概要：本系列评述性文章记录了作者近期关于数字孪生的思考结果。首先回顾并评述了数据孪生概念的起源，其次回顾并评述了各大工业软件巨头是如何定义和使用数字孪生的，然后从“数字世界”基本的工作原理角度重新审视了数字孪生，在前述工作的基础上给出了个人关于数字孪生的观点，并对想进入该领域的后来者给出了本人的忠告。本系列文章的写作，得到了e-works主编黄培博士的鼓励，并给出了宝贵的意见，在此表示衷心的感谢！
本篇文章是该系列评述性文章的第一篇。
01
数字孪生之火热
十多年前，当Michael Grieves教授提出了物理产品的虚拟数字化映射的思想，也就是当下火热的“数字孪生”（Digital Twin）概念的起源时候，并没有得到行业内的积极响应。
但Michael Grieves却没有想到，在十余年后，数字孪生得到了各行各业各方人士的热情追捧。在制造业，做产品设计的在使用数字孪生，做产品生命周期管理（PLM）的在使用数字孪生，做制造过程管理的在使用数字孪生，做产品售后服务的在使用数字孪生，做设备故障诊断的在使用数字孪生，甚至搞自动化、工业控制、机器人的也在使用数字孪生……更让人称奇的是，数字孪生这一概念，迅速走出制造业，应用到了智慧城市、智慧交通、智慧农业、智慧医疗、智能家居等行业。简而言之，数字孪生无处不在，数字孪生似乎已成为各行各业实现数字化的灵丹妙药。
△ 图源：ANSYS
虽然数字孪生这一概念得到了业界近乎疯狂的追捧，但令人惊讶的是，数字孪生这一概念在其诞生后近20年的时间里，在内涵上却远远没有达成一致。随着数字化浪潮的不断推进，人们赋予数字孪生的内涵，差异却反而不断扩大，无论是在国内还是在国外。
一个奇特的现象是，到目前为止，在各种场合，行业内的专业人士可以告诉你，数字孪生是什么，但却没有人明确告诉你什么不是数字孪生。比如我们常见的ERP、MES等是数字孪生吗？还有一个值得关注的事情是，相关人士大谈特谈数字孪生的神奇妙用，但却没有明确数字孪生发挥作用的运作机理是什么？如果说数字孪生是一项通用的技术，那么，数字孪生自身特有的技术是什么？与现有的各种数字化技术的关系是什么？是否是对已有数字化技术的取代或革命？
另一个事实是，专业人士给出的数字孪生的案例或应用场景，绝大多数（很可能是全部）采用的都是已有的数字化技术，似乎没有数字孪生，也不影响其实用效果。那么数字孪生的价值何在？
数字孪生，已成为人们追求的时尚标签，商家获利的工具。数字孪生成为了人见人爱，人人可娶，人人可欺的美丽少女。
那么，数字孪生究竟是什么？是一种技术？还是一种思想，方法，或应用模式？这值得我们深入探讨。为什么从概念提出时的冷遇，到当下火热追捧，中间经过了漫长的十余年时间？需要我们认真总结！
非常有意思的是，业内就连火热的数字孪生这一概念的起源，也存在着一定的争议。本系列文章，就从探讨数字孪生的起源，开启痛苦的思考之旅。方法是通过回顾历史事实，由读者自行得出结论。
02
Michael Grieves的数字孪生故事
2002年Michael Grieves在密歇根大学为PLM（产品生命周期管理）中心成立而向工业界发表演讲而制作的幻灯片中，首次提出了PLM概念模型，模型中出现了现实空间，虚拟空间，从现实空间到虚拟空间的数据流，从虚拟空间到现实空间的信息流，以及虚拟子空间的表述，见下图。
按Michael Grieves自己后来的说法，这已经具备了数字孪生的所有要素。该模型在随后的PLM课程中，被称之为镜像空间模型（Mirrored Spaces Model），而在其2006年发表的着作——Product Lifecycle Management：Driving the Next Generation of Lean Thinking中，被称之为信息镜像模型。
2011年，Michael Grieves在其发表的着作——Virtually Perfect：Driving Innovative and Lean Products through Product LifecycleManagement中，PLM概念模型仍然被称之为信息镜像模型。
