数字孪生的终极价值是什么?

简介: 我们为什么需要数字孪生技术?数字孪生技术的终极意义是什么?

1982年的时候,美国的约翰·沃克创立了Autodesk,并于同年晚些时候推出了第一个重要的计算机辅助设计程序AutoCAD,改变世界的AutoCAD正式诞生。

如果我们对照目前数字孪生的定义,其实每一份CAD设计图也是对其设计对象物理实体的抽象虚拟映射,也属于数字孪生的一部分,但是CAD只对其静态形状进行了映射,也只应用到了设计和建造的阶段。

而数字孪生的目标则更加激进,不但要对其形进行更真实的映射,还要对其运行机理、实时状态,甚至其未来的可能出现的状态进行映射。通过广泛的物联网络,最终实现我虽不在你旁边,却能观察你的一举一动,预测你的下一步动作,并可随时纠正你的行为,这就是数字孪生的“以虚映实”、“以虚控实”、“虚实共生”等。

那么数字孪生的终极价值是什么呢?举个例子吧,宝马3系研发费用大约100亿欧元,为什么一辆车的研发费用会如此之高呢?那是因为宝马公司要想让这辆车达到其想要的性能、耐久性、安全和舒适性目标,要做的工作太多啦,举例:

  • 要想实现耐久性,要从材料开始,到零部件验证,再到系统,最后整车几十万公里起的实车验证。
  • 要想实现性能目标,要在各种工况下对速度、油耗等进行测试验证。
  • 要想实现安全目标,要实车以各种速度、各种角度进行破坏性碰撞测试。

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如果我们能构建一个汽车或者汽车零部件的数字孪生体,让这个数字孪生体在计算机里面承担30%甚至更多的研发测试工作而且达到同样的效果,节约的成本可达几十亿欧元计,节约的时间更能让车型在市场上赢得先机。

当然要想实现数字孪生的这个终极目标应该会非常漫长,不可能一撮而就,比如从一辆车的生态链来讲,上游的材料商可能需要实现包含材料机理、性能等数据和模型的数字孪生模型,零部件常山要依赖材料商的数据实现各种零部件、总成运行机理、数据模型的数字孪生模型,主机厂要依赖零部件供应商的数据实现整车的数字孪生模型,最终才能构成一个完整的汽车的数字孪生体。

CAD在刚推出的时候也面临的同样的问题,不但要普及这个概念而且要让所有供应商、所有零部件全部用cad全部搞一遍,怎么可能俺么容易。

但是回过头来,经过这么几十年的发展,CAD基本上已经普及并成为事实的标准了,而且是被国外掌握的,如果我们现在不去追赶,很可能没办法突破国外的控制,我们工业的地位依然还会是大而不强。工业是立国之本,我们是大国,可以试错走弯路,但是绝对不能缺席。

再举一个例子,2014年的时候,那时候4G刚刚推出,当时我记得并没有太多人说4G的好处,但是有一个危言耸听的传闻流传非常广,“如果晚上忘了关闭4G连接,一觉醒来,你的房子可能就成移动公司的了。” 那之后的短短三四年,中国4G就在全球占绝了绝对领先地位,4G的基站数量占到全球4G基站数量的一半以上,随之而来的就是中国企业的短视频、移动支付、oto平台全球绝对领先。

我想对数字孪生我们也应该加大研究,加大投入,并且竟可能早的形成产业,形成标准,最终形成强大的数字孪生生态。

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