數字孿生，顧名思義，是指針對物理世界中的物體，通過數位化的手段來構建乙個數字世界中一模一樣的的實體，藉此來實現對物理實體的了解、分析和優化。
2023年密西根大學教授dr. michael grieves在發表的一篇文章中第一次提出了數字孿生概念，他認為通過物理裝置的資料，可以在虛擬（資訊）空間構建乙個可以表徵該物理裝置的虛擬實體和子系統，並且這種聯絡不是單向和靜態的，而是在整個產品的生命週期中都聯絡在一起。
在那之後，數字孿生的概念逐步擴充套件到了模擬**、虛擬裝配和3d列印這些領域，而到了2023年以後，隨著物聯網技術、人工智慧和虛擬實境技術的不斷發展，更多的工業產品、工業裝置具備了智慧型的特徵，而數字孿生也逐步擴充套件到了包括製造和服務在內的完整的產品週期階段，並不斷豐富著數字孿生的形態和概念。
digital twin數字孿生：是充分利用物理模型、感測器更新、執行歷史等資料，整合多學科、多物理量、多尺度、多概率的**過程，在虛擬空間中完成對映，從而反映相對應的實體裝備的全生命週期過程。這個數字孿生體，不僅是對現實實體的虛擬再現，還可以模擬物件在現實環境中的行為。因此可以說，數字孿生是將物理物件以數位化方式在虛擬空間呈現，模擬其在現實環境中的行為特徵。digital twin是一種超越現實的概念，可以被視為乙個或多個重要的、彼此依賴的裝備系統的數字對映系統。
數字孿生，以數字方式為物理物件建立高寫實虛擬模型，並模擬、分析、**其行為，為實現資訊科技與製造業融合鋪平了道路。借助數字孿生，可以整合複雜的製造工藝，實現產品設計，製造和智慧型服務等閉環優化，數字孿生將成為未來數位化企業發展的關鍵技術。
數字孿生服務包括裝置服務、技術服務、測試服務、模擬服務、資料服務、知識服務、模型服務、演算法服務等，此外，還有許多輔助服務，如物流服務、運維服務、金融服務等。
數字孿生這個能力是實現工業4.0的關鍵所在。其中，它非常重要的乙個應用場景，就是用來訓練ai。通過將真實世界進行1：1還原，來實現特定場景下ai演算法的訓練需求。而這樣的還原，並非僅僅是視覺上的1：1還原，還包括對真實世界物理規則及執行規律的1：1還原，達到ai訓練的強化疊加環境。
而在不斷訓練ai的過程中，數字孿生所構建的環境在不斷學習，其不斷通過自進化來將真實資料融入數字孿生平台，最終完成整個系統的ai化。基於ai進行不斷自生長的數字孿生環境，會在更大場景中實現規劃和**，實現更多當前在真實世界不可想象的功能。
數字孿生的意義：
更便捷，更適合創新
更全面地測量
更全面的分析和**能力
經驗的數位化
hil系統主要由三部分組成：硬體平台、實驗管理軟體和實時軟體模型。
簡單的講：硬體在環測試（hardware-in-the-loop）可以比喻成f1用的模擬器，就是實體控制器+虛擬控制物件的半實物**。
左邊的控制器是「瞎的」，他不管你右邊虛線框裡放的是真的汽車，飛機，還是一頭大象，只要他能正常接收感測器和其他需要的資訊（通過can訊號和電訊號），然後他傳送正常的指令即可。
那麼hil台架正是利用了控制器的這個特點，通過中間的硬體介面接收控制器的控制指令（比如開關開閉的數碼訊號，或者是閥體的電流控制模擬訊號），然後傳送控制器需要的感測器和其他訊號（比如壓力，扭矩，溫度訊號）給控制器。
那麼問題來了，這個硬體介面接收來的控制器控制訊號用來控制誰呢？總不能真的去控制大象吧？然後這個介面要傳送的感測器訊號又來自**呢？
這就要說到hil台架的核心了，也就是最右邊的控制物件和執行環境。你不是不能測試軟體就放飛飛機麼？那我總能模擬這個假的放飛環境吧？你不是不能讓電池過熱麼？那我總能用數學模型模擬電池過熱吧？那些你不能做的，難以做到的，都可以用數字模型來模擬，這是hil台架中「假的硬體」。
那發動機測試我噴油嘴還是比較容易連上去的吧，變速箱測試液壓控制的閥體也還比較容易得到吧，那麼這些系統我就可以把真的硬體連上去，作為負載，這是hil台架中「真的硬體」。
假假真真，真真假假，只要你能權衡利弊，組合出來乙個完整的控制物件和控制物件所處的執行環境，其他都是套路。
從成本和核心asw功能測試效果來說，如果你不需要連線真實的控制物件硬體負載，那麼用1/10完整hil的成本都能搭乙個pil或者mini-hil出來。有的時候硬體io需要做額外的整合降低硬體成本，但是並不影響核心asw功能測試。
工業網際網路蓬勃發展離不開技術支撐，包括數字孿生、邊緣計算、5g、ipv6、標識解析、tsn（時間敏感網路）、pon（無源光網路）等都是工業網際網路的關鍵技術。
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