无论是在2006年，还是在2011年，Michael Grieves提出的信息镜像模型，目的是用来解释PLM如何发挥作用或运行机理的手段之一，阐述相关内容的篇幅少得可怜，而且没有给出任何具体的实现技术。
在2014年，MichaelGrieves写的一份白皮书——Digital Twin: Manufacturing Excellencethrough Virtual Factory Replication 中提到，其在2011年的书中引入了术语“数字孪生“，归功于与他一起工作的NASA的John Vickers。
而在2016年，Michael Grieves 与 John Vickers合写的Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behaviorin Complex Systems 文章中声称，2011年的书中仍然使用了信息镜像模型这一表述，但也就是在这里，“数字孪生”这个术语，以引用描述信息镜像模型的合作者的方式，附属于该信息镜像模型。
尽管Michael Grieves在2016年文章中自称是数字孪生第一人，但行业内对谁先提出Digital Twin这个概念还是存在一些争议的。事实上，Michael Grieves 2014年发表的白皮书，以及2011年出版书的时间落后于NASA的技术路线图的发表时间（2010年）。其中的缘由，恐怕只有当事的两人能说清楚。但这一切，抹杀不掉Michael Grieves在Digital Twin抽象而清晰表述方面所做出的贡献。
还是在2016年的这篇文章中，他与John Vickers提出了数字孪生的类型——Digital TwinPrototype (DTP) 、 数字孪生的实例——Digital Twin Instance (DTI)、数字孪生的集合——Digital Twin Aggregate (DTA)、数字孪生的环境——DigitalTwin Environment (DTE)等概念。个人认为，这基本上是面向对象方法的一个简单应用。同时将数字孪生可以解决的问题进行了分类：第一类是predicted desirable (PD)，预计得到的期望结果；第二类是predictedundesirable (PU)，预计得到的非期望结果；第三类是unpredicted desirable(UD)，未预料到的期望结果；第四类是unpredicted undesirable (UU)，未预料到的非期望结果。这种划分，非常完美且优雅，基本上覆盖了数字孪生的作用范围。
03
NASA的数字孪生的故事
如果从文献资料上看，直到2010 年, NASA（美国国家航空航天局）才在其太空技术路线图（Modelling SimulationInformation Technology & Processing Roadmap ：TechnologyArea 11）中首次引入了数字孪生的表述。
为了更好地理解NASA的数字孪生，需要了解一下其提出的背景。让我们先来回顾一段Apollo 13登月飞行中发生的一段的历史故事。
50年前的4月14日，Apollo 13号宇宙飞船已经远离了地球210,000英里。飞往月球的3名宇航员突然被“嘣-哧哧-咣咣咣“的声音所震惊，一名宇航员看到了壳体的弯曲。几秒种后，驾驶舱被警告灯照亮，宇航员耳边响起了刺耳的报警声。事后查明，是Apollo 13生活舱中的一个氧气罐发生了爆炸，爆炸严重地损坏了主推进器，同时对宇航员们生命价值非凡的氧气，被泄露到了太空之中。时间每经过一分钟，受损的太空飞船就会飞离地球400英里。这种状况是人类历史上的首次。如何让三名宇航员安全回家，成为了数千名NASA地面支持人员在之后3天半时间里夜以继日工作的唯一目标！
