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数字孪生思想由密歇根大学的 Michael Grieves 命名为“信息镜像模型”（Information Mirroring Model），而后演变为“数字孪生”的术语。数字孪生也被称为数字双胞胎和数字化映射。数字孪生是在 MBD 基础上深入发展起来的，企业在实施基于模型的系统工程（MBSE）的过程中产生了大量的物理的、数学的模型，这些模型为数字孪生的发展奠定了基础。2012 年 NASA 给出了数字孪生的概念描述：数字孪生是指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，它作为虚拟空间中对实体产品的镜像，辽宁找皮革平台排名，辽宁找皮革平台排名，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程，辽宁找皮革平台排名。有别于传统模型，数字材料平台模型还强调虚实之间的交互，能实时更新与动态演化。辽宁找皮革平台排名

数字孪生的应用价值：数字孪生以数字化的形式在虚拟空间中构建了与物理世界一致的高保真模型，通过与物理世界间不间断的闭环信息交互反馈与数据融合，能够模拟对象在物理世界中的行为，监控物理世界的变化，反映物理世界的运行状况，评估物理世界的状态，诊断发生的问题，预测未来趋势，乃至优化和改变物理世界。数字孪生能够突破许多物理条件的限制，通过数据和模型双驱动的仿真、预测、监控、优化和控制，实现服务的持续创新、需求的即时响应和产业的升级优化。基于模型、数据和服务等各方面的优势，数字孪生正在成为提高质量、增加效率、降低成本、减少损失、保障安全、节能减排的关键技术，同时数字孪生应用场景正逐步延伸拓展到更多和更宽广的领域。辽宁找皮革平台排名数字材料平台是实现信息物理融合的有效手段。

数字孪生与区块链 区块链可对数字孪生的安全性提供可靠保证，可确保孪生数据不可篡改、全程留痕、可追踪、可追溯等。单独性、不可变和安全性的区块链技术，可防止数字孪生被篡改而出现错误和偏差，以保持数字孪生的安全，从而鼓励更好的创新。此外，通过区块链建立起的信任机制可以确保服务交易的安全，从而让用户安心使用数字孪生提供的各种服务。数字孪生与人工智能（AI）数字孪生凭借其准确、可靠、高保真的虚拟模型，多源、海量、可信的孪生数据，以及实时动态的虚实交互为用户提供了仿真模拟、诊断预测、可视监控、优化控制等应用服务。AI 通过智能匹配较好算法，可在无需数据**的参与下，自动执行数据准备、分析、融合对孪生数据进行深度知识挖掘，从而生成各类型服务。数字孪生有了 AI 的加持，可大幅提升数据的价值以及各项服务的响应能力和服务准确性。数字孪生的实现和落地应用离不开 New IT 的支持，只有与 New IT 的深度融合数字孪生才能实现物理实体的真实多方面感知、多维多尺度模型的精细构建、全要素/全流程/全业务数据的深度融合、智能化/人性化/个性化服务的按需使用以及多方面/动态/实时的交互。

关于数字孪生与物流的几点看法：每一个技术浪潮都伴随着自己独特的挑战，数字孪生也不例外。数字孪生的普遍应用面临着重大挑战，对物流行业来说，数字孪生是一把双刃剑，将各个环节的数据整合到一个完整的数字孪生系统中是一项非常复杂且具有挑战性，结合物流行业的可应用场景来应用数字孪生是较好的选择。物流应用要适当：现在的数字孪生对于物流业来说似乎仍相差甚远，围绕数字孪生技术在物流上的讨论更多地还集中在概念探讨阶段，真正开展的实际应用还处于初期阶段。数字材料平台适用准则是什么？

什么是数字孪生技术？数字孪生(Digital Twin)也被称为数字映射、数字镜像，它的官方定义非常复杂，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。其实简单的可以理解为数字孪生就是在一个设备或一套系统的基础之上，创造一个数字版的“克隆体”，把当前实物资产用数字化表示。数字孪生技术在工程行业中的构建路径:当前的工程行业，存在着数据采集维护艰难、数据孤岛的自我封闭、系统瀑布式开发的资源浪费、流程驱动的低效率等问题，而数字孪生的构建途径主要是从确定场景后数据采集、产品的数据与设备模型的搭建、仿真模型搭建与分析、业务编排的实时追踪与调整、应用体验的3D可视化这个五个步骤进行的，通过历史数据与实时数据构建物理世界与数字世界连接的通道，呈现出虚拟的动态操作过程，成为工程行业由“虚”到“实”的重要载体，也为解决流程、执行、检查到优化改进效率的闭环提供现实基础。数字材料平台是由物联网传感器技术派生而来的数据创建的，该技术附加到或嵌入到原始对象中。辽宁找皮革平台排名

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