“通過數字孿生技術，我們可以在虛擬環境中預測和優化現實世界的每一個細節，從而創造一個更智能、更可持續的未來。”——Jensen Huang

科幻電影《鋼鐵俠》（Iron Man）中，托尼·斯塔克通過數字孿生技術，能夠創建戰甲的虛擬模型進行設計和優化，實時反映和模擬戰甲的狀態和性能。戰甲內置的智能管家系統“賈維斯”（J.A.R.V.I.S.），通過戰甲上的各種傳感器與其進行實時通信和雙向交互，掌握戰甲的運行狀態，操控飛行系統和武器系統。這一組合使得虛擬和物理世界之間的互動更加緊密和高效。

作為打通虛擬和現實邊界的技術，數字孿生正加速融入社會各個領域。從制造到消費、從生產到服務、從生活到生態，一個個數字孿生應用場景在各行各業構建，“摸不著”的數字孿生，正在帶來“看得見”的效益。隨著技術不斷成熟和應用場景的持續拓寬，數字孿生正在將人們引入智能世界的新紀元。

數字孿生緣起

數字孿生的發展歷程可以追溯到早期的“腦海孿生”階段，人們憑借想象和經驗在腦海中構建物理對象的虛擬模型。

“數字孿生”概念最早可以追溯至1991年，美國耶魯大學計算機系教授David Gelernter在他的著述《Mirror World》中預測到了類似數字孿生的技術的出現。

2003年，美國密歇根大學Michael Grieves教授提出“與物理產品等價的虛擬數字化表達”概念，并在授課時首次使用了“Digital Twin（數字孿生）”一詞，標志著數字孿生時代的開啟。

2009年，美國空軍實驗室提出“Airframe Digital Twin（機身數字孿生）”概念，將數字孿生概念應用于航空航天制造領域。

2010年，美國國家航空航天局（NASA）在《建模、仿真、信息技術和處理》和《材料、結構、機械系統和制造》兩份技術路線圖中直接使用了“數字孿生”這一名稱。

2011年，Grieves教授在其所著的《智能制造之虛擬完美模型：驅動創新與精益產品》中正式定義了數字孿生概念，并一直沿用至今。

數字孿生指的是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。

從2014年開始，西門子、達索、PTC、ESI、ANSYS等知名工業軟件公司，都在市場宣傳中使用“Digital Twin”術語，并陸續在技術構建、概念內涵上做了很多深入研究和拓展。

實現數字孿生是一個復雜的過程，需要多種技術共同支撐實現，主要包括數據采集、數據處理、模型構建、仿真執行、可視化呈現、數據分析和更新與優化等多個步驟。

在數據采集環節，通過傳感器、監控設備、互聯網等渠道，收集實體系統產生的各種數據，包括物理環境參數、設備狀態信息、生產過程數據等。高質量、多樣性的數據是數字孿生建模和分析的基礎，確保獲取全面準確的數據至關重要。

采集到的原始數據可能存在噪聲、缺失值、異常值等問題，需要進行數據處理與清洗。這包括數據去噪、填補缺失值、標準化等操作，以確保數據的準確性和一致性。清洗后的數據將為后續的分析和建模提供可信賴的基礎。

之后，基于清洗完的數據進行數據分析與建模。通過機器學習、統計分析等方法，挖掘數據中的模式、趨勢和關聯關系。建立數字孿生模型，將實體系統的特征映射到數學模型中，實現對實體系統的虛擬再現和仿真分析。這些模型不僅可以描述實體系統的當前狀態，還能夠預測未來行為，為決策制定提供支持。

數字孿生的關鍵是智能化決策和優化管理。基于數字孿生模型的分析結果，管理者可以制定更加精準、高效的決策方案，優化實體系統的運行和維護。數字孿生技術使得實時監測、迅速響應、智能調控成為可能，提高系統的穩定性和效率，促進持續改進和創新。

