数字孪生的概念是企业战略的主导趋势。它的名字来源于公司构建物理对象的虚拟等价物或双胞胎的方式。这些数字副本越来越受欢迎，因为它们可用于驱动迄今为止无法实现的重要模拟。
以风力涡轮机为例，说明数字孪生技术可以派上用场。涡轮机可以配备传感器，产生关于涡轮机性能的实时数据，无论是速度、能量输出还是天气条件。然后，这些数据可用于制作涡轮机的数字副本，包括 3D 数字表示。机器学习和其他模型可用于识别该涡轮机中的模式——例如，它是否以最佳方式工作。数字副本可用于运行模拟，而不会打扰原始涡轮机，然后可以将改进反馈给原始涡轮机。
模拟激发了对数字孪生的兴趣
观察家们看到了对多物理场仿真的巨大需求，这些仿真在电子学、结构和热等不同物理领域呈现整体视图。这对于噪声和振动等领域至关重要。顶级仿真技术包括计算流体动力学 (CFD)、多体系统 (MBS) 或有限元分析 (FEA) 技术。
仿真在制造业中越来越重要。ABI Research 首席分析师 Michael Larner 告诉 VentureBeat，模拟软件是制造商的保险单。他说，供应商社区就可以部署的算法展开军备竞赛。这种“保险”使他们能够应对消费者需求的快速变化和供应链中断，例如目前阻碍汽车行业的芯片短缺。ABI 预测，到 2030 年，制造业的仿真技术将以 7.1% 的速度增长，达到 26 亿美元。
其他人则希望看到用于改进操作各个方面的模拟进步，特别是随着渲染模型所谓的“全方位”的兴起——指的是使用诸如 VR 和 AR、自动数据标记、人工智能驱动的物理、并改善供应链。
模拟趋势影响数字孪生的 12 种方式
1. 全方位协作
Blackshark 首席执行官兼联合创始人 Michael Putz 表示：“未来三到五年，仿真和建模工具最激动人心的发展将是全宇宙的进化。”一些更令人兴奋的改进将涉及用于重建建筑物的 AI 支持的建模、实时标记和 AI 框架。顶级的omniverse 用例将结合城市规划、位置侦察、建筑验收、物流、无人机飞行规划和保险的模拟和协作。
2. 用更少的数据学习
深度伪造中使用的生成式人工智能技术在改进和优化用于不同数字孪生的模拟模型方面也越来越好。正如 NASA JPL 首席技术和创新官 Chris Mattmann 向 VentureBeat 解释的那样，“关键是在对标记训练数据的需求和数字孪生环境的真实环境模拟之间取得平衡。”他预测将有更多的人采用合成数据技术来提高模型的准确性和有效性，同时减少人工标记。
3. 弥补物理学的空白
建模和仿真工具正在改进，使用人工智能从物理工业过程中捕获的实时数据构建物理模型。Nnaisense 的首席执行官兼联合创始人 Faustino Gomez 告诉 VentureBeat，来自传统物理模型的数字孪生太慢，无法实时用于涉及化学和流体动力学的复杂过程。例如，Nnaisense 与 EOS GmbH 合作开发了一个数字孪生模型，用于在没有明确物理模型的情况下对增材制造过程中的热量进行建模。这些模型可以实时预测重要现象，而不是几天。他认为弥合物理差距的顶级 AI 算法包括几何深度学习、神经常微分方程 (ODE) 模型和对比学习。
4. 推理模型模拟可制造性
数字孪生模拟传统上侧重于模拟产品性能特征。嵌入在制造过程中的传感器的改进使推论模型能够模拟影响质量、成本和组装简易性的可制造性特征。Tempo Automation 的首席产品官 Jeff Kowalski 表示，推理建模技术通过直接观察使生成数字孪生模型的过程自动化。这减少了手工制作模型规则的人力。它还可以根据环境的变化自动更新模型。
5. 改进自治系统
