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    數字孿生不僅僅是仿制。

    孿生，即雙胞胎；數字孿生，望文生義，便是數字形式的雙胞胎。

    在“數字孿生”中，雙胞胎中的一個是存在于實際的實體，小到零件，大到工廠，簡略如螺絲，復雜如人體的結構。

    而雙胞胎中的另一個則只存在虛擬和數字之中，是使用數字技能營建的與實際對稱的鏡像。

    如果以家用電腦為例，Word文檔和打印出來的文稿便是“數字孿生”。若以導航軟件為例，城市中的實體路途和軟件中的虛擬路途也是“數字孿生”。

    數字孿生技能發生的轎車3D模型 數據來歷：“數字孿生城市”書此外，這個數字孿生體，不僅是對實際實體的虛擬再現，還能夠模仿目標在實際環境中的行為。因而能夠說，數字孿生是將物理目標以數字化方法在虛擬空間呈現，模仿其在實際環境中的行為特征。

    數字孿生有什么用？

    數字孿生這個概念究竟有什么用呢？

    它能夠經過規劃東西、仿真東西、物聯網、虛擬實際等各種數字化的手法，將物理設備的各種特點映射到虛擬空間中，形成可拆解、可仿制、可轉移、可修正、可刪除、可重復操作的數字鏡像。

    這*的加快了操作人員對物理實體的了解，激發模仿仿真、批量仿制、虛擬安裝等規劃活動。

    過去，在沒有數字化模型協助之下，制作一件產品要經歷很屢次迭代規劃。

    現在，采用了數字化模型的規劃技能，就能夠在虛擬的三維數字空間輕松地修正部件和產品的每一處尺寸和安裝關系，這使得幾何結構的驗證作業和安裝可行性的驗證作業大為簡略，大幅度減少了迭代進程中物理樣機的制作次數、時刻，以及成本。

    此外，數字孿生還能夠經過收集有限的物理傳感器目標的直接數據，借助大樣本庫，經過機器學習推測出一些原本無法直接丈量的目標。由此完成對當時狀況的評估、對過去發作問題的診斷，以及對未來趨勢的預測，并給予剖析的成果，模仿各種可能性，供給更全面的決策支持。

    例如，針對大型設備運轉進程中呈現的各種毛病特征，能夠將傳感器的歷史數據經過機器學習訓練出針對不同毛病現象的數字化特征模型，并結合專家處理的記錄，將其形成未來對設備毛病狀況進行精準判定的依據，終究形成自治化的智能診斷和判定。

    使用場景豐富

    1. 數字孿生，5G使用落地強風口

    數字孿生是5G物聯網年代的一個重要場景使用。

    5G網絡的場景使用包含：eMBB（高帶寬）、mMTC（大聯接）、URLLC（高可靠&低延遲）。海量的使用場景和形式都是在這三者的根底上衍生出來的。

    eMBB全面進步網絡速度，增強網絡體會；mMTC鏈接更多的智能終端，完成萬物互聯；URLLC因其高可靠性和低延時，使用于自動駕駛、移動醫療等精度要求高的行業。

    數字孿生便是上述使用場景的衍生之一。

    5G衍生賦能產業鏈 數據來歷：“數字孿生城市”書，國泰君安證券研討目前，數字孿生技能多用于工業制作領域，尤其是轎車、電子制作領域。工業互聯網是工業體系與高級計算、剖析、感應技能以及互聯網連接融合的成果，催動工業互聯網走向完善的關鍵技能很多，然而能體現工業互聯網“助燃劑”5G拉動作用的便是數字孿生。

    未來工業物聯網中心的使用根底是數據，無論是在出產線上的工業設備，仍是城市里的垃圾箱、電燈桿，都需求收集出來并映射到數字，數字孿生因而*。

    2. 數字孿生協助制作業效能大幅進步

    推動規劃和制作高效協同

    在數字孿生模型中，所需求制作的產品、制作的方法、資源以及地點等各個方面能夠進行體系的規劃，將各方面關聯起來，完成規劃人員和制作人員的協同。

    一旦發作規劃變更，能夠在數字孿生模型中方便地更新制作進程，將完成各項任務所需的時刻以及所有不同的工序整合在一起，進行剖析和規劃，直到發生滿意制作進程方案。

    保證規劃和制作準確履行

    在數字孿生模型中對不同的出產戰略進行模仿仿真和評估，結合大數據剖析和統計學技能，快速找出有空檔時刻的工序。

    調整戰略后再模仿仿真整個出產體系的績效，進一步優化完成所有資源使用率的大化，保證所有工序上的所有人都盡其所能，完成盈利才能的大化。

    舉個例子來說，數字孿生車間便是數字孿生技能在制作業的典型使用，也是突破制作的物理和信息之間的交互與共融瓶頸的典型實例。

    數字孿生車間要由物理車間（Physical Workshop）、虛擬車間（Cyber Workshop）、車間服務體系（Workshop Service System:WSS）、車間孿生數據（Workshop Digital Twin Data）四部分組成。其間：

    物理車間是車間客觀存在的實體調集，要擔任接納WSS下達的出產任務，并嚴厲按照虛擬車間仿真優化后的預界說的出產指令，履行出產活動并完成出產任務；虛擬車間是物理車間的忠誠的、*數字化鏡像，要擔任對出產計劃／活動進行仿真、評估及優化，并對出產進程進行實時監測、預測與調控等；WSS是數據驅動的各類服務體系功用的調集或總稱，要擔任在車間孿生數據驅動下對車間智能化管控供給體系支持和服務，如對出產要素、出產計劃/活動、出產進程等的管控與優化服務等；車間孿生數據是物理車間、虛擬車間和WSS相關的數據，以及三者數據融合后發生的衍生數據的調集，是物理車間、虛擬車間和WSS運轉及交互的驅動。

    3. 數字孿生技能使用場景暢想

    數字孿生技能的使用場景十分龐大，在未來，它會在多個方面改動咱們的作業和生活，使用場景涉及各個方面。

    才智城市辦理

    把數字孿生技能使用到才智城市辦理上，會讓城市更安全。大街、社區、娛樂、商業，甚至是電力線、變電站、污水體系、供水排水體系等，都會有數字孿生體，從而能夠更輕松快捷地監控辦理城市的每個當地。

    工業設備監控

    工廠中的設備都能夠經過數字孿生技能仿制出來。咱們能夠使用數字孿生設備了解設備內部的運轉機制。數字模型和實體設備一起使用，咱們能夠知道設備的運轉數據，進步毛病預判和修理功率。

    健康辦理

    個人的數字孿生體能夠經過醫療檢測、掃描儀器、可穿戴設備來仿制。比智能手環更智能的是，咱們能夠得到數字孿生體每一部位的運動改變數據，更加有效地辦理個人健康。

    大腦活動的監控與辦理

    人腦十分復雜，大腦的活動更加不容易追尋研討。大腦的考慮方法、運動感知功用都是科研人員研討的重難點。將數字孿生技能用在大腦研討上，以后能夠協助治療腦部疾病患者。

    盡管總體來看，數字孿生技能還處在前期階段，但能夠肯定的是，在數字年代的未來，數字孿生將*改動咱們發現、認知和改造的方法，未來大有可為。

    數字孿生是5G賦能產業鏈上的重要一環。數字孿生作為5G衍生使用，加快了物聯網的成型和物聯網設備數字化，這與5G三大場景之一的萬物互聯需求強耦合。此外，數字孿生仍是5G推動工業互聯網發展進程中的助燃劑，5G年代數字孿生*。