数字孪生（Digital Twin）是将物理实体映射到虚拟空间，生成一个“数字双胞胎”^[1]。这个虚拟克隆体通过物联网（IoT）实现数据实时双向互联互通，反映物理实体的全生命周期过程，并基于底层数据信息进行仿真预测，为优化决策赋能。数字孪生技术作为一种革命性的创新，近年来在多个领域取得了显著进展。本文将概述数字孪生技术在不同领域的最新应用和研究成果，揭示其在推动各行业变革中的关键作用。

1、自动驾驶与交通管理

在自动驾驶领域，密歇根大学的Mcity测试中心推出了首个开源的数字孪生测试设施，为全球研究人员提供了一个免费的虚拟环境来测试自动驾驶算法^[2]。这一举措极大地降低了研究人员的测试成本和时间，使他们能够在虚拟世界中模拟各种复杂的交通场景和安全事件。通过与TeraSim交通模拟器的结合，该设施能够引入行人、自行车手和其他驾驶员等其他道路使用者，并生成潜在的碰撞等安全关键事件^[3]。利用基于真实世界数据校准的交通行为模型，它能够模拟正常和高风险驾驶场景，从而在自动驾驶技术投入实际应用之前，充分验证其安全性和可靠性。此外，东京工业大学和弗吉尼亚理工大学的研究团队开发了一种智能交通数字孪生系统，该系统能够实时复制现实世界的交通状况，并在虚拟空间中进行混合自动驾驶和远程操作的演示^[4]。这一技术通过V2X通信实现了车辆的本地路径规划和数字孪生的全局路径规划的融合，使车辆能够根据实时的交通信息和环境变化，动态调整行驶路线，显著提高了交通的安全性和效率。例如，在演示实验中，自动驾驶车辆能够通过全球数字孪生在虚拟空间中检测到路线上停放的车辆和众多行人，从而改变到更安全、更高效的周边道路，并将这一变更反馈给物理自动驾驶车辆，成功实现了混合自动驾驶。这种融合了局部环境观察和全局环境观察的路径规划方法，为自动驾驶技术的发展提供了新的思路，有望在未来实现更智能、更安全的交通出行方式。

2、制造业与工业自动化

在制造业，数字孪生技术的应用正不断深化，推动着工业自动化的进程。密歇根大学的研究人员利用数字孪生技术优化了制造机器的速度（即进给率），在保持质量约束的同时，显著减少了生产周期时间^[5]。他们开发了一种基于不确定性感知的数字孪生模型，该模型结合了机器的物理原理和实时传感器数据，能够精确地模拟制造过程中的各种动态变化。在实验中，对于3轴桌面CNC机床，生产周期时间减少了38%，而对于桌面3D打印机，生产周期时间减少了17%。这一成果对于制造业来说具有重要意义，意味着在相同的生产时间内，可以生产出更多的产品，极大地提高了生产效率。同时，数字孪生技术在制造业中的应用还包括对产品质量和生产过程安全的实时监控。通过在生产线上部署大量的传感器，数字孪生能够实时收集关于机器运行状态、产品加工质量等方面的数据，并利用先进的数据分析和机器学习算法，预测潜在的故障和质量问题。例如，它可以监测机器的振动、温度、压力等参数，分析其变化趋势，提前发现异常情况，从而避免生产出不合格的产品或发生设备故障，保障了生产的稳定性和产品的质量。此外，数字孪生还可以用于优化生产计划和资源调度，通过对生产过程的模拟和分析，帮助企业合理安排生产任务，提高资源利用率，降低生产成本。

3、能源与基础设施

在能源领域，数字孪生技术正助力水电站等基础设施的智能化管理和优化运行。美国能源部的太平洋西北国家实验室开发了一种水电站数字孪生平台，帮助水电站运营商减少停机时间并延长设备寿命^[6]。该平台能够根据实时数据调整运行参数，优化发电效率。例如，它可以根据水位、流量、负荷需求等信息，自动调节水轮机的导叶开度、转速等参数，使水电站在不同的工况下都能运行在最佳状态，提高发电量和经济性。同时，数字孪生还可以模拟水电站在极端天气、设备故障等特殊情况下的运行情况，为运营商提供应急处置方案，保障水电站的安全稳定运行。在电网管理方面，荷兰代尔夫特理工大学的研究人员正在开发电力网的数字孪生，以应对可再生能源的快速转型对电网带来的挑战。随着风能、太阳能等可再生能源的大量接入，电网的运行特性发生了显著变化，传统的电网管理模式已难以适应新的要求。数字孪生能够模拟电网在不同条件下的响应，帮助电网运营商优化电网的稳定性和效率。例如，它可以模拟电网在高比例可再生能源接入、分布式电源并网、电动汽车充电等场景下的运行情况，分析电网的电压、频率、潮流分布等参数，为电网的规划、调度和运行提供科学依据。此外，数字孪生还可以用于电网的故障诊断和修复，通过对故障前后的电网状态进行对比分析，快速定位故障原因和位置，指导抢修工作，缩短停电时间，提高供电可靠性。