更好的数字孪生还可以改进指导自动驾驶汽车、船舶、叉车甚至工厂的模型。Kalypso 数据科学主管 Jordan Reynolds 告诉 VentureBeat，“自主系统性能的重大进步归功于模型预测控制 (MPC)，这是一种数字孪生方法，可模拟复杂系统如何响应操作输入和环境变化。”这些模型用于模拟动态系统行为并在物理世界中自主控制这些系统。MPC 还用于模拟 COVID-19 的传播并确定加速其下降的最佳干预措施。
6.模拟编排
模拟容器有望建立在支持敏捷软件开发和部署实践的应用程序容器的成功之上。AVEVAXR莫里吉奥Galardo的首席技术专家预计，仿真工具的运用计谋产品，旨在解决具体任务，实现的功能，使用户能够合成完整的产品迅速设计一个容器移动。这些模拟微服务可以在不同的设计、模拟和生产工作流程中重复使用。
7. 系统的衍生设计
衍生式设计技术从一组起始规范中自动提出设计建议。PTC 产品管理副总裁 Paul Sagar 解释说，工程师传统上使用衍生式设计来创建和优化单个零件。他预计算法和处理能力的改进将解决围绕模拟完整组件的更广泛问题，例如使用完整汽车的数字孪生来查看化油器的性能。
8.工程业务产品
计算能力和互操作性的改进正在迎来结合业务和技术模拟技术的数字双胞胎。德勤咨询国家新兴技术研究总监 Scott Buchholz 解释说：“数字孪生对于模拟从销售小部件到销售即服务的变化非常有用。”例如，普利司通使用数字孪生来优化车队的每英里成本、维护和轮胎选择。这有助于业务团队将轮胎里程作为一项服务进行销售，并围绕寿命和维护策略调整工程决策，以改进这种新的业务模式。
9. 供应链协作
Synopsys等模拟工具提供商正在寻找方法来模拟跨芯片设计和在其上运行的软件。这有望改善汽车芯片等产品的协作，这些产品由于更现代的芯片设计的集成挑战而面临严重短缺。Synopsys 验证组工程副总裁 Tom De Schutter 看到了开发可扩展的数字线程的巨大前景，这些线程在整个供应链中运行，以通过完整系统产品反映单个组件。这包括单个硬件设计、片上系统、电子子系统和完整系统的数字孪生。然而，这也需要新的基础设施来捕获、共享和跟踪为这些混合数字孪生提供动力的细粒度数据。
10. 较小的模型
Altair 的首席技术官 Brett Chouinard 表示，人工智能还可以用来构建更小的模型，与称为降阶模型的传统方法相比，这些模型需要的数据和计算能力更少。他预计这将越来越多地支持在边缘网关和设备等远程设备上配置复杂的数字孪生模型。这些较小的数字孪生将为新产品和服务增加价值。Chouinard 说：“虽然这已经发生了，但它只会随着围绕它构建的更新应用程序而变得更加中心化，从而导致对更多边缘容量的复杂性和需求增加。”
11. 多领域数字孪生
仿真集成技术也为多域仿真提供了机会。Scalable Network Technologies 首席执行官兼创始人 Rajive Bagrodia 博士说，这些建立在多物理场和集成技术的基础上，以支持跨领域的工作，例如安全和物理基础设施(如电网和天然气管道)。例如，在电网中，延迟控制断路器或伪造传感器负载报告的攻击可能会导致一系列连锁效应，对区域电网造成潜在的灾难性后果。将物理系统模拟器与网络模拟器相结合的多域数字孪生可以提高对此类场景的弹性、检测和响应。
12.模拟民主化
模拟的大众化可以为技术含量较低的业务用户开辟新的规划和开发机会。今天，仿真市场主要面向研发部门的工业设计师和工程师。更易于使用的工具将降低业务用户、采购部门和主题专家采用的障碍。海克斯康制造智能公司 MSC 软件部门总裁 Roger Assaker 解释说：“设计决策将更加明智，因为新产品的选择不再纯粹基于美学或性能，而是基于全方位的因素。”
