关于数字孪生，每位CIO都应了解的三大要点

数字孪生技术正帮助无数企业迈向前所未有的创新与生产力新高度。以宝马集团为例，作为在全球坐拥31家工厂的最大汽车制造商之一，他们正在多处工厂内建立工业数字孪生体系。

除了汽车行业之外，数字孪生模拟在制造、能源、产品设计、机器人、电信与气候科学等领域也在快速普及。据分析师的估计，到2030年，全球数字孪生市场总值预计将达到1850亿美元。

宝马集团的未来工厂

从工厂运营建模到供应链管理，数字孪生模拟正在全面开启AI加机器人技术的新时代，带来巨大的运营效率提升并开辟前所未见的种种可能性。

而作为信息技术管理者，每位CIO都应了解数字孪生中的三大要点。

数字孪生绝不止于3D表示

很多企业只是把“数字孪生”理解成对流程的虚拟表示。但要想让数字孪生在深度优化、预测规划与运营效率提升方面发挥应有价值，我们必须让数字孪生满足以下条件：

• 真实时——由数据流持续优化/持续优化模型。
• 由AI驱动，同时反哺于AI——数字孪生方案应该由AI模型负责管理、完善与优化，同时利用自动机器或车辆端的数据训练AI认知模型。
• 物理准确——为流程、系统及环境建立全保真3D表示。
• 与物理孪生始终保持同步——数字孪生只对应单一孪生模型，即在实时、稳定的反馈循环中始终与物理孪生保持一致。

真正的数字孪生成果能够帮助企业有效重现复杂的运营、流程或运营，据此探索运营效率提升、未来发展规划、高准确度AI训练、降低实际生产/机会成本等可能性。

在始终同步、物理准确的数字孪生副本的支持下，企业立足数字层面推进快速迭代，减少昂贵的物理原型制造或现实试错，以模拟方式为工厂和设备探索出最佳性能实现路径。

数字孪生还可以在产品制造或仓储建设之前为团队提供指引——设计师可以立足孪生副本尝试不同场景或改变环境条件，确保在动工前就全面思考各种设计要素。

当然，真正的数字孪生方案也要求企业掌握各种先进技术，包括加速实时光线追踪、AI与机器学习训练等等。更重要的是，数字孪生时代必然对算力提出更高要求，所以企业必须保证自己的数据中心有能力应对多达数千种潜在场景、且物理准确性要求极高的实时模拟任务。

宝马集团的未来工厂

数字孪生配合AI转变业务面貌

为了始终紧跟自动化、敏捷化、数字化与可持续性等发展趋势，企业必须找到可行的创新方法以重新设计现有流程，增强产品质量并保持理想的生产效率（满足愈发紧迫的项目期限）。好在数字孪生与AI及时出手，帮助工业团队朝着工业自动化的全新阶段再进一步。

数字孪生能够支持广泛的AI用例，包括自主机器人、预测性维护与大数据分析等。在AI与数字孪生的协助下，企业能够更好地预测并优化运营绩效、缩短规划周期、提高生产效率并改进产品质量。

数字孪生全面推动世界连通

以制造工厂或仓储系统为例——这些都属于复杂体系，需要配合大量数据与物流参数才能实现规划、设计与建设。而从设施规划到数据分析，为这样的复杂体系创建数字孪生副本将给设计团队带来新的可能性。

但为了匹配不同生态系统与流程中的各类工具与系统，企业需要认真考量种种硬件与软件的组合方式。换言之，团队必须认真考虑当前可选的多种解决方案，并找到能够将各类解决方案与不同团队之间数据格式、存储位置及应用程序差异整合起来的平台。

英伟达Omniverse Enterprise就是这类整合型平台中的典型代表。作为一款开放、易于扩展的实时虚拟世界模拟与3D设计协作平台，Omniverse Enterprise能够简化复杂工作流程、帮助企业开发出易于扩展的数字孪生副本，以全保真方式汇聚来自不同CAD程序及传感器输入的大量复杂数据集。

西门子能源公司的HRSG数字孪生模型

目前，西门子能源和爱立信等众多领先企业已经采用Omniverse Enterprise建立数字孪生方案。未来，相信数字孪生技术将帮助各行各业中的更多机构强化生产力、提高效率，并以前所未有的方式推动创新探索。