数字孪生已经成为多行业数字化建设的共性需求。

由于数字孪生概念被大家泛化，一时间出现了各种的解读。有的数字孪生项目实际上做的是3D可视化，亦或是将传感器的数据采集到信息系统中进行同步显示，还有一些数字孪生项目实际上是算法类需求。每个人对此都有各自的认知，造成了当前数字孪生建设较为混乱。

其实，作为企业或这个行业，数字孪生是进入数字世界最有效的方式。与其做项目搞一些效果和政绩，不如踏踏实实的建设数字孪生的能力。就是让企业自身具备建设数字孪生和使用数字孪生的双能力。

那么我们如何评价一个组织数字孪生的能力呢，这就是今天跟大家介绍的

数字孪生能力等级

数字孪生能力等级共分为5个级别。

第一级：孪生体建设

此阶段应以长得像为主要建设目标，就是在虚拟空间中建设与现实空间一致的模型，我们称之为孪生体。孪生体建设不等同于3D模型建设，其建设要基于四个维度进行。这四个维度分别是，几何模型、物理模型、行为模型、规则模型。

几何模型：以长得像为目标。尺寸、比例、形状、颜色是其建设的主要内容。

物理模型：主要解决材质问题，是金属的还是塑料的，有没有弹性。

行为模型：主要为运行机理做基础设置，比如是否可以旋转。

规则模型：主要为仿真运行做基础设置，比如：最高转速、最大开合角度等。

一个孪生体建设，要从基础孪生体如零件开始，通过组模能力，将分散的零件孪生体在虚拟空间中组装成设备或更高层级的孪生体。所以这是孪生体建设能力的体现。通过几何模型锚定单一数据源，分部件、子系统、系统和系统之系统等多个层次建孪生体模型，为各个参与方提供一个客观的参照标准。

在这个能力等级中，建设孪生体能力和管理孪生体的能力是主要的表现。

第二级：数据仿真与数模同步能力建设

这个阶段的建设是数字孪生能力建设最具备挑战的工作之一。单纯一个3D的可视化，除了为管理者提供直观可见的数据或场景外，并不能有效的支撑虚拟空间的运行。而数据仿真和数据同步，则将数据与孪生体关联起来，用数据描述现实中的状态并叠加在虚拟空间中，这将为孪生空间赋予更多的价值。

这一级别的数字孪生化对于高端制造可能是常态，但对于大量中低端行业或者建筑、城市、能源等领域，利用传统仿真工具的成本往往太高，不具有实际的应用价值，这意味着，数字孪生体在多个行业的应用需求，需要建设低成本的数据描述工具。

第三级：孪生体与孪生场景融合

在这个阶段实现孪生场景与孪生体融合，形成丰富的孪生数字生态，将设备或产品融合到虚拟空间场景中，实现两者的共同数字化与孪生化。并在这个阶段进一步建立物理世界与数字世界的关键交互。这是数字孪生建设进阶的难点。

第四级：动态模拟与运行模拟的孪生能力

第四级的数字孪生是在之前的能力基础上，加入过程孪生能力。即动态的孪生物理世界的产品运行特征，是一个动态的虚拟世界。此能力下，建造和运行的过程也已经完成了孪生的过程。。

这个阶段的数字孪生化有更大的挑战，不只包括了硬件孪生，还要加入管理孪生的理念和时间轴的概念。需要贡献管理数据，设备运行数据，产品运行数据等等并将数据进行孪生与融合。即在某些场景下，利用数据+算法+驱动实现孪生管理和反向控制，从孪生世界反向支撑现实世界的生产与管理活动。

第五级：全场景自主孪生

全场景自主数字孪生，可以理解为根据各种环境变化自行实现第一级到第四级数字孪生化工作。目前来看还没有实现的具体案例，他的发展还需要很长一段时间，还要借助其他技术，如：云计算、大数据、算法等等的发展。

引用一段话：

如果数字孪生化发展到能够根据各种环境变化自行实现第一级到第四级数字孪生化工作，那么它就达到了最高等级的自主孪生水平。这样的目标需要实现数据自动化，需要建立在数字化、网络化和智能化的基础上。

毫无疑问，人工智能、物联网和数据科学等将在这个等级具有至关重要的作用，迄今为止，相关理论和技术尚未成熟，只有一些较简单的应用出现。例如，NASA在空间制造体系中产生了一些概念，目前也只是在增材制造模式上有一些突破，但要真正达到那样的水平，还需要长达数十年的努力。

数字孪生化技术是数字孪生体的基础部分，它的实现程度决定了数字孪生体的应用效果，在不同的行业，数字孪生化水平具有不同的判定标准，以上只是就基本的概念和特征做了描述，后续还需要根据具体的应用场景做相应的调整。

从传统学科或研究领域来看，数字孪生化的前三个等级目前各项相关技术都趋于成熟，正在积极的落地。而动态孪生和自主孪生对应的第四级、第五级则需要动态数据驱动和人工智能等新一代技术的参与，特别是动态数据驱动的仿真，成为过去十年各位专家学者力求突破的地方，这也是数字孪生体的主要研究领域之一。