世界上真的會有另一個“我”嗎？數字孿生：我就是_風聞

出品 | 科普中國

作者 | 海里的鹹魚

監製 | 中國科普博覽

你聽過“扁鵲三兄弟”的故事嗎？

據説，魏文王曾經求教於名醫扁鵲：“你們家兄弟三人，都精於醫術，誰是醫術最好的呢？”扁鵲説：“大哥最好，二哥差些，我是三人中最差的一個。”魏文王表示不解，扁鵲説到：“大哥治病是在病情未發作前就下藥剷除病根；二哥是在病情剛顯現之前就解決症狀；我是在病情十分嚴重之時，用大手術或者以毒攻毒使病人病情得到緩解或者很快治癒，所以我名聞天下，但其實我的醫術是最差的。”

這個道理在工業界也是通用的，即在事故未發生之前排除隱患，能夠最大程度保障人們的生命財產安全。

工業界有一個著名的海因裏希法則，工業安全工程師海因裏希在他的《工業事故預防》一書裏提到：在1件重大的安全事故背後，必有29件輕度的事故，還有300件潛在的隱患。如果在事故發生之前，抓住時機，及時消除不安全因素，就能夠避免許多重大的傷亡事故。

那麼誰能在事故出現前解決隱患呢？數字孿生。

什麼是數字孿生？

數字孿生（digital twin）技術出現的目的之一就是為了防患於未然，在事故發生之前就解決掉事故隱患。

2012年，NASA給出了數字孿生的概念描述：數字孿生是指充分利用物理模型、傳感器、運行歷史等數據，集成多學科、多尺度的仿真過程，它作為虛擬空間中對實體產品的鏡像，反映了相對應物理實體產品的全生命週期過程。

這個概念看起來複雜難懂，但我們看看它的應用就能明白了。

航空發動機是飛機上的重要器件，它的穩定和正常運行，對於確保飛行安全極為重要。航空發動機製造商們，為了有效地檢測發動機的運行狀態，為其創建了數字孿生。

工程師首先會在電腦裏創建發動機的精確虛擬副本。然後，他們在真實世界中為發動機安裝各種傳感器以收集數據，這些傳感器收集到的數據會實時傳輸給計算機中的數字孿生。

這時只要在虛擬世界中運行發動機，就能模擬在真實世界中的情況。經過長時間的虛擬運行，工作人員就能收集發動機的運行方式並瞭解其在什麼時候需要維護。

正在測試中的發動機，真實世界中無法模擬所有情況，在電腦中卻不成問題丨圖片來源：The U.S. National Archives

這樣，在現實中我們也就能預防性地對航空發動機進行維護，從而大大減少飛機常規的停機維護時間。

不僅如此，在計算機中的運行中，工程師還能測試各種極端、突發條件下的發動機運行情況，這些條件在真實世界中可能很難模擬。這樣就能加深對機器的理解，並提高其在各種條件下的可靠性。

數字孿生從何而來？

數字孿生之前，在計算機裏對真實世界的物體進行建模和分析的技術早就存在了，並且發展的非常成熟，在各領域得到了廣泛的應用。

數字孿生在各個領域都有廣泛的應用，圖中為海上石油平台的數字孿生丨圖片來源：Wikipedia-SumitAwinash

比如在工程領域，如果要修一座橋，這座橋要怎麼設計才能夠達到最強的承重效果呢？先在仿真軟件裏建立模型，不斷優化模型，然後根據優化好的模型在現實中修建橋樑。

計算機仿真技術是數字孿生技術出現的基礎，數字孿生和仿真模型的區別在於數字孿生具有演化性。數字孿生會不斷接收實際物體的各類信息，實時調整狀態，努力達到與實際物體實時對應的狀態。

根據數字孿生提供的信息，電腦發出指令，實時調整物理世界機器的運行參數，以達到最佳運作狀態丨圖片來源：德勒大學出版社

再舉一個與我們生活更相關一點的例子。每台汽車儀表盤上的發動機轉速錶有一個紅區，它表示如果發動機的轉速達到這個區間，很可能會出問題，這個紅區在汽車的整個生命期間是不變的。

