北航陶飞教授：数字孪生四点未来趋势探讨

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致力于数字孪生体技术的研究与发展

通过解决方案和工程化应用造福人类

来源：数字孪生DT

北航陶飞教授在杭州召开的第八届数字孪生与智能制造服务学术会议上，结合会议八年发展历程，以及国内外数字孪生多年研究应用现状，从数字孪生成熟度角度，做了题为《数字孪生再思考及未来趋势探讨》的大会报告，再次讨论“何为数字孪生”，并探索了数字孪生未来趋势。以下是报告部分视频节选。

数字孪生群体也会有一个共同的一个思考：这个会开了八年了，数字孪生未来何去何从？我们申请的项目还有没有前瞻性？基于这样的一些思考，跟大家做一个探讨，也是跟我的团队一块思考未来数字孪生，觉得有这么几个可能的趋势，跟大家一起来探讨。

我们认为数字孪生未来四个主要发展趋势：一个是“极”，一个是“融”，一个是“通”，一个是“专”。

第一个极，我们认为是极大。很多时候大家觉得我们做数字孪生，做一个装配，做一个工艺的孪生有效果，好像说那个价值不是那么的大。确确实实的，大家更多的希望看到更多的像数字空间站这样，大型的数字孪生应用场景。所以很多时候，特别是一些政府部门，更期望我们能够做一些数字孪生的卫星工程，还有整个我们国家，武器装备的全生命周期数字工程，包括大飞机的数字工程，能源数字工程，水利的数字工程，这个可能是国家层面比较关注的一些研究的方向。

第二个极是极小。我觉得高校里面现在做大工程越来越困难。我们进一个人招两个博士生都有限，做大工程越来越不适合我们高校了。那么另外一个极小，这里面最近有人在发布和研制数字孪生脑，把脑的里面那些神经用数字孪生把它刻画出来，来模拟几百个，几千个，甚至上亿个脑部神经功能。所以目前在数字孪生研究领域文章增长速度最快的，是数字孪生医疗这方面，而且95%以上的文章是来自于国外的学者。还有微观，有没有可能有数字孪生芯片？这个目前也在探索，能不能把云边端的孪生写在芯片里面去，在航空航天里面去得到应用？还有最近比较热的一个话题是原子级制造，更微观的，更加需要数字化的手段。我们数字孪生能不能助力原子级制造？

第三个极是极端。“危、极、特、恶”，危险的场景，比如核辐射，核电站，华龙一号他们也做了很多的工程。孪生能给他们赋能什么？还有发动机，这是北航一直在思考的，这个发动机高温、高压、高速，对它的寿命进行预测，对它的未来状况进行一个前置性的分析，也是很难。还有特殊环境，比如7千米海底深潜器，人下潜7千米，第一次没有问题，第二次没有问题，第三次有没有问题呢？人还能不能上来呢？那么这个都需要我们孪生来回答。还有未来的战场，数字孪生战场，这个也是很关注的。

以上这是第一个趋势：向极端发展。

第二个趋势是融。首先是多学科融合。我的一个博士做一个热压罐的数字孪生，他建模做了5年，发现这里面太多学科了，包括：流固耦合，热固耦合，材料，结构，传感器等等。我觉得未来可能越大、越小的研究对象更多的是要多个学科的融合。

还有一个融是指多方向融合。经常有人问：数字孪生是不是就是一个技术？其实我觉得数字孪生，它不是一个单一的技术，它是一个方向。所以说未来如何去跟AI，跟大模型，跟VR/AR这些新技术、新方向深度融合，赋能更多的应用场景，这是我们也要面临的一个新的挑战。面对这些问题，我们现在也成立了交叉学科的研究方向，开始招收交叉学科博士生。

第三个趋势是通。首先是数字孪生的通用软件平台和工具。最近我一直在思考，很多刚入学的硕士和博士，就问陶老师，你能不能给我推荐一个平台，像Matlab一样，我马上就能做研究，就能发论文，就能毕业了？确实非常的遗憾，也非常的抱歉，到目前为止，我认为还没有一个通用的、公共的孪生的软件的平台。所以基于这样的一个诉求，我们在跟我们国家重点研发计划项目团队一起，大家探索，想设计一个通用的数字孪生工业软件平台（也就是makeTwin）。但这个平台目前只是架构的设计，真正要把它开发出来，高校的力量不够。所以在座的如果有企业有更多的资金的，我觉得可以往这方面去投。但是我们高校可以做一些通用的工具引擎和算法。

还有一个通是通用标准。不同的企业在实践中发现，不知道怎么去做数据库，该怎么去建模型，模型该建到什么程度。是不是一个机床，每一个螺丝钉的孪生都得去建？所以我觉得要有通用的标准，包括：国际标准，国家标准等等。

第四个趋势是专，首先是专业领域。早期我们大学写的论文，主要研究就很通用的内容。大家在数字孪生五维模型前面加上了一个潜航器，就是潜航器的五维模型，加上船就是船的五维模型。那么现在往后面10年做孪生，我感觉可能直接就是数字孪生脑，数字孪生心脏，就很专了。我们现在做的主要是机械行业，制造领域的数字孪生，未来会有很多数字孪生医疗，数字孪生城市、能源、农业、矿山，甚至还有教育，就是越来越往专的这个方向去发展。