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仿真技术是企业实现数字孪生应用的重要支撑技术之一。通过对物理现象的精确模拟，仿真技术在数字孪生中被用于预测和优化。仿真技术种类繁多，涵盖了多个学科、多个领域的知识和经验。从早期的有限元分析到对流场、热场、电磁场等多个物理场的仿真，对铸造、注塑、焊接、冲压、挤压、增材制造和复合材料制造等制造工艺的仿真，对碰撞、燃烧、爆炸、冲击、跌落等各种物理现象的仿真，以及疲劳分析、可靠性分析、振动分析等均有涉猎。
物联网技术具有知识提取的能力，有助于建立一个共享和互连各种资源的数字孪生。物联网通过RFID、二维码、传感器、全球定位系统（GPS）、激光扫描仪等数据采集设备，实时获取物理实体诸如声音、光、热、电、力学、化学、生物学和位置等数据信息。具体在生产制造环节，借助物联网技术可以展现生产过程的各种数据，包括机械、设备、工具、人员等数据都能与数字孪生模型无缝关联，进而提高制造的敏捷度。
虚拟调试技术是指把虚拟世界的产线模型与物理世界的真实控制设备进行连接，目的是对复杂生产系统进行功能测试。虚拟调试系统可以分为软件在环和硬件在环两类环境。一个典型的虚拟调试，需要规划好生产线的布局、设备资源，并验证布局、优化机器的动作流程，进行加工路径与工艺参数的工艺仿真分析，对机器人或机床设备编程验证，接入机电讯号并与电器行为同时调试验证，包括传感器、阀门、PLC程序和HMI软件等。
可视化技术是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。例如，在数据分析和统计领域，可通过柱状图、折线图、散点图等图表形式展现数据之间的关系和趋势；在科学与工程领域，通过动态3D可视化的呈现计算结果，帮助人们直观理解复杂物理和数学的特点与规律；在商业和金融领域，通过将市场趋势、产品销售、客户信息等数据可视化，帮助企业更好地理解和分析各种数据。目前正在飞速发展的AR/VR/MR技术也与可视化技术有交叉，是可视化显示方面的一项支撑技术。
除了上述技术，大数据、云计算、人工智能等技术也是数字孪生的关键使能技术。大数据有助于使用者快速处理数字孪生平台上的模型和数据，进而释放数据背后所隐藏的价值和信息；云计算有助于数字孪生平台的部署，从而实现计算资源便捷、按需、灵活使用；人工智能可从感知、认知、学习和适应等方面解决数字孪生平台应用时的数据采集、模型构建与迭代等挑战。
需要指出的是，这些关键使能技术是数字孪生成功应用的重要保障，反过来，数字孪生的成功应用，又促进了这些关键使能技术的进一步发展。
近年来，为了满足数字孪生的应用需求，以GE、西门子、PTC、Ansys、罗克韦尔自动化、AVEVA、Altair、微软、IBM、达索系统、Maplesoft、Bentley等为代表的国际知名供应商，基于自身使能技术，推出了构建数字孪生应用的关键工具。同时，由于各个行业在发展过程中逐步形成了适用于自身发展的使能技术，为了加速数字孪生应用的成熟并扩展到不同行业企业的垂直领域，越来越多的供应商选择通过与多家供应商展开合作，提供数字孪生所需要的完整解决方案。
◉ PTC与罗克韦尔自动化、Ansys展开合作，将Ansys的仿真能力、罗克韦尔的工业自动化硬件设备被融入到了PTC的物联网框架之下，实现了数字孪生能力的融合与贯通。
◉ 西门子与英伟达建立合作伙伴关系，通过连接开放式数字业务平台Xcelerator与3D设计和协作平台Omniverse，形成数字与现实世界精准映射的数字孪生。
◉ Ansys将扩展与微软的合作，包括连接到物联网的数字孪生、自动驾驶和飞行系统开发、以及使用仿真数据训练人工智能/机器学（AI/ML）系统。
◉ 达索系统与IBM为实现可持续发展目标并达成业务连续性，决定将3DEXPERIENCE平台和数字孪生体验，与资产管理、资源优化、环境风险管理和环境、社会和公司治理（ESG）解决方案相结合。
◉ 亚马逊和西门子合作，将IoT TwinMaker与西门子Xcelerator解决方案集成在一起，允许工业用户利用云服务，设计和模拟数字孪生。
03典型的数字孪生应用案例
随着基础理论的完善，关键核心技术瓶颈的不断突破，数字孪生应用表现为从最初的单点探索应用转向行业全生命周期的全面渗透，应用价值得到进一步释放，从航空航天、工业设施、发电厂等高价值用例转向汽车、船舶、建筑、医疗等与人们日常需求息息相关的行业。
案例一：特斯拉借助数字孪生
占据行业领先地位
特斯拉是数字孪生技术产业化应用的先行者。2011年，特斯拉成立设计工作室（Design Studio），赋予其超级工厂数字孪生能力。通过以降维打击的方式，将原本NASA用于航天军工这种高端领域的数字孪生技术应用到民用汽车领域，重构了汽车的设计、生产、使用体验，确定了特斯拉的江湖地位。
特斯拉在电动汽车制造中应用了数字孪生技术。特斯拉拥有其制造的每辆汽车的数字孪生，用于在汽车和工厂之间不断交换数据。特斯拉通过这些数字孪生，不断调整和测试产品性能。在自动驾驶方面，特斯拉创建驾驶员及其行为、汽车及其行为方式、道路上的其他汽车和道路本身的数字孪生。通过捕获大量数据和深入分析这些数据，有助于解释自动驾驶中人、车的复杂行为，实现车辆的自动驾驶。
在2021年上海车展特斯拉车主维权事件中，特斯拉分别向市场监管部门、维权的张女士发送了整理为Excel表格的48页6697组后台服务器数据，详细记录了车主在事故前30分钟的车辆状况和驾驶动作。
特斯拉的用户不仅可以通过特斯拉的数字孪生追溯设备的过去和当前使用状况，在使用过程中，特斯拉汽车的功能似乎越来越智能，特斯拉汽车似乎越来越懂你。特斯拉通过数字孪生给用户提供了一种“持续智能”，可以持续适配用户、持续优化。特斯拉通过这种服务，每年可以从每辆特斯拉获得超过1200美元的收入。
案例二：日本船舶基于数字孪生技术
提高船舶安全性
2018年，日本船舶技术研究协会在日本最大私人基金会之一的日本财团 (Nippon Foundation)支持下启动了“船体结构高精度数字孪生模型研发”项目，联合6家造船企业以及大学、航运公司、国家海事研究机构和日本船级社等单位共同参与，共同研究数字孪生技术，旨在把船舶海上航行时船体状态在网络空间再现，提高船舶安全性。
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