產業：“數字孿生”

聞力生（東華大學教授 中國服裝智能制造聯盟專家組副組長）

“數字孿生”是未來智能制造生產的“底座”，在智能制造實踐中將大有可為

到目前為止，外界對“數字孿生”存在著多種不同認識和理解，尚未形成擁有統一共識的定義，但我們更認可在2020年由我國工信部標準化院發布的《“數字孿生”應用白皮書》中所給出的定義：“數字孿生”是以數字化方式創建物理實體的虛擬實體，借助歷史數據、實時數據以及算法模型等，模擬、驗證、預測、控制物理實體全生命周期過程的技術手段。

按照這一定義，我國工信部標準化院給出了“數字孿生”系統總體架構，可以用于指導“數字孿生”體系的建設與實施。

“數字孿生”系統的架構與組成

“數字孿生”系統總體架構分為“數字孿生”體系框架與物理對象兩個部分，“數字孿生”體系框架可以理解為通過建模、仿真、數據分析等技術建成“數字孿生”的虛擬世界（或稱賽博物理空間），主要包含數字建模、測量與控制、模擬仿真、數據分析、數字資產和人機交互等要素，物理對象則用于表達“數字孿生”世界與物理世界的關系，它不是“數字孿生”體系框架的要素，而是我們通常所說的現實世界或物理世界（或物理空間），在制造業中可以理解為產品、設備、生產線、物料、人等要素構成的企業物理世界。這兩個世界通過網絡連接進行實時數據的映射和反饋控制，進而達到現實世界企業的優化生產。

面向制造業的“數字孿生”關鍵技術包括建模、仿真、物聯網、大數據、人工智能、云計算、數字線索、邊緣計算、虛擬現實（VR/AR/MR）、工業控制、區塊鏈等。

從這些技術來看，“數字孿生”關鍵技術中的大部分都和新信息技術（NewIT）相關。NewIT對“數字孿生”的實現和落地應用起到重要的支撐作用，比如：物聯網能通過有線或無線網絡為孿生數據的實時、可靠、高效傳輸提供幫助；VR技術利用計算機圖形學、細節渲染、動態環境建模等實現虛擬模型對物理實體屬性、行為、規則等方面層次細節的可視化動態逼真顯示，AR與MR技術則利用實時數據采集、場景捕捉、實時跟蹤及注冊等，實現虛擬模型與物理實體在時空上的同步與融合，通過虛擬模型補充增強物理實體在檢測、驗證及引導等方面的功能；邊緣計算技術可將部分從物理世界采集到的數據在邊緣側進行實時過濾、規約與處理，從而實現用戶本地的即時決策、快速響應與及時執行，系統級和復雜系統級“數字孿生”亦需要更大的計算與存儲能力，云計算能按需使用與分布式共享的模式，可使“數字孿生”在使用龐大的云計算資源與數據中心時，能動態地滿足“數字孿生”的不同計算、存儲與運行需求；大數據能夠從“數字孿生”高速產生的海量數據中提取更多有價值的信息，以解釋和預測現實事件的結果和過程；區塊鏈可對“數字孿生”的安全性提供可靠保證，可確保孿生數據不可篡改、全程留痕、可跟蹤、可追溯等；人工智能通過智能匹配最佳算法，可在無須數據專家的參與下，自動執行數據準備、分析、融合，對孿生數據進行深度知識挖掘，從而生成各類型服務等。

“數字孿生”技術具有互操作性、可擴展性、實時性、保真性、閉環性等特征，應用的前提是各個環節的模型及大量的數據。那么，類似于產品的設計、制造、運維等各方面的數據，是如何產生、交換和流轉？如何在一些相對獨立的系統之間實現數據的無縫流動？這些正是“數字線索”要解決的問題。

“數字線索”也是“數字孿生”的關鍵技術之一。按照戰略管理咨詢公司CIMdata的定義，“數字線索”是一種信息交互的框架，能夠打通原來多個豎井式的業務視角，連通設備全生命周期數據的互聯數據流和集成視圖。可見，“數字線索”能把不同生命周期的“數字孿生”串接起來，形成數據的自動流動，所以說“數字線索”是穿梭于現實物理世界與數字虛擬世界之間的橋梁。