走向產業應用深水區

近些年，數字孿生已從航空航天、工業制造向交通、醫療等各個產業領域全面拓展，賦能產業數智化升級。隨著人工智能、虛擬現實等技術的發展，數字孿生的概念和應用不斷豐富。

隨著數字孿生走向產業應用深水區，該技術正在從可視化，向可計算、可預測和可控制的方向升級。在車路云一體化、智能網聯汽車、自動駕駛等領域，數字孿生技術可以用于生成訓練數據，構建安全、高效的仿真測試場景，形成研發和測試的閉環迭代。

針對車路云一體化領域，數字孿生技術將真實交通環境在數字世界進行完整復刻。通過在路口路段大規模部署通感算一體化的數字道路基站，全天候、不間斷、無死角地獲取道路各類交通參與者的動態數據，包括行駛車輛、非機動車的位置、速度、方向等。

通過整合車輛、道路與云端數據，并對這些數據進行實時分析和處理，可以為所有車輛和交通管理部門提供準確可靠、高可用的交通數據，以全局視角規劃交通流，解決車輛全局安全、全局效率與全局博弈問題，助力提高車輛行駛的安全性和交通的通行效率。

通過數字孿生，還可以將真實交通數據在仿真平臺上進行場景的生成和重組，通過深度融合路側和車端數據，為自動駕駛算法提供可供測試的Corner Case，幫助車企以更低成本進行數據的回歸測試驗證，保證自動駕駛算法在引入新數據后不會出現運行問題或者功能降級。

蘑菇車聯創始人兼CEO朱磊認為，車路云一體化的本質是構建一套“通感算”網絡，通過對實體世界進行實時數字化，為智能設備提供實時數據服務。這一網絡現階段主要為交通和車輛服務，但未來其應用范圍將擴展至無人機、機器人等一系列智能體，形成一個實時的、城市級的數字孿生系統。

依托數字孿生的模擬仿真可以幫助開發者在虛擬環境中模擬和測試自動駕駛系統的各個方面，這些仿真場景能夠模擬真實世界中的各種情況和挑戰，從感知、決策到控制以及交互等，以便進行全面的測試和驗證，據此可以評估自動駕駛系統的可靠性和性能，并發現潛在的問題和改進點。

2022年以來, NeRF、Diffusion Model、World Model等新技術，提升了仿真平臺的模擬保真度，使得仿真訓練的質量大幅提升。通過生成模型來輸入已知環境特征，同時預測未來場景很可能就是構建計算機視覺領域自監督基礎模型（Foundation Model）的關鍵性任務。

自動駕駛領域World Model（世界模型）正是這種理念的產物，基于路側和車輛采集的大量多源、多模態數據，并結合語義信息和交通演化的規律生成未來可能的交通場景，用于模型訓練、行為預測和測試驗證。

相比其他模型，World Model的還原度更高，同時可用于合成實車運行時很難收集到的 Corner Case數據，且無需標注、靈活高效，因而有望大幅提升模型的訓練效率。而當生成式AI成為數據的主要來源后，車輛規模將不再是提升自動駕駛能力的前提，數據閉環的框架和流程將成為關鍵。

未來，數據驅動下的自動駕駛功能開發將更加依賴海量、高質量的數據喂養，去訓練成熟的算法。這就需要一套閉環的數據體系，覆蓋采集、處理、分析、訓練、部署等各個模塊。

在目前的行業中，各個模塊由不同的平臺承擔，雖然會提高單一模塊效率，但也容易造成模塊之間的割裂，形成相互孤立的數據煙囪，影響全局整合效率。

車路云網絡基于實時的數字孿生系統，將成為巨量交通數據的“連接器”和“加工廠”，通過發揮“一體化”的整合價值，實現路側、車輛、云端的三端數據聯動和協同應用，進而提升自動駕駛技術以及城市交通體系的智能化水平。

