什么是数字孪生 (Digital Twin)？

数字孪生是某一对象或系统整个生命周期的虚拟再现，根据实时数据进行更新，并利用模拟、机器学习和推理来辅助决策。

数字孪生是一种旨在精确反映物理对象的虚拟模型。会给研究对象（例如，风力涡轮机）配备与重要功能方面相关的各种传感器。这些传感器产生与物理对象性能各个方面有关的数据，例如，能量输出、温度和天气条件等等。然后将这些数据转发至处理系统并应用于数字副本。

一旦获得此类数据，虚拟模型便可用于运行模拟、研究性能问题并生成可能的改进方案；所有这些都是为了获取富有价值的洞察成果，然后将之再应用于原始物理对象。

数字孪生与模拟

尽管模拟和数字孪生都是利用数字模型来复制系统的各种流程，但数字孪生实际上是一个虚拟环境，对于研究来说内容特别丰富。数字孪生和模拟之间的区别主要是规模问题：模拟通常研究的是一个特定流程，而数字孪生本身可运行任意数量的实用模拟项目来研究多个流程。

当然，二者之间的差异远不止如此。例如，模拟通常不会从获得实时数据中受益。但数字孪生是围绕双向信息流设计的。当对象传感器向系统处理器提供相关数据时，该信息流首次出现。然后，当处理器将其得出的洞察成果与原始源对象共享时，该信息流会再次出现。

数字孪生拥有的数据更加优质且不断更新，且覆盖了更加广泛的诸多领域；除此之外，虚拟环境还具备更强的计算能力，因此，与标准模拟相比，数字孪生能够从更有利的角度研究更多问题，具备更大的最终潜力来改进产品和流程。

PowerAct.tech

2024-04-26T09:47:27

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