导读：
工业数字孪生发展经历了三个阶段，其发展背后是数字化技术在工业领域的演进与变革。第一阶段，概念发展期。2003年，美国密歇根大学MichaelGrieves教授首次提出了数字孪生概念，概念提出的基础是当时产品生命周期管理（PLM）、仿真等工业软件已经较为成熟，为数字孪生体在虚拟空间构建提供支撑基础。第二阶段，应用于航空航天行业。数字孪生最早应用于航空航天行业，2012年美国空军研究室将数字孪生应用到战斗机维护中，而这与航空航天行业最早建设基于模型的系统工程（MBSE）息息相关，能够支撑多类模型敏捷流转和无缝集成。第三阶段，向多类行业拓展应用。近些年，数字孪生应用已从航空航天领域向工业各领域全面拓展，西门子、GE等工业巨头纷纷打造数字孪生解决方案，赋能制造业数字化转型。数字孪生蓬勃发展的背后与新一代信息技术的兴起、工业互联网在多个行业的普及应用有莫大关联。
工业数字孪生功能架构
工业数字孪生是多类数字化技术集成融合和创新应用，基于建模工具在数字空间构建起精准物理对象模型，再利用实时IOT数据驱动模型运转，进而通过数据与模型集成融合构建起综合决策能力，推动工业全业务流程闭环优化。
第一层，连接层。具备采集感知和反馈控制两类功能，是数字孪生闭环优化的起始和终止环节。通过深层次的采集感知获取物理对象全方位数据，利用高质量反馈控制完成物理对象最终执行。
第二层，映射层。具备数据互联、信息互通、模型互操作三类功能，同时数据、信息、模型三者间能够实时融合。其中，数据互联指通过工业通讯实现物理对象市场数据、研发数据、生产数据、运营数据等全生命周期数据集成；信息互通指利用数据字典、元数据描述等功能，构建统一信息模型，实现物理对象信息的统一描述；模型互操作指能够通过多模型融合技术将几何模型、仿真模型、业务模型、数据模型等多类模型进行关联和集成融合。
第三层，决策层。在连接层和映射层的基础上，通过综合决策实现描述、诊断、预测、处置等不同深度应用，并将最终决策指令反馈给物理对象，支撑实现闭环控制。
全生命周期实时映射、综合决策、闭环优化是数字孪生发展三大典型特征。
一是全生命周期实时映射，指孪生对象与物理对象能够在全生命周期实时映射，并持续通过实时数据修正完善孪生模型；
二是综合决策，指通过数据、信息、模型的综合集成，构建起智能分析的决策能力；
三是闭环优化，指数字孪生能够实现对物理对象从采集感知、决策分析到反馈控制的全流程闭环应用。本质是设备可识别指令、工程师知识经验与管理者决策信息在操作流程中的闭环传递，最终实现智慧的累加和传承。
工业数字孪生技术体系架构
工业数字孪生技术不是近期诞生的一项新技术，它是一系列数字化技术的集成融合和创新应用，涵盖了数字支撑技术、数字线程技术、数字孪生体技术、人机交互技术四大类型。其中，数字线程技术和数字孪生体技术是核心技术，数字支撑技术和人机交互是基础技术。
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