数字孪生技术在汽车制造业的实战运营：从概念到落地（附知识图谱）

这几年，人工智能AI、数字孪生、元宇宙……等各种前瞻热门技术成为各行各业反复提到的高频词、热词。早在2018年，“数字孪生”就已经被Gartner Research连续三年列为十大战略科技发展趋势之一，并预测数字孪生将会是未来企业实现转型与创造价值的重要驱动力。今天就和大家来聊聊数字孪生技术，尤其在汽车制造领域可发挥的作用和实用价值，并挖掘当下已经在熟练应用该技术的汽车制造业案例。

一、   什么是数字孪生技术，有何实用价值？

数字孪生技术（Digital Twin），又被称为数字双胞胎和数字化映射，简称DT。

这个炙手可热的概念，其实早在50多年前就有萌芽。1970年，NASA为了培训宇航员和控制人员，以及模拟故障场景，就建设了一套完整的、高水准的地面半物理仿真系统，可以理解是“数字孪生”的雏形。1991年，美国David Gelernter就写了一本书叫《镜像世界》，里面已经包含了数字孪生思想的萌芽。2002年，密歇根大学Michael Grieves教授则在一次演讲中就提到了现实空间和虚拟空间的映射关系概念，即“信息镜像模型”。2012年，NASA在其发布的《建模、仿真、信息技术和处理路线图》中，正式提出了“数字孪生”这个响亮的名字和概念。

引自：NASA 《Modelling SimulationInformation Technology & Processing Roadmap ：TechnologyArea 11》

而Gartner对数字孪生的定义作了应用扩展：A digital twin is a virtual representation of a thing, person or process. Digital twins are designed to optimize the operation or use of such resources or any business decisions about them, such as improving maintenance or operational efficiency.（数字孪生是对某个物体，某个人或者某个过程的虚拟表现。设计数字孪生的目的是为了优化人们对资源的使用和业务决策，比如提高维护和运营效率。）

通俗点说，就是针对现实物理世界实体，复制了一个动态的、有血有肉的、活生生的三维模型和虚拟数字副本，汇集了大量数据，并借此来实现对物理实体的推演、预测和优化分析。它并非单一技术，而是普遍适应的理论技术体系甚至可以说是一个生态系统，集成了传感技术、云计算、大数据技术、人工智能AI模型、机器学习（ML）、3D渲染、仿真、游戏引擎技术、工业仿真等多学科技术集成应用。

而上文提到的Michael Grieves教授则因为提出了在产品全生命周期中使用虚实映射关系的“数字孪生模型”，而为整个制造业广泛接受，并广泛应用于产品设计、产品制造、医学分析、工程建设、监控类场景等领域。

2015年以来，西门子，GE、波音等公司将数字孪生应用到工业界，开发了工业系统、医疗系统的数字孪生，并因此节省了大量成本。在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的则是智能制造领域。

二、汽车领域如何使用数字孪生技术？

数字孪生技术作为智能化制造的核心技术之一，正在引领着汽车工厂的转型升级。

该技术体系在汽车产业的应用，主要包括虚拟厂房建设、汽车生产流水线模拟、汽车性能测试仿真模拟等，几乎可以覆盖汽车制造全生命周期。这里给大家做了简单整理：

从最近发布的《长三角制造业数字化建设需求侧市场研究报告》来看，数字孪生中的“数字化仿真”技术在汽车制造业的应用，目前已经处于较高水准。但是在产品个性化定制、设备预测性维护方面的应用相对还有很大上升空间。

三、   目前国内外应用案例分析

放眼海外，保时捷、宝马等汽车公司正在利用数字孪生技术来开发未来的汽车。公司可以在不增加成本的情况下构建各种类型的原型车。

以保时捷为例，他们将数字孪生技术应用在了驾驶模拟和终端车辆故障数据分析中。他们通过构建虚拟 “高级驾驶辅助系统”测试中心，创建复制了一个包含所有道路、人行道、建筑墙体和车辆的虚拟世界，这个虚拟世界会产生物理上的真实效果，通过测试来调整改善驾驶辅助系统的算法和传感器。在这个模拟环境中的试车不仅节约成本和时间，而且涉及的组织工作相对较少。

