“区块链+数字孪生”的技术优势与应用前景（上）

本报告由火币区块链研究院出品，报告发布时间2020年11月27日 ，作者：袁煜明，王蕊，张海东

摘要：

随着物联网与5G的快速发展，物理世界与信息世界的联系逐渐增强，而数字孪生则是实现物理域和虚拟域互联互通的有效手段。数字孪生技术的高级阶段是构建镜像世界，区块链与数字孪生的结合将为镜像世界的构建奠定底层技术基础：保证数据的不可篡改性、建立数字孪生体与物理实体一对一的映射关系、实现数字孪生体之间的交互。镜像世界从构建对象的角度可以分为包含物、人、人与物交互的三类形式，这三类形式的主要应用场景为：智能物联、市民码、智慧城市。在后疫情时代，落实疫情防控常态化工作的要求加大了对这三种场景的应用需求，是未来新技术的发展方向。

虽然理论上区块链能为数字孪生的广泛应用提供架构支持，但实际中也面临诸多困难，监管法规不完善、技术有待突破等，都是亟待解决的问题。

关键词：数字孪生；区块链；智能物联；市民码；智慧城市;镜像世界

Abstract:

With the rapiddevelopment of the Internet of Things and 5G, the connection between thephysical world and the information world has gradually increased. Digital twinsare an effective means to achieve interconnection between the physical domainand the virtual domain. In order to understand the technical concept of digitaltwins intuitively, this article firstly introduces the development process ofdigital twins technology from germination to maturity, from concept toapplication, and demonstrates its application prospects through variousexisting survey data.

After detailedanalysis of the implementation process of digital twin technology, it isbelieved that the technology itself has limitations in terms of furtherexpanding the scale of digital twins or even establishing a mirror world. Theselimitations will be resolved when combined with the blockchain system. Itscombined advantages are embodied in ensuring that data cannot be tampered with,establishing a one-to-one mapping relationship between digital twins andphysical entities, and realizing the interaction between digital twins. Thecombination of blockchain and digital twins will lay the underlying technicalfoundation for the construction of the mirror world.

Furthermore,three types of scenes constructed in the mirror world are introduced: objectsas the main body, people as the main body, and interaction between people andobjects. Although in theory, blockchain can provide architectural support forthe widespread application of digital twins, it also faces many difficulties inpractice. Imperfect regulations and technological breakthroughs are all issuesthat need to be resolved.

Finally,through the continuous improvement of policies and the gradual development oftechnology, many existing problems and even unknown difficulties will besolved. The virtual world synchronized with the physical world will begradually established under the combination of digital twins, blockchain andmore high-tech.

Keywords: digital twin, blockchain, technology integration, regulatory policy, mirror world

一、引言

2020年4月，国家发改委、中央网信办印发《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》，其中多次提到了“数字孪生”这一概念。在第二节“主要方向”中提到：“支持在具备条件的行业领域和企业范围探索大数据、人工智能、云计算、数字孪生、5G、物联网和区块链等新一代数字技术应用和集成创新。”在第三节“近期工作举措”中提到：“鼓励研究机构、产业联盟举办形式多样的创新活动，围绕解决企业数字化转型所面临数字基础设施、通用软件和应用场景等难题，聚焦数字孪生体专业化分工中的难点和痛点，引导各方参与提出数字孪生的解决方案。”

数字孪生是指在信息化平台内模拟物理实体、流程或系统，类似实体系统在信息化平台中的双胞胎。简单地说，数字孪生就是创造一个现实物理实体在数字世界的拷贝。数字孪生最初的应用多集中在军事、工业制造领域。时至今日，其应用场景已经扩展到医疗、消费、公用事业等多个不同的领域当中。数字孪生的内涵也有了进一步的发展。

从技术实现上来看，数字孪生体的通用框架包含以下五个方面：用户域、数字孪生体、测量与控制实体、现实物理域，以及跨域功能实体。框架中的关系均是双向的。从数字化的对象来看，数字孪生体可以分为：组件、资产、过程、系统和系统网路。从发展阶段来看，数字孪生体可以按照成熟度划分为数化、互动、先知、先觉和共智等五个阶段。最高阶段的数字孪生体，不仅是现实世界中对象的数字化拷贝，还具备与现实世界互相通信、根据完全或不完全信息做出推断，甚至具备与其他数字孪生体进行互动、共同进化的能力。

数字孪生体的发展要求：一方面要能建立更大规模的数字孪生体，如航天器相对于发动机所需要的数字孪生体规模相对比较大；另一方面，在虚拟世界中提高数字孪生体之间的可交互性具有更高的价值。在无人驾驶技术方面，计算机系统内不只需要汽车的独立孪生体，也需要相关的路况、天气、实时动态等多方面信息，甚至需要获取其他汽车的驾驶动态。而这些显然是目前数字孪生的技术盲区。

本文旨在探讨如何建立数字孪生体之间的联系，在虚拟系统内建立一个与现实世界运行基本一致的镜像世界，并从智能物联、市民码、智慧城市这三个应用场景分析“区块链+数字孪生”的应用价值。

