鉴于数字孪生（Digital Twin，即数字双胞胎）技术已被各行大佬多次提起，又因为笔者传感器技术出身、CAE技术立身的特点，再加上最近新冠肺炎疫情对工作的影响算是有一点时间，也撰写一篇数字孪生与CAE技术相关的内容，主要描述下CAE技术在数字孪生中的作用、数字孪生技术当前是否可行以及怎样可行的问题，限于笔者的文笔水平，不妥之处还望各位多多指点。

数字孪生介绍

数字孪生的概念以及内容已经有很多人多次撰文说明，这里就不详细描述了；CAE技术的概念以及应用也已经有很多人多次阐述并实现，也就不详细描述了，读者如果有些概念不知道，可以参阅相关资料。数字孪生是近三五年火热起来的，文献可能比较少，谁有兴趣可以来找我；CAE技术在国内实际应用已有二十年之久，所以资料还是比较多的，有兴趣的朋友也可以参阅本公众号（鉴于工程应用的特点，理论内容会比较少）。

CAE技术在车辆中的应用

数字孪生技术贯穿于实体产品的全生命周期，因此不管是处于产品设想、设计、制造、验证、交付还是使用的任何阶段，都会接触到；同时不管是从事一线作业、现场管理以及后台统筹的更行各业，也都会切深体会到，所以数字孪生会被很多人理解并认识，笔者看来，这主要归功于它有一个好听并响亮的名字。

数字孪生其实是一个老生常谈的问题，是一种自从计算机诞生以来就等待人类去发掘并实现的技术。在很多行业已经建立了所谓的数字孪生体，但是与本文提到的数字孪生，还是有一定区别，因为本文描述的是解决数字孪生的终极问题，而不是仅仅穿上华丽外衣的半成品，或者是猫和咪的问题。

数字孪生核心技术

模型重构之VR显示技术

数字孪生核心技术关系图

数字孪生中三类核心技术的关系是：A通过C把数据传递给B用于计算，B通过C把数据传递给A用于修正，往复作业，自始自终，不始不终，直至产品的灭亡与消失，所以，一个完整的数字孪生体应该包括ABC三类技术。从技术的应用以及市场的发展来看，A技术与C技术基本上已大范围实现，所以数字孪生体是可行的，但是B技术就难说了，为什么呢？

B技术虽然发展了有二三十年，但是比起其他两类技术还是落后了很多，主要原因是物理世界的复杂多样性导致人类顾此失彼以及计算机算力的限制导致我们力不从心。本文把计算机算力叫做“硬伤”，把物理世界的复杂多样性叫做“软伤”。

先说“硬伤”：计算机算力虽然不够，但还是可以计算很多数据的。不够的原因是我们希望获得实时数据，而不是1年后才后知后觉，有时候实在等不起啊；如果在一定时间内，我们获得的延迟数据在可以接受的范围内，这个“硬伤”也就可以不考虑，比如10分钟、半小时、一天等，有时候我们还是可以等等的。虽然笔者从事的是“虚拟仿真”工作，但不能玩“虚的”，喷子可以自己搜索相关资料，算力不够是现实问题。虽然量子计算机是可以解决硬伤问题的，不过还是有些“虚”啊！

超级计算机-中国天河

再说“软伤”：软伤”是本文讨论的重点。物理世界的复杂多样性是客观存在的，几乎每个产品都处于力场、流场、热场、电磁场以及多场耦合环境中，这还仅仅是三维空间内的描述，也不涉及量子力学、神经学等所谓的“玄学问题”。那么“软伤”具体是什么呢？就是我们造出一种产品时，有些物理环境我们并没有深入考虑，我们都是在满足一定误差范围内造出的产品。关于这些误差，谁又敢说一定没有问题呢？通过多年的观察与经验可知，产品出现严重事故往往都是因为小问题诱发的，或者说是这些不起眼的误差导致的。如果在产品交付前，我们把所有的物理问题都搞清楚是否可行呢？我想很多工程师都会否认，也是等不起的原因。所以“软伤”是一种难以解决的问题，数字孪生技术的提出从本质上来说就是为了解决这些“软伤”问题，因为任何产品都具有一定程度内的“软伤”。

通俗点说，数字孪生中的老二是老大的备胎，因为老二是个虚拟的玩意，所以你可以任意蹂躏而不用为其承担严重后果。