工业“元宇宙”悄然来临，数字孪生产业如何推动工业革新？

源自：界面新闻

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　　在当下流行的“元宇宙”畅想中，人们想象虚拟平行世界的数字化生活。事实上，工业“元宇宙”或许离我们更近：互联网和云计算潮流下，随着网络互联设备与传感器大量应用，以及5G网络引入，为现实世界的基础设施创造“数字孪生”成为可能。
　　数字孪生，即使用数字技术，为特定对象创造一个虚拟“副本”。这一做法最早可以追溯到早期的太空项目，当时，美国国家航空航天局制造模型来监测和修正航天器。随着计算机算力的提升，模拟模型被替换为数字模型。
　　例如，在航天器的风洞实验中，研究人员使用传感器创建其飞行环境的数字孪生，再使用这些数据模型，优化航天器的物理布局，监控物理数据变化。而要在实体环境中获得这些数据，是非常困难的。《经济学人》预测，从工厂到汽车，万事万物都将有数字孪生体。微软首席执行官萨蒂亚纳德拉（Satya Nadella）描述了数字孪生的好处，他认为，在强大计算能力和机器学习强化下，对现实世界日益精密的数字模拟，将会优化信息流和促进经济增长。
　　数字孪生的产业链较长，涉及到计算机辅助设计、工程软件管理、过程控制等，有时还涉及到人工智能和虚拟现实功能。不同的企业正在这条产业链上的不同环节发挥作用。
　　南洋万邦希望解决的问题，是传感器获得数据后，如何推动业务发展。南洋万邦资深业务副总经理王珏介绍，南洋万邦目前与微软合作的AIoT物联网解决方案，将设备的3D数字化模型和产品融入现实环境当中，通过传感器收集各种状态数据，再进行分析，从而预测工厂的生产故障和错误，及时报告和解决。
　　过去，工厂在很多人心中只是一个将原材料输入就能输出形形色色成品的制造体系。德国政府于2013年正式提出的“工业4.0”概念，预示着整个制造业从工业3.0的信息化时代向智能化迈进，工厂会出现越来越多像《变形金刚》里那样的机械化设备，而数字孪生则让工厂的数字化进程更进一步。
　　王珏认为，智能制造尤其是智能工厂解决方案的难点在于，它其实是一个多学科、多维度、多技术、非常复杂的系统，涉及信息化技术、运营、管理等等。
　　另一方面，从服务升级的角度，在四五年前由零售渠道端率先推动的C2B模式，也就是“柔性供应链”，毫不客气地加大了工厂端革命的复杂程度。
　　“我们擅长做的是把数据采集上来，接下来我们要做的是把这些物理世界的数据，让它在数字环境、虚拟环境中重生，并且和物理世界形成联动。”王珏说。
　　在南洋万邦的AIoT物联网方案中，3D数字化模型的部分由境腾科技负责。
　　境腾科技CEO张力告诉界面新闻，他们借助实时3D游戏引擎Unity，对工厂内部环境和机械设备进行可视化和模拟，然后在微软的AR头盔HoloLens等平台上推出。目前在MR混合现实方案上，境腾科技是微软大中华区首个金牌合作伙伴。
　　将数字孪生内容进行可视化呈现并不新鲜，但在工业领域仍然需要探索。张力向界面新闻记者介绍，刚开始为微软的AR头盔HoloLens开发AR应用方案时，曾考虑多个开发工具，最终选择了游戏引擎Unity作为开发工具。
　　Unity具有简易度高、跨平台等优势，通过Unity的开放接口和3D资产内容，境腾科技可以添加自己的插件进行二次开发，便于形成自己的网络服务。
　　利用Unity这样的游戏引擎开发工业领域的数字孪生产品，与游戏开发有不小的区别。王珏分析，面向工业应用不仅仅要考虑虚拟世界中的算力，更要考虑如何把物理实体中的表面参数、尺寸、状态，在虚拟世界中互动、交互。
　　张力则指出，toC的游戏在场景设计时，更多是要考虑到用户的游戏体验，而从toB的角度上，更多强调的是如何能够准确无误地获取信息，然后做出管理决策。
　　张力还介绍，在颗粒度上，可以将设备作为最小的单位拆解出来进行仿真模拟，依次还有车间、流水线、工厂级别的数字孪生，更大可拓展到产业层面。在不同的层级数字孪生将会产生不同价值，举例来说，如果工厂的操作员能够转动数字模拟器中的旋钮，测试提高运行速度的方法，工厂就能以更高效率运行，并减少浪费。
　　英伟达则推出虚拟协作平台Omniverse，从3D图形设计和仿真切入数字孪生领域。英伟达中国区高级技术市场经理施澄秋告诉界面新闻，在传统的专业可视化垂直领域，比如AEC（建筑、工程和施工行业）、M&E（机械电子）或工业设计中，均有3D建模需求，英伟达长期看好这一市场。
　　以汽车产业为例，汽车推敲设计时需要制作油泥模型，再用油泥模型做流体力学的仿真，并根据试验结果进行修改，不仅成本高，还有可能拉长整个研发周期。在英伟达GPU系统帮助下，可以一定程度降低这方面的风险。
　　此外，工业软件公司达索系统、老牌楼宇自控企业江森自控等，也在为工业领域配置数字孪生。例如，江森自控在位于新加坡的OpenBlue创新中心大范围安装了传感设备，其中包括测量风量的顶置式通风装置，所有办公家具上也装有传感器，以便及时了解各设施设备的状态，再加上人工智能和大数据支持，生成建筑物理空间的数字孪生。