本文來(lái)自微信公眾號(hào)“米可維大數(shù)據(jù)”。
作為推動(dòng)新一輪科技革命的顛覆性技術(shù)之一，數(shù)字孿生從提出之初就以其獨(dú)特的科技優(yōu)勢(shì)、廣闊的應(yīng)用前景、無(wú)窮的發(fā)展?jié)摿Γ艿饺驑I(yè)界專家的關(guān)注。同時(shí)，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等前沿信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和廣泛應(yīng)用，為數(shù)字孿生的實(shí)現(xiàn)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)底座。通過(guò)開發(fā)數(shù)字化產(chǎn)品，改變產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開發(fā)、制造和服務(wù)全生命周期流程，連接內(nèi)部和外部環(huán)境，數(shù)字孿生能夠加速數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展進(jìn)程，可加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
數(shù)字孿生是具有數(shù)據(jù)連接的特定目標(biāo)實(shí)體的數(shù)字化表達(dá)，該數(shù)據(jù)連接可以保證物理狀態(tài)和虛擬狀態(tài)之間以適當(dāng)?shù)乃俾屎途冗M(jìn)行同步。數(shù)字孿生具備實(shí)時(shí)交互、彈性擴(kuò)展、高度保真、閉環(huán)優(yōu)化等優(yōu)勢(shì)，在城市、交通、制造、能源、建筑、農(nóng)業(yè)、水利和國(guó)防等多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。
Part.1
系統(tǒng)參考架構(gòu)
國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 43441.1—2023《信息技術(shù)數(shù)字孿生第1部分：通用要求》對(duì)數(shù)字孿生的定義是：數(shù)字孿生是指具有保證物理狀態(tài)和虛擬狀態(tài)之間以適當(dāng)速率和精度同步的數(shù)據(jù)連接的特定目標(biāo)實(shí)體的數(shù)字化表示。
數(shù)字孿生系統(tǒng)是一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)實(shí)體與數(shù)字實(shí)體間各要素動(dòng)態(tài)迭代的系統(tǒng)，通常由目標(biāo)實(shí)體、數(shù)字實(shí)體、兩者之間的數(shù)據(jù)連接以及數(shù)據(jù)連接過(guò)程中涉及的模型、數(shù)據(jù)和接口等要素組成，其參考架構(gòu)由目標(biāo)實(shí)體、孿生互動(dòng)、數(shù)字實(shí)體和服務(wù)應(yīng)用4部分構(gòu)成，如圖1所示。其中，實(shí)體是指具體或抽象的事物，包括這些事物之間的關(guān)聯(lián)。數(shù)字孿生系統(tǒng)擁有目標(biāo)實(shí)體和數(shù)字實(shí)體兩類實(shí)體。
圖1數(shù)字孿生系統(tǒng)的參考架構(gòu)
目標(biāo)實(shí)體是現(xiàn)實(shí)世界被選中進(jìn)行數(shù)字化映射的實(shí)體，屬于具體事物，包括實(shí)體本體和關(guān)聯(lián)關(guān)系。實(shí)體本體可依據(jù)產(chǎn)生時(shí)間、邏輯屬性和復(fù)雜程度進(jìn)行分類，而關(guān)聯(lián)關(guān)系依據(jù)特征屬性和更新情況進(jìn)行分類。
孿生互動(dòng)是數(shù)字孿生系統(tǒng)中目標(biāo)實(shí)體和數(shù)字實(shí)體之間的信息交互過(guò)程，旨在實(shí)現(xiàn)目標(biāo)實(shí)體和數(shù)字實(shí)體的動(dòng)態(tài)迭代，支持目標(biāo)實(shí)體和數(shù)字實(shí)體以虛實(shí)結(jié)合的形式提供服務(wù)應(yīng)用，包括測(cè)量與感知、反饋與控制等操作。測(cè)量與感知可給出目標(biāo)實(shí)體的數(shù)字化表達(dá)，內(nèi)容包括目標(biāo)實(shí)體的幾何特征、物理屬性和約束條件等；反饋與控制包括數(shù)字實(shí)體對(duì)目標(biāo)實(shí)體的信息反饋、輔助決策和執(zhí)行控制等操作。
數(shù)字實(shí)體是目標(biāo)實(shí)體的數(shù)字化映射，包括數(shù)字模型和孿生數(shù)據(jù)。數(shù)字模型通過(guò)對(duì)實(shí)體本體和關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行映射，反映目標(biāo)內(nèi)外特征和行為規(guī)律，主要包括幾何模型、物理模型、行為模型、規(guī)則模型、算法模型、優(yōu)化模型和知識(shí)模型等；孿生數(shù)據(jù)是目標(biāo)實(shí)體相關(guān)信息的數(shù)字化表達(dá)，主要包括本體數(shù)據(jù)、規(guī)則數(shù)據(jù)和衍生數(shù)據(jù)等。
服務(wù)應(yīng)用通過(guò)應(yīng)用支撐技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)行業(yè)服務(wù)，包括應(yīng)用支撐和行業(yè)服務(wù)等。應(yīng)用支撐包括可視化、仿真、分析、預(yù)測(cè)、優(yōu)化和決策等技術(shù)；行業(yè)服務(wù)包括數(shù)字孿生在城市、交通、制造、能源、建筑、農(nóng)業(yè)、水利和國(guó)防等領(lǐng)域的應(yīng)用。
