数字孪生（Digital Twin）是一项目前正在开发的数字技术，具有发展前景，可支持多行业的数字化转型和决策。虽然距离专家首次提出数字孪生的理论已经过了20年，但由于其不断被扩展到新行业、被应用于新的领域，数字孪生理论还处于探索期。

数字孪生技术，可以加速未来的设计迭代，从而引领持续的产品改进。通过在数字环境中创建实际产品或系统的复制品，工程师可以实时地获得产品在真实世界的反馈，预判产品可能出现的潜在性能问题，让工程师在产品出现实际问题之前加以解决。此外，数字孪生技术还可以协助工程师发现潜在的新功能、新形状和新材料，为产品或工艺设计的更新提供思路。这有望从根本上加速新产品的创新。

与其他诸如物联网（IoT）、云计算、机器学习/人工智能和增强现实等数字化概念类似，近年来，学术界和工业界对数字孪生技术的兴趣日渐浓厚，这一点从相关出版物、文献和专利申请的增长中可见一斑。例如，根据全球专利数据库Espacenet的数据，2018年时，还只有25项公开的专利申请与“数字孪生”一词有关。到2019年，这一数字成长了近5倍，而到了2020年则翻了13倍。这显示出这一技术的巨大潜力。

数字孪生是一个关于产品所有数字信息，以及该产品在运行使用中的物理操作数据的集成。工程师通过这些数据可以了解产品的运行故障、预防意外停机、提高产品性能，并孕育下一代产品。例如，针对安装在发电厂的燃气轮机，有一些对客户和产品开发团队而言特别重要的因素，如能源效率、排放、涡轮叶片磨损等，其数字孪生体在设计时就可以特别突出这些因素。通过研究数字孪生技术，工程师可以找出任何性能问题的根本原因、提高产量、进行预测性维护、评估不同的控制策略，并推进其他工作，从而实时对产品性能进行优化，减少运行费用。

企业可以利用数字孪生体来检测和隔绝缺陷、进行诊断和故障排除、给出纠正措施建议、确定维护计划、优化产品运行，以改进下一代产品。实现数字孪生概念依靠的是基于物理学的模型，这些模型能够详细复制复杂结构的运行，以便充分了解其性能。数字孪生包含一个模拟模型，其复制了结构的运行，并能通过基础物理学分析来诊断不可预见的情况，以预测结构的性能。连接产品或工艺的传感器所产生的数据用于为数字孪生体提供实时边界条件。从设计的各个阶段来看，数字孪生技术可以协助规划和任务澄清、概念设计、初始设计、细节设计和虚拟验证。数字孪生技术还可以监测、管理和控制机器，实现高效、准确和安全的施工。数字孪生体的重点在于几何信息，通过处理各种形式的数据，如点云、数字图像、热像图和来自激光扫描仪、照相机、热成像设备、传感器和其他设备的传感器数据，为检查和缺陷检测提供了一种高效的可视化方式。

2021年发表在《生物医学发展中的计算机方法和程序》（Computer Methods and Programs in Biomedicine Update）期刊上的Wei Shengli的研究表明，即便是人类的数字孪生也是有可能实现的。然而，这方面仍然存在许多挑战，包括人类的复杂性、建模的难度和数据分析的巨大体量。

作者：Andrius Ruzinskas, 专利代理人