零基础如何搭建工业数字孪生
相信近年来，尤其是近一段时间，大家不管走到哪儿都可以听到人工智能、数字孪生、元宇宙、智能制造、全生命周期、闭环管理的概念。杂糅起来，其实就是我本人(一个苦逼的研究生)的研究方向——工业数字孪生。研究相关，就想着写一下，毕竟现在工业数字孪生的学习路径很难找，而且在很多人眼里，数字孪生开发学习成本很高，开发周期也长，但是对于研究，对于市场来讲，我们需要的是怎么才能快速做一个可展示的程序？既然点了进来，
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相信近年来，尤其是近一段时间，大家不管走到哪儿都可以听到人工智能、数字孪生、元宇宙、智能制造、全生命周期、闭环管理的概念。杂糅起来，其实就是我本人(一个苦逼的研究生)的研究方向——工业数字孪生。
研究相关，就想着写一下，毕竟现在工业数字孪生的学习路径很难找，而且在很多人眼里，数字孪生开发学习成本很高，开发周期也长，但是对于研究，对于市场来讲，我们需要的是怎么才能快速做一个可展示的程序？
既然点了进来，我们就先稍微看看数字孪生。
什么是数字孪生？
“孪生”的概念起源于美国国家航空航天局的“阿波罗计划”，该计划制造了两个完全相同的空间飞行器，一个用于执行空间任务，另一个留在地球上完全模拟仿真执行空间任务飞行器的状态与状况，其中后者被称为孪生体，是物理意义上的孪生。
这一理念可以视作数字孪生的起源，而后在2003年前后，有关数字孪生(Digital Twin)的设想首次出现于Grieves 教授在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上。其当时被称为“Conceptual Ideal for PLM(Product Lifecycle Management)“，即“镜像空间模型”，其可以用于虚拟表达、描述真实存在的一个或多个特定设施的数字拷贝，并对其进行真实环境、条件和状况的模拟仿真测试，即从物理孪生进化到了数字孪生，时至今日，仍有部分研究者在解决这一问题，即如何实现真正的虚实同步。
其后在2006到2010年间，在虚拟空间构建的数字模型与物理实体交互映射，忠实地描述物体全生命周期的运行轨迹，这一数字孪生基本思想又被称之为“Information Mirroring Model”(信息镜像模型)。
在2010年“集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程”这一定义被NASA的技术报告终于被正式提出，并首次应用于航空航天领域，用于解决空军飞行设施管理与维护、寿命与故障预测等问题。随后，NASA发布数字孪生技术路线图与概念模型，并给出明确定义：数字孪生是指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟信息空间中对物理实体进行镜像映射，反映物理实体行为、状态或活动的全生命周期过程。
从此，各大航空航天与制造业公司开展了一系列有关数字孪生技术的应用项目，不断完善了数字孪生理论与技术体系。 2017年中国科协智能制造学术联合体在世界智能制造大会上将数字孪生列为了世界智能制造十大科技进展之一。世界著名咨询公司Gartner公司连续3年(2017-2019年)也将数字孪生列为当年十大战略科技发展趋势之一。发展至今，数字孪生的应用研究已从初期的飞行器运行维护拓展到智慧城市、产品研发、智能制造等丰富的应用场景中。
那么，到底什么是数字孪生？
在近些年的研究中，数字孪生被定义是一种实现物理系统向虚拟信息空间数字化模型映射的关键技术，他通过充分利用布置在系统各个部分的传感器以及信号，对物理世界进行数据分析与建模，最终实现以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段。
它和仿真、信息物理系统、数字主线、资产管理壳这些概念都有联系，也都有区别。在此还是不展开赘述了，后面我将会详细介绍数字孪生以及和它相关的一切。
怎么做数字孪生