Part.2
成熟度評(píng)價(jià)模型
數(shù)字孿生系統(tǒng)的成熟度評(píng)價(jià)模型由11個(gè)域、24個(gè)指標(biāo)構(gòu)成，如圖2所示。這11個(gè)域分別是數(shù)字模型域、孿生數(shù)據(jù)域、孿生互動(dòng)域、可視呈現(xiàn)域、模擬仿真域、分析預(yù)測(cè)域、優(yōu)化完善域、決策控制域、功能更新域、集成融合域和系統(tǒng)管理域。
圖2數(shù)字孿生系統(tǒng)的成熟度評(píng)價(jià)模型
數(shù)字模型域用于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)實(shí)體和數(shù)字實(shí)體的數(shù)字化映射，主要包括模型類型、模型精度和可復(fù)用性3個(gè)指標(biāo)。其中，模型類型主要評(píng)價(jià)幾何模型、物理模型、行為模型、規(guī)則模型、算法模型、優(yōu)化模型和知識(shí)模型的數(shù)量和質(zhì)量等內(nèi)容；模型精度主要評(píng)價(jià)對(duì)模型類型、數(shù)量的要求以及精度調(diào)整能力等內(nèi)容；可復(fù)用性主要評(píng)價(jià)模型配置形式及覆蓋范圍等內(nèi)容。
孿生數(shù)據(jù)域用于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)實(shí)體和數(shù)字實(shí)體信息的數(shù)字化表達(dá)，主要包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理2個(gè)平（手動(dòng)或自動(dòng)）、數(shù)據(jù)來(lái)源（傳感器或知識(shí)庫(kù)）、數(shù)據(jù)體量（局部或全生命周期）等內(nèi)容；數(shù)據(jù)處理主要評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)處理模式（手動(dòng)或自動(dòng)）、數(shù)據(jù)處理實(shí)效性（實(shí)時(shí)或非實(shí)時(shí)等）、數(shù)據(jù)處理正確率、數(shù)據(jù)處理速度等內(nèi)容。
孿生互動(dòng)域用于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)實(shí)體和數(shù)字實(shí)體之間的信息交互過(guò)程，主要包括連接性和實(shí)時(shí)性2個(gè)指標(biāo)。其中，連接性主要評(píng)價(jià)管控配置實(shí)體的能力（人工或自適應(yīng)）、連接的穩(wěn)定性、連接重構(gòu)能力等內(nèi)容；實(shí)時(shí)性主要評(píng)價(jià)平均交互時(shí)延、交互時(shí)延自適應(yīng)調(diào)整能力等內(nèi)容。
可視呈現(xiàn)域使用計(jì)算機(jī)圖形、圖像處理和數(shù)字建模等技術(shù)來(lái)呈現(xiàn)目標(biāo)實(shí)體的模型和特征，主要包括可視化內(nèi)容和可視化方式2個(gè)指標(biāo)。其中，可視化內(nèi)容用于評(píng)價(jià)呈現(xiàn)內(nèi)容的類型（基礎(chǔ)信息、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、模型狀態(tài)、管控結(jié)果、預(yù)測(cè)結(jié)果、優(yōu)化結(jié)果）、呈現(xiàn)的時(shí)效性（實(shí)時(shí)或非實(shí)時(shí)）等內(nèi)容；可視化方式用于評(píng)價(jià)呈現(xiàn)的維度（二維或三維）、呈現(xiàn)的穩(wěn)定性（靜態(tài)或動(dòng)態(tài)）、呈現(xiàn)的關(guān)聯(lián)性（獨(dú)立呈現(xiàn)、連續(xù)呈現(xiàn)或聯(lián)動(dòng)呈現(xiàn)）。
模擬仿真域通過(guò)將模型轉(zhuǎn)化為軟件，來(lái)模擬目標(biāo)實(shí)體的確定性規(guī)律和完整機(jī)理，主要包括仿真精度和仿真速度2個(gè)指標(biāo)。其中，仿真精度用于評(píng)價(jià)對(duì)功能性需求的滿足程度、仿真結(jié)果與實(shí)際運(yùn)行結(jié)果的一致性等內(nèi)容；仿真速度用于評(píng)價(jià)實(shí)時(shí)決策、目標(biāo)實(shí)體實(shí)際演進(jìn)速度對(duì)于預(yù)測(cè)仿真速度要求的滿足程度。
分析預(yù)測(cè)域通過(guò)算法對(duì)數(shù)字實(shí)體進(jìn)行時(shí)空推理、業(yè)務(wù)場(chǎng)景模擬分析、個(gè)性化計(jì)算和趨勢(shì)推演，基于目標(biāo)實(shí)體的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)先推測(cè)目標(biāo)實(shí)體的性能狀態(tài)、安全狀態(tài)、工作狀態(tài)等，主要包括預(yù)測(cè)精度、預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)和參數(shù)規(guī)模3個(gè)指標(biāo)。其中，預(yù)測(cè)精度用于評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)依據(jù)（歷史數(shù)據(jù)模型、真實(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、現(xiàn)有知識(shí)模型）和預(yù)測(cè)對(duì)象（數(shù)值、運(yùn)行過(guò)程、狀態(tài)、性能、運(yùn)行過(guò)程、變化趨勢(shì)）；預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)用于評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)實(shí)體未來(lái)變化時(shí)間量級(jí)（秒級(jí)、分鐘級(jí)）、智能管控或自主演化總時(shí)長(zhǎng)與預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)的比較，參數(shù)規(guī)模用于評(píng)價(jià)智能管控和自主演化所需參數(shù)能否得到滿足。
