为满足和适应社会化、个性化、服务化、智能化、绿色化等制造发展的需求和趋势，世界各国相继提出了各自国家层面的制造发展战略，这些制造发展战略的共同目标之一就是要实现制造的物理世界和信息世界的互联互通和智能化操作，进而实现智能制造，其共同瓶颈之一是制造的物理世界和信息世界之间的交互与共融[1]。
数字孪生（Digital Twin）作为一种在信息世界刻画物理世界、仿真物理世界、优化物理世界、可视化物理世界的重要技术，为实现数字化转型、智能化（如智慧城市、智能制造）、服务化、绿色可持续等全球工业和社会发展趋势提供了有效途径。当前，数字孪生技术被工业界和学术界广泛关注和研究。据统计，截止目前共有来自美国、中国、德国等40多个国家，超过160家机构的500多位研究人员开展了数字孪生理论与应用研究，并有相关研究成果发表，同时西门子公司等全球知名企业开展了数字孪生在相关领域的落地应用实践[2]。数字孪生具有以下特点：1、对物理对象的各类数据进行集成，是物理对象的忠实映射；2、存在于物理对象的全生命周期，与其共同进化，并不断积累相关知识；3、不仅能够对物理对象进行描述，而且能够基于模型优化物理对象。当前数字孪生的理念已在部分领域得到了应用和验证[6-7]。
数字孪生车间（Digital Twin Workshop,DTW）是在新一代信息技术和制造技术驱动下，通过物理车间与虚拟车间的双向真实映射与实时交互，实现物理车间、虚拟车间、车间服务系统的全要素、全流程、全业务数据的集成和融合，在车间孪生数据的驱动下，实现车间生产要素管理、生产活动计划、生产过程控制等在物理车间、虚拟车间、车间服务系统间的迭代运行，从而在满足特定目标和约束的前提下，达到车间生产和管控最优的一种车间运行新模式。DTW主要由物理车间（physical）、虚拟车间（cyber workshop）、车间服务系统（Workshop Service System,WSS）、车 间孪生数据（workshop digital twin data）四部分组成[1-4]。
数字孪生车间（DTW）包含3个阶段：1、对生产要素管理的迭代优化过程； 2、对生产计划的迭代优化过程；3、对生产过程的实时迭代优化过程。DTW具有4个特点：1、虚实融合，物理车间与虚拟车间是双向真实映射的，物理车间与虚拟车间是实时交互的；2、数据驱动、DTW在车间孪生数据的驱动下，被不断地完善和优化。3、全要素、全流程。全业务集成与融合；4、迭代运行与优化，物理车间、虚拟车间以及 WSS两两之间不断交互、迭代优化，生产过程在最优的方案中运行[1]。
随着工业信息系统、人工智能和机器学习、工业大数据等技术的快速发展，数字孪生技术在智能制造领域和装备智能维护领域展现了良好的前景，逐步获得来自于军民两个领域的重视，包括机器人、航空航天、新能源等行业均开始持续关注和探索着数字孪生的技术体系、关键技术以及应用潜力。然而，目前的技术水平仍无法达到数字孪生所描绘的美好前景，很多基础性的技术要求仍不具备，具体体现在如下几个方面：1、多行业的数字化设计水平较低。航空航天、机器人等行业的优势更多体现在集成创新层面，基础设计能力水平仍然不高，很多传统行业的数字化设计水平较低，缺乏支撑数字孪生技术体系构建所需的基础数学模型、仿真模型，尤其是关键核心部件或工艺过程的数字化仿真能力欠缺，成为制约数字孪生技术发展的一大瓶颈。2、复杂工业系统和复杂装备数据价值较低。现有典型复杂工业系统领域或复杂装备领域，随着大数据概念和技术的推广，以及诊断、预测和健康管理需求的不断挖掘，陆续开始重视建设数据中心或增强的工业信息化系统平台，大都具备对工业大数据的存储和管理能力，尤其近年不断积累了一定量的历史数据，覆盖仿真、设计验证、测试和试验、在线运行和维护维修等全寿命周期的不同环节，但限于工业数据建模和分析高度关联于不同行业领域的工程和专家经验，而数据分析师和领域工程师间尚存在一定割裂，无论是管理机制、技术体制还是从业人员专业能力均存在局限。加之，已有累积数据数据质量较差，价值过低，与现实迫切的需求和快速应用的成效难以匹配，数据源已经成为当下以及未来一段时间制约数据分析和利用，乃至于数字孪生技术发展的基本性瓶颈。3、垂直领域的软件专业化水平较低。类似于 GEPredix 的平台难于推广的一个原因就是其定位于可以解决绝大部分行业的问题， 但不同工业领域的基础水平和条件、信息处理流程、行业自身特色等不同，使得短期内难于构建适合于多领域通用化的数字孪生技术体系和技术平台，而许多垂直领域如航空航天的软件专业化水平仍然不高，人才和市场也存在一定的制约和限制，软件化水平和能力也会成为制约各领域数字孪生技术发展和推广的一个问题。4、 成本和收益、研究和应用间的差距短期内难于弥合。装备领域由于其特殊性对成本和收益尚不敏感，但过小的规模和领域的特殊性决定了短期内无法取得较大突破。而可能取得大规模应用和技术应用突破的工业领域，限于成本和收益的矛盾，尤其短时间内无法解决的收益模式和收益量化的问题，会在某个阶段或技术推广时间节点前成为现实制约。数字孪生技术体系涉及的其他关键技术，包括传感器及传感器融合技术、寿命预测技术、支撑试验和验证技术等，均与现实应用存在一定差距[9-10]。
参考文献：
[1] 陶飞，张萌，程江峰，戚庆林. 数字孪生车间——一种未来车间运行新模式. 计算机集成制造系统, 2017.
[2] 陶飞,程颖,程江峰,张萌,徐文君,戚庆林.数字孪生车间信息物理融合理论与技术.计算机集成制造系统,2017,23(8).
[3] 陶飞，马昕，胡天亮等. 数字孪生标准体系. 计算机集成制造系统2019,10
[4] 陆剑峰，王盛，张晨麟，张浩. 工业互联网支持下的数字孪生车间.自动化仪表2019,5.
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