【ITA透视】数字孪生技术:汽车工业的未来助推器
顾名思义，是指:针对现实物理世界中的事物，通过数字化手段，在数字世界中构建一个一模一样的虚拟事物。这个虚拟的东西就像是现实事物的孪生兄弟，有着相同的“形”和“态”。
在虚拟空间中数字化呈现真实事物的主要功能是在虚拟空间中操纵虚拟模型，观察和研究虚拟模型的变化，从而模拟和预测真实环境中真实事物的变化。
数字孪生技术的核心
数字孪生技术是从模拟技术发展而来的。仿真技术在上个世纪已经被广泛应用，数字孪生技术的概念直到2002年才由美国的格里夫斯教授提出。在Gartner每年发布的十大战略技术发展趋势中，数字孪生技术作为智能制造的关键技术之一，连续多年榜上有名。
数字孪生技术的核心要素是数字模型的建立。建模方法一般可以分为两类:第一原理或基于物理的方法，以及数据驱动的方法；在实际应用中，往往是各种建模行为和方法的综合。好的模型既能逼真地描述现实事物的外部形态，又能准确地反映现实事物的内部变化规律。
与数字模型密切相关的是数据和算法。数据是模型的输入，可能来自各种传感器的实时采集，也可能来自系统过去的历史积累。算法通常是深度学习。通过对大量历史数据的分析处理，不断建立和完善模型的内部处理逻辑。实时数据输入模型后，算法对数据进行分析处理，然后根据建立的内部处理逻辑做出判断，进而控制模型做出相应的改变。
数字结对助力汽车产业
数字孪生技术可以应用于各行各业，尤其是汽车行业，可以应用于研发、制造、销售、售后等产业链的各个环节，例如:
研发阶段
在汽车市场竞争日益激烈的今天，以更少的成本、更快的速度将更好的产品推向市场，是所有主机厂都渴望达到的理想状态。借助digital twin技术，设计师可以在虚拟空间中测试、验证和优化自己的产品设计，快速、低成本地实现产品迭代。法国软件公司达索利用其CAD和CAE平台3D？经验，对空气动力学、流体声学等的精确分析和模拟。，为宝马、特斯拉、丰田等汽车公司优化产品设计，大幅提升产品流动线性度，降低空气阻力。
制造阶段
生产过程模拟。在产品生产之前，我们可以通过虚拟生产来模拟不同产品、不同参数、不同外部条件的生产过程，从而提前预测产能、效率和可能出现的生产瓶颈，加快新产品导入的进程。
数字化生产线。生产阶段的各种要素，如原料、设备、工艺配方、工艺要求等，通过数字化手段整合成一个紧密协作的生产过程，按照既定规则自动完成不同条件下的操作，实现生产过程自动化；同时记录生产过程中的各种数据，为后续的分析和优化提供依据。
关键指标监控和过程能力评估。通过采集生产线上各种生产设备的实时运行数据，实现整个生产过程的可视化监控，并通过经验或机器学习建立关键设备参数和检验指标的监控策略，对违反策略的异常情况进行及时处理和调整，实现生产过程的稳定和持续优化。
销售阶段
在汽车销售过程中，借助结合VR/AR的数字孪生技术，可以为用户提供身临其境的体验，让用户在虚拟空间中操控和驾驶汽车，全方位感受汽车在各种环境和场景下的性能和魅力，激发用户的购车欲望。
售后阶段
特斯拉为其生产和销售的每一款电动汽车都建立了数字孪生模型，相应的模型数据存储在公司数据库中。每辆电动汽车每天都会报告其日常体验，并通过数字双胞胎模拟程序使用这些数据来发现可能的异常并提供纠正措施。通过数字孪生模拟，特斯拉可以获得相当于每天654.38+0.6万英里的驾驶体验，并在不断学习的过程中反馈给每一辆车。
实际应用中的问题
数字结对技术为我们描绘了一幅美好的前景，就像科幻电影里一样:一堆数字模型摆在我们面前，我们拖拽一个操作，然后神奇的事情就可以发生了。但现实中，数字孪生技术处于一个尴尬的境地:关键核心的地方不敢用，不太关键的核心地方用不起。
原因在于，对于现实事物，我们很难建立一个能够充分反映其全部特征和规律的数字对应关系。现实中的事物运行在复杂的环境中，一个被忽视的细节都可能导致严重的后果。试想，在那种性命攸关的场景下，谁敢把自己的命运交给一堆数字模型来决定？我们甚至可能永远无法模拟出真实的东西100%，只能高度接近。为了追求最后百分之几的完美，人们往往要付出极大的代价。
未来随着技术的进步，仿真的逼真度会越来越高，成本会越来越低。那时候，才是数字孪生技术真正发挥威力的时候。但目前需要看到这项技术的前景，必须开始布局，投入人力财力进行研究和实践。
在国内，一些企业已经在研究和应用数字孪生技术。但和其他技术领域类似，我们青睐并擅长技术的集成和应用，却很少有人愿意在技术本身所依赖的底层平台和工具上投入精力进行研发，基本上都是直接从国外拿来的。“不要再做轮子了”是IT界流行的一句话。但在当今国际形势下，关键的轮子必须自己造，否则别人不卖给你，你就有问题了。我们应该支持和引导R&D在底层基础平台和工具方面的投资，而不是只对可以快速实现的技术应用集成感兴趣。
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