優(yōu)化完善域基于對(duì)數(shù)字空間的仿真、分析和預(yù)測(cè)，改進(jìn)和完善目標(biāo)實(shí)體全生命周期的結(jié)果，并動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)和持續(xù)作用于物理空間，實(shí)現(xiàn)模型、算法和資源配置優(yōu)化等，主要包括優(yōu)化內(nèi)容和優(yōu)化程度2個(gè)指標(biāo)。其中，優(yōu)化內(nèi)容用于評(píng)價(jià)優(yōu)化對(duì)象（行為、組成、結(jié)構(gòu)）的完備性；優(yōu)化程度用于評(píng)價(jià)優(yōu)化效果、對(duì)其他實(shí)體運(yùn)行結(jié)果的影響。
決策控制域通過(guò)分析與推理目標(biāo)實(shí)體和數(shù)字實(shí)體相關(guān)信息，提出科學(xué)合理的解決方案，并向目標(biāo)實(shí)體下達(dá)控制指令為決策人員提供實(shí)施建議，主要包括控制目標(biāo)實(shí)體和控制數(shù)字實(shí)體2個(gè)指標(biāo)。其中，控制目標(biāo)實(shí)體用于評(píng)價(jià)控制和配置目標(biāo)實(shí)體的自動(dòng)化程度、控制精度、對(duì)目標(biāo)實(shí)體進(jìn)行改造的能力；控制數(shù)字實(shí)體用于評(píng)價(jià)控制和配置數(shù)字實(shí)體的自動(dòng)化程度、控制精度、對(duì)數(shù)字實(shí)體進(jìn)行改造的能力。功能更新域通過(guò)對(duì)現(xiàn)有功能進(jìn)行組合、分解、增強(qiáng)和選擇性裁剪操作，將功能自動(dòng)遷移至另一種場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能自動(dòng)部署，主要包括功能重構(gòu)和功能遷移2個(gè)指標(biāo)。其中，功能重構(gòu)用于評(píng)價(jià)可視化、仿真、預(yù)測(cè)、控制和優(yōu)化功能的重構(gòu)能力（人工或自動(dòng)）；功能遷移用于評(píng)價(jià)將數(shù)字孿生系統(tǒng)功能自動(dòng)遷移至目標(biāo)實(shí)體與數(shù)字實(shí)體演化過(guò)程所需場(chǎng)景。集成融合域通過(guò)導(dǎo)入模型、插件、集成傳感器、通信、智能分析、決策、機(jī)器學(xué)習(xí)等系統(tǒng)功能，融合MR（混合現(xiàn)實(shí)）、VR（虛擬現(xiàn)實(shí)）、腦機(jī)接口、大數(shù)據(jù)、大模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)分析算法和知識(shí)圖譜等新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)與傳感器、通信、智能分析、決策、機(jī)器學(xué)習(xí)等系統(tǒng)的實(shí)時(shí)交互，主要包括系統(tǒng)集成和新技術(shù)融合2個(gè)指標(biāo)。其中，系統(tǒng)集成用于評(píng)價(jià)模型插件導(dǎo)入能力，以及與傳感器、通信、智能分析、決策、機(jī)器學(xué)習(xí)等系統(tǒng)的功能集成和實(shí)時(shí)交互能力；新技術(shù)融合用于評(píng)價(jià)數(shù)字孿生系統(tǒng)與MR、VR、腦機(jī)接口、大數(shù)據(jù)、大模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)分析算法和知識(shí)圖譜等新技術(shù)的融合能力，以及融合后的實(shí)現(xiàn)效果。
系統(tǒng)管理域通過(guò)對(duì)物理和數(shù)字實(shí)體、數(shù)據(jù)、內(nèi)容、行為等要素進(jìn)行安全管理，以及對(duì)模型、數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)、平臺(tái)等要素進(jìn)行資源管理，實(shí)現(xiàn)人力、設(shè)備、平臺(tái)的按需安全配置，主要包括安全管理和資源管理2個(gè)指標(biāo)。其中，安全管理用于評(píng)價(jià)系統(tǒng)在物理和數(shù)字實(shí)體安全、數(shù)據(jù)安全、內(nèi)容安全、行為安全等方面的管理能力，資源管理用于評(píng)價(jià)系統(tǒng)在模型、數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)、平臺(tái)等方面的管理能力。
Part.3
發(fā)展階段劃分
依據(jù)數(shù)字孿生系統(tǒng)的成熟度評(píng)價(jià)模型，可以將數(shù)字孿生劃分為5個(gè)發(fā)展階段，即以虛仿實(shí)、以虛映實(shí)、以虛控實(shí)、以虛預(yù)實(shí)和虛實(shí)共生，如圖3所示。
3.1
以虛仿實(shí)
作為數(shù)字孿生發(fā)展的第一階段，以虛仿實(shí)是指采用可見光建模、結(jié)構(gòu)光建模、激光點(diǎn)云建模、維度建模、實(shí)體聯(lián)系建模、手工建模、傾斜攝影建模等技術(shù)，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)實(shí)體結(jié)構(gòu)外觀、屬性特征和能力行為的定義與數(shù)字化描述，其評(píng)價(jià)指標(biāo)要求具體如下。
