1.2.3 数字孪生与仿真
1.数字孪生与虚拟仿真
虚拟仿真是实现数字孪生的基础技术。在工厂规划与流程再造中，虚拟仿真是常用的技术手段。比如西门子的Tecnomatix就是比较成熟的生产系统虚拟仿真软件。数字孪生与虚拟仿真的主要区别在于，数字孪生要求实现真实物理工厂和虚拟数字工厂之间不断的循环迭代，数字孪生构建的虚拟数字工厂需要用到的虚拟仿真是高频次、不断迭代演进的，而且贯穿工厂的全生命周期。虚拟仿真是通过将包含确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理实体。只要模型正确，输入信息和环境数据完整，仿真就可以基本正确地反映物理实体的特性和参数，但不会涉及对物理实体的动态反馈。因此，虚拟仿真只是通过创建和运行数字孪生体来保证数字孪生体与对应物理实体实现有效闭环的一种技术，是实现数字孪生的诸多关键技术之一，不能把它跟数字孪生混为一谈。
此外，需要进一步区分数字孪生与计算机辅助设计（Computer Aided Design，CAD）模型。CAD模型是在虚拟空间中对物理实体几何形状和特征的表示，同时可以具有质量、材料等物理属性。当完成某个阶段的CAD设计时，相应的CAD模型就完成了。然而，数字孪生与物理实体则紧密相连，如果物理实体没有被制造出来，那么就没有它对应的数字孪生。从全生命周期的角度看，每个阶段的CAD模型是相互独立、互不连通的；而数字孪生是不断迭代并向前演化的，同时可以对物理实体进行反馈指导与虚拟验证。
对高保真三维CAD模型赋予各种属性（如材料属性、物理属性等）及功能（如运动功能、感知功能等）就形成了相应的数字孪生模型，从而帮助工程师进行产品全生命周期的虚拟验证，提前预测并消除产品可能存在的质量问题，从而缩短试验周期，降低试验成本，提高设计和生产效率。需要指出的是，数字孪生模型往往存储在图形数据库中，而非传统的关系数据库。
通过以上分析可知，CAD模型是物理实体的简单表示，数字孪生是物理实体复杂的虚拟映射。在CAD模型基础上，通过互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，数字孪生逐渐演化成一个复杂的相互关联的生态系统，该系统是一个高保真的、动态的三维模型，也是物理实体的完美数字替身。
2.数字孪生与半物理仿真
半物理仿真又称为硬件在环仿真（Hardware-In-the-Loop Simulation，HILS）或半实物仿真，是利用仿真模型替代一部分物理实物，并与其他物理实物构成实时回路的一种系统实时仿真方法。半物理仿真出现于20世纪50年代，早期主要应用于武器装备（如导弹、核弹、战斗机等）的研制和测试，具有缩短研制周期、降低试验成本、减少试验危险性等优势。随着计算机控制技术的发展及其在机电系统中的广泛集成，半物理仿真在航空、航天、汽车、核动力、机器人等多个领域中得到了广泛应用。
近年来，装备系统结构越来越趋于复杂化，形成了集机械、电子、控制、液压等多领域的连续-离散混合的复杂系统。并且，建模仿真技术作为系统研究方法和手段的重要支撑技术，也呈现出多样化，如控制系统建模仿真软件Simulink、液压系统建模仿真软件AEMSim、运动系统仿真软件Motion、多领域系统建模仿真语言Modelica等，其中基于Modelica的建模仿真技术应用越来越广泛，已成为复杂系统的主流建模仿真技术。
半物理仿真作为装备系统仿真方法的一个重要组成部分，正逐渐由面向特定领域的简单系统仿真转变为面向多领域的复杂系统仿真，并且仅支持Simulink一种模型的半物理仿真技术已不能满足装备系统研发应用需求。面对装备系统结构越来越复杂化、建模仿真技术多样化等问题，半物理仿真技术如何发展，其应用如何更好地适用未来复杂系统，已成为亟待讨论和解决的首要任务[33]。
半物理仿真系统通常由物理构件、数字模型、信号调理单元、上位机/综合管理软件及支持数字模型运行的仿真机软硬件设备组成，如图1-4所示。数字模型以软件形式在仿真机硬件设备上运行，仿真机硬件设备与物理构件之间通过信号调理单元建立连接。为了控制与监测仿真机运行情况，上位机中一般包括综合管理软件，用于实现模型下载、变量监视、在线调参及仿真机运行控制等基本的半物理仿真功能。
图1-4 半物理仿真系统组成
与传统的数字仿真相比较，半物理仿真系统中用部分物理构件替换数字模型，发展了系统研究方法，也提高了系统仿真的可信度。其主要特性体现在以下几个方面[34]。
1）低建模难度。对于系统仿真而言，仿真的准确度与模型的精确度密切相关，系统中某些子系统很难或无法建立精确子模型，将直接影响系统整体仿真的准确度。而半物理仿真系统中，可以利用物理构件实物代替无法建立精确模型的子系统，从而降低建模难度，并实现系统整体仿真。
