為防範於未然，數字孿生技術正被應用於預測設備故障

科幻愛好者們一定痴迷於科幻電影或小說中構造的未來世界，例如《鋼鐵俠》中的三維物理全息投影技術，讓人們在不接觸真實物體的前提下，清楚地了解它的結構，並能用手「觸摸」，研究物體的屬性特徵。

現在，數字孿生技術的出現，使得這一科幻場景得以實現。這是一種實體空間與虛擬空間的數字化、網路化、智能化的映射關係，在物理與數字兩個空間同時記錄個體全生命周期的運行軌跡, 這樣我們便可以在網路空間中記錄或者觀察物體或設備的運行特徵。

去年 10 月，Gartner 將數字孿生技術評為 2017 年十大技術趨勢之一，並且這項技術在工業物聯網中也扮演著越來越重要的角色。特斯拉公司為其生產和銷售的每一輛電動汽車都建立了數字孿生模型，相對應的模型數據都保存在公司資料庫里，以便在測試中排查故障，為客戶提供更好的服務。

數字孿生技術最早由美國國防部提出，用於航空航天飛行器的健康維護與保障。首先，在數字空間中建立真實的飛機模型，並通過感測器實現與飛機真實狀態完全同步，在每次飛行結束之後，在數字空間里根據此次飛行的數據分析飛機現狀和負荷情況，而不用檢修人員進入機艙對發動機等各種設備進行實際上的檢測。數字孿生技術表現的是形狀上完全一樣，但質地上差異很大的一對事物，數字模型就像是真實物體的影子，是數字世界中虛擬的模型。

目前，數字孿生技術主要的應用模式有：製造裝備工藝模型，模擬分析模型，產品定義模型以及測量檢驗模型。其中，模擬分析模型能使使用者在數字化產品中看到實際物理產品可能發生的情況，這也是這項技術目前最廣泛的應用模式。所有的數據模型都能夠雙向溝通，真實物理產品的狀態和參數將通過智能生產系統集成的賽博物理系統（CPS）向數字化模型反饋。

另外，有一些公司正在試圖將機器學習技術引入到數字孿生領域，幫助建立智能化的數字模型，基於 AI 演算法的數字孿生技術變得更加強大且穩定。利用大量的感測器獲取相應的數據信息，再將數據上傳到雲端，結合 AI 演算法，可以直接對正常運行的設備機器做出異常行為預測，及時排查運作過程中可能會出現的隱患。

一些技術專家認為，基於機器學習的數字孿生技術，使人們可以在不靠近設備的情況下進行相應的預估檢測，將來這種技術將會日趨成熟，最終或許會大範圍地覆蓋整個工業領域，這些觀點和 Gartner 之前預測不謀而合。

預計在今後數年時間，將有數以億計的用戶使用數字孿生操作，它將被企業用於規劃設備服務、生產線操作、預測設備何時出現故障、提高操作效率、幫助新產品開發等，在未來，這項技術將有望與工業生產徹底融合，推動智能工業進入一個新的階段。

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