上周，有一个B站UP主火了，他把自己的自行车改造成了无人驾驶的“真·自行车”，给自行车装上了三个电机、一个激光雷达、一个AI运算核心等零件。
这些工作的第一步，是他把车的尺寸、结构精细地输入电脑，做出了一个类似CAD的结构图， 基于这辆虚拟的自行车，他定制加工了组件；随后，这辆数字车被输入游戏引擎，引入重力等因素，就可以用来初步调整各项参数，让只有两个轮子的自行车能稳稳地站在地上。
他把这辆软件中的自行车，称作现实中被改装的那辆车的“数字孪生”。
杨景诒、刘冬宇 ｜ 作者
刘冬宇 ｜ 编辑
放大灯团队 ｜ 策划
1
从《模拟人生》到“数字孪生”
《模拟人生》系列的历史已有21年，至今仍长盛不衰，这离不开它对现实世界的刻画——玩家在游戏不光可以自行决定人格特质、生活习惯，还能决定社交活动和婚姻生育。
自不必说，人生模拟器是一个荒诞的概念，它离真实世界相差甚远；但在另一些电子游戏中，对真实世界、物理规律与机械的还原，成了游戏最关键的卖点——例如《微软模拟飞行》，它需要玩家买一套仿真的飞机控制器，体验起降、飞行过程，甚至有人怀疑，“9·11事件”中的恐怖分子，可能就用电子游戏学习驾驶真正的飞机。也比如《坎巴拉太空计划》，其中的物理模型，与现实的火箭发射相差无几。
这些游戏，都在尝试着在虚拟空间里创造某种真实性，这是一种“仿真”——而仿真的潜力，远不止于满足娱乐需求，在工业生产中更需要“模拟经营”，用仿真工具来低成本地验证某项设计是否有效，或者提前发现致命错误。
在音箱的设计中，箱体与单元的结构，就可以通过仿真软件计算出音箱输出的声音特性，而在土木工程里，仿真软件更是计算结构强度、分析材料选择的必备工具。
就在今年高考填报志愿中，中山大学就将土木类专业划入计算机大类［1］——仿真软件成了各行各业的重要工具，或许就是这种专业划分的原因之一。
这些“仿真”，与UP主的自行车的“数字孪生”，又有什么区别？毕竟它们看起来都是数字世界的物体。
数字孪生的概念可以追溯至2002年，美国工业制造工程协会举办的一次论坛，密歇根大学的迈克尔·格里弗斯博士提出了“信息镜像模型”的概念，后被称作“数字孪生”。
为了更容易理解，我们也可以把数字孪生叫做数字镜像，或者数字化映射。它利用3D建模、传感器、物联网等技术手段，在线上复制一个与现实几乎一致的“数字体”。这个数字体能够通过大量数据，记录现实中的一举一动，“投射”到系统中。
用人话总结一下，仿真是基于现实的规律，创造出虚拟的物体，而数字孪生，则是把真实世界的真实事物，可以是物体，也可以是某种过程，经过精确测量后，在虚拟空间创造出的可以反映真实情况的数码复制体。
共同之处是，他们都能成为人们的好帮手。
某种程度上说，你可能在各处都能见到实时监控数据的大屏幕，那也是种简单的数字孪生；而苹果近年大力推进AR，其中一个应用，就是让普通消费者用手机上的激光雷达，扫描所在的房间与家具，将结构和尺寸录入手机软件，就可以生成你的房间的数字孪生——当然，精度不是很高。
其实，数字孪生不仅可以帮UP主改造自行车，更能成为工业生产、城市管理等领域的重要工具。
在获得制造业的垂青前，数字孪生主要用于军工。
2009年，美国国防部提出“机身数字孪生”的概念，将数字孪生用于航空航天飞行器的维护。另外，通过飞行器身上的传感器，相关实验室还能收集到飞行器的飞行数据，用于后续研究［2］。2012年，NASA发布了一项“建模、仿真、信息技术和处理”路线图，数字孪生这才被更多人了解。
此后数年，数字孪生一直被美国空军所看好。
但它进入民用生产领域的历史并不长，直到2015年5月，通用电气推出数字化风电场，才把数字孪生技术推向商用。2017年，更多国际巨头先后涉足数字孪生技术：
西门子发布了数字孪生体应用模型；
美国参数技术公司推出基于数字孪生技术的IoT解决方案；
达索、通用电气等企业也开始宣传数字孪生技术。
而在国内，阿里巴巴等互联网公司也紧随趋势，纷纷布局数字孪生市场。根据阿里云此前的公开新闻，在城市大脑［3］、钢铁水泥、服装制造［4］等领域，数字孪生的概念已经投入实际应用。
数字孪生技术迅速成为工业生产的宠儿，自然是因为它有助于生产。中国工程院院士谭建荣曾在2020年指出，数字孪生应用于工业领域，能够实现资源调配、智能化生产，显著提高生产效率。［5］
2016～2020年，数字孪生连续四年入选分析公司Gartner的“十大战略科技发展趋势”。Gartner 的一份2019年的报告预测，到2021年，全球将有一半的大型工业企业，在生产中使用数字孪生技术，而这能使他们的生产效率提高10％。［6］
咨询公司MarketsandMarkets的数据则显示，全球数字孪生市场将在未来快速增长，规模从2019年的38亿美元，增长至2025年的358亿美元。此外，亚太地区市场规模增速也会远超其他地区。［7］
为什么数字孪生能提高生产效率？它是如何工作的？要回答这些问题，首先得看看制造业的数字孪生是什么样子——在工厂里，数字孪生复制的不再是一辆自行车、一架飞机，而是一条生产线。
