區規劃建設BIM管理平臺（一期）項目”已通過終驗評審。雄安新區是國內首個依照“數字孿生”理念設計的城市。

據介紹，雄安在規劃方案BIM審核時創新性引入了空間算法，把行業規范及專家經驗通過技術實現出來，政府實現了技術方向主導。通過阿里云分布式計算，BIM平臺能對上百棟樓宇、百萬平米體量的三維建筑模型，順暢完成質量檢查、空間核查和指標管控。此外，平臺構建了一整套數據標準體系（XDB），為城市空間可仿真、可計算奠定了基礎。

雄安新區BIM管理平臺還整合了“GIS+BIM+IoT”技術，針對城市全生命周期的“規、建、管、養、用、維”六個階段，創新提出了貫穿數字城市與現實世界映射生長的建設理念，實現了雄安新區城市發展全生命周期信息化和城市審批管理全流程數字化。

平臺打造了科學的數據生長和治理機制，保證了雄安新區建設完成后，城市中的每一塊土地、每一棟建筑、每一條管廊管線、每一個智能基礎設施都會和設計的數字模型一一對應，從而構建出實體城市與數字城市虛擬交互、相互映射的數字孿生城市。

未來，基于數字模擬，雄安就可以進行暴雨、大雪、交通疏導等特定場景的應急演練。通過城市的模擬、診斷、預測，解決城市“規建管”中的復雜性和不確定性問題，全面提高城市資源的配置效率和運轉狀態，實現一張藍圖干到底，將城市建設與管理提升至“細胞級”精細化治理水平。

數字孿生城市只是數字孿生的應用之一。

未來交通是現實世界與虛擬世界的交匯融合，通過獲取現實世界中動態實時的交通數據，在虛擬世界里將其數字化、模型化，可以打通物理世界和云端的數字孿生世界，去推演解決現實世界中遇到的交通問題，自動駕駛領域許多技術，例如數據采集、標注，虛擬仿真等，都可以為此提供助力。

在開展自動駕駛研發初期，騰訊已經布局虛擬仿真技術領域。為了破解自動駕駛實際道路測試面臨里程長、成本高、測試場地少等難題，騰訊自研了虛擬仿真平臺TAD Sim，構建高還原度的虛擬仿真環境，結合云服務，為自動駕駛算法提供高并發的測試驗證平臺。

虛擬孿生技術平臺，是騰訊在交通領域的重要布局之一。面向未來，騰訊致力于打造"以人為中心"的智慧交通系統。騰訊We Transport智慧交通戰略，聚焦交通建設、管理、運營、服務四個領域，通過5大基礎設施、5大核心引擎、3大能力平臺、3大泛在生態，為未來交通建設提供數字底座和云端大腦，支撐人、車、路、網、云的全鏈路服務。

除了自動駕駛，今年9月，華為面向交通行業市場正式發布綜合大交通解決方案。在鐵路的智能運維方面，利用5G技術的大帶寬低時延高可靠的特性，可以實時傳輸車上的監控信息到地面，構建動車組的數字孿生平臺，進一步開發智慧運維的各種場景。基于大數據技術，實現移動裝備的故障預測和全生命周期健康管理，使移動裝備的檢修由長期以來計劃修向狀態修、預測修轉變。逐步構建移動裝備檢修的智能數據采集、智能數據分析、智能檢修、智能調度、智能安全保障等全維護體系。

此外，在2020中國產業互聯網高峰論壇上，360工業互聯網安全研究院負責人張建新指出，數字孿生可以為解決工業安全問題提供新的思路。360工業互聯網研究院研究結果表明，通過數字孿生技術，可以為工業互聯網在網絡安全性評估和整體規劃、攻防驗證、攻擊欺騙高仿真度模擬、安全態勢感知、業務安全等五大方面，提供安全賦能。此外，基于數字孿生可以構建更精準的安全態勢感知和應急防御體系；兼顧業務安全與網絡信息安全，面向業務安全領域的安全內涵擴展。

事實上，當前數字孿生技術仍有著推進目的和方向不清，應用場景深度不足、城市信息模型重復建設，孿生底座亟待整合、缺乏統一CIM平臺規范，數據融通標準缺失、關鍵技術存在卡脖子風險，亟待創新突破等問題。

但隨著5G時代到來，萬物互聯變成現實，AI的加速發展實現虛擬與現實深度融合，數字孿生的新世代注定到來，如何把握好這場萬億市場級別的變革，仍是當下需要思考的。