数字孪生（Digital Twin），即现实世界（系统）的数字化。具体而言，数字孪生是指一种在信息化平台内建立实体系统的数字映射，模拟物理实体、流程或者系统的技术。数字孪生技术可对物理实体进行分析和优化，并可借助依赖传感器数据了解物理实体状态，对变化做出响应，帮助改进操作，因此对推动智能制造发展具有重要意义。随着企业数字化的进一步推动，越来越多的国家和组织都逐步重视数字孪生技术在生产生活中的应用。
一、数字孪生技术发展迅猛，正与人工智能深度结合
数字孪生技术并非今天才产生，其源头可以追溯到计算机辅助设计（CAD）技术的出现。如此算来，数字孪生技术已经走过了几十年的发展历程，其确切概念2003年由美国密歇根大学教授迈克尔·格里弗斯正式提出。格里弗斯认为，通过物理设备的数据，可以在虚拟（信息）空间构建一个可以表征该物理设备的虚拟实体和子系统，并且这种联系不是单向和静态的，而是在整个产品的生命周期中都联系在一起。
2012 年，NASA发布“建模、仿真、信息技术和处理”路线图，数字孪生概念正式进入公众视野。2013 年，美空军发布《全球地平线》顶层科技规划文件，将数字线索和数字孪生并列视为“改变游戏规则”的颠覆性机遇，并从 2014 财年起组织洛马、波音、诺格、通用电气、普惠等公司开展了一系列应用研究项目。就此，数字孪生理论与技术体系初步建立，美国防部、NASA、西门子等公司开始接受这一概念并对外推广。
数字孪生发展历程
实际上，自从有了诸如CAD等数字化的“创作”手段，数字孪生已经开始萌芽；有了CAE仿真手段，研究手段从计算机简单辅助向自动化转变，数字虚体和物理实体走得更近；有了系统仿真，研究对象从简单物体向复杂系统转变，虚拟实体更像物理实体；直至有了比较系统的数字样机技术，研究目标从单体动力学向多体动力学转变，研究形式从静态向动态转变。
目前阶段，数字孪生正在与人工智能技术深度结合，促进信息空间与物理空间的实时交互与融合，以在信息化平台内进行更加真实的数字化模拟，并实现更广泛的应用。将数字孪生系统与机器学习框架学习结合，数字孪生系统可以根据多重的反馈源数据进行自我学习，从而几乎实时地在数字世界里呈现物理实体的真实状况，并能够对即将发生的事件进行推测和预演。数字孪生系统的自我学习除了可以依赖于传感器的反馈信息，也可通过历史数据，或者是集成网络的数据学习，正在不断的自我学习与迭代中，模拟精度和速度将大幅提升。
二、数字孪生对推动智能制造发展具有重要意义
数字孪生技术可以在网络空间中复现产品和生产系统，并使产品和生产系统的数字空间模型和物理空间模型处于实时交互中，二者之间能够及时地掌握彼此的动态变化并实时地做出响应，为实现智能制造提供了有力的保障，同时也进一步加速了智能制造与工业互联网、物联网融合。
近年来，数字孪生这一前沿技术已经得到了工业界与学术界的广泛关注。全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner 将数字孪生列为十大战略科技发展趋势之一。目前，数字孪生主要被应用于制造业领域，国际数据公司(IDC)表示现今有40%的大型制造商都会应用这种虚拟仿真技术为生产过程建模，数字孪生已成为制造企业迈向工业4.0的解决方案。到2020年，估计有210亿个连接的传感器和终端服务于数字孪生，在不久的将来数字化孪生将存在数十亿种。
随着工业4.0，智能制造等技术和发展战略的不断出台，数字孪生技术逐步成为智能制造的一个基本要素，并得到了各方的普遍关注。洛克希德马丁公司于2017年11月将数字孪生列为2018年未来国防和航天工业顶尖技术之首；英国国家基础设施委员会于2017年12月发布《数据的公共利益报告》(Public Good report)，提出创建一个与国家基础设施相对应的数字孪生体，并于2019年1月启动相关计划；Gartner公司连续3年(2017-2019年)将数字孪生列为当年十大战略科技发展趋势之一。
党的十九大报告明确提出要加快建设制造强国，《中国制造 2025》指出“将智能制造作为两化融合的主攻方向，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平”。在此背景下，数字孪生技术受到广泛关注，将产生巨大的发展潜力。
三、数字孪生加速融合各领域发展
