它基于這樣一種思想，即物理系統(tǒng)的數(shù)字信息結構可以被創(chuàng)建為一個獨立的實體。這些數(shù)字信息將是物理系統(tǒng)本身內嵌信息的“孿生體”（Twin），并在系統(tǒng)的整個生命周期內和該物理系統(tǒng)相連接。

一、數(shù)字孿生體概念的起源

數(shù)字孿生體的概念可以追溯到2002年密歇根大學產(chǎn)品生命周期管理中心（Product Lifecycle Management Center）的成立。

當時他們向工業(yè)界人士介紹的演示稿（如下圖所示），由Grieves博士講解介紹，題為《PLM的概念性設想》（Conceptual Ideal for PLM），雖然如此，它確實擁有數(shù)字孿生體的所有元素：現(xiàn)實空間、虛擬空間，從現(xiàn)實空間到虛擬空間的數(shù)據(jù)流連接，以及從虛擬空間到現(xiàn)實空間和虛擬子空間的信息流連接。

驅動該模型的前提是，每個系統(tǒng)都由兩個系統(tǒng)組成：一個是一直存在的物理系統(tǒng)，另一個是包含了物理系統(tǒng)所有信息的新虛擬系統(tǒng)。這意味著在現(xiàn)實空間中存在的系統(tǒng)和虛擬空間中的系統(tǒng)之間存在一個鏡像（Mirroring of Systems），或者叫“系統(tǒng)的孿生”（Twinning of Systems），反之亦然。

產(chǎn)品生命周期管理（PLM，Product Lifecycle Management），意味著它不是靜態(tài)表達，而是兩個系統(tǒng)——即虛擬系統(tǒng)和現(xiàn)實系統(tǒng)將在整個生命周期中彼此連接，貫穿了四個階段：創(chuàng)建、生產(chǎn)制造、操作（維護/支持）和報廢處置。

2002年初，這一概念模型在密歇根大學第一期PLM課程中使用，當時被稱為鏡像空間模型（Mirrored Spaces Model），在2005年一份刊物文章中也指出了該模型（Grieves，2005）。

在開創(chuàng)性PLM著作《產(chǎn)品生命周期管理：驅動下一代精益思想》（Product Lifecycle Management：Driving the Next Generation of Lean Thinking）中，這個概念模型被稱為信息鏡像模型（Information Mirroring Model）（Grieves，2006）。

在《虛擬完美：通過產(chǎn)品生命周期管理驅動創(chuàng)新和精益產(chǎn)品》（Virtually Perfect：Driving Innovative and Lean Products through Product Lifecycle Management））（Grieves，2011，譯者注：已經(jīng)有中文翻譯版）中，這個概念得到了極大的擴展，但仍然被稱為信息鏡像模型。

然而，就是那時候，“數(shù)字孿生體”這個術語通過參考合著者描述這個模型的方式，開始附加到信息鏡像模型的概念中?？紤]到“數(shù)字孿生體”這個術語的描述性，我們從那時起就用它來表示概念模型。

近年來，數(shù)字孿生體已被用作航空航天領域的概念基礎。NASA已在其技術路線圖（Piascik, Vickers等，2010）和可持續(xù)的太空探索建議書（Caruso, Dumbacher等，2010）中使用了這一概念。數(shù)字孿生體還被提出可應用于美國下一代戰(zhàn)斗機和NASA運載工具（Tuegel, Ingraffea等，2011; Glaessgen和Stargel, 2012），同時也描述了面臨的挑戰(zhàn)（Tuegel，Ingraffea等，2011）與竣工圖實現(xiàn)（Cerrone, Hochhalter等，2014）。

二、數(shù)字孿生體的定義

當提到數(shù)字孿生體和它的不同表現(xiàn)形式時，一些定義是對理解有幫助的。我們提出了一個圖示，以展示其中的想法。

數(shù)字孿生體（DT，Digital Twin）

數(shù)字孿生體是一組虛擬信息結構，可以從微觀原子級別到宏觀幾何級別全面地描述潛在或實際的物理制成品。在最佳狀態(tài)下，可以通過數(shù)字孿生體獲得物理制成品的任何信息。數(shù)字孿生體有兩種類型：數(shù)字孿生原型（DTP）和數(shù)字孿生實例（DTI）。而數(shù)字孿生環(huán)境（DTE）則是數(shù)字孿生體的操作環(huán)境。