圖3數(shù)字孿生發(fā)展階段劃分
a）數(shù)字模型域。模型類型：應(yīng)是物理模型、幾何模型、行為模型、規(guī)則模型的任意一種。模型精度：應(yīng)需準(zhǔn)確描述目標(biāo)實(shí)體物理屬性、幾何結(jié)構(gòu)、行為的某一方面。可復(fù)用性：支持人工配置模型部分內(nèi)容以實(shí)現(xiàn)復(fù)用。
b）孿生數(shù)據(jù)域。數(shù)據(jù)采集：具備人工采集數(shù)據(jù)、目標(biāo)實(shí)體靜態(tài)參數(shù)和從歷史運(yùn)行過(guò)程或經(jīng)驗(yàn)中采集數(shù)據(jù)的能力。數(shù)據(jù)處理：具備人工方式識(shí)別目標(biāo)實(shí)體參數(shù)和明確現(xiàn)有數(shù)據(jù)間顯性關(guān)系的能力。
c）孿生互動(dòng)域。連接性：具備人工管控配置數(shù)字實(shí)體和目標(biāo)實(shí)體的能力。實(shí)時(shí)性：無(wú)要求。
d）可視呈現(xiàn)域?？梢暬瘍?nèi)容：支持?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)簽、標(biāo)識(shí)等模型基礎(chǔ)信息的呈現(xiàn)?？梢暬绞剑褐С?D（二維）或3D（三維）可視化展示和通過(guò)動(dòng)態(tài)圖表連續(xù)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。
e）模擬仿真域。仿真精度：滿足對(duì)目標(biāo)實(shí)體進(jìn)行仿真分析的基本需求。仿真速度：無(wú)要求。
f）分析預(yù)測(cè)域。預(yù)測(cè)精度、預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)、參數(shù)規(guī)模：無(wú)要求。
g）優(yōu)化完善域。優(yōu)化內(nèi)容、優(yōu)化程度：無(wú)要求。
h）決策控制域?？刂颇繕?biāo)實(shí)體：支持人工控制和配置目標(biāo)實(shí)體?？刂茢?shù)字實(shí)體：支持人工控制和配置數(shù)字實(shí)體。
i）功能更新域。功能重構(gòu)、功能遷移均無(wú)要求。
j）集成融合域。系統(tǒng)集成：支持導(dǎo)入利用其他建模軟件構(gòu)建的模型，或?qū)⑵渌浖９δ茏鳛椴寮稍跀?shù)字孿生系統(tǒng)中。新技術(shù)融合：能夠融合MR、VR等技術(shù)，或已將這些技術(shù)投入實(shí)際應(yīng)用。
k）系統(tǒng)管理域。安全管理：具備與該等級(jí)功能對(duì)應(yīng)的物理和數(shù)字實(shí)體、數(shù)據(jù)、內(nèi)容、行為等系統(tǒng)安全管理能力。資源管理：具備與該等級(jí)功能相應(yīng)的模型、數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)、平臺(tái)等資源管理能力，并根據(jù)管理需要配置相應(yīng)的人力、設(shè)備、平臺(tái)等資源。
以虛仿實(shí)階段的典型特征是“人工交互，離線仿真”。在此階段，數(shù)字孿生模型從物理屬性、幾何結(jié)構(gòu)、能力行為和運(yùn)行規(guī)則某個(gè)或多個(gè)維度對(duì)目標(biāo)實(shí)體單方面或多方面的屬性和特征進(jìn)行數(shù)字化描述，在一定程度上取代了目標(biāo)實(shí)體參與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和仿真分析，但模型與目標(biāo)實(shí)體之間無(wú)法直接進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和實(shí)時(shí)交互，需要通過(guò)人工參與達(dá)成間接虛實(shí)交互，如人工控制和配置目標(biāo)實(shí)體、數(shù)字實(shí)體。
3.2
以虛映實(shí)
作為數(shù)字孿生發(fā)展的第二階段，以虛映實(shí)是指通過(guò)單向數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸，來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字實(shí)體動(dòng)態(tài)跟隨目標(biāo)實(shí)體的運(yùn)行過(guò)程，其評(píng)價(jià)指標(biāo)要求具體如下。
a）數(shù)字模型域。模型類型：至少應(yīng)包含幾何模型和行為模型。模型精度：應(yīng)能精準(zhǔn)描述目標(biāo)實(shí)體幾何結(jié)構(gòu)和運(yùn)行狀態(tài)?？蓮?fù)用性：支持人工配置模型部分內(nèi)容以實(shí)現(xiàn)復(fù)用。
b）孿生數(shù)據(jù)域。數(shù)據(jù)采集：具備使用傳感器自動(dòng)采集數(shù)據(jù)和目標(biāo)實(shí)體運(yùn)行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的能力。數(shù)據(jù)處理：具備實(shí)時(shí)整合不同來(lái)源、不同格式數(shù)據(jù)，并通過(guò)實(shí)時(shí)分析目標(biāo)實(shí)體運(yùn)行數(shù)據(jù)將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字實(shí)體所需輸入?yún)?shù)或狀態(tài)變量的能力。
c）孿生互動(dòng)域。連接性：具備連接目標(biāo)實(shí)體與數(shù)字實(shí)體重要?jiǎng)討B(tài)參數(shù)的能力。實(shí)時(shí)性：平均交互時(shí)延應(yīng)為分鐘級(jí)。
