什么是数字孪生？

数字孪生是物理实体的动态虚拟映射系统，通过物联网传感器实时采集数据，在虚拟空间构建同步演进的数字模型，并借助AI算法实现状态推演与决策优化。

🕓数字孪生发展史

1960年

NASA阿波罗计划中，工程师已构建航天器孪生体辅助故障处置

2003年

密歇根大学教授Michael Grieves提出产品生命周期管理理论，奠定技术雏形

2010年

NASA将其明确定义为“多物理量、多尺度、多概率的仿真系统”

核心技术

数字孪生：构建虚实交互闭环

与单纯的三维可视化不同，真正的数字孪生需实现实时数据驱动、动态仿真推演、闭环控制反馈三位一体能力，使虚拟模型成为物理实体的“活性镜像”。

三维可视化仅能呈现静态场景，而数字孪生的核心在于构建双向交互通道。当5G网络将工厂设备的振动、温度数据实时传输至云端，当边缘计算节点在50毫秒内完成数据清洗，当AI算法推演设备退化曲线并生成维护指令——物理世界的状态变化即刻触发虚拟模型的同步响应，虚拟空间的决策指令又反向调节物理实体运行参数。

这种闭环依赖三大技术支柱：物联网构成感知神经末梢，云计算/边缘计算提供算力心脏，AI赋予决策大脑。

中国“十四五”规划将数字孪生城市纳入国家战略，进一步加速技术融合进程。

场景应用

数字孪生：工业领域的专业实践

在工业领域，数字孪生已从设备级监控延伸至全产业链管理。

某化工厂通过虚拟镜像实时捕捉反应釜压力异常，避免非计划停产；

智慧园区管理者藉助城市级模型模拟暴雨洪峰，动态调控排水管网。

要实现此类应用，需攻克多源数据孤岛与专业建模门槛两大瓶颈。星图易码的数字孪生解决方案，通过标准化协议（如OPC UA）毫秒级接入PLC、业务系统数据，结合星图云开发者平台快速构建高精度三维模型，使设备状态监控、工艺参数追溯、能源损耗定位等关键功能得以在统一平台实现。这种穿透式监控能力，正是数字孪生超越可视化的价值本质。

随着生成式AI大幅降低建模成本，5G+边缘计算实现毫秒级控制闭环，数字孪生正从辅助决策走向自主优化。国际电信联盟（ITU）推动的技术标准制定，将进一步释放其产业潜力。当人类能通过虚拟镜像预判设备故障、优化城市治理、守护生态安全，这项起源于航天救险的技术，终将成为工业智能化的基石。