说到数字孪生的起源，不得不提Michael Grieves教授。国内关于数字孪生的论文似乎形成了一个共识：2003（或者2002）年，Grieves教授在美国密歇根大学产品全生命周期管理（PLM）课程上首次提出了数字孪生的概念。
▲Michael Grieves教授
Grieves教授主要研究PLM，与NASA等美国机构也有千丝万缕的联系
可惜的是，这个课程的具体内容现在已不得而知，只能从Grieves教授2014年撰写的白皮书《Digital twin: Manufacturing excellence through virtual factory replication》中窥探一二。当年在这门课上，Grieves教授提出了“虚拟数字等价”和“全生命周期映射”的理念，即通过构建产品的数字化、虚拟化等价体来进行产品的全生命周期管理。在此之后Grieves教授还相继提出了mirrored spaced model（镜像空间模型）和information mirroring model（信息镜像模型）这两个类似的概念，而信息镜像模型已经是包含真实空间、虚拟空间和信息数据流这三要素的一种完备体系，这与后来的数字孪生体概念不谋而合。
▲信息镜像模型
早期针对产品的镜像模型构想相当超前与后来数字孪生模型有一定的相似性
但有意思的是，在2003到2011年间Grieves教授并没有直接提出数字孪生这一名词或者阐述信息镜像模型的具体构建技术，更没有自称为数字孪生概念的首创者，数字孪生研究的鼻祖其实还尚存疑问。Grieves教授信息镜像理念没有得到广泛推广的最大问题在于过于超前，由于时代的局限性无论是数据采集技术还是计算机建模技术都无法支撑这种“科幻构想”，所以学术界当时并没有进一步的跟进研究。
目前真正可以检索到的最早直接提及数字孪生的论文或者报告是2011-2012年NASA和AFRL（美国空军研究实验室）发布的一系列关于数字孪生在航空器中应用的展望，NASA当时期望2025年时，每向美军交付一架战机，能够同步交付一套实作模型（as-built digital model），通过实作模型可以在虚拟场景下进行寿命和可靠性的估算。
NASA定义的航空器数字孪生体是一种综合多物理、多尺度、概率仿真的实作飞行器模型或系统，而实作飞行器模型本身应当是外模线、内部构造、计算流体力学模型的紧耦合，并且可以通过接受传感器数据和飞行历史数据来映射飞行器实体。
虽然数字孪生出现不过十年，但NASA关于孪生体的研究可以追溯到上世纪60年代的阿波罗计划，NASA在登月计划中会制造两个完全相同的太空飞船，在实验室中作为镜像的飞行器就称为孪生体,用以反映太空中真实飞行器的状态。阿波罗时期的孪生体可以理解为一种同步动态的物理样机，与数字孪生体对应可称之为“物理孪生体”。
▲NASA构想的孪生体
阿波罗时期的孪生体还是一个真实存在的实物
数字孪生体的理念虽然脱胎于阿波罗“孪生体”，但在信息化、智能化的趋势下数字孪生体在“模型数字化”、“场景虚拟化”、“数据深度融合交互”等方面有了极大的拓展。不过NASA也承认以当时的技术无法完全实现这一系列具有颠覆性的功能，只能从某些方面开始进行数字孪生体的实践尝试。
目前的数字孪生体也与1990年代开始就蓬勃发展的数字样机、虚拟样机技术有着密不可分的关系。我国成功在“飞豹”战机的设计制造过程中全面使用数字样机，NASA将虚拟样机技术应用到了“探路者”号火星探测器上，西门子、波音等企业也在设计与制造阶段广泛使用数字样机。但这一阶段的虚拟样机更侧重于三维建模和虚拟仿真，在产品全生命周期中无法形成实物与模型的信息交互。虽然也出现了MBSE（基于模型的系统工程）和在线仿真等理念，但主要应用仍集中于产品模型管理、状态监控或者企业的SCADA系统。
▲歼轰七（飞豹）
航空工业一飞院在歼轰七战机设计过程时，构建了世界上第一架全电子飞机样机
另一个与数字孪生有深度联系的概念是CPS（信息物理系统/赛博物理系统）。CPS是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computation、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作实现远程的、可靠的、实时的、安全的、协作的虚实互操作。CPS的出现相对于数字孪生更早，体系和概念建设也更为完善，学术研究和应用也更充分。单纯从定义上看数字孪生和CPS存在很多的相通之处，国内外对这两者的区分认识也处于模糊状态，许多文献和报告中这两者也存在混用。笔者认为CPS更偏向于一种设想或者说是一门学科，它的范畴更广；而数字孪生偏向技术，数字孪生体偏向模型，是践行CPS的一种手段。
▲孪生体发展历程
2011年数字孪生正式诞生之后，经过了几年的技术沉淀， 2017年开始数字孪生的相关研究呈现井喷式增长，现在已经位列Gartner公布的2019年十大战略科技发展趋势之一。可以看出无论是Grieves教授还是NASA/AFRL，他们仍主要着眼于产品特别是航天器的全生命周期数字孪生，而2017年开始的数字孪生研究浪潮要归功于许多学者将数字孪生的理念引入了智能制造、智慧城市以及医疗、电网甚至农牧业等众多领域。
▲数字孪生相关论文发表趋势
此图引自参考文献[5]
目前最为活跃且极具影响力的数字孪生学者非陶飞教授莫属，陶飞是国内数字孪生理论的主要推广人，他将数字孪生引入制造车间，阐述了数字孪生应由物理实体、虚拟实体、服务、孪生数据和各部分间的连接五部分组成。
▲陶飞提出的数字孪生五维模型
此图引自参考文献[7]
目前数字孪生的研究仍然方兴未艾，国际上形成了中、美、德三足鼎立的局势，德国主要侧重于工业自动化领域的应用（西门子已建成数字孪生工厂并为机床搭建孪生体模型），美国侧重于产品管理和孪生理论（SpaceX已在载人龙飞船上使用了数字孪生技术），中国在理论和数字孪生创新应用方面有领先优势（中国航天科工三院打造的“孪生反演，智驱未来”数字孪生城市已在重庆落地）。
由于数字孪生仍然是个新兴领域，目前国内数字孪生的研究者主要来自于三个方向，其一是最初研究CPS和仿真的一批学者，其二是原先研究可视化以及建模的一批学者，其三是尝试将数字孪生引入自己领域的学者。理论体系方面数字孪生虽然日趋完善，但由于数字孪生的跨学科性，这些学者在实际应用过程中仍局限于原有的研究方向。最终造成目前大部分的数字孪生成果仍然未脱离传统的监控与仿真的范畴，只是从监控进阶为数据可视化，从仿真进阶为动态的评估分析，仍未达到数字孪生体自适应、自演化、虚实融合的高级目标。学术界基本都认识的了数字孪生的广阔前景，各国政府力量也开始加大投入，如何在应用中突破技术瓶颈实现真实意义上的数字孪生将会是未来的核心热点。
参考文献
[1] Michael G. Digital Twin:Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication[R].2014.
[2] Tuegel E J , Ingraffea A R ,Eason T G , et al. Reengineering Aircraft Structural Life Prediction Using aDigital Twin[J].2011.
[3] Glaessgen E , Stargel D . TheDigital Twin Paradigm for Future NASA and U.S. Air Force Vehicles[C].2012.
[4] 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]. 2017.
[5] 陶飞,张贺,戚庆林,等.数字孪生十问:分析与思考[J]. 2020.
[6] Tao F , Qi Q . Make moredigital twins[J]. Nature, 2019.
[7] 陶飞,刘蔚然,张萌,等.数字孪生五维模型及十大领域应用[J].2019.