二、数字孪生的发展历程与技术解析

（一）数字孪生技术的产生与演化

“数字孪生”概念的萌芽最早可以追溯到二十世纪六七十年代的美国航天“阿波罗”项目[1]，NASA制造完全相同的两个空间飞行器，一个用于执行飞行任务，另一个留在地球上，被称为“孪生体”，用于反映另一个飞行器的状态。此时的孪生体还停留在仿真阶段。“孪生体”具备两个显著特征：孪生体与其所反映的实体在外表、内容、性质、性能等各方面完全相同；孪生体能够真实完全地反映另一实体的运行状况。此时的孪生体侧重“仿真”性能，其表现形式仍为物理实体。

美国密歇根大学Grieves[2]教授在产品全生命周期管理课程上提出“与物理产品等价的虚拟数字化表达”的概念，当时被定义为：一个或一组特定装置的数字复制品，能够抽象表达真实装置，并能以此为基础进行真实条件或模拟条件下的测试。这一概念明晰地显示出当时对于进行高层次数据集成分析的期望，是数字孪生概念的雏形，但在当时并没有被称为“数字孪生”。2003—2005年期间被称为“镜像的空间模型”[3]，2006—2010年逐渐演变为“信息镜像模型”[4]。直到2011年，Grieves教授引用了其合作者Vickers用于描述此概念的新名词“数字孪生体”[5]，此后一直沿用至今。

尽管后来的这些描述概念不断变化，但其包含的组成要素与概念模型却基本保持一致，都突破了原来孪生体的物理空间限制，组成要素有物理空间、数字虚拟空间与两者之间的联接三部分，概念模型即实体产品、虚拟产品以及两个空间之间的数据信息交互接口。其基本逻辑关系如图1所示：

而由于技术局限性，这一概念提出后，并未有实质影响。数字孪生最早被应用在航天及军工领域。2011年，出于对战斗机进行仿真的需求，美国空军实验室与NASA合作，首次提出飞行器的数字孪生体概念，“利用当前可用物理模型、更新的传感器数据和历史数据等来反映与该模型对应的飞行实体的状态”[6]。此后，数字孪生在航空领域逐渐得到了更多应用场景。

随着工业 4.0、智能制造等技术和发展战略的不断出台，数字孪生已成为一个重要的基本科技要素，其概念也逐渐完善。工业界及学术界对数字孪生的概括定义是：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[2]。

在数字孪生概念提出后，不同学者分别提出了对于数字孪生解决问题的多种结构方式。Boschert和Rosen[7]认为，不同于以往仿真或建模的方法，数字孪生是一种仿真决策支持工具，通过独特的集成化架构，对实体对象的工程、业务和行为描述等各个层面的数据进行仿真运行，并能够针对问题类型，选择最适当的仿真模型。Schluse和Rossmann[8]对数字孪生技术进行实验模拟，引入一个模拟数据库，可以集成各类数据源、模拟系统以及可视化模块，进行任何类型的数字模拟实验。而Schroeder等[9]则认为，数字孪生是一种模型，用于研究在不同程序间进行物理对象描述和数字对象的数据交换问题。 Negri等[10]认为，数字孪生是物理对象的数字表示，是一种数据模型，能够模拟物理对象，并对其未来行为进行预测。

在数字孪生及应用领域，国内学者也在不断进行深入研究。Zhang等[11]提出基于数字孪生的个性化产品快速定制设计方法，提出生产过程中耦合优化问题的解耦算法，作为引擎驱动数字孪生。陶飞等[12]基于数字孪生五维结构模型，提出数字孪生驱动的应用准则，探索数字孪生在产品全生命周期中的应用前景和有待突破的关键问题或技术。

（二）技术架构及发展方向

根据数字孪生体的三要素：物理空间、数字虚拟空间与两者之间的联接，数字孪生所需的底层技术支持可以概括为三方面：虚拟空间中，需要具备对基础设备、产品系统、生产环境等进行多层次全维度的仿真和建模能力；物理空间中，需要具备完整的生产系统运营管理能力、全集成自动化系统工程能力以及基于云计算、物联网和大数据进行数字孪生分析和服务的能力；连接和协同过程中，需要同时具备虚拟空间和物理空间的信息集成和闭环反馈能力[13]。数字孪生体的技术框架如图2所示。

数字孪生可以简化设计流程，削除原型测试中的许多方面，从而解决原型测试面临的成本高昂、测试环境复杂、测试难度巨大等问题。通过使用3D仿真和人机界面，测试工程师可以对各种产品规格、加工方式及原材料等进行运行性能评估，进一步根据相关法律法规、行业标准、产品质量规范等进行设计评估，并将最终评估结果用于指导决策。因此，传统的原型产品设计评估通过数字孪生技术能够加快设计速度，使评估结果更准确有效，同时在降低成本方面也有显著效果。