三名宇航员通过打开、关闭不同的系统来判定哪些系统还在正常工作，哪些系统已经受损不能工作。任务控制中心综合各方面的信息，快速而准确地诊断出问题所在。在生活舱中的氧气供应完全失效前，将宇航员们转移到了登月舱中。宇航员们暂时安全了，但他们如何回家呢？这是一个巨大的挑战。
NASA做到了，成功地将宇航史上很可能的发生的最大灾难，转化为一个巨大的令人兴奋的成功。
做到这一切的一个关键是，在NASA的身后，有一套完整的、高水准的地面仿真系统，用于培训宇航员和任务控制人员所用到的全部任务操作，包括了多种故障场景的处理。其中一些故障场景处理，在Apollo 11与 Apollo 13的任务完成过程中，证明了其价值所在。这些功能各式各样的模拟器由联网的多台计算机控制，其中十台模拟器被联网用以模拟单独的大问题。指令舱模拟器用了四台计算机，登月舱模拟器用了三台计算机。这些计算机使用了256K字节的公共内存进行通讯。
模拟器是整个太空计划中技术最复杂的部分内容，在模拟培训中，唯一真实的东西是乘员、座舱和任务控制台，其他所有的一切，都是由一堆计算机、许多的公式以及经验丰富的技术人员创造出来的。
△ 在图中，前部的是登月舱模拟器，后部的是指令舱模拟器 图片来自NASA
任务控制人员和宇航员们，在综合考虑到飞船的受损、可用的电力、剩余的氧气、饮用水等因数的情况后，制定了一个大胆的、前所未有的返回地球的计划，其要点如下：重启指令舱将其改变为手动操作模式（节省宝贵的动力）、使用登月舱作为救生艇（服务舱受损无动力）、途中进行三次发动机点火变轨（进入自由返回轨道）、手动导航操控飞船（导航计算机省电关闭，节省宝贵的动力）。
问题是，这种回家模式，远远超出飞船设计的边界，从来没有人实践过，是否可行，任务控制人员与乘员心里都有一个大大的问号！一旦发生任何错误，由于动力、氧气有限的缘故，宇航员们就没有任何回家的机会了。沮丧的指令长Jim Lovell说，“Why the hell are we maneuveringlike this, are we still venting”，大意是“我们为什么要这么干？我们是在发泄什么吗？”
地面的任务控制中心将模拟器进行调整以适配到不同寻常的Apollo 13当前的配置状态，按质量、重心、推力等参数为这艘新飞船的主机进行了重新编程。与登月舱制造厂商协同工作，确定了一个新的着陆过程。然后，安排后备宇航员在模拟器上进行操作演练，演练证明了方案的可行性，这极大地增加了任务控制人员与宇航员们的信心。剩下的工作就是宇航员们按演练形成的操作指令清单，百分之一百地执行就可以了。最终，他们做到了，安全回家了。
是NASA成功了？当然是！但更应该归功于模拟器。这些模拟器或者叫做仿真器，才是真正的英雄。这些模拟器难道不是现在火热的数字孪生一个实实在在的案例？准确地说，应该是数字孪生和物理孪生的结合体。所以，西门子工程师Stephen Ferguson说：“Apollo 13: The First Digital Twin”。
事实上，仿真器在Apollo号发射之前也发挥了重要的作用。人们都为Apollo13号宇航员与任务控制人员在事故发生后的沉着冷静所钦佩，但那是相关人员在模拟器上数万小时训练的结果。此外，在Apollo 11的模拟训练中，曾经发现过计算机内存不足报警的缺陷。
现在可以给出NASA的数字孪生定义了，在2010年发布的技术路线图Area 11的Simulation-Based Systems Engineering部分是这样定义的：
“一个数字孪生，是一种集成化的多种物理量、多种空间尺度的运载工具或系统的仿真，该仿真使用了当前最为有效的物理模型、传感器数据的更新、飞行的历史等等，来镜像出其对应的飞行当中孪生对象的生存状态。”
NASA定义数字孪生的定义，有如下几个特点：
