当前，以大数据、物联网、5G通信等新技术为代表的数字浪潮正在驱动新一轮科技革命，物理世界和与之相称的虚拟世界逐步形成两大体系平行发展、相互影响。数字孪生技术通过数字化建模的方式建立物理世界和数字世界之间精准映射关系，实现了现实物理系统向虚拟空间数字化模型的反馈。在此背景下，数字孪生技术凭借其虚实相生、智能交融的独特优势已经在城市建设、航空航天、车间生产等多个行业成功应用，并随着科技的发展不断扩大应用场景。深入分析数字孪生技术的特点优势和军事领域应用，是军队加快机械化、信息化、智能化融合发展，制胜智能化战争面临的重大课题。
数字孪生技术的内涵及特征
基本概念 一项新技术或一个新概念的出现，术语定义是后续发展应用的基础。与其他新兴技术概念相同，目前对于数字孪生的定义也是见仁见智。科研机构、制造厂商、军工企业或知名学者均对其有不同的定义或解释。中国电子信息产业发展研究院认为数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术，通过软件定义，对物理空间进行描述、诊断、预测、决策，进而实现物理空间与赛博空间的交互映射。通用公司认为数字孪生是对物理对象或系统在全生命周期内的虚拟表达，并通过使用实时数据实现理解、学习和推理。洛克希德·马丁、雷神、波音等公司认为，数字孪生是一套模拟单个的实物资产或一组实物资产结构、环境和行为的虚拟信息架构，利用其全寿命周期内的物理孪生数据来进行动态更新，并给出有助于实现价值的决策。总的看来，发展运用数字孪生技术，物理模型是核心，运行数据是基础，平台软件是载体。通过在数字空间实时构建物理对象来模拟、验证、预测、控制物理实体。综合分析和参考各方的概念后，本文对于数字孪生定义如下：通过数字化建模的方式建立物理世界和数字世界之间精准映射关系、实时反馈机制，构建起虚拟世界对物理世界描述、诊断、预测和决策新体系，从而反映相对应的实体空间的全生命周期。
数字孪生、虚实映射
主要特征 数字孪生的重要意义在于实现了现实物理系统向虚拟空间数字化模型的反馈。通过分析数字孪生技术的概念内涵，可以总结出其具有以下主要特征：
一是实时同步。物理实体有准确的结构模型，依据智能化算法对其外观、状态、属性、内在机理进行动态仿真，数字孪生体和物理实体彼此之间可实现动态数据同步更新，并依据相互之间的变化即刻做出相应映射。二是虚实映射。物理空间和虚拟空间可双向交互演进：不但数字孪生体能够实时反馈物理实体的状态，并且还要向物理实体反馈信息，根据需要对物理实体进行必要的干预和控制。三是共生演进。数字孪生体所模拟过程是物理实体的全生命周期，包括其设计、生产、运行、维护、修理、退役、报废等一系列实际活动，与物理实体一样具有客观唯一性。四是多维操作。物理对象和数字孪生体能够动态交互和实时连接，因此数字孪生技术具备以多样的数字模型映射物理实体的能力，具备在不同数字模型之间转换、合并、操作的特性。五是自主优化。数字孪生体可以不断收集实际系统的数据，与其上一个状态进行比较分析，基于数据进行结果分析，调整物理实体的运行方向，从而达到优化生产计划、降低潜在风险等目的。
数字孪生技术发展历程
关于数字孪生技术起源及发展的观点众说纷纭，总体来看，可以大致归纳为以下四个时期。
技术准备期（2002年之前） 数字孪生起源于传统仿真建模。通过对物理世界的观察，将其运行机理和内外部关系等以数学模型、物理模型或者计算机模型的方式进行重构，进而模拟真实世界。19世纪60年代开始，出现了以CAD、CAE为代表的一批仿真软件。1969年，在“阿波罗”计划中，美国家航空航天局（NASA）利用仿真建模技术制作了一组完全相同的空间飞行器，其中之一被留在地球上，命名为“孪生体”，以便反馈大气层外实际执行任务的空间飞行器运行状态。任务准备期间，孪生体与实体一样全程参与训练；执行任务期间，对空间飞行器输入的指令和操作同步加载到孪生体上，使其近似真实地反映运行情况，以便复现或模拟飞行器的实际状态来辅助决策。可以说仿真技术的普及和发展为数字孪生概念的提出奠定了坚实的技术基础。
NASA利用孪生体模仿本体