d）可視呈現(xiàn)域?？梢暬瘍?nèi)容：支持動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型狀態(tài)的實(shí)時(shí)呈現(xiàn)?？梢暬绞剑褐С致?lián)動(dòng)顯示動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、模型信息和模型變化過(guò)程，并可按需調(diào)整呈現(xiàn)方式。
e）模擬仿真域。仿真精度：滿足對(duì)目標(biāo)實(shí)體進(jìn)行仿真分析的基本需求。仿真速度：無(wú)要求。
f）分析預(yù)測(cè)域。預(yù)測(cè)精度、預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)、參數(shù)規(guī)模均無(wú)要求。
g）優(yōu)化完善域。優(yōu)化內(nèi)容、優(yōu)化程度均無(wú)要求。
h）決策控制域。控制目標(biāo)實(shí)體：支持人工控制和配置目標(biāo)實(shí)體?？刂茢?shù)字實(shí)體：支持依據(jù)目標(biāo)實(shí)體的運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)字實(shí)體進(jìn)行一致性控制。
i）功能更新域。功能重構(gòu)、功能遷移均無(wú)要求。
j）集成融合域。系統(tǒng)集成：支持集成傳感器或通信系統(tǒng)功能，并與傳感器或通信系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)交互。新技術(shù)融合：能夠融合MR、VR等技術(shù)，或?qū)⑦@些技術(shù)投入實(shí)際應(yīng)用。
k）系統(tǒng)管理域。安全管理：具備與該等級(jí)功能對(duì)應(yīng)的物理和數(shù)字實(shí)體、數(shù)據(jù)、內(nèi)容、行為等系統(tǒng)安全管理能力。資源管理：具備與該等級(jí)功能對(duì)應(yīng)的模型、數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)、平臺(tái)等資源管理能力，并根據(jù)管理需要配置相應(yīng)的人力、設(shè)備、平臺(tái)等資源。以虛映實(shí)階段的典型特征是“單向映射，動(dòng)態(tài)可視”。在此階段，目標(biāo)實(shí)體相關(guān)時(shí)敏性數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生模型常態(tài)運(yùn)行，其運(yùn)行過(guò)程和實(shí)時(shí)狀態(tài)可同步直觀呈現(xiàn)，且數(shù)字孿生模型的仿真結(jié)果與目標(biāo)實(shí)體實(shí)際運(yùn)行結(jié)果一致，在一定程度上解除了時(shí)空和環(huán)境約束條件對(duì)目標(biāo)實(shí)體監(jiān)測(cè)的制約。需要注意的是，目標(biāo)實(shí)體的控制和配置、模型內(nèi)容的復(fù)用和操作仍需人的介入和干預(yù)，目標(biāo)實(shí)體的可視化遙控尚未實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操控。
3.3
以虛控實(shí)
作為數(shù)字孿生發(fā)展的第三階段，以虛控實(shí)是指通過(guò)雙向數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸達(dá)成數(shù)字實(shí)體與目標(biāo)實(shí)體間的雙向交互，以實(shí)現(xiàn)數(shù)字實(shí)體對(duì)目標(biāo)實(shí)體運(yùn)行過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與管控，其評(píng)價(jià)指標(biāo)要求具體如下。
a）數(shù)字模型域。模型類型：至少應(yīng)包含幾何模型和行為模型。模型精度：應(yīng)能精準(zhǔn)描述目標(biāo)實(shí)體行為變化過(guò)程?？蓮?fù)用性：支持人工配置模型部分內(nèi)容以實(shí)現(xiàn)復(fù)用。
b）孿生數(shù)據(jù)域。數(shù)據(jù)采集：具備獲取數(shù)字實(shí)體運(yùn)行過(guò)程以及目標(biāo)實(shí)體與數(shù)字實(shí)體交互過(guò)程動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的能力。數(shù)據(jù)處理：正確率與速度應(yīng)滿足目標(biāo)實(shí)體實(shí)時(shí)管控需求，具備通過(guò)實(shí)時(shí)分析數(shù)字實(shí)體運(yùn)行數(shù)據(jù)生成目標(biāo)實(shí)體控制指令的能力。
c）孿生互動(dòng)域。連接性：具備常規(guī)高吞吐和高并發(fā)情況應(yīng)對(duì)能力，擁有連接動(dòng)態(tài)檢測(cè)、評(píng)估或預(yù)警機(jī)制，且連接具有相對(duì)穩(wěn)定性。實(shí)時(shí)性：平均交互時(shí)延應(yīng)為秒級(jí)。
d）可視呈現(xiàn)域?？梢暬瘍?nèi)容：支持對(duì)目標(biāo)實(shí)體管控結(jié)果的實(shí)時(shí)呈現(xiàn)?？梢暬绞剑褐С致?lián)動(dòng)顯示動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、模型信息和模型變化過(guò)程，并可按需調(diào)整呈現(xiàn)方式。
e）模擬仿真域。仿真精度：滿足對(duì)目標(biāo)實(shí)體進(jìn)行仿真分析的基本需求。仿真速度：無(wú)要求。