數(shù)字孿生原型（DTP，Digital Twin Prototype）

這種類型的數(shù)字孿生體描述了原型物理工件。它包含了描述和生成一個物理產(chǎn)品所必需的信息集，以便物理版本與虛擬版本重合或成對。這些信息集包括（但不僅限于）需求信息、完全注釋的3D模型、材料清單（附有材料規(guī)范）、流程清單、服務清單和報廢處置清單。

數(shù)字孿生實例（DTI，Digital Twin Instance）

這種類型的數(shù)字孿生體描述了一個特定的、對應的物理產(chǎn)品，在該物理產(chǎn)品的整個生命周期中都有一個單獨的數(shù)字孿生體與之保持連接。

根據(jù)其使用情況，這種類型的數(shù)字孿生設備可能包含但不限于以下信息集：

1、帶有通用尺寸標注和公差（GD&T）的完全注釋3D模型——用于描述該物理實例及其組件的幾何結構；

2、材料清單——列出當前組件和所有過去組件；

3、流程清單——列出創(chuàng)建該物理實例時執(zhí)行的操作，以及對該實例進行測量和測試的所有結果；

4、服務記錄——描述過去執(zhí)行的服務和替換的組件；

5、運行狀態(tài)記錄——從實際傳感器捕獲的全部運行數(shù)據(jù)，包括過去和當前的狀態(tài)，以及從中推導的未來預測信息。

數(shù)字孿生聚合體（DTA，Digital Twin Aggregate）

這種類型的數(shù)字孿生體是所有數(shù)字孿生實例（DTI）的聚合體。它與DTI有所不同的是，DTA可能不是一個獨立的數(shù)據(jù)結構體。它可能是一個計算結構，既可以訪問所有的DTI，也可以對它們進行即時或主動的查詢。

在特定的基礎上，計算結構可能會詢問：“組件X的平均故障間隔時間（MTBF）是多少？”

數(shù)字孿生聚合體可能會前瞻地持續(xù)主動檢查傳感器讀數(shù)，并與故障關聯(lián)起來實現(xiàn)預測。

數(shù)字孿生環(huán)境（DTE，Digital Twin Environment）

這是一個集成的、多領域的物理應用空間，用于操作各種用途的數(shù)字孿生體。這些操作目的包括：

預測

數(shù)字孿生體將用于預測物理產(chǎn)品的未來行為和性能。在原型階段可以預測某個產(chǎn)品設計的性能及其組件在高容差和低容差之間的變化，以確定該設計是否滿足所提出的要求。在實例階段預測將是包含了組件及其歷史的特定物理產(chǎn)品的特定實例。預測性能將基于產(chǎn)品生命周期中當前狀態(tài)下的實時情況并向前推進，可以聚合產(chǎn)品的多個實例，以提供一系列可能的未來狀態(tài)。

查詢

這適用于數(shù)字孿生實例作為數(shù)字孿生聚合體的實現(xiàn)。數(shù)字孿生實例可以詢問當前和過去的歷史信息。無論它們的物理對應物在世界上什么地方，都可以查詢其當前的系統(tǒng)狀態(tài)：燃料量、節(jié)流閥設置、地理位置、結構應力，或任何已檢測的其它特征。產(chǎn)品多個實例將提供相關數(shù)據(jù)以預測未來狀態(tài)。

例如，將組件的傳感器讀數(shù)與該組件的后續(xù)故障相關聯(lián)，可以在報告該傳感器的模式時生成故障警報，預測有可能發(fā)生的組件故障。而實際發(fā)生的故障集合可以為預測用途提供貝葉斯概率分析。

三、貫穿生命周期的數(shù)字孿生模型

正如在2001年（譯者注：原文如此，估計有誤）演示中對PLM的介紹，這個概念模型在過去和現(xiàn)在都傾向于作為一個動態(tài)模型，隨著系統(tǒng)的生命周期發(fā)生變化。該系統(tǒng)幾乎在其生命周期伊始就出現(xiàn)，在生產(chǎn)階段以物理形式存繼并貫穿其使用壽命，并最終報廢和淘汰處理。

在創(chuàng)建階段，物理系統(tǒng)尚不存在。系統(tǒng)開始在虛擬空間中成型，成為數(shù)字孿生原型。

這種先虛擬后物理的現(xiàn)象實非新鮮——只不過在人類歷史的大部分時間里，創(chuàng)建此系統(tǒng)的虛擬空間僅僅存在于人們的頭腦中。直到20世紀的最后25年，這個虛擬空間才可能存在于計算機的數(shù)字空間中。

