AMD|前沿技术数字孪生完整指南：应用示例及价值台积电|CPU|it芯片

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数字孪生技术已经超越了制造业，进入了物联网、人工智能和数据分析的融合世界。

随着更复杂的“事物”变得连接起来，产生数据的能力，拥有数字等效物使数据科学家和其他 IT 专业人员能够优化部署以实现最高效率并创建其他虚拟场景。

让我们一起来了解数字孪生这项技术，因为它将成为我们日常生活的一部分。
什么是数字孪生数字孪生是跨越其生命周期的对象或系统的虚拟表示，从实时数据更新，并使用模拟、机器学习和推理来帮助决策。
数字孪生是现实世界的虚拟表示，包括物理对象、过程、关系和行为。数字孪生背后的技术已经扩展到包括建筑物、工厂甚至城市，一些人认为，即使是人和流程也可以拥有数字孪生，从而进一步扩展了这一概念。
数字孪生是物理设备的虚拟副本，数据科学家和 IT 专业人员可以在构建和部署实际设备之前使用它来运行模拟。数字孪生还可以获取实时物联网数据并应用人工智能和数据分析来优化性能。

数字孪生的类型虚拟模型根据模拟的内容分为三类。
产品孪生：模拟单独的对象，是数字孪生的基本单元，是功能组件的最小示例。例如，制造商在建立生产线之前使用某个产品的虚拟原型来分析它在各种条件下的表现，以及可能出现的问题。这使他们能够进行必要的调整并创建更有效的商品设计。之后，产品孪生可用于控制物理世界中的产品性能。
流程孪生：负责流程的模拟；例如，制造过程在虚拟环境中，我们可以创建生产过程的各种场景，以查看在不同情况下会发生什么。这使公司能够开发最有效的生产方法。我们可以使用与所涉及的每件设备相对应的产品孪生进一步优化流程。这有助于公司执行预防性维护，避免代价高昂的停机时间。制造操作变得更安全、更快、更高效。
系统孪生：是整个系统（例如，工厂）的克隆体。他们收集系统中设备和产品产生的大量运营数据，获得洞察力并创造新的业务视野，以优化所有流程并支持系统的完整性。

数字孪生的历史数字孪生技术的想法最早是在 1991 年由 David Gelernter出版的Mirror Worlds提出的。然而， Michael Grieves 博士（当时在密歇根大学任教）被认为是 2002 年首次将数字孪生概念应用于制造业，并正式宣布了数字孪生软件概念。最终，美国宇航局的约翰维克斯在 2010 年引入了一个新术语——“数字孪生” 。
【AMD|前沿技术数字孪生完整指南：应用示例及价值】然而，使用数字孪生作为研究物理对象的手段的核心思想实际上可以更早地见证。事实上，可以说 NASA 在 1960 年代的太空探索任务中率先使用了数字孪生技术，当时每艘航行的航天器都被精确复制成一个地球版本，供 NASA 工作人员用于研究和模拟目的。
数字孪生的创建采集：首先，研究人员必须汇总有关资产的各种数据：物理特性、外观、特定条件下的行为、与其他资产的合作等等。