概念提出期（2002—2010年） 美密歇根大学Michael Grieves教授于2002年12月在该校产品生命周期管理（PLM）开发联盟成立时的讲稿中首次图示了数字孪生的概念内涵；2003年在其所讲授的产品生命周期管理课程中引入了“镜像空间模型（信息镜像模型）”的概念，并提出类似数字孪生的思想；2010年，NASA直接使用“数字孪生”这一名称，他们认为在航空航天任务中，数字孪生技术可以用于分析飞行器执行任务情况，预测飞行状态和防范飞行隐患。显然，NASA起初对数字孪生的定义还局限于航空航天领域，将其主要运用在对航天器力学分析、飞行性能的预测当中。这一时期，仿真技术日趋成熟，工程科学领域出现了基于模型的系统工程、仿真驱动设计等先进设计范式，美军方机构相继开始提出数字孪生的相关概念和发展构想。
数字孪生概念提出者—Michael Grieves教授
萌芽探索期（2010—2020年） 2011年，美空军研究实验室（AFRL）将数字孪生技术应用到飞行器的健康管理。随后NASA和AFRL将数字孪生定义为一个集合了多物理场和多维度的建模仿真技术，并以空间飞行器为例提出数字孪生设计模型：整合传感器和历史数据资源，构建出一个虚拟空间的映射模型，动态刻画出飞行器全周期运行过程，在数据空间内达成飞行器状态分析、故障判断及寿命预测等。目的是及时发现并解决问题，延长飞行系统的使用时间。在工业制造方面，数字孪生技术同样成为关注焦点。
2017年，洛克希德·马丁公司将数字孪生技术列为未来国防和航天工业六大顶尖技术之首。Gartner公司从2017年开始，连续三年将数字孪生列为十大战略性科技趋势之一。西门子公司在2016年开始尝试利用数字孪生技术完善工业4.0应用，到2017年，正式发布完整的数字孪生应用模型，成为数字孪生技术的倡导者和实践者。在此阶段，波音公司、通用公司等多家企业均启动相关工程，开始探索数字孪生技术在本领域的实际应用，推进数字孪生技术在制造行业的快速发展。
推广应用期（2020年之后） 进入2020年后，数字孪生技术被纳入众多科技企业战略大方向，迎来了推广应用的高潮。国外主要发达国家从政府层面制定相关政策、成立联盟团体，协同开发攻关，加速数字孪生技术发展。美国将数字孪生作为数字化工业互联网落地的平台载体，侧重智能化生产和重点军工装备领域应用。仿真巨头Ansys公司依托数字孪生技术对复杂产品对象全生命周期建模，结合仿真分析，打通从产品设计研发到生产的数据流；微软公司与Ansys合作，在物联网平台上拓展数字孪生功能模块。
数字孪生技术军事应用构想
数字孪生技术所展现的特点和优势，同样契合了军事领域发展运用的特殊需求。特别是在智能化战争中，依托数字孪生技术开展作战指挥、信息通信、战场建设和装备维护将会是大势所趋。
数字孪生指挥所
数字孪生+作战指挥 数字孪生技术可以通过自主学习，同步复制与实战环境一致的虚拟场景，辅助指挥员实施远程高效的作战指挥。一是优化作战指挥体系。数字孪生技术为各级指挥员与数字孪生系统之间提供清晰准确的交流通道，理想情况下该交流包括但不限于触觉、视觉、听觉，让操作者能够迅速掌握物理实体的属性和实时性能，为指挥决策提供科学支持。相比传统文书管理、指令管理系统的多级中转，可有效增强不同层次指挥对象之间平行和交叉的纵横联通能力。二是创新作战指挥模式。数字孪生技术可以区分不同作战任务构建出真实的作战场景，采用作战体系建模的方法对各类作战资源实体进行数字孪生建模，既包括飞机、舰船、导弹等实体类，指挥所、保障分队等机构类，也包括部队机动、火力打击等操作类，从而核算出最佳单位编组和行动策略，实施战略或战役级的推算，实现远程高效指挥。三是提高指挥决策效率。未来武器装备的无人化、高速度、远射程等发展趋势使得战争节奏显著加快，人脑很难在巨大的作战压力下快速高效处理海量战场信息。数字孪生技术具有自主数据挖掘、联合态势感知、智能辅助决策和协同指挥控制等能力，通过虚拟映射形成数字孪生体，将实时展现战场变化和态势走向。指挥员可以及时挖掘支撑指挥决策的关键信息，大大压缩作战构想、任务分配、目标打击、毁伤评估的指挥周期。