自此，人類開辟了一種全新的系統(tǒng)創(chuàng)建方式。在技術獲得飛躍性進展之前，系統(tǒng)必須以物理形式實現(xiàn)——最初繪出草圖藍圖，然后制成昂貴的物理原型。因為僅存在于人們的頭腦中就意味著群體共享，以及對其形式和行為的理解非常有限。

雖然人類的思維是個奇跡，但在處理這些復雜任務時卻有嚴重的局限性。人類記憶的保真度和持久性等多方面還有許多不足。我們在記憶中長時間地創(chuàng)造和保存詳細信息的能力并不好。即使是些簡單的物體，大多數(shù)人也很難做到精確地想象它們的形狀。如果要求人類在頭腦中憑空對復雜的形狀作處理，其思考結果是肯定是完全不夠細致的。

然而，如今數(shù)字技術呈指數(shù)級發(fā)展，這意味著系統(tǒng)的形式可以在三維空間中得到全面和豐富的建模。在過去，復雜事物和復雜系統(tǒng)在突現(xiàn)時，其展現(xiàn)形式是個很困難的問題，因為在二維圖形轉換成三維對象的時候，很難保證其數(shù)據(jù)都能匹配一致。

此外，當系統(tǒng)的某些部分有變動時，理解矛盾和沖突程度從困難到完全無法調和。將2D藍圖轉換為3D物理模型、發(fā)現(xiàn)表單問題，再還原到2D藍圖解決問題并重新開始循環(huán)周期的過程中，會浪費大量的時間和成本。

借助于三維模型，整個系統(tǒng)可以在虛擬空間中集合在一起，并且低成本又快速地發(fā)現(xiàn)矛盾和沖突。只有在解決了這些形式問題之后，才需要將其轉換為物理模型。

雖然發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)突現(xiàn)形式的問題對物理模型的迭代及其昂貴的二維藍圖是個巨大改進，但以數(shù)字形式模擬系統(tǒng)行為的能力，才是發(fā)現(xiàn)和理解突現(xiàn)行為的一個重大飛躍。如今，系統(tǒng)創(chuàng)建者可以使用虛擬空間和虛擬仿真來測試和了解他們的系統(tǒng)在各種環(huán)境下的行為。

同樣如前圖（圖：PLM的概念性設想）所示，通過標記為VS1… VSn的區(qū)塊就可以擁有多個虛擬空間，這意味著能夠以較低的成本對系統(tǒng)進行破壞性測試。

當我們把物理原型測試實驗作為唯一測試手段時，進行破壞性測試的成本相當昂貴，因為物理原型及其周圍環(huán)境都有可能在測試中遭到毀壞。例如，如果測試物理實體的火箭在發(fā)射臺爆炸，火箭和發(fā)射臺會被同時摧毀，這個成本代價過于巨大。而采用虛擬的火箭發(fā)射測試，爆炸發(fā)生炸毀的都是虛擬的模型，完全可以在新的虛擬空間中以接近于零的成本進行重建。

在創(chuàng)建階段，我們會完成系統(tǒng)四個突現(xiàn)區(qū)域的填充工作：PD、PU、UD和UU。

雖然傳統(tǒng)方法的重點是驗證和確認需求或預期（PD）以及消除問題、故障或預期非所需行為（PU），但數(shù)字孿生體原型（DTP）的模型也是識別和消除不可預測非所需突現(xiàn)行為（UU）的一個機會。通過改變仿真模型可能采取的參數(shù)范圍，我們可以研究復雜系統(tǒng)中的非線性行為，而這些行為可能具有導致災難性問題的組合或不連續(xù)性。

一旦虛擬系統(tǒng)完成并經(jīng)過驗證，其信息就會在真實的空間中用于創(chuàng)建物理孿生體。如果我們正確地進行了建模和仿真，也就是說我們在虛擬空間中對現(xiàn)實世界進行了一系列的精確建模和仿真，不可預測非所需突現(xiàn)行為（UU）的數(shù)量應該會大大減少。

這并不是說我們可以模擬和仿真所有的可能性。因為在現(xiàn)實允許的時間內把復雜系統(tǒng)中所有可能的排列組合都探索一遍，是不可行的。但是計算能力的指數(shù)級進步使我們可以繼續(xù)擴大研究的可能性。