但實際情況是，每輛汽車的使用情況不同，有的汽車保養良好，發動機轉速達到紅區也沒問題；有的汽車使用情況比較糟糕，發動機轉速還沒達到紅區就已經出故障了。

如果汽車上的發動機能夠有一個數字孿生，在虛擬世界和發動機同步運行，那麼發動機的紅區就能根據數字孿生運行的情況來實時做出改變，大大降低發動機出故障的可能性。

David Gelernter在1991年的著作Mirror worlds (《鏡像世界》) 預見了數字孿生這一概念。2011年，美國空軍研究室首次明確提到了數字孿生，他們希望把戰鬥機的維護工作進行數字化，而數字孿生就是他們提出的解決方案。

美國空軍在F35戰鬥機上佈置大量的傳感器，將傳感器收集到的數據傳輸給預先建立的數字模型，模型將隨着數據而實時的產生變化，精確的模擬出戰鬥機的實際狀態。

F35是現在世界使用廣泛的新一代戰機丨圖片來源：Israeli Air Force

美國通用電氣公司在幫助空軍研製F35戰機的數字孿生時，也對這一概念產生了極大的興趣，並在後續不斷投入資金進行研究。截至2018年，通用公司宣稱他們已經為自己生產的每個引擎、每個渦輪、每台核磁共振都創造了對應的數字孿生。

計算機的快速發展，使得我們有能力去處理來自物理實體的海量數據，機器學習、AI的湧現使得建立極其複雜的虛擬模型從天方夜譚變為可能。傳感器的海量應用、高精度數字模型的建立、物理實體與虛擬模型的數據交互是數字孿生的存在基礎。

我們會擁有自己的數字孿生嗎？

每個人都是獨一無二的，不同於現代製造業流水線生產的產品，人類是極其複雜的。隨着技術的發展，智慧醫療的概念被提出並受到了越來越多的關注。

最近幾年，智能手錶出現在了人們的手腕上，這些手錶能夠檢測人的心率、血液中的氧氣含量等基礎信息。我們坐太久手錶會提醒自己起來走動，運動的時候心跳太快手錶也會發出預警。

現在藉助機器學習，電腦能夠通過人臉的圖片判斷我們的心情怎麼樣；在減肥過程中，拿手機拍照能知道食物有多少卡路里；智能手錶會記錄我們前一晚的睡眠數據。

從某種意義上來説，這算是人體數字孿生的最初級版本。

智能手錶等可穿戴智能設備能收集到人體的許多數據丨圖片來源：pixabay

但是對於龐大且複雜的人體系統而言，僅採用上述的些許數據是不能實現對人體狀況準確預測的。想要得到一個更加準確的數字孿生，需要收集大量的數據進行分析。其中包括人體所處環境的空氣質量、光照條件、人體接種的疫苗、腦電圖、心電圖、攝入食物的種類數量等等。

創建一個能夠和現實中的人同步成長的數字孿生，到今天依然是不可能的任務。

儘管如此，人們對數字孿生在醫療健康領域的美好前景仍然滿懷信心。2014年，人們啓動了名為“活心臟計劃（LHP: live heart Project）”的數字孿生開發項目，來自各行各業的專家以及醫學從業者希望創建一個人類心臟的數字孿生。

幾年後，這個項目交付了第一個參考模型，在這個模型中，醫生能夠復現任何心血管疾病並安全地測試治療方案，一些醫院的醫生會利用它來為不同的患者規劃個性化的心臟手術程序。

某些新出現的醫療手段，在現實中進行實驗可能會造成巨大的損害，在數字孿生裏則可以避免。

先建立一個通用的一般模型，在此模型的基礎上，根據不同患者的信息建立對應的個性化模型丨圖片來源：作者自制

隨着新冠肺炎席捲全球，研究人員啓動了一項新的數字孿生計劃——活肺計劃（LLP : Living Lung Project），用來了解病毒對人體肺器官的長期影響。在虛擬的時空中，我們可以加速時間的流動速度，分析疾病的長期影響。

圖片來源：Wikipedia

曾經人們認為不可能建造一架完整客機的數字孿生，現在已經是飛機製造商的家常便飯。人體數字孿生的搭建工作，在今天看來還存在許多獨特的挑戰，人們相信科學技術進步的速度會碾平這些挑戰。

數字孿生是一個多學科交叉的複雜領域，數學、物理學、材料學、計算機科學、生物學都是必不可少的學科。越來越多的研究人員進入了數字孿生的研究領域，數字孿生也開始出現在城市規劃、智能工廠、生物製藥等領域。另一個“我”，或許就在不遠的未來。

參考文獻

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[8]https://zhuanlan.zhihu.com/p/99249900

[9]https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_twin

[10]https://www.lockheedmartin.com/

[11]https://www.ge.com/digital/applications/digital-twin

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