数字孪生+信息通信 依靠数字孪生技术赋能，将使整个战场信息通信保障组织更加稳定高效。一是管理信息通信力量。数字孪生技术通过各类侦察传感设备实现数据获取，经过云端或各类通信节点传输，最后利用数字孪生平台进行数据的计算和处理，从而实现对整个战场信息通信全要素全时空的动态精准管控。例如，通信卫星变轨及引导、信息通信设备调控、通信车辆精确部署等。二是提高电子对抗能力。信息通信装备要提升电子对抗能力，最核心的就是持续提高对抗强度，通过对抗的海量测试数据，改进调整自身设计方案。传感系统从信息通信装备中采集电子对抗数据传递到虚拟空间，完成信息通信装备数字孪生体的精准仿真。基于数字孪生环境，真实反映信息通信装备的电子对抗性能和真实状态，自由组合构建电子对抗测试环境，在云端实现云仿真环境的强电磁能、强定向能、强声能的测试，分析干扰样式、干扰频率、干扰带宽和干扰强度，从而规避或对抗干扰。三是处理通信网络故障。在虚拟空间复制与物理空间结构一致的信息通信网络数字孪生体，可以实时观察设备运行状态和信号流转质量，及时预测网络拥堵或信号误码等情况。当遇到网络攻击时，可以迅速定位故障点，自适应多结构组网，得出最佳设计方案。
多源数据支撑数字孪生战场
数字孪生+战场建设 数字孪生战场是智能化战争形态下数字孪生技术发展的必然产物。数字孪生战场涵盖物理域、信息域、认知域、社会域的多域融合虚拟空间，包含侦察预警、指挥控制、兵力火力、信息通信、后勤保障，甚至历史文化、政治经济等所有具体或抽象的战争要素，是实际战场的数字化形态展现。一是推进战争形态演进。数字孪生战场所构建的战场环境，为未来智能化战争提供充分技术支撑。基于网络信息体系支撑的智能化、无人化联合作战样式将得到充分论证；“网—云—端”架构服务应用可以有效融合各作战要素和作战单元，实现战场“侦—控—打—评—保” 链路闭合；二是促进战场体系融合。数字孪生战场搭建了一个融合武装力量、武器系统、战场设施、战场环境等要素信息为一体的智能平台，相比传统的数字化、信息化战场更加强调体系融合，其价值突出体现在虚实映射、实时联动上。在特定系统的支持下，各类作战资源“在用”“饱和”“空闲”等状态即时感知，并完整映射到“基础网+作战云+数字孪生体”的虚拟空间，形成“全息”对照的战场态势，每一个作战平台都可以“全维”抽取关键信息，“全域”拼接作战场景、“全程”推演打击行动，并实时感知友邻平台的运行状态。在这样的全透明战场空间，任何个体要想避免被其他成员抛弃，必须主动向体系贡献自己的能力，从而自然地产生出一种自适应调整的体系能力。三是节约战场建设成本。战场建设项目工程量大，投资经费多、建设范围广、建设周期长，统筹规划不当容易出现使用效益低、征地矛盾多、容量不足或重复建设浪费资源等问题。数字孪生战场可实现在虚拟空间开展“规划—论证—建设—使用—退役”的全生命周期管理，全面提升战场建设人力、物力、财力的优化配置效益。
数字孪生助力装备修理
数字孪生+装备管理 随着人工智能的成熟和广泛应用，军用装备的复杂程度也逐渐提高。数字孪生技术在提升装备管理效能方面具有独特优势。一是缩短装备研发周期。传统的“设计－样品－测试－修改－定型－批量生产”的实体研发流程，成本高、效率低。基于数字孪生技术的“数字模型－虚拟测试－修改－定型－批量生产”的装备研发流程，在产品的设计阶段，利用数字孪生技术模拟仿真出装备物理实体，提高设计的科学性和准确性；在不同外部环境的影响下，通过一系列可重复、可加速的试验鉴定，记录虚拟装备的技战术指标，验证产品的适应性，可大大节约时间和经济成本。二是建立装备数据档案。未来战争军事装备的集成度、精确度会愈发提高，科技含量和智能化水平也不断增强，传统的人工填报、逐层汇总模式逐渐不能适应军事装备管理需要。数字孪生模型可以利用虚拟现实、射频识别等技术，动态收集记录装备运行数据、维修保障数据，实时记录装备运行状态。根据其运行数据自主分析出其性能指标、适用场景及优势特点，为装备使用管理插上“信息化的翅膀”。三是预测装备健康状态。数字孪生技术可基于装备运行提供维修保养需求分析。在虚拟空间，军事装备的数字孪生体与其实体一样同步开展相关活动，在大数据和云计算的辅助支撑下，利用神经网络等智能算法分析装备状态数据，找出装备健康与天气、时间、地理等要素之间的规律联系，判断健康状态与维修需求基本关系，及时对任一模块单元的运行情况进行分析，对临近故障的装备或状态异常的事件进行预警提示，提前发现装备故障苗头，指导保障人员提前准备和及时维修。
结 语
数字孪生技术经过技术准备、概念提出、萌芽探索、推广应用四个时期的发展，已经在经济社会各领域中广泛实践，这也为其在军事领域探索应用提供了参考依据。在未来智能化战争中，依托数字孪生技术开展作战指挥、信息通信、战场建设和装备管理将会是大势所趋。
版权声明：本文刊于2023年 10 期《军事文摘》杂志，作者：于知匀、方政，如需转载请务必注明“转自《军事文摘》”。
