近年来，智能制造成为了世界各国竞争的主要焦点，美国率先强调先进制造的感知控制、智能制造的技术平台和先进材料制造;德国推出工业4.0主要强调三大主题，包括智能工厂、智能生产和智能物流。
事实上，除了欧美等发达国家，大洋彼岸的中国也在开始坚定不移地推进制造强国建设。谭院士表示，在中国工程院的建议和推动下，我国正在逐渐强化制造业发展，而智能制造系统是多技术集成创新的产物，如何深入理解数字孪生与智能制造的关系与趋势，更是业界关注的焦点之一。
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数字孪生关键技术
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制造业转型升级——了解智能制造是前提
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正是看到了政府对于智能制造的积极性提升，激发了企业对于智能制造的热情。经过改革开放40年，中国制造业企业取得了显著的成绩，但整体来说中国制造业企业多数处于产业链的中下端，随着经济下行压力加大，极易出现产能过剩，各类型制造业企业面对转型升级的压力将日益加大。
具体来看，制造业企业光靠政策和措施是不够的，更加需要从技术上实现转型升级，其中重要的一条就是数字化制造、网络化制造、智能化制造。结合中国制造业企业的实际情况，谭院士表示，目前国内大部分企业已经实现了信息化、数字化的转换，但距离智能化还有较大差距。
展开来说，智能制造是智能技术与制造技术的融合，是运用智能技术来解决制造的问题。智能制造是对复杂装备、复杂产品，在全生命周期中加工、装备等环节的制造活动，并进行知识学习、信息感知与分析、智能决策与执行，实现制造过程、制造系统与制造装备的知识推理、动态传感与自主决策。
对于企业而言，智能制造需要从知识工程起步，一个企业能为行业提供哪些新的知识、新的技术、新的工艺、新的产品，如果企业离开了这四个“新”字，是无法摆脱普通加工型企业的身份，在行业里的地位也只能处于中下端。
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实际上，智能制造应该包括4个关键环节，首先是智能设计，没有确定做什么产品，智能制造便无从谈起。只要这个问题解决了，后面的智能加工、智能装备、智能服务才能发挥更大的价值。
数字孪生——智能制造的源动力
毫无疑问，智能制造已经成为制造业的发展方向。在智能制造的各个环节中，所做的工作千头万绪，不少企业对于未来的发展仍是摸不着头脑。谭院士认为，智能制造应从数字孪生入手，数字孪生技术充分利用模型、数据、智能，并集成多学科技术，面向产品全生命周期，发挥连接物理世界和信息世界的桥梁和纽带，提供更加实时、高效、智能的服务。
数字孪生共有八项关键技术图
数字孪生最早由美国的一位教授提出的，其主要实现实体模型跟虚拟模型之间的连接。具体而言，以数字孪生八项关键技术的第二项，复杂装备几何-物理-行为-工况建模技术为例，运用复杂装备数字孪生多性能耦合分析，在大数据驱动下进行数字孪生行为仿真与复杂装备全生命周期作业过程仿真，实现了智能车间布局规划与生产调度优化技术、运行状态可视分析与故障智能预测技术、基于增强现实的维修维护操作等技术。
为了更好地让企业理解数字孪生与智能制造的关系，谭院士也举出几个欧美发达国家的成功案例：
案例一，达索公司，法国的飞机制造商，在2014年推出一个3D Experience平台，利用用户交互反馈的信息不断改进信息世界中的产品设计模型，并反馈到物理实体产品当中，使得战斗机降低浪费25%，质量改进提升15%。其主要是推动社交协作，三维建模、虚拟仿真、智能信息处理，实时体验。谭院士还强调，达索既是飞机制造公司同时又是软件公司。通用公司，其推出了Predix工业互联网平台，Predix使领域专家和开发人员能够使用一套成熟的数据和建模技术构建并运行数字双胞胎。但是最终通用公司卖掉了Predix工业互联网平台，也有人认为是美国通用推广Predix失败了。
通过实例可以看到，所提到的三大制造公司均可以实现自行研发工业软件。由于工业软件包含大量的专业知识，所以需要工业企业有能力把工业知识、管理知识、加工知识、装配知识等研发集成在软件内。在谭院士看来，工业软件作为企业的精华所在，如果工业软件要最终实现商品化、要产业化，还是要与专业的软件公司合作研发的。
数字孪生技术作为驱动智能制造发展的关键技术之一，在谈到数字孪生对智能制造的影响时，谭院士表示，以PTC美国参数公司为例，现在它通过衍生传感器和仿真模型，将仿真与现实世界在产品中相结合，通过仿真模型来进行诊断和求解速度，再依托工业互联网，将仿真产品有序地连接起来，最终实现对产品质量的严格把控。
如今，中国企业也正在积极推动数字孪生技术的应用，主要围绕虚拟装备、工作环境等场景，解决了装配的干湿问题以及装配顺序问题，同时保证了装配过程的正确性、科学性。虽然中国企业在部分制造业领域取得了突破，做到了国产化、自主设计、自主制造，但仍要牢记用智能技术来解决制造问题，最终实现制造业的转型升级。