整體來看，對“數字孿生”的認識與實踐離不開具體對象、具體應用與具體需求，比如一個產品、一臺設備、一條產線、一個車間等。它們在不同階段的“數字孿生”會呈現出不同的特點，這就要求我們從應用和解決實際問題出發，并不一定要求在應用過程中建立的“數字孿生”必須具備所有的“理想特征”，只要能滿足用戶需要即可。

服裝智能制造的“數字孿生”途徑

智能制造領域應用的“數字孿生”技術，其核心技術是信息物理融合生產系統（CPPS）。信息物理融合生產系統是信息物理系統（CPS）在生產領域的應用，是一種多維度的智能技術體系。信息物理融合生產系統以大數據、人工智能、網絡和云計算為依托，通過智能感知、分析、預測、優化、協同等技術手段，使計算、通信和控制三者有機融合與協作，將所獲取的信息與對象的物理性能表征相結合，形成虛擬空間與實體空間深度融合、實時交互、互相耦合、及時更新，在網絡空間中構建實體的虛擬鏡像，通過自感知、自記憶、自認知、自決策、自重構的運算和分析，實現生產系統的數字化、智能化和網絡化。

基于“數字孿生”技術的智能制造系統是預測型智能制造系統。智能制造企業經常會遇到設備因年久而機器磨損或性能衰退的困擾，預測型智能制造則是通過主動掌握設備實際的狀態，來避免在故障發生后再去搶修，又或是過早地將可繼續用的部件進行不必要更換的情況，以計劃性維修的方式來降低維修費用和生產成本。

只要知道設備什么時候可能失效，企業就能夠合理地安排維修計劃，實現“準時”維修，最大限度地提高設備的可用性和延長其正常運行時間，提升工廠運營效率，并將設備衰退模式和實時狀態評估與加工過程控制結合起來，實現在設備或系統性能隨時間變化的情況下，保證產品質量的穩定，邁向無憂慮的放心智能制造。

其實，從國家提出“信息化帶動工業化，工業化促進信息化”，到“兩化”融合和“兩化”深度融合，再到“中國制造2025”的“融合演進”的制造強國發展戰略，都是期望通過信息物理融合來實現智能制造。“數字孿生”既是構建CPS系統的基礎，也是智能制造的一種使能技術?？梢哉f沒有“數字孿生”，就沒有CPS，也就沒有智能制造。“數字孿生”是未來智能制造生產的“底座”，在智能制造實踐中將大有可為。

“數字孿生”技術受到我們如此重視，是因為它能在服裝智能制造工廠中直接應用：從對實體服裝加工設備（即設備實體）的數字虛擬化（即建仿真模型）開始，隨著人工智能、大數據、云計算等NewIT技術的不斷發展與應用，“數字孿生”技術將逐步由設備數字虛擬化向產線數字虛擬化、車間數字虛擬化、工廠數字虛擬化發展。

在這些物理實體數字虛擬化過程中，將通過反復的模擬計算，自主生成數據資源庫，并利用深度學習等人工智能技術，逐步實現“數字孿生”對于實體設備、產線流程的自適應、自決策。當生產需求、業務場景發生新變化時，通過“數字孿生”對物理實體的虛實映射、互聯互通（指實時數據信息上傳與下達），令生產流程能夠完成自適應的智能化調整，進而將服裝制造工廠打造為真正意義上的服裝智能工廠。

據工業互聯網行業白皮書《如何利用“數字孿生”幫助企業創造價值》預測，“數字孿生”技術將會是未來企業實現轉型與創造價值的重要驅動力。到2021年，半數的大型制造業將使用“數字孿生”技術，從而使這些企業的效率提高10.0%。到2024年，超過25.0%的“數字孿生”技術將作為物聯網的應用功能被采用。