f）分析預(yù)測(cè)域。預(yù)測(cè)精度、預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)、參數(shù)規(guī)模均無(wú)要求。
g）優(yōu)化完善域。優(yōu)化內(nèi)容、優(yōu)化程度均無(wú)要求。
h）決策控制域。控制目標(biāo)實(shí)體：依據(jù)對(duì)數(shù)字實(shí)體的虛擬控制和配置，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)實(shí)體的及時(shí)控制與配置，控制精度應(yīng)滿足目標(biāo)實(shí)體的應(yīng)用需求。控制數(shù)字實(shí)體：在依據(jù)目標(biāo)實(shí)體運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)字實(shí)體進(jìn)行一致性控制時(shí)，人工操作可無(wú)縫接管數(shù)字實(shí)體控制權(quán)。
i）功能更新域。功能重構(gòu)：支持人工配置目標(biāo)實(shí)體管理和控制功能。功能遷移：無(wú)要求。
j）集成融合域。系統(tǒng)集成：支持集成目標(biāo)實(shí)體控制系統(tǒng)功能，并與目標(biāo)實(shí)體控制系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)交互。新技術(shù)融合：能夠融合預(yù)測(cè)分析算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、腦機(jī)接口、大模型、大數(shù)據(jù)等技術(shù)。
k）系統(tǒng)管理域。安全管理：具備與該等級(jí)功能對(duì)應(yīng)的物理和數(shù)字實(shí)體、數(shù)據(jù)、內(nèi)容、行為等系統(tǒng)安全管理能力。資源管理：具備與該等級(jí)功能對(duì)應(yīng)的模型、數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)、平臺(tái)等資源管理能力，并根據(jù)管理需要配置相應(yīng)的人力、設(shè)備、平臺(tái)等資源。以虛控實(shí)階段的典型特征是“雙向交互，遠(yuǎn)程管控”。在此階段，數(shù)字實(shí)體中孿生模型的運(yùn)動(dòng)邏輯和控制邏輯已相對(duì)完整，能夠精準(zhǔn)反映目標(biāo)實(shí)體行為變化過(guò)程，可以接受控制指令并在數(shù)字實(shí)體中完成比較復(fù)雜的運(yùn)行過(guò)程。同時(shí)，基于以虛映實(shí)，構(gòu)建從數(shù)字實(shí)體到目標(biāo)實(shí)體的數(shù)據(jù)傳輸通道，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)雙向虛實(shí)閉環(huán)交互，為目標(biāo)實(shí)體提供可視化遙控能力，進(jìn)一步削弱了時(shí)空和環(huán)境約束條件對(duì)目標(biāo)實(shí)體操控的制約。雖然對(duì)目標(biāo)實(shí)體的控制并不一定達(dá)到智能水平或最優(yōu)化目標(biāo)，但是目標(biāo)實(shí)體的管控效率仍得到大幅提高。
3.4
以虛預(yù)實(shí)
作為數(shù)字孿生發(fā)展的第四階段，以虛預(yù)實(shí)是指基于數(shù)字實(shí)體信息達(dá)成對(duì)目標(biāo)實(shí)體的預(yù)測(cè)性分析和智能決策，以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)實(shí)體的智能管控，其評(píng)價(jià)指標(biāo)要求具體如下。
a）數(shù)字模型域。模型類型：至少應(yīng)包含幾何模型、物理模型、行為模型、規(guī)則模型、算法模型、優(yōu)化模型和知識(shí)模型。模型精度：應(yīng)能精準(zhǔn)描述目標(biāo)實(shí)體的運(yùn)行機(jī)理，可通過(guò)按需加載輕量化或高精度模型來(lái)實(shí)現(xiàn)模型精度調(diào)節(jié)。可復(fù)用性：支持人工配置算法模型、優(yōu)化模型、知識(shí)模型、物理模型和行為模型，支持行為模型的自主復(fù)用。
b）孿生數(shù)據(jù)域。數(shù)據(jù)采集：具備從知識(shí)庫(kù)中采集數(shù)據(jù)的能力。數(shù)據(jù)處理：具備從歷史數(shù)據(jù)中實(shí)時(shí)提取特征和從歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)值實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的能力，且具備實(shí)時(shí)分析和分解復(fù)雜管控方案的能力。
c）孿生互動(dòng)域。連接性：擁有自適應(yīng)配置或容錯(cuò)機(jī)制，且具備知識(shí)庫(kù)和人的連接能力。實(shí)時(shí)性：平均交互時(shí)延應(yīng)為毫秒級(jí)。
d）可視呈現(xiàn)域?？梢暬瘍?nèi)容：支持對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果、優(yōu)化結(jié)果和管控方案實(shí)施過(guò)程的實(shí)時(shí)呈現(xiàn)?？梢暬绞剑褐С致?lián)動(dòng)顯示動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、模型信息和模型變化過(guò)程，并可按需調(diào)整呈現(xiàn)方式。
e）模擬仿真域。仿真精度：滿足實(shí)時(shí)決策對(duì)預(yù)測(cè)內(nèi)容精度的要求。仿真速度：滿足實(shí)時(shí)決策對(duì)預(yù)測(cè)仿真速度的要求。