除了对道路进行模拟以外，他们通过车内传感器以及AI算法等数字孪生技术，复刻出了物理车辆的虚拟副本，这个副本不仅包含了操作过程数据，也包含操作结果。车辆中的任何操作都会被立即识别而传达给驾驶员，从而增加安全性。而这部分数据，是实时回传并存储在控制单元的存储器和保时捷中心的数据库中。同时，这部分数据会随时计算车辆剩余价值，从而增加易手车买卖双方的透明度。

再以宝马为例，上篇我们已经讲过，宝马在英伟达的Omniverse平台上，搭建了德布勒森电动汽车虚拟工厂，以此来加快投入生产效率、缩短产品上市时间。这座虚拟工厂规划包含建筑和结构、车辆、设备和动力学、产品和工艺结合、物流、人体模拟等各个方面，每一方面都需要依赖独特的数字内容创建（DCC）工具。物流和生产规划人员可以模拟工厂流程并执行各种任务，比如显示和识别机器人在受限空间中的最佳位置等。这座虚拟工厂是真实工厂的精准虚拟复制品，而真实工厂将于 2025 年开业。

事实上，数字孪生体是三维模型的进阶，也是物理原型的超级新替身。而数字孪生搭建的虚拟工厂，可以认为是“工业元宇宙”的雏形。

IBM认为，通过物联网、AI、5G等新数字化、虚拟化技术的应用，企业将能够从“数字孪生的供应链”迅速转型实现“元宇宙供应链”的概念。对此，IBM还提出了“企业无边界”概念，企业线上和线下一定要完完全全打通，同时企业的内部和外部的平台也要建立无边界的概念，把所有信息统一起来，才能实现类似达到智能的供应链状态。

据Gartner Research估计，已经有超过50%的大型工业公司使用数字孪生，因为它们可以节省成本、具有预测功能，并能衡量实时的影响。能源行业的巨头通用电气表示，数字孪生每年在预防损失方面的贡献高达10亿美元。

四、   有哪些科技公司拥有数字孪生技术？（知识图谱）

要了解哪些科技公司会提供类似数字孪生技术，就先要了解数字孪生的操作步骤：

第一步数字化：需要通过高精度的3D扫描技术，将实物模型数字化。利用相应软件处理和优化数据，得到高精度的三维重建模型，准确地反映实物的几何形态和属性信息。

第二步建模仿真：基于已数字化的物理模型，利用仿真软件进行建模和分析，建立数字孪生的对应模型，并对系统进行仿真，考虑其中的各种物理因素、器件和参数等，模拟系统运行的行为规律，以预测实际系统的性能和行为。

第三步优化：通过对建模仿真结果的分析，发现系统中存在的局限和问题，从而针对性地进行优化和改进，提升系统性能和效率。在这三个阶段中，助力实现数字孪生的软件被称为数字孪生软件。据彭博社预测，到了2030年，数字孪生软件的市场规模将达到1550亿美元。

以下为这三个步骤中会涉及到的常用软件：

 而针对数字孪生技术的科技公司主要有两大流派，一类属于互联网派数字孪生公司，多为通过PasS平台和数据API提供解决方案，会以三维游戏引擎、建大屏的方式在Unity软件中渲染，例如英伟达、阿里云、科大讯飞、华为、浪潮等。一类则属于工业软件派数字孪生公司，包括西门子、施耐德、智汇云舟等，这类公司对数字孪生的实现方式，通常为仿真模型构建虚拟场景，并赋于真实数据来模拟出物理现实的真实反馈，以此优化物理世界的工厂流程和运营策略。

西门子、PTC、达索、ESI等企业，都有类似软件、平台及解决方案。需要了解更多详细的制造业数字化案例、工具平台及企业数字化转型市场空间和痛点，可点击获取报告《长三角制造业数字化建设需求侧市场研究报告》。

本篇我们围绕数字孪生在汽车制造领域的具体应用作了详细分析，下一篇将讨论AI人工智能、大模型等新兴前瞻技术在汽车制造领域的前景和市场机遇，欢迎关注我们，及时了解制造业数字化最新动态。

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