数字孪生的理想特征

      1.数字孪生的理想特征[1]

　　1)模型维度。

　　一种观点认为，数字孪生模型是三维模型，是物理实体的复制[2]，或虚拟样本[3]。从模型需求和功能的角度来看，这些理解侧重于数字孪生模型的维度。根据现有文献分析，理想的数字孪生模型涉及多维多时空多尺度模型，如几何模型、物理模型、行为模型和规则模型，并希望数字孪生模型具有高保真性、高可靠性和高精度的特点，从而真实地描绘物理世界。此外，与传统模型不同，数字孪生模型还强调虚拟现实之间的互动，可以实时更新和动态进化，从而实现物理世界的动态真实映射。

　　2)数据维度。

　　根据文献[4]，Grieves教授在密歇根大学产品全生命周期管理（PLM）课程中提出了与数字孪生相关的概念，因此有一种观点认为数字孪生是PLM。同样，也有人认为数字孪生是数据/大数据、数据集成和集成的价值。数据是数字孪生的核心驱动力。数字孪生数据不仅包括贯穿产品全生命周期的全要素/全过程/全业务的相关数据，还强调信息物理虚拟现实融合、多源异构融合等数据融合。此外，数字孪生还应具有实时动态更新、实时交互、及时响应等特点。

　　3)连接维度。

　　一种观点认为，数字孪生是物联网平台或工业互联网平台。这些观点侧重于从物理世界到虚拟世界的感知访问、可靠的传输和智能服务。从满足信息物理全面连接、映射和实时交互的角度和需求出发，理想的数字孪生不仅要支持跨理实体、虚拟实体、孪生数据、服务/应用）之间的双向连接、双向交互和双向驱动，强调实时性，形成信息物理闭环系统。

　　4)服务/功能维度。

　　一种观点认为，数字双胞胎是模拟[5]、虚拟验证或可视化。这种理解主要从功能需求的角度解释数字双胞胎可以支持的一些功能/服务。目前，数字双胞胎已应用于不同的行业和领域。基于模型和数据双驱动，数字双胞胎不仅可以反映其在模拟、虚拟验证和可视化方面的应用价值，还可以根据不同的对象和需求，在产品设计、运行监控、能耗优化、智能控制、故障预测和诊断、设备健康管理、回收和再利用等方面提供相应的功能和服务。[6]服务/功能是多样化的。

　　5)物理维度。

　　一种观点认为，数字双胞胎只是物理实体的数字表达或虚体，其概念类别不包括物理实体。实践和应用表明，物理对象是数字双胞胎的重要组成部分。数字双胞胎模型、数据、功能/服务与物理对象密不可分。数字双胞胎模型因物理对象而异，数据因物理对象而异，功能/服务因物理对象而异。此外，信息物理交互是数字双胞胎不同于其他概念的重要特征之一。如果数字双胞胎的概念类别不包括物理对象，则缺乏交互对象。

       综上所述，虽然对数字虚拟模型、数据、连接和理解，但物理实体、虚拟模型、数据、连接和服务是数字孪生的核心要素，数字孪生模型与物理实体共生。[7]数字孪生在不同阶段（如产品的不同阶段）具有不同的特点。数字孪生的理解和实践离不开具体对象、具体应用和具体需求。从应用和解决实际需求的角度来看，在实际应用过程中建立的数字孪生不一定具有所有理想特征，可以满足用户的具体需求。