从技术角度，到底数字孪生需要什么？往高了说，数字孪生应该是好看的皮囊加上有趣的灵魂。灵魂是其本身工业的业务流程和实时数据，而皮囊则是将其数字化之后的呈现。
相信各位用心搜一搜，都能找到很多“工业数字化”平台。国外的诸如西门子、达索；国内的诸如海尔卡奥斯，美云智数；甚至阿里、华为、腾讯，都有相应的布局。
那么目前行业现状到底是什么呢？在严重的同质化下，工业数字孪生变成了三维可视化和数据大屏。再简单一点，就是三维场景加上二维交互。“利用三维数字化模型、IoT实时感知数据、历史数据在虚拟空间实现的数字映射，结合计算、仿真、分析、预测等技术，来指导、优化、替代传统的物理实验或管理手段，并反映相对应的物理实体全生命周期过程的综合性技术。”这样宏大的概念，确实是我们要做的事情，但是对于刚刚起步的团队，应该着眼于当下。
到了落地领域，我们要关注的是，三维模型，和数据流，以及在此之上的交互。即“在地图之上的信息和数据的呈现和可视化，以及对模拟预测与交互式规划的支持才是最能体现数字孪生特色的。”用在工业领域，其实是工业场景中的信息和数据的可视化。
零基础搭建工业数字孪生的步骤
对于无任何建模和代码基础的你，想要完成工业数字孪生，只需要保证能够搭建出和现实一样的场景，接入和现实一样的数据。回归数字孪生的本质——对真实世界完成拷贝。首先要做的，就是打通现实与虚拟世界。
然后，再慢慢根据需要补充完整(这也是开了这个坑之后，要做的事情)。
我们常说买东西需要顶配，可是数字孪生本身技术的顶配是用来航空航天的，我们当然没有那个财力和物力，所以只能靠搭积木的方式，先保证基础，再不断加入功能。
对于上面提到的，我们要搞定的问题，一是场景搭建，二是界面搭建，三是数据接入。我们一步步解决。
场景
对于场景搭建，重要的是模型，不管是机械臂、工站、传送带，其实都能从网上找到开源素材或者再设备购买方获得(寻找的地方例如 Just a moment... )。
有了模型需要材质，继续发扬白嫖精神( ambientCG - Public Domain Resources for Physically Based Rendering )。
当然你肯定要使用 Unity，他们都有很多官方的教程，教你这些东西( 网格、材质、着色器和纹理 - Unity 手册 )，除了官方手册，还有完整的教程，其实本身和游戏的制作有相似之处，都可以学习。
而最简单的方法，购买，别人做好的，拿来主义。Unity Assets Store，值得拥有。
界面
对于界面搭建，有开源的内容，也有包装好的产品，例如 51World，拖拖拽拽就完成了。但是其底层，肯定是三维引擎，主流就是 Unity 或者 UE，整个步骤和游戏制作有很多类似的地方，后面的文章会详细介绍如何搭建。
数据
数据接入，这一部分其实肯定是需要有一点经验了，没有代码基础，至少要能够稍微，学一点点。利用一些可视化编程的工具，例如 Bolt 之类的，也可以完成。本质上就是将数据，导入到系统，能够和你的场景进行联动。
大致要解决的问题，就这么多。当然整个过程中一定会有许多坑。我的建议是，不如看看 Unity 或者 UE 有没有什么解决方案，不要钱的更好。或者再 Github 找几套框架。改改配色，加入自己的内容，就能用。其实第一步走了起来，后面也就没那么复杂。
虽然我们搜论文的时候会涉及到：数字孪生，先进制造，工业4.0，智能制造，资源优化配置，人机协同。搜很多白皮书，看很多案例。其实本质上，工业数字孪生，没有想象中那么复杂。
他很庞大，但是只是做简单的，谁都可以。慢慢学，慢慢做。
了解更多一点
最后推荐一些相关的一些软件，可以看一下官网：simulated3D，emulate3D，demo3D，anylogic，visual component，unity perspective……
有兴趣的可以去玩一下工业制造的游戏，了解建造流程：异星工厂、幸福工厂、戴森球计划……
还有想要了解生产流程，可以看一下纪录片《造物工厂》《生产线上》《超级工厂》……
有机会，我再找找相关话题，一点点聊。
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