工業數字孿生發展經歷了三個階段，其發展背後是數位化技術在工業領域的演進與變革。第一階段，概念發展期。2023年，美國密西根大學michaelgrieves教授首次提出了數字孿生概念，概念提出的基礎是當時產品生命週期管理（plm）、**等工業軟體已經較為成熟，為數字孿生體在虛擬空間構建提供支撐基礎。第二階段，應用於航空航天行業。數字孿生最早應用於航空航天行業，2023年美國空軍研究室將數字孿生應用到戰鬥機維護中，而這與航空航天行業最早建設基於模型的系統工程（mbse）息息相關，能夠支撐多類模型敏捷流轉和無縫整合。第三階段，向多類行業拓展應用。近些年，數字孿生應用已從航空航天領域向工業各領域全面拓展，西門子、ge等工業巨頭紛紛打造數字孿生解決方案，賦能製造業數位化轉型。數字孿生蓬勃發展的背後與新一代資訊科技的興起、工業網際網路在多個行業的普及應用有莫大關聯。
工業數字孿生功能架構
工業數字孿生是多類數位化技術整合融合和創新應用，基於建模工具在數字空間構建起精準物理物件模型，再利用實時iot資料驅動模型運轉，進而通過資料與模型整合融合構建起綜合決策能力，推動工業全業務流程閉環優化。
第一層，連線層。具備採集感知和反饋控制兩類功能，是數字孿生閉環優化的起始和終止環節。通過深層次的採集感知獲取物理物件全方位資料，利用高質量反饋控制完成物理物件最終執行。
第二層，對映層。具備資料互聯、資訊互通、模型互操作三類功能，同時資料、資訊、模型三者間能夠實時融合。其中，資料互聯指通過工業通訊實現物理物件市場資料、研發資料、生產資料、運營資料等全生命週期資料整合；資訊互通指利用資料字典、元資料描述等功能，構建統一資訊模型，實現物理物件資訊的統一描述；模型互操作指能夠通過多模型融合技術將幾何模型、**模型、業務模型、資料模型等多類模型進行關聯和整合融合。
第三層，決策層。在連線層和對映層的基礎上，通過綜合決策實現描述、診斷、**、處置等不同深度應用，並將最終決策指令反饋給物理物件，支撐實現閉環控制。
全生命週期實時對映、綜合決策、閉環優化是數字孿生發展三大典型特徵。
一是全生命週期實時對映，指孿生物件與物理物件能夠在全生命週期實時對映，並持續通過實時資料修正完善孿生模型；
二是綜合決策，指通過資料、資訊、模型的綜合整合，構建起智慧型分析的決策能力；
三是閉環優化，指數字孿生能夠實現對物理物件從採集感知、決策分析到反饋控制的全流程閉環應用。本質是裝置可識別指令、工程師知識經驗與管理者決策資訊在操作流程中的閉環傳遞，最終實現智慧型的累加和傳承。
工業數字孿生技術體系架構
工業數字孿生技術不是近期誕生的一項新技術，它是一系列數位化技術的整合融合和創新應用，涵蓋了數字支撐技術、數字執行緒技術、數字孿生體技術、人機互動技術四大型別。其中，數字執行緒技術和數字孿生體技術是核心技術，數字支撐技術和人機互動是基礎技術。
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數字孿生核心技術和產品是什麼？
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