数字孪生的发展可以概括为五个阶段，分别为数化阶段、互动阶段、先知阶段、先觉阶段和共智阶段。数化阶段是初级阶段，仅仅是建立真实对象的数字化模型；互动阶段的数字孪生体可以与实体进行通讯，如孪生飞行器可以接收实体飞行器的飞行数据，也可以将虚拟环境中的模拟结果发送给实体飞行器；先知阶段的数字孪生体能够基于过去与现在的完整信息和实体的明确运行机理预测未来状况，如数字孪生飞机能够预测未来一段时间气象变化对飞机飞行的不利影响，从而做出相关预警；先觉阶段的数字孪生体能够基于不完整参数与模糊机理预测未来，相比于先知阶段，其对技术要求更高，不仅要求精确的模型进行预测，也需要机器学习能力，具有较高的智能性；共智阶段数字孪生体的理想目标，即数字孪生体之间能够进行互通、共享，甚至共同进化，显然目前单纯的数字孪生技术还远远达不到共智的要求。

过去十年来，由于相关技术不断发展的推动因素，数字孪生技术的部署一直在加速。

仿真：目前的技术能够实现复杂情景的仿真模拟，从实体接受到的真实数据信息，能够在系统内进行百万次的仿真实验。另一方面，仿真的供应商也在逐渐增多，可选范围储蓄扩大。除原始的简单仿真实验外，机器学习技术也在快速发展，将为仿真带来全新的升级突破，仿真的可操作性、可信度与实用性都将大幅提高。

数据源：得益于物联网技术与大数据的不断完善，数据来源渠道更广泛，数据维度也更全面，如LIDAR（激光雷达）与FLIR（前视红外）产生的数据，通过实时监控技术采集数据，能够即时传输到数字孪生体内，通过实时数据反馈，数字孪生体能够快速纠正仿真过程出现的微小偏差，使实验评估结果更准确。

互操作性：过去十几年，由于工业通信标准的加强，操作技术之间互通性更强。同时，不同供应商为集成多类平台，也致力于推动建设统一的技术标准。这些都显著提高了数字世界与现实世界的结合能力，弱化物理空间与虚拟空间的联接障碍。

可视化：创建数字孪生体需要庞大的数据量，这会使分析问题变得复杂，也加大了从中提取有效分析结果的难度。最新的交互式3D、VR、AR和AI等技术，支持了可视化功能，通过实时信息过滤与提取，使结果分析更精准。

仪器：无论是嵌入式还是外置式的物联网设备，经过多年改良，其体积越来越小，精度越来越高，能够获得关于真实世界的信息也更细粒化、更及时、更准确，方便与虚拟模型集成。

平台：功能强大且价格低廉的计算能力、网络和存储的可用性都是数字孪生技术的关键促成要素。大量互联网公司在基于云平台、物联网和分析技术领域进行了巨额投资，推动数字孪生大趋势的形成。

（三）应用：从数字孪生体到镜像世界

简单地说，数字孪生就是创造现实物理实体在数字世界的拷贝，其重要意义体现在能够针对数字世界的数字孪生体进行进一步操作或分析。例如，一个文件的扫描副本，就可以看作这个原始文件在数字世界里的数字孪生体，通过文本解析程序可以对扫描件进行编译或修改，也能够进一步分析词频统计等。这样的操作和统计分析，显然在数字世界中更加容易进行。

稍微复杂一些的例子如早期的飞机数字孪生体。一旦有了一架飞机的数字孪生体，就可以使用它来完成一些现实世界当中难以完成或成本高昂的事情。例如，在数字世界“试飞”飞机：创建一个虚拟飞行环境，模拟极端恶劣天气，让数字孪生飞机在这样的环境当中飞行，观测飞行参数的情况，从而对飞机在极端环境下的性能做出评估。使用数字孪生体进行这样的飞行试验，能够大大降低现实实验所需的巨大成本。

时至今日，数字孪生的应用场景已经从最初的军事以及工业制造扩展到医疗、消费、公用事业等多个不同领域当中。数字孪生的内涵也有了进一步的发展。如图3所示：未来五年，数字市场规模将以38%的年复合增速增长，到2025年，市场规模将超264亿美元[14]。

国际著名信息技术研究和顾问公司Gartner将数字孪生列为十大战略科技发展趋势之一，其调研显示：75%的物联网公司正在、或将在一年之内使用数字孪生技术，数字孪生已经成为物联网的主流技术之一[15]。长期来看，数字孪生则有非常大的想象空间。2020年，中国国际大数据产业博览会（简称“数博会”）上，《失控》作者凯利发表了以“数字孪生 镜像世界"(所谓镜像世界即是上文所提到的“共智”发展阶段。)为主题的演讲。凯利认为：“镜像世界是未来20年将出现的一次重大变革，这种变革将当今存在的数字世界（如物联网、3D模型、SLAM等）层层叠加到现实物理世界中。就像人与人之间的连接（社交媒体），以及世界上所有信息的连接（互联网）一样，镜像世界将物理世界与虚拟的数字信息连接起来，在人与计算机之间创造出一种无缝的交互体验。”

镜像世界不只是所有现实实体数字孪生体的集成，更重要的是各个数字孪生体之间的交互关系。对于有n个实体世界，需要构建n个数字孪生体，而相互之间的联系将呈现指数级增长，涉及庞大的数据量，对于以往采用中心化方式运作的数字孪生技术，将形成巨大挑战。