数字孪生概念源自于工业界，随着新一代信息技术的发展和广泛应用，数字孪生在理论和应用层面均取得了快速发展，并逐渐延伸到智慧城市、智慧园区、智慧交通等领域。6G时代，数字孪生将成为人类解构、描述、认识物理世界的新型工具。中国电子信息产业发展研究院在2019年12月19日发布了《数字孪生白皮书（2019）》[1]，该白皮书分为发展态势、定义内涵、应用场景和未来展望四部分。本文结合《数字孪生白皮书（2019）》对数字孪生的定义、国内外研究现状以及数字孪生在6G中的应用展望进行讨论。
什么是数字孪生？
数字孪生是通过数字化的手段，在数字世界中，构建一个与物理世界中实体对象一样的模型对象。一方面，可以借助模型对象对实体对象进行了解、分析和优化[2]，另一方面，通过在数字世界中对模型对象进行模拟试验和分析预测，可为实体对象的指令下达、流程体系的优化提供决策依据，大幅提升分析决策效率。
图1物理空间和数字空间的双向映射
数字孪生发展到什么程度了？
著名的IT分析公司Gartner发布的《2019年十大战略性技术趋势报告》中指出，数字孪生处于期望膨胀期顶峰，在未来5年将产生突破性创新[3]。在智慧城市方面，多个国家对数字孪生进行了探索和行动，例如虚拟新加坡、雷恩3D城市、多伦多高科技社区和雄安新区数字孪生城市[4]等。在车联网领域，数字孪生技术也已经成为一项关键技术，以中国的百度、谷歌、腾讯、华为、阿里，美国的特斯拉、福特，日本的丰田、本田，德国的西门子等为代表的企业[1]，正积极探索数字孪生技术在车联网中的应用。表1总结了近几年国内外数字孪生研究现状：
表1国内外数字孪生研究现状
数字孪生：6G关键服务之一
在先进的传感器、人工智能（Artificial Intelligence，AI）和通信技术的帮助下，6G时代有可能在虚拟世界中复制物理实体形成数字孪生，其中物理实体包括人、设备、物体、系统甚至特定区域[17]。在6G网络中，可以利用数字孪生技术进行监测或检查。真实世界中用户可以通过与远程站点的数字孪生进行实时信息交互，在数字孪生中监测设备的运行状况，检查运行中存在的问题，有助于全面地把控系统运行状态。在6G网络中，数字孪生可能成为远程控制的重要工具。虚拟的数字孪生系统不受时间和空间的限制，通过改变数字孪生世界的相关参数，可以低成本地预知不同指令下达后真实世界的反应，以此选择最有利的指令对真实世界进行远程控制。并且，通过AI技术的引入，数字孪生对真实物理世界的管理、检测等操作，有望在无人监督的情况下高效率完成。
下面具体介绍数字孪生在6G中的两个创新性应用：
1、人体数字孪生
当前网络条件下，数字技术对人体健康的监测主要应用于宏观身体指标监测和显性疾病预防等方面，实时性和精准性都有待进一步提高。随着6G时代的到来，以及生物科学、材料科学和生物电子医学等交叉学科的进一步成熟，未来有望实现完整的“人体数字孪生”[15]，即通过在人体中应用大量智能传感器（>100个/人），对重要器官、神经系统、呼吸系统、泌尿系统、肌肉骨骼和情绪状态等进行精确实时的“镜像映射”，从而在虚拟世界形成一个完整人体的精确复制品，进而实现人体个性化健康数据的实时监测。此外，结合核磁、CT、彩超、血常规和尿生化等专业的影像和生化检查结果，利用AI技术可对个体提供健康状况精准评估和及时干预，并且能够为专业医疗机构下一步精准诊断和制定个性化的手术方案提供重要参考。
2、基于数字孪生的智能超表面反射器管理
Pengnoo等人[19]提出了一个太赫兹（Terahertz，THz）信号引导系统，利用数字孪生进行建模、预测和控制THz信号在室内空间的传播。该系统是基于Python开发的一个THz射线追踪模拟器，用以模拟信号并分析THz信号路径的传播和反射。它由控制器、基站和超表面反射器组成。由两个摄像头向控制器提供图像，摄像头中包含在线图像处理模块，用以检测障碍物和识别物体轮廓。物体轮廓被传递到太赫兹势场（Terahertz Potential Field，THzPF）模块，该模块根据信噪比来确定势场。控制器根据THzPF值选择候选波束，从而确定基站-超表面反射器-移动设备之间的最优路径。
随着全球5G网络进入商用部署的关键阶段，对6G的探索也逐步启动。在未来移动通信的研究中，6G将进一步融合未来垂直行业衍生出全新业务，并通过全新架构和能力，打造全新生态，推动社会走向虚拟与现实结合的数字孪生世界，真正实现通过数字孪生与“智能泛在”重塑世界的美好愿景。
参考文献：
[1]中国电子信息产业发展研究院.数字孪生白皮书（2019年）[R].2019.12.
[2]陈根.数字孪生[M].北京:电子工业出版社,2020(03):3-4.
[3]Gartner.Top 10 Strategic Technology Trends for 2019[R].2018.10.
[4]中国信通院.数字孪生城市研究报告（2018年）[R].2018.12.
[5]数字孪生：从细胞、原子到心脏和城市[OL].(2020-07-03).https://t.cj.sina.com.cn/articles/view/3009742660/vb3650744019010ptmfrom=tech.
[6]达索系统和新加坡政府合作开发“虚拟新加坡”[J].智能制造,2015(07):6.
[7]阿里云研究中心.城市大脑:探索数字孪生城市[R].2019.09.
[8]庄存波,刘检华,熊辉,等.产品数字孪生体的内涵,体系结构及其发展趋势[J].计算机集成制造系统,2017,23(4):753-768.
[9]新型智慧城市之路：管理到治理[OL].(2019-04-04).http://www.besticity.com/info/250272.
[10]陶飞,张贺,戚庆林,等.数字孪生十问:分析与思考[J].计算机集成制造系统,2020,026(001):1-17.
[11]上海科技大学.驾驶员行为模型共享对交通安全的提升[R].2019.05.
[12]Latva-aho M,Leppänen K,Clazzer F,et al.Key Drivers and Research Challenges for 6G Ubiquitous Wireless Intelligence[J].2020:10.
[13]Tao F,Qi Q.Make More Digital Twins[J].2019,573(7775):490-491.
[14]智能制造双十科技进展（2019）[OL].(2019-10-17).http://www.imac-cast.org.cn/Details.aspxid=350.
[15]NTT Docomo.White Paper:5G Evolution and 6G[R].2020.01.
[16]三星.6G白皮书：《下一代超连接体验》[R].2020.03.
[17]德勤.2020技术趋势报告[R].2020.07.
[18]赛迪智库无线电研究所.6G概念及愿景白皮书[R].2020.03.
[19]Pengnoo M,Barros M T,Wuttisittikulkij L,et al.Digital Twin for Metasurface Reflector Management in 6G Terahertz Communications[J].IEEE Access,2020,8:114580-114596.