數字孿生技術將現實中的物理系統與其虛擬鏡像緊密連接，通過實時數據流，實現精準的模擬和預測。在未來的智能工廠中，每臺機器、每條生產線都有一個數字孿生體，實時監控和優化生產過程。通過這種方式，制造商能夠預見潛在的故障，進行預防性維護，從而大幅提升生產效率和產品質量。例如，汽車制造廠可以使用數字孿生技術來模擬整個生產線的運行，發現并解決瓶頸問題，提高生產效率。

在醫療領域，數字孿生可以創造出患者的虛擬模型，醫生可以通過這些模型實時監控患者的健康狀況，預測疾病的進展，并制定個性化的治療方案，這被認為是未來精準醫學的一部分。例如，對于心臟病患者，醫生可以通過其數字孿生模型監測心臟的功能變化，調整治療方案，避免潛在的風險。

在能源領域，數字孿生技術可以模擬能源生產和消費的過程，通過實時監測和模擬，能夠優化電網運行、提高能源利用效率，并支持可再生能源的集成。數字孿生可以用來模擬電網和輸電線路，以幫助能源公司更好地預測和管理電力供應，還可以用來優化風力和太陽能發電廠的運營，以提高電力生產效率。甚至可以用來模擬整個城市的能源消耗情況，以幫助城市管理者更好了解城市的能源需求和挑戰。

下一代數字文明平臺

隨著人類已進入大數據文明當中，承載數字孿生的平臺既是用戶的應用中樞，更是重要的基礎設施，其根據發展路徑可以分為三個階段。

第一個數字平臺是基于互聯網，人類可以把所有信息進行數字化并進行互聯，使知識受制于算法的力量，這個時代的代表者是谷歌、百度等公司。

第二個數字平臺是人類關系網絡，人類的行為和關系置于算法的力量之下，可以進行數字讀取，代表者是Facebook和微信。

第三個數字文明平臺就是鏡像世界，它將整個現實世界都1:1映射變成數字社會，這其中大數據、人工智能、數字孿生都將作為基礎技術加以應用。

Kevin Kelly在其著作《5000天后的世界》中提到，在鏡像世界里，虛擬世界會與現實世界相重疊。鏡像世界可以被看作是一個由數百萬人同時參與的、覆蓋全球的層疊結構。每一個人都身處自己所在的地區，但同時又和世界上各個角落的人共同處在一個地球大小的虛擬世界中。

現實中的人和虛擬的人也可以成為一個鏡像，當真實和虛擬進行疊加，整個世界都變成機器可讀的世界。

人們可以去搜索世界的任何東西，只要有信息就可以做任何事情，也可以把這個世界進行歸類，把它變為一本目錄，所有與網絡連接的東西都將連接到這樣的鏡像世界。

無論數字孿生還是鏡像世界，都依賴大量傳感器收集數據，這些傳感器包括嵌入式設備、攝像頭和氣象站等，實時收集環境、設備或人體的各種信息。收集的數據必須經過融合處理，以生成全面的數字模型。這個過程不僅要求高效的實時數據網絡，還需要復雜的數據融合技術來確保不同來源的數據能夠無縫集成和應用。

此外，這些技術都需要強大的高性能計算和大數據處理能力。它們依賴GPU、分布式計算和云計算等技術來處理和分析海量數據，通過機器學習和數據分析技術，從龐大的數據集中提取有價值的信息，用于預測和決策支持，同時將數字模型與現實世界疊加，提供沉浸式體驗，增強用戶的感知和互動，也使得復雜系統的模擬和優化變得更加直觀和高效。

科技的發展從未如此迅速，也從未如此深刻地影響著人們的生活。數字孿生、鏡像世界等技術不僅代表了前沿的科技潮流，更預示著未來生活的無限可能。也許不久的將來，當人人都有個智能助理 “賈維斯”，人人都將是 “鋼鐵俠”，一個充滿希望和挑戰的智能時代正向我們走來。