据相关研究分析，数字孪生目前在11个领域中拥有45个细分类的应用。具体领域包括：安全急救、环境保护、航空航天、电力领域、汽车制造、油气行业、健康医疗、船舶航运、城市管理、智慧农业和建筑建设等。
从应用阶段来看，数字孪生技术贯穿了产品生命周期中的全阶段，它同产品生命周期管理（PLM,Product Lifecycle Management）的理念是不谋而合的。可以说，数字孪生技术的发展将PLM的能力和理念，从设计阶段真正扩展到了全生命周期。数字孪生以产品为主线，并在生命周期的不同阶段引入不同的要素，形成了不同阶段的表现形态。
在产品的设计阶段，借助数字孪生技术可提高设计的准确性，并验证产品在真实环境中的性能。主要功能包括：数字模型设计、模拟和仿真。对产品的外形设计、使用性能和机械性能（强度、刚度、模态等）进行仿真，便于优化设计、改进性能同时降低成本。目前，法国达索公司、美国欧特克公司及美国ANSYS公司等企业开发的建模与分析软件已广泛运用于工程设计领域。2018年5月，美国通用电气公司与美国海军研究办公室签署了一份价值900万美元的合同，借助数字孪生技术，按需制造零件，加速武器装备的制造。
在产品的制造阶段，借助数字孪生技术可以加快产品导入的时间，提高产品设计的质量、降低产品的生产成本和提高产品的交付速度。产品阶段的数字孪生是一个高度协同的过程，通过数字化手段构建起来的虚拟生产线，将产品本身的数字孪生同生产设备、生产过程等其他形态的数字孪生高度集成起来，实现以下功能：生产过程仿真、数字化产线、关键指标监控和过程能力评估。美国洛马公司使用数字孪生技术提升F-35战斗机生产效率，将单架飞机制造周期从22个月缩减至17个月。
数字孪生技术同样可应用于产品的服务阶段，随着物联网技术的成熟和传感器成本的下降，很多工业产品，从大型装备到消费级产品，都使用了大量的传感器来采集产品运行阶段的环境和工作状态，并通过数据分析和优化来避免产品的故障，改善用户对产品的使用体验。服务阶段的数字孪生，可以实现如下的功能：远程监控和预测性维修、优化客户的生产指标、产品使用反馈。在基础设施建设与管理中，数字孪生技术可用于市政设施网络化管理、交通远程调度及轮机、锅炉等复杂设施的管理。俄罗斯南乌拉尔国立大学研发电驱动装置数字孪生技术，用于辅助电驱动装置维护，以预测故障，提高生产的可靠性与安全性。
四、数字孪生应用中的安全风险不容忽视
当前，人工智能、大数据和工业互联网等技术迅猛发展，推动数字化世界的边界急速扩张。以数字孪生技术为基础的智能制造的虚拟空间与物理空间之间的连接以及过程中各组成部分之间的连接都建立在网络信息流传递的基础之上，随着数字孪生技术与智能制造的加速融合，由封闭系统向开放系统的转变势在必行，系统性的网络安全风险将集中呈现。
一方面，智能制造的基础设备和控制系统面临未知网络风险。原有的基础设备多为长期运行在封闭系统环境下的简单设备，相关的硬件芯片、软件控制系统等都可能存在一定的未知安全漏洞，同时由于缺乏应对互联网环境的固有安全措施，极易遭受网络攻击，进而引发系统紊乱、管理失控乃至系统致瘫等网络安全问题。
另一方面，智能制造系统面临数据安全风险。随着当前网络攻击方式的不断变化，智能制造系统产生和存储了生产管理数据、生产操作数据以及工厂外部数据等海量数据，这些数据可能是通过大数据平台存储，也可能分布在用户、生产终端、设计服务器等多种设备上，任何一个设备的安全问题都可能引发数据是泄密风险。同时，随着智能制造与大数据、云计算的融合，以及第三方协作服务的深度介入、大量异构平台的多层次协作等因素，网络安全风险点急剧增加，带来更多的入侵方式和攻击路径，进一步增加数据安全风险。
作为一种前沿技术，数字孪生以仿真技术为基础，在智能制造、智慧城市建设等方面都将发挥重大推动作用。但作为一种开放共享的新兴技术，在其与互联网加速融合的过程中势必面临系列网络安全风险与挑战。为此，开展数字孪生领域网络安全管理体系建设，提前研判风险和应对措施将成为促进相关技术发展的必要举措。
参考资料：
李欣,刘秀,万欣欣.数字孪生应用及安全发展综述.《系统仿真学报》,2019年3月.
作者简介
唐乾琛，国务院发展研究中心国际技术经济研究所 研究一室 助理研究员
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