在這個創(chuàng)建階段，我們至少可以嘗試減輕或消除不可預測非所需突現(xiàn)行為（UU）的主要來源——人的交互。我們可以在多種多樣的條件下與各類型人群參與者一起測試虛擬系統(tǒng)。系統(tǒng)設計人員通常不允許在系統(tǒng)中出現(xiàn)他們無法設想的情況。以這樣的方式與系統(tǒng)交互是難以想象的——除非人們在危機中恐慌的時候才會真這么做。

在能夠模擬系統(tǒng)之前，我們經(jīng)常讓最有能力和經(jīng)驗的人員來測試系統(tǒng)，因為物理原型測試非常昂貴，驗證失敗的巨大損失是難以承受的。然而，大多數(shù)系統(tǒng)都是由泛泛之輩來操作的。

關于這種情況有個經(jīng)典笑話：“畢業(yè)成績最差的醫(yī)科學生一般都是怎么稱呼的？”答案是——“醫(yī)生”?？梢姡覀儸F(xiàn)在可以放心讓普通操作人員（包括最不合格的人員）對系統(tǒng)進行虛擬測試，是因為虛擬故障不僅成本低廉，而且還能夠指出我們尚未考慮到的不可預測非所需突現(xiàn)行為（UU）。

接下來進入生命周期的下一階段——生產(chǎn)階段。開始構建具有特定且可能是獨特配置的物理系統(tǒng)。我們需要在虛擬空間中將這些構建配置反映成數(shù)字孿生實例（DTI），這樣我們就可以了解到這些系統(tǒng)的確切規(guī)格和組成，而無需擁有物理系統(tǒng)。

所以就數(shù)字孿生體而言，流動方向與創(chuàng)建階段是相反的。物理模型建立之后，與之有關的數(shù)據(jù)會被發(fā)送到虛擬空間，在數(shù)字空間中創(chuàng)建這個物理系統(tǒng)的虛擬表示。

在支持與維護階段，可以充分了解系統(tǒng)行為的預測是否準確。真實系統(tǒng)和虛擬系統(tǒng)之間保持著聯(lián)系。對實際系統(tǒng)的更改以兩種形式出現(xiàn)，即替換部件和行為，即狀態(tài)更改。正是在這個階段，可以發(fā)現(xiàn)所預測的期望性能是否真有出現(xiàn)，以及預測中的非所需行為是否已被消除。

在非所需行為突現(xiàn)的這個階段，如果先前的建模和仿真階段已經(jīng)很好地找到了UU，那么它們雖然是干擾，但只會引起一些小問題。然而，如果和過去復雜系統(tǒng)中經(jīng)常出現(xiàn)的情況一樣，這些UU就可能是需要解決的代價高昂的那種主要問題了。在極端情況下，這些UU可能是災難性的故障，會造成生命和財產(chǎn)損失。

在這個階段，現(xiàn)實系統(tǒng)和虛擬系統(tǒng)之間的聯(lián)系是雙向的。當物理系統(tǒng)發(fā)送變化時，可以在虛擬系統(tǒng)中捕獲這些變化，這樣我們就能知道每個系統(tǒng)的確切配置了。另一方面，可以利用來自虛擬系統(tǒng)的信息來預測物理系統(tǒng)的性能和故障。我們可以在一系列的系統(tǒng)上聚合信息，將特定的狀態(tài)變化與未來故障的高概率關聯(lián)起來。

如前所述，最終階段（報廢/淘汰）作為一個實際階段卻往往被忽略。在本文主題背景下，報廢階段應該得到更密切的關注，原因有兩個。

首先，當系統(tǒng)停用時，有關系統(tǒng)行為的知識常常隨之丟失。下一代的系統(tǒng)也經(jīng)常會需要處理許多類似問題，而這些問題本來可以通過使用前代系統(tǒng)的相關知識積累來避免。因此，雖然物理系統(tǒng)可能需要更新?lián)Q代，但其承載的信息和知識可以用極小的成本保留下來。

其次，雖然當前討論的主題是系統(tǒng)在使用中的突現(xiàn)行為，但也存在系統(tǒng)對環(huán)境產(chǎn)生突現(xiàn)影響時如何處置的問題。如果不保留系統(tǒng)中的相關設計信息，例如有什么材料以及如何正確處理這些材料等，那么系統(tǒng)就可能會以不恰當?shù)姆绞诫S機處理了。