2）强实时。由于真实物理构件是在物理时间域运行的，这就要求半物理仿真系统中的数字模型必须与物理构件保持时间同步，从而使得半物理仿真系统整体以强实时方式运行。与全数字模型仿真的非实时和软实时相比，强实时仿真更贴近真实物理空间，半物理仿真结果与实物运行结果具有更好的一致性。
3）高可信度。由于半物理仿真系统引入了真实物理构件，可以替代某些低精确度子系统模型，因此在仿真过程中可以实现对模型参数的校正，以及对无法测量参数的辨识，显著提高了仿真结果的可信度。
4）实现极限工况仿真。使用真实物理构件代替部分数字模型，在提高仿真可信度的同时，还可以对研究对象进行极限工况的仿真，避免了真实环境下实验测试的安全危害，也降低了实验成本。
半物理仿真与数字孪生均具有强实时、高可信度的特点。另外，从虚实交互的角度，半物理仿真与数字孪生具有一定的相似性。半物理仿真系统由物理实体、虚拟模型和数字模型构成，它们相互作用并相互影响，缺少任何一部分系统即陷入瘫痪，彼此依赖程度很高。而数字孪生是物理实体的完美映射，物理空间与虚拟空间是两个相互平行的系统，物理实体和数字孪生系统分别独立存在、独立运行。
3.数字孪生与元宇宙
元宇宙出自1992年出版的科幻小说作家尼尔·斯蒂芬森的《雪崩》（见图1-5）。美国的Roblox认为“元宇宙”用来描述虚拟宇宙中持久的、共享的、三维虚拟空间。该空间具备8个关键特征，即身份（Identity）、朋友（Friend）、沉浸感（Immersiveness）、低延迟（Low Friction）、多样性（Variety）、随地（Anywhere）、经济（Economy）、文明（Civility），文明是最终发展方向。
图1-5 元宇宙发展进程
对于元宇宙的概念，目前尚无统一的定义，表1-2总结了不同学者/机构对元宇宙的定义。
数字孪生和元宇宙都是在创造数字世界中的虚拟对象，但本质上完全不同。元宇宙定位于在虚拟的数字化形态下的永生，和物理空间是弱关联的，最好是脱离物理空间自由发展[35]；但数字孪生要求必须和物理空间对象进行强绑定，实现虚实互动的闭环，让人们能够更好地控制和预测物理空间，提高物理空间效率与安全性。
表1-2 不同学者/机构对元宇宙的定义
数字孪生的目的不是脱实向虚，而是通过核心技术优化重塑一个更美好的物理空间。换句话说，在元宇宙世界中我们可以铺张浪费（消耗的只是算力、存储和带宽），在现实的物理空间中我们通过数字孪生来精打细算。
4.数字孪生与平行系统
数字孪生和平行系统的提出和发展具有相似的技术背景，都是伴随着物联网、新一代人工智能等技术的发展而逐步引起重视的。一方面，高精度传感器、高速通信和物联网等技术的发展使虚拟模型和物理实体之间的实时交互成为可能；另一方面，大数据、机器学习等技术的发展和推广使数据的价值得以凸显。两者都是以数据驱动来构建与物理实体相对应的虚拟系统，并在虚拟系统上进行实验、分析，解析并优化控制难以用数理模型分析的复杂系统。但是，数字孪生与平行系统是两类不同的原创范式，在核心思想、研究对象、基础设施和实现方法等方面都存在一定的区别[36-37]。
1）核心思想不同。数字孪生的核心思想是预测控制的牛顿定律，平行系统则以引导型的默顿定律[1]控制和优化系统。在给定当前系统状态与控制的条件下，可以通过解析的方式求解下一时刻状态，从而精确预测其行为的系统称为牛顿系统，如CPS。与牛顿系统相对应的是系统行为能够被默顿定律影响或引导的默顿系统。
2）研究对象不同。数字孪生研究的是由虚拟空间和物理空间组成的CPS，平行系统主要针对社会网络、信息资源和物理空间深度融合的CPSS（Cyber-Physical-Social Systems，社会物理信息系统）。
3）基础设施不同。数字孪生的基础设施是数字双胞胎，主要由物理实体和描述它的数字镜像组成，数据是连通物理实体和数字镜像的桥梁，以实现在虚拟空间中实时映射物理实体的行为和状态。平行系统的基础设施是由物理子系统、描述虚拟子系统、预测虚拟子系统、引导虚拟子系统构成的数字四胞胎（见图1-6），以实现对物理系统的描述、预测、引导。
图1-6 平行系统的基础设施[36]（见彩插）
4）实现方法不同。数字孪生主要基于物联网传感数据和仿真来构建物理实体的数字镜像。平行系统主要通过多智能体方法进行建模。在技术层面，数字孪生强调对物理系统相关数据进行全部且高精度获取，系统或数据之间的关联模型要尽可能精确并可靠。平行系统不过分要求数据的完备性、准确性与可靠性，特别是对于环境数据和与效用相关的社会资源数据，因为它可以生成环境（场景）和资源数据，也可以做计算实验，同时，并不过分要求模型的准确性，建模难度大大降低。