数字孪生，是指针对物理世界中的物体，通过数字化的手段来构建一个数字世界中一模一样的实体，借此来实现对物理实体的了解、分析和优化。2019年以来有两次A股热炒的概念，一是边缘计算，另一个就是数字孪生，尤其是当波音737MAX8型飞机出现严重坠毁事故以及法国巴黎圣母院被焚毁，围绕数字孪生技术的讨论更是掀起高潮。Gartner发布的2019年十大战略性技术趋势中，也包含数字孪生。IDC预测，到2020年全球头部600家企业都会使用数字孪生来提供产品创新。MarketsandMarkets预测，到2023年数字孪生市场规模将达到157亿美元，并以38%复合年增长率增长。数字孪生未来发展前景广阔。
数字孪生驱动智能制造
数字孪生在制造业中的优势是显著的，工业界有一种“工业领域1%的革命”的说法，即全球工业生产效率提高1%，成本降低300亿。据Gartner称：“到2021年，一半的大型工业公司将使用数字孪生，从而使这些组织的有效性提高10%。”
数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网等手段，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，形成一个可拆卸、可复制、可修改、可删除的数字图像，提高了操作者对物理实体的理解。这将使生产更加方便，也将缩短生产周期。当然，数字孪生通过对目标感知数据的实时了解，借助于对经验模型的预测和分析，通过机器学习可以计算和总结出一些不可测量的指标，也可以大大提高对机械设备和过程的理解、控制和预测。
因此，通过对物理空间和逻辑空间中的对象实现深刻的认识、正确的推理和精确的操作，数字孪生可以提高设计、运行、控制和管理的效率。
面向产品的数字孪生应用聚焦产品全生命周期优化。如AFRL与NASA合作构建F-15数字孪生体，基于战斗机试飞、生产、检修全生命周期数据修正仿真过程机理模型，提高了机体维护预警准确度。
面向车间的数字孪生应用聚焦生产全过程管控。如空客通过在关键工装、物料和零部件上安装RFID，生成了A350XWB总装线的数字孪生体，使工业流程更加透明化，并能够预测车间瓶颈、优化运行绩效。
虚拟验证能够在虚拟空间对产品/产线/物流等进行仿真模拟，以提升真实场景的运行效益。如ABB推出PickMaster Twin，客户能够在虚拟产线上对机器人配置进行测试，使拾取操作在虚拟空间进行验证优化。
机遇与挑战
数字孪生能够帮助我们从数据驱动的全新视角，重新审视传统商业模式存在的潜在缺陷和创新空间。尤其是随着传统的建模仿真技术与物联网、大数据、人工智能技术的进一步融合,在工业领域，通过数字孪生技术的使用，将大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革。基于模型、数据、服务方面的优势，数字孪生正成为工业互联网关键技术，同时，工业互联网业亦成为数字孪生技术扩展应用场景的孵化床，从制造业逐步延伸拓展至更多的工业互联网空间。
但目前，数字孪生技术在世界上还处于初级阶段，只有一些大公司尝试在一些领域和环节运用数字孪生技术来改造一些设备和工艺，如通用电气、阿里巴巴、微软等。目前，中国在工业、城市等领域的数字化程度仍然较为薄弱，缺乏构建数字孪生所需要的数据基础和技术支撑。对于企业来说，循序推进企业数字化升级，打通业务和管理层面的数据流，将是当前发展阶段的主旋律。
