“元宇宙（Metaverse）”这个概念出自尼尔·斯蒂芬森在1992年的科幻小说《雪崩》。小说描绘了一个数字空间元宇宙，在这里，人们利用数字“化身（Avatar）”来相互交往。
从小说中的描述可以看出元宇宙本质上是对现实世界虚拟化、数字化过程，要想元宇宙在现实中得以实现，我们需要扩展现实技术、数字孪生和区块链这三大技术。
在这里文档君给大家介绍其中的数字孪生（Digital Twin）技术。
（文档君小声滴说：麻烦各位看官多多点赞，收藏，转发咱们的文章，助力文档君的午饭加鸡腿，这样文档君就有动力后续给大家介绍另外两个技术了，嘿嘿！
）
数字孪生的发展历程
起源
数字孪生这个概念最开始起源于20世纪70年代，美国航空航天局（NASA，National Aeronautics and Space Administration）使用两个一模一样的航天飞行器，其中一台发射到外太空执行太空任务，另一台留在地球上辅助工程师分析处理太空中多种故障场景。
发展
2002年，密歇根大学教授Michael Grieves在关于产品生命周期管理的演讲中，提出了类似数字孪生的概念模型。
2010年，NASA在其发布的技术路线图中使用了数字孪生这一概念。
2011年，某研究实验室人员在一次演讲中提到了机体数字孪生（Airframe Digital Twin）这个概念。
2015年之后，世界各国陆续开始研究如何将数字孪生体应用到工业互联网中。
2016年~2018年，Gartner连续三年将数字孪生列为十大战略科技发展趋势。
数字孪生技术VS仿真技术？
文档君一脸迷茫地看着这段话，不自觉摸了摸自己的小脑袋。
简单来说数字孪生就是在虚拟空间中构建出与物理实体组成、特征、功能和性能完全等价，且可以进行仿真和优化的数字模型（即数字孪生体）的一种技术。
这么一介绍是否瞬间觉得数字孪生没有一开始听起来那么高大上了，甚至还觉得：嘿呀，这不就是在电脑上用CAD软件三维建模吗？
当然不是这样的，两者的区别是数字孪生具有实时性和闭环性，这是仿真技术所不具备的。
实时性：数字孪生体与物理实体在全生命周期保持一致，并能高保真地镜像物理对象的实时运行状态。就像有个镜中世界，里面的人和物体24小时全天候的模仿着镜子外的你和你周围的环境。
闭环性：数字孪生体不仅可以接收来自物理实体的数据，还可以将自身进行的仿真和推演的结果反馈给物理实体，从而帮助用户对物理实体进行优化和决策，实现物理实体的闭环决策优化功能。
就像去医院做身体检查，检查设备对患者的患病部位进行监测和检查，最后检查设备把分析判断结果反馈给医生和患者，医生基于检查结果进行治疗方案的制定和实施，当然与做身体检查不同的是，数字孪生体的推演结果可以直接在物理实体中得以反馈并呈现。
听起来是不是高大上了那么“亿”点点？
在数字孪生体中，仿真技术是一种用来构建模型和进行仿真模拟的技术。
数字孪生的应用
数字孪生的应用可以说“千行百业”，涉及到智能制造、智慧健康、智慧城市、智慧能源等各个领域。
除了上述领域之外，在通信领域中的数字孪生网络也采用了数字孪生技术。
数字孪生网络（DTN，Digital Twin Network）在《数字孪生网络（DTN）白皮书2021》中是这样定义的：是以数字化方式创建物理网络实体的虚拟孪生体，且可与物理网络实体之间实时交互映射的网络系统。
数字孪生网络对比传统通信网络的优势：
可视化实时反映网络状态。
故障回溯到“过去”。
调整和优化网络资源。
对网络优化方案进行仿真，验证后部署在物理网络中。
根据数字孪生网络优势，文档君掐指一算，预测一下数字孪生网络未来可能的应用场景：
基于数字孪生网络实现意图网络：意图网络中的翻译和验证、意图动态保障/优化等功能可基于数字孪生网络的映射模型来实现，实时保障来自网络应用层的用户意图。关于意图网络的详细介绍请跳转至躺“营”的意图网络。
可视化网络拓扑管理：基于数字孪生网络的映射模型，生成与物理网络实体对应的虚拟拓扑，实现拓扑多维度的可视化展现。
故障管理闭环：故障管理闭环能够自动准确识别和快速定位网络故障根因，完成故障修复和验证，故障闭环中的对故障处理方案进行仿真验证，输出方案可靠性，可以通过数字孪生网络来实现。
数字孪生存在的挑战与发展趋势
目前越来越多的企业广泛应用数字孪生技术，但是仍然面临着行业内数据采集能力层次不齐，关键数据无法得到有效感知，采集到的数据使用率低下，缺乏数据间关联等问题，从长远来看，要发挥数字孪生技术的全部价值，需要整合数字孪生整个生态系统中的所有系统与数据，这是数字孪生技术发展的趋势。
数字孪生由基础支撑层、数据互动层、模型构建层与仿真分析层、共性应用层和行业应用层组成，而从数字孪生的生态系统中囊括的各种信息技术可以感觉到未来真的就是“元宇宙”了。
注：此图出自《中国电子技术标准化研究院：数字孪生应用白皮书2020》
基础支撑层：用于采集数据并向网络端发送的终端设备。
数据互动层：为数字孪生的构建提供支持的软件和平台。
模型构建层与仿真分析层：为数字孪生建立有物理规律和机理的数字模型。
共性应用层：用于支持物理实体的全生命周期管理。
行业应用层：针对行业需求的数字孪生技术在各个领域的各种应用服务。
总结
数字孪生技术目前在各个行业领域都有巨大的发展前景，是实现智慧医疗、智慧城市、智慧制造、智慧网络的基础，相信成熟的数字孪生技术拥有大数据、云计算、5G网络、物联网等技术的加持，在未来的某一天实现“元宇宙”这个愿景中定会大展拳脚。
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