NASA在2010年描述太空旅行工具的技术路线图中引入了“数字孪生”这个术语。
十年后，“数字孪生”已经成为一个关键工具。我们正在看到全球工业4.0的数字孪生的演变：从自动化到自主化。
在第四次工业革命期间各国都谈到了“数字转型”，但“数字化”在第三次工业革命时就已经出现了。数据包括基于规则的计算形式，以适应计算机系统并能够通过网络进行传输。而如今的数字化，增加了学习、适应和发展洞察力，让数字应用能够感知、分析、行动和优化。“数字孪生技术”是这一发展的一个重要因素。
什么是数字孪生？让我们从NASA最初的定义开始，这个定义在今天仍然非常准确：
“一种使用最好的物理模型对物体或系统进行超逼真的数字模拟。考虑连续更新的传感器和完整的历史数据，以对应和反映真实世界的孪生生活。数字孪生通过数字运营产生模拟使用概况，从而帮助真实世界运营减轻损害或退化，并提高任务的成功概率。”
数字孪生这个简单的名字听起来是平淡无奇，但如果你看到受益于数字孪生技术的各种用途的行业的广度和数量，你就会大吃一惊（近期火热的元宇宙，在酷炫的名字下，其本质也算是数字孪生的一种）：
●航空航天和国防
●农业
●建筑
●矿业
●汽车和运输
●电子产品
●机器/设备制造
●能源和公用事业
●金融服务
●医疗保健和生命科学
●政府
●零售
●消费品
这份清单内容广泛，几乎涵盖了所有行业。在这些行业中，数字孪生技术被用在众多领域，包含这些方面：
●生命周期文档
●3D表达
●建模
●模拟
●数据建模
●模型同步
●可视化
●监控
●连接分析
●控制
当人们考虑到数字孪生技术可以在数量惊人的地方使用的惊人方式时，数字孪生技术的力量就变得无可限量了。
工业4.0核心之一是从自动化向自主发展，这个过程中，数字孪生力量必不可少。实现数字孪生，同样重要的是：人工智能和专业领域知识。
例如就自动驾驶汽车(以及卡车、船舶、工业机器人等)而言，现实世界是训练人工智能的危险之地。为了安全和有效性，训练人工智能的地方是在一个由数字孪生实现的虚拟世界。
英伟达(Nvidia)最近宣布了一个开源的、基于云计算的自动驾驶汽车虚拟试验场。开源技术将允许企业将成千上万的虚拟车辆置于数百万个场景中训练人工智能。它不在现实生活中存在，也不会导致死亡事故。
成功的工业公司和他们的智能硬件/软件合作伙伴已经了解在各种环境和条件下什么是有效的。结合正确的数字孪生技术，越来越智能和更有信心的人工智能以及深入的领域专业知识加速了向自主的进化。
工业自治不是非黑即白、是或否的二元对立。进化之旅有五个步骤：
●人工
●人工/机器支持
●机器/人力支持
●机器/人类统治
●机器控制
当一个行业或一台机器向第5步迈进时，所需的人类数量就会减少。
有专家提出自治很快就会发展成摩尔定律式的“自治商”(AQ-Autonomy Quotient)。它将决定需要多少控制人员来确保自动机器和流程的安全性和有效性。例如，一个人可以监督10辆自动驾驶汽车，或者一个人监督100个自动过程。AQ越高，自主权越大。
数字孪生的终极价值
前文提到NASA对数字孪生的原始定义。还有一个定义听起来更简单：有形资产的数字反映。直到人们意识到世界上每个工厂的每件工业产品都有自己的数字孪生品。每一个数字孪生体都具有对每个对象的规划、设计、操作、维护等多个状态。数字孪生还涉及各个行业的大量任务。
据估计，目前全球产业中有75亿潜在的数字孪生。我们发现，最大的价值是让所有数字孪生的数据以开放、独立且跨所有流程可交互操作。
数字孪生技术的要点是保持所有功能完全数字化
这种操作在公司的所有工业流程的生命周期中是完全可协作的，且不损失任何数据、分析或时间。数字孪生在不同的阶段提供不同的功能。核心要求是能够实现从一个阶段到另一个阶段的交接——或者从一个公司到另一个公司。数字化孤岛不足以实现自治。数字孪生技术是必要的联接组织。
ABB通过在每个阶段使用数字孪生技术，将建设一个电力变电站所需的时间缩短了近一半。每个流程的周期减少意味着在计划、设计和构建部署时数字孪生都在发挥作用。
数字时代之前，建一个变电站花了18个月，但其中只有4个月用于建设。另外14个月则是在公用事业公司、工程公司和设备供养商之间来回的交流中消耗的。每一方都将他们内容数字化，然后另一方将其打印出来，编辑，重新数字化，发送给其他人，以此类推。规划、设计和建造的数字孪生让我们可以将14个月的规划时间减少到7个月。显而易见还实现了成本上近60%节约，用11个月而不是18个月建成了变电站。一旦变电站上线，操作和维护工作就会变得更容易，因为协作数字孪生被构建到所有变电站功能中。
数字孪生使全球合作技术平台成为可能
数字孪生的终极价值在于能够创建一个协作的全球技术平台，而不仅仅是一家公司。这项技术将应用于所有的公司——具有数字化存储功能。数字孪生技术帮助任何发布和共享每一个工业对象的每一个功能，并充满其整个生命周期。将其与高自信(即安全、公平和道德)的人工智能和深入的领域专业知识相结合，你就会得到数字化转型、自主的工业4.0世界。
这是新一代机器人的必要条件，它可以到达人类难以到达的地方。例如:
一个“数据中心治安官”在云服务服务器群的没完没了的机架中漫游，寻找并更换故障的服务器。
“机动履带式”机器人在一个对人类来说太拥挤和危险的空间里修理和维护发动机。
一架“工程无人机”可以在有问题的地方降落，进行设备监测和维修。
以上都需要在控制它们的“大脑”中对工作环境进行数字孪生。
所有这些听起来都是机械的，但这与人有很大关系。数字孪生自主将使人在流程中更有价值。
回顾1910年，控制室里的人必须盯着几个刻度盘。到了20世纪90年代，人们开始监视并试图控制数百人。今天，有成千上万的设备“报告”到一个工业控制室，而人依然是最重要的，只是需要人越来越少。科技行业的人们普遍面临着无法缓解的压力。对于石油天然气、公用事业、运输和采矿等控制室行业的人来说，提前退休也许是唯一的选择。
随着汽车、机器和流程的AQ不断上升，人们将被实时数据完全超载。随着工业4.0从自动化发展到自主化，很大一部分支持将来自数字孪生——由人工智能和领域专业知识增强。
数字孪生将成为工作场所的一个组成部分，服务于人并与人共存。
人类仍然是无价的，同时他们也需要全力支持来自自动化工业世界的数字代表并与之共同高效完成工作。