4、医疗与健康

在医疗领域，数字孪生技术正为个性化医疗和精准医疗的发展提供强有力的支持。中国科学院的研究团队提出了数字孪生大脑的概念，旨在通过模拟和调节大脑的不同状态来探索其工作机制^[7]。这一平台结合了脑图谱、多级神经模型和应用，能够模拟大脑在不同认知任务、疾病状态下的功能活动，为研究大脑的复杂功能提供了新的工具。例如，研究人员可以利用数字孪生大脑模拟大脑在休息状态下的正常功能，以及在阿尔茨海默病等神经退行性疾病中的异常活动，从而深入理解疾病的发病机制，为开发新的治疗方法提供理论依据。同时，数字孪生大脑还可以用于开发脑机接口等前沿技术，实现对大脑活动的实时监测和调控，为脑疾病患者的康复治疗带来新的希望。此外，在个性化医疗方面，数字孪生技术被用于创建患者的个性化数字模型，帮助医生预测疾病的发展和治疗效果。通过整合患者的基因信息、生理参数、生活习惯等多维度数据，数字孪生能够构建出一个高度个性化的虚拟患者，医生可以在虚拟患者上进行各种治疗方案的模拟和评估，选择最适合患者的治疗方案，提高治疗的成功率和患者的生存质量。例如，在癌症治疗中，医生可以利用数字孪生模拟不同化疗药物、放疗方案对患者肿瘤的杀伤效果，以及对正常组织的损伤情况，从而制定出最佳的治疗方案，最大限度地提高患者的生存率和生活质量。

数字孪生技术的快速发展正在为各行各业带来深刻的变革。它不仅提高了系统的效率和安全性，还为复杂问题的解决提供了新的思路和工具^[8]。从自动驾驶的虚拟测试到制造业的智能优化，从能源基础设施的智能化管理到医疗领域的个性化治疗，数字孪生技术的应用场景不断拓展，展现出巨大的潜力和价值^[9]。未来，随着技术的进一步成熟和应用的不断拓展，数字孪生将在更多领域发挥其巨大的潜力，推动社会的持续进步。

参考文献

[1] Sun Z, Zhang R, Zhu X. The progress and trend of digital twin research over the last 20 years: A bibliometrics-based visualization analysis[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2024, 74: 1-15.

[2] Tech Xplore. Facility unveils digital twin of physical assets to optimize energy efficiency [EB/OL]. 2024-12-15 [2025-01-19]. Available: https://techxplore.com/news/2024-12-facility-unveils-digital-twin-physical.html.

[3] GUO Yan-yong, LIU Pei, YUAN Quan, LIU Pan, XU Jin, ZHANG Hui. Review on research of road traffic safety of connected and automated vehicles[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2023, 23(5): 19-38. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2023.05.002

[4] Tech Xplore. Smart mobility digital twin replicates real-world environment for safer roads [EB/OL]. 2024-09-27 [2025-01-19]. Available: https://techxplore.com/news/2024-09-smart-mobility-digital-twin-replicates.html.

[5] Tech Xplore. Digital twin to optimize quality with reduced constraints [EB/OL]. 2024-05-10 [2025-01-19]. Available: https://techxplore.com/news/2024-05-digital-twin-optimize-quality-constraints.html.

[6] Tech Xplore. Simulation tool using digital twins for coastlines improves environmental resilience [EB/OL]. 2021-08-03 [2025-01-19]. Available: https://techxplore.com/news/2021-08-simulation-tool-digital-twins-coast.html.

[7] Tech Xplore. Plotting digital twin of the human brain [EB/OL]. 2023-10-12 [2025-01-19]. Available: https://techxplore.com/news/2023-10-plot-digital-twin-brain.html.

[8] Tao F, Zhang H, Zhang C. Advancements and challenges of digital twins in industry[J]. Nature Computational Science, 2024, 4(3): 169-177.

[9] 中国产业研究报告网.2025-2031年中国数字孪生技术行业深度研究与行业竞争对手分析报告[R].2024.