f）分析預(yù)測(cè)域。預(yù)測(cè)精度：具備依據(jù)真實(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)數(shù)值預(yù)測(cè)能力和依據(jù)歷史數(shù)據(jù)、模型的精準(zhǔn)運(yùn)行過(guò)程預(yù)測(cè)能力。預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)：應(yīng)能依據(jù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)秒級(jí)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)應(yīng)不小于智能管控過(guò)程所需總時(shí)長(zhǎng)。參數(shù)規(guī)模：應(yīng)包括與管控需求有關(guān)的大部分參數(shù)。
g）優(yōu)化完善域。優(yōu)化內(nèi)容：應(yīng)包括目標(biāo)實(shí)體在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的行為。優(yōu)化程度：應(yīng)優(yōu)于目標(biāo)實(shí)體原方案運(yùn)行效果，且對(duì)目標(biāo)實(shí)體之外的其他實(shí)體運(yùn)行結(jié)果不會(huì)產(chǎn)生顯著影響。
h）決策控制域?？刂颇繕?biāo)實(shí)體：支持將智能管控方案分解為目標(biāo)實(shí)體可執(zhí)行的簡(jiǎn)單控制指令?？刂茢?shù)字實(shí)體：支持將智能管控方案分解為數(shù)字實(shí)體可執(zhí)行的簡(jiǎn)單控制指令。
i）功能更新域。功能重構(gòu)：應(yīng)能對(duì)可視化、仿真、預(yù)測(cè)和控制功能進(jìn)行人工重構(gòu)。功能遷移：無(wú)要求。
j）集成融合域。系統(tǒng)集成：支持集成智能分析和決策系統(tǒng)功能，并與智能分析和決策系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)交互。新技術(shù)融合：能夠融合預(yù)測(cè)分析算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、腦機(jī)接口、大模型、大數(shù)據(jù)等技術(shù)。
k）系統(tǒng)管理域。安全管理：具備與該等級(jí)功能對(duì)應(yīng)的物理和數(shù)字實(shí)體、數(shù)據(jù)、內(nèi)容、行為等系統(tǒng)安全管理能力。資源管理：具備與該等級(jí)功能對(duì)應(yīng)的模型、數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)、平臺(tái)等資源管理能力，并根據(jù)管理需要配置相應(yīng)的人力、設(shè)備、平臺(tái)等資源。以虛預(yù)實(shí)階段的典型特征是“時(shí)效分析，孿生預(yù)演”。在此階段，通過(guò)與目標(biāo)實(shí)體進(jìn)行雙向?qū)崟r(shí)閉環(huán)交互，數(shù)字孿生模型能夠動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)地反映目標(biāo)實(shí)體當(dāng)前的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)。數(shù)字孿生模型顯性機(jī)理和數(shù)字孿生數(shù)據(jù)隱性規(guī)律的有機(jī)結(jié)合，在一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)目標(biāo)實(shí)體未來(lái)運(yùn)行過(guò)程的在線預(yù)演和對(duì)目標(biāo)實(shí)體未來(lái)運(yùn)行結(jié)果的預(yù)測(cè)，從而達(dá)成將未知轉(zhuǎn)化為預(yù)知、將突發(fā)和偶發(fā)問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)槌Ｒ?guī)問(wèn)題的目標(biāo)。
3.5
虛實(shí)共生
作為數(shù)字孿生發(fā)展的終極目標(biāo)和最高階段，虛實(shí)共生是指實(shí)現(xiàn)數(shù)字實(shí)體和目標(biāo)實(shí)體在全生命周期中的自主學(xué)習(xí)和迭代優(yōu)化，其評(píng)價(jià)指標(biāo)要求具體如下。
a）數(shù)字模型域。模型類型：至少應(yīng)包含幾何模型、物理模型、行為模型、規(guī)則模型、算法模型、優(yōu)化模型和知識(shí)模型。模型精度：模型精度可調(diào)整，應(yīng)能精準(zhǔn)描述目標(biāo)實(shí)體物理、幾何、行為、規(guī)則等方面的全部信息。可復(fù)用性：支持全部模型的自主復(fù)用。
b）孿生數(shù)據(jù)域。數(shù)據(jù)采集：具備數(shù)字孿生系統(tǒng)外部數(shù)據(jù)和目標(biāo)實(shí)體全生命周期數(shù)據(jù)的采集能力。數(shù)據(jù)處理：應(yīng)能對(duì)各種類型和來(lái)源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)解析、歸類、存儲(chǔ)和利用。
c）孿生互動(dòng)域。連接性：應(yīng)能自動(dòng)識(shí)別、重構(gòu)和新增連接關(guān)系。實(shí)時(shí)性：平均交互時(shí)延應(yīng)為毫秒級(jí)，且可按需對(duì)交互時(shí)延進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。