2010年NASA提出数字孪生概念，有明确的工程背景，即服务于自身未来宇航任务的需要。NASA认为基于Apollo时代积累起来的航天器设计、制造、飞行管理与支持等方式方法（相似性、统计模式的失效分析和原型验证等），无论在技术方面还是在成本方面等，均不能满足未来深空探索（更大的空间尺度、更极端的环境和更多未知因数）的需要，需要找到一种全新的工作模式，称之为数字孪生。
在其技术路线图Area 12中，列举出来材料、结构、机构等多方面的技术探索内容，其中的一个重要内容就是对应任务的各种仿真，这些仿真应用要能够对运载工具全生命周期提供支持。而将这些仿真集成到一起，再加上实时状态数据、历史维护数据，以及机载健康管理(IVHM)等，就是其数字孪生的内涵，一种NASA追求的全新的工作模式。下面这张图给出了要集成的内容：
NASA数字孪生的用途如下：第一，发射前飞船未来任务清单的演练。可以用来研究各种任务参数下的结果，确定各种异常的后果，减轻故障、失效、损害的策略效果的验证。此外，还可以确定发射任务最大概率成功的任务参数。第二，镜像飞行孪生的实际飞行过程。在此基础上，监控并预测飞行孪生的状体。第三，完成可能的灾难性故障或损害事件的现场取证工作。第四，用作任务参数修改后结果的研究平台。
NASA的数字孪生基于其之前的宇航任务实践经验，极其看重仿真的作用。NASA要完成的宇航任务，涉及天上、地下、材料、结构、机构、推进器、通讯、导航等众多专业，是一个极其复杂的系统工程，所以，NASA更强调上述内容的集成化的仿真，从某种意义上，是其系统工程方法的落脚点。换个看问题的角度来讲，NASA的数字孪生，就等同于其基于仿真的系统工程。
NASA在实践中，首先认识到了物理孪生的重要性。随着计算机、网络技术的高速发展，特别是软件技术与仿真技术的高度发展，使得各种物理孪生对象，从功能上行为上完全可以用计算机系统进行模拟替代，在此基础上，提出数字孪生的理念，就成为水到渠成的事了。
到此，您是否还会纠结于将数字孪生第一人的称号归于谁呢？是Michael Grieves？还是NASA？在您得出结论之前，我们再看一个发生在离我们更近距离的故事。
04
平行系统与数字孪生的故事
2004年，中国科学院自动化研究所的王飞跃研究员发表了《平行系统方法与复杂系统的管理和控制》的文章，首次提出了平行系统的概念。平行系统（Parallel Systems）是指由某一个自然的现实系统和对应的一个或多个虚拟或理想的人工系统所组成的共同系统。它包括实际系统和人工系统两部分。简单来讲，人工系统是对实际系统的软件化定义，不仅是实际系统的数字化“仿真”，也为实际系统运行提供可替代版本。
平行系统的主要目的是：通过实际系统与人工系统的相互连接，对二者之间的行为进行实时的动态对比与分析，以虚实互动的方式，完成对各自未来的状况的“借鉴”和“预估”，人工引导实际，实际逼近人工，达到有效解决方案的以及学习和培训的目的。
如果将实际系统理解为物理世界中的对象，人工系统理解为虚拟世界中的对象，两者之间存在信息交互，以达成某种目标或实现某种功能，应该不难得出平行系统中的人工系统就是物理系统的数字孪生这样的结论。需要强调的是，王飞跃是将平行系统（数字孪生）作为解决复杂系统问题的方法论而提出来的。
05
结束语
如果我们把Michael Grieves称为数字孪生第一人，基于同样的理由，那么是不是也可以把王飞跃称为数字孪生第一人？他们二位是不是都是未首先使用数字孪生这一表述而提出数字孪生思想的第一人？
在科学技术发展史上这种故事并不少见！提出了思想，而又没有用一个简洁、易于理解、涵义丰富的概念来表述，造成遗憾终身，也只能怪自己运气不好罢了！
如果您愿意，或许还可以找到比它们二位更早地提出数字孪生想法的人士，因为，从理论上讲，自第一台电子计算机诞生之日起，就存在着无数诞生数字孪生的机会（原因见本系列文章的第三篇）。
NASA在上世纪60年代开始的极具显示度的登月工程中成功践行了数字孪生思想，顺其自然地提出了数字孪生这一概念，所以将NASA作为数字孪生第一人，似乎更有说服力！
