摘要：通过数字孪生系统能模拟物理世界中的事物，当我们为一座城市构建出数字孪生后，就可以基于孪生模型对城市的环境进行实时监测，以优化城市的资源利用率，实现交通的智能调度等，那将是一件多么酷的事情。
随着工业4.0与物联网的发展，数字孪生也成为了时下的技术热点。数字孪生结合华为工业智能体，依托大数据分析，可以提供设计、生产、物流、销售、服务全链式智能服务，通过分析、挖掘数据价值，助力企业借助新技术构筑领先优势。
比如为一台工业机器人创建数字孪生，可以实时且精准地显示出机械臂的角度、速度、加速度等状态，根据设备过去和现在的状态，预测出系统未来是否会发生故障、及何时会发生故障，极大地提升了服务运维效率，降低了设备非计划停机时间，节约现场服务人力成本。
什么是数字孪生？数字孪生（Digital Twin）是Michael Grieves教授在产品全生命周期管理（PLM）中提出的“物理产品的虚拟数字化”概念；随着IT技术的不断发展，其含义也在不断的演进：Digital Twin是综合运用感知、计算、建模等信息技术，基于物理模型、实时状态等通过仿真过程再现物理世界的形状、属性、行为和规则，在虚拟空间中进行映射、同步更新状态，反映物理世界对象的全生命周期过程。
通过数字孪生系统能模拟物理世界中的事物，当我们为一座城市构建出数字孪生后，就可以基于孪生模型对城市的环境进行实时监测，以优化城市的资源利用率，实现交通的智能调度等，那将是一件多么酷的事情。
数字孪生背后的关键技术主要包括以下几个方面：
数字模型，虚实互通。
如何将物理世界与虚拟世界关联起来，其关键是对物理世界建模，通过模型将物理世界数字化，再通过模型将物理世界映射到虚拟世界中, 以构建物理世界与虚拟世界的桥梁。
模拟仿真，实时同步。
在产品的实际生产、运行阶段，其状态会随着材料、流程、人员或者环境参数等实时变化，而数字孪生模型需要将这些变化实时地在数字空间内进行同步。
数据分析，智能预测。
物理世界中的传感器会实时产生大量的数据，通过机器学习、AI等对这些数据进行分析，并结合经验知识来实现主动异常检测、预测性维护等；帮助企业能够做出更准确的预测、合理的决策。
通过标准统一的模型语言（DTML）建模，支持统一的数字孪生建模与开放生态建设，进而构建互联互通的数字世界；以可扩展方式将数字孪生与IoT设备、业务系统结合，通过模拟仿真、实时预测，并结合智能数据分析和AI服务，跟踪过去，预测未来。
华为云IoT助力构建数字孪生数字孪生很美好，但是在实际实施过程中却有很多挑战。
首先，建模的物理对象往往是一个很复杂的系统，比如为炼钢厂构建一个产线的数字孪生，一条产线就有超过6000个测点，且点位之间有各种复杂的关系及相互作用，想要在数字世界中准确地描述出这个复杂的系统，并不是一件容易的事情。
其次，实时计算能力要求高。由于物理对象会不断产生数据，为了让数字孪生与物理对象保持实时的映射，就需要强大的计算能力。比如产线的测点以毫秒级频度不断上报数据，产线还有上千个实时计算的业务指标，这就对模型的实时计算能力提出了很高的要求。
华为云IoT数据分析服务以数字孪生模型为中心，通过标准化的建模语言DTML，与资产模型深度整合，在数据分析作业中，开发者可以方便地引用物联网模型数据，并结合华为云工业智能体预置多种算法模型，基于业界和华为实践，客户开箱即用，大大提升了数据分析的效率。
华为云IoT数据分析服务提供了一套开放易扩展的高级建模语言DTML，包含了对象、属性、命令、事件、关系等基础词汇，并且允许用户在此基础之上，扩展出自己行业领域的特殊词汇，以方便用户准确地定义出复杂物理对象的数字化形态。
以楼宇为例，通过构建物与物、物与空间、物与人之间的复杂关系，将物联网数据置于模型的上下文中理解，然后通过IoT+资产模型，在数字世界中构建与物理世界实时同步的数字孪生，基于模型抽象，就可以为数据分析提供面向业务的统一一致的数据基础。
图1.楼宇数字模型示例