d）可視呈現(xiàn)域。可視化內(nèi)容：支持對(duì)目標(biāo)實(shí)體的變化過(guò)程、數(shù)字實(shí)體的變化過(guò)程、交互關(guān)系的變化過(guò)程等演化內(nèi)容的實(shí)時(shí)呈現(xiàn)?？梢暬绞剑褐С致?lián)動(dòng)顯示動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、模型信息和模型變化過(guò)程，并可按需調(diào)整呈現(xiàn)方式。
e）模擬仿真域。仿真精度：確保仿真結(jié)果與實(shí)際運(yùn)行結(jié)果一致。仿真速度：應(yīng)大于目標(biāo)實(shí)體實(shí)際演化的速度。
f）分析預(yù)測(cè)域。預(yù)測(cè)精度：應(yīng)能依據(jù)歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、現(xiàn)有知識(shí)、現(xiàn)有模型精準(zhǔn)預(yù)測(cè)目標(biāo)實(shí)體的狀態(tài)、性能、運(yùn)行過(guò)程和變化趨勢(shì)。預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)：應(yīng)能依據(jù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)應(yīng)不小于目標(biāo)實(shí)體與數(shù)字實(shí)體演化過(guò)程所需總時(shí)長(zhǎng)。參數(shù)規(guī)模：應(yīng)包括數(shù)字孿生系統(tǒng)中已明確的全部參數(shù)。
g）優(yōu)化完善域。優(yōu)化內(nèi)容：應(yīng)包括數(shù)字孿生系統(tǒng)在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的行為、組成、結(jié)構(gòu)。優(yōu)化程度：應(yīng)優(yōu)于數(shù)字孿生系統(tǒng)依據(jù)原方案運(yùn)行的最終效果。
h）決策控制域?？刂颇繕?biāo)實(shí)體：支持對(duì)目標(biāo)實(shí)體的外觀、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、功能、交互關(guān)系、關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行改造。控制數(shù)字實(shí)體：支持對(duì)數(shù)字實(shí)體的模型內(nèi)容、模型結(jié)構(gòu)、模型間關(guān)聯(lián)關(guān)系和數(shù)據(jù)進(jìn)行改造。
i）功能更新域。功能重構(gòu)：應(yīng)能對(duì)可視化、仿真、預(yù)測(cè)、控制和優(yōu)化功能進(jìn)行自動(dòng)重構(gòu)。功能遷移：應(yīng)能將數(shù)字孿生系統(tǒng)功能自動(dòng)遷移至演化過(guò)程所需場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能的自動(dòng)部署。
j）集成融合域。系統(tǒng)集成：支持集成機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和新接入數(shù)字孿生系統(tǒng)，并與機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和新接入數(shù)字孿生系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)交互。新技術(shù)融合：能夠融合預(yù)測(cè)分析算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、腦機(jī)接口、大模型、大數(shù)據(jù)等技術(shù)。
k）系統(tǒng)管理域。安全管理：具備與該等級(jí)功能對(duì)應(yīng)的物理和數(shù)字實(shí)體、數(shù)據(jù)、內(nèi)容、行為等系統(tǒng)安全管理能力。資源管理：具備與該等級(jí)功能對(duì)應(yīng)的模型、數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)、平臺(tái)等資源管理能力，并根據(jù)管理需要配置相應(yīng)的人力、設(shè)備、平臺(tái)等資源。虛實(shí)共生階段的典型特征是“決策優(yōu)化，動(dòng)態(tài)重構(gòu)”。在此階段，數(shù)字孿生模型不僅能夠?qū)崟r(shí)反映目標(biāo)實(shí)體的運(yùn)行狀態(tài)，而且還能利用歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、策略算法、現(xiàn)有知識(shí)和現(xiàn)有模型，達(dá)成決策實(shí)時(shí)智能優(yōu)化和目標(biāo)實(shí)體智能管控的目標(biāo)。同時(shí)，目標(biāo)實(shí)體和數(shù)字實(shí)體通過(guò)雙向交互能夠?qū)崟r(shí)感知和識(shí)別對(duì)方的更新內(nèi)容，并利用預(yù)測(cè)分析算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、腦機(jī)接口、大模型、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)實(shí)體和數(shù)字實(shí)體的自主構(gòu)建或動(dòng)態(tài)重構(gòu)，確保在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中數(shù)字實(shí)體的仿真結(jié)果與目標(biāo)實(shí)體的實(shí)際運(yùn)行結(jié)果保持動(dòng)態(tài)一致性，提升可視化、仿真、預(yù)測(cè)、控制和優(yōu)化等功能的有效性，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、低成本、可持續(xù)的數(shù)字孿生。
