便捷的数字孪生，让“工业元宇宙”触手可及 原创

元宇宙来了，“工业元宇宙”还远吗？

实现工业元宇宙的重要技术就是数字孪生Digital Twin，数字孪生的概念由 David Gelernter 在 1991 年出版的《镜像世界》一书中提出，形象来说数字孪生就是在一个设备或系统的基础上，创造一个数字“孪生体”，本体的实时状态，以及外界环境条件，都会复现到这个“孪生体”上。

首先接受数字孪生概念的是NASA，2010年，NASA约翰·维克斯 (John Vickers) 在路线图报告中，为“数字孪生”正式命名，并应用于阿波罗项目中面对飞行中的空间飞行器进行仿真分析，监测和预测空间飞行器的飞行状态，辅助地面控制人员作出正确的决策，这也体现了数字孪生并非简单的可视化。

2017年，Gartner 将数字孪生列为十大战略技术趋势之一，也从这时起，数字孪生概念被用于越来越多的工业应用和过程。因为数字孪生可以贯穿产品包括设计、开发、制造、服务、维护乃至报废回收的整个周期，所以数字孪生可以帮助制造企业优化运营，改善不足，开发新的经营模式，实现绩效提升。

时间到了2021年，re:Invent全球大会，亚马逊云科技带来了Amazon IoT TwinMaker让数字孪生变得轻而易举，可以更加轻松、快捷地创建现实世界的数字孪生，如楼宇、工厂、工业设备和生产线，企业通过数字孪生可以反映现实世界技术的功能提高运营效率并减少停机时间。

如何解锁数字孪生难题？

数字孪生离我们其实并不遥远，很多企业都在切实的推进着数字孪生。有Gartner预测，到2021年，半数的大型工业企业将使用数字孪生，从而使这些企业的效率提高10%。到2024年，超过25%的全新数字孪生将作为新loT原生业务应用的绑定功能被采用。

由此可见，数字孪生的前景非常广阔。今年4月，国家发改委印发的《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》，多次提及数字孪生技术，引导各方积极提出数字孪生相关解决方案。

工业企业其实很早就有建设数字孪生的需求，但即使是技术先进的企业，构建和管理数字孪生也是相对困难的。整体看来，数字孪生建设面临着三大挑战：首先，企业中有各种来源的各种实时数据（例如来自齿轮的时间序列传感器知识、来自相机的视频馈送、来自企业功能的维护信息等），由于设备、系统多种多样，这些数据需要手动输入；其次，企业要为所有相关知识提供广泛的入口，将信息源之间的关系映射到物理世界，这就需要创建一个统一融合的数据图；最后，企业需要构建自身物理环境（例如建筑物、工厂、齿轮、制造痕迹等）的 3D 数字插图，并将物理世界的知识叠加到 3D 可视化上。

Amazon IoT TwinMaker让数字孪生也可以变得更快、更简单。构建者可以直接结合来自传感器、摄像机和企业功能等多个来源的知识数据，并结合这些知识数据来创建一个映射现实世界氛围的数据图。

企业拥有了实时知识的真实技术数字图解，就可以为工厂操作员和维护工程师构建功能，这些功能可以利用机器学习和分析来提取有关实时操作效率为企业优化运营效率。埃森哲Industry X行业数字制造与运营全球技术主管Maikel van Verseveld表示，埃森哲正通过Amazon IoT TwinMaker帮助其客户轻松地创建数字孪生，从不同的 IT 和 OT 系统中获得更加情境化、数据驱动和实时的制造运营视图，这样最终用户就可以做出更好的决策并优化运营。

数字孪生加持下的“工业元宇宙”

Amazon IoT TwinMaker的设计逻辑基于 “ECS” 设计思想，构建实体组件系统知识图谱。ECS（Entity-Component-System）最早在2002年的Game Dungeon Siege上被提出，是解决游戏设计中，物体直接数据交互和性能的问题。

所以Amazon IoT TwinMaker首先做到的就是帮助企业方便从各种数据源收集数据，Amazon IoT TwinMaker包含适用于Amazon IoT SiteWise、Amazon Kinesis Video Streams和Amazon S3的内置连接器，企业也可以为Amazon Timestream或Snowflake等数据源添加自己的连接器。

全球领先的纤维、树脂和化学中间体制造商英威达（INVISTA）需要人工处理分散在不同的系统中的操作通知和警报，使用 Amazon IoT TwinMaker，英威达将制造业务的数字孪生构建到 Connected Worker 应用程序中，将不同的信息整合到统一视图中，提高了现场操作的生产力和效率，支持环境健康和安全绩效。

目前在3D可视化上，现阶段只有AWS IoT TwinMaker匹配了相应功能。建筑与冷链解决方案提供商开利（Carrier Global）建设的Abound平台可以从各种系统和传感器中汇总楼宇性能数据，让客户实时了解其互联空间。Amazon IoT TwinMaker加快了Abound平台的构建，而且无需向解决方案添加3D可视化。

而且有些企业已经拥有的3D模型（例如CAD和BIM文件、点云扫描等）可以直接导入Amazon IoT TwinMaker中，创建物理系统的3D视图，并将知识图谱中的数据叠加到3D视图上创建数字孪生。

亚马逊云科技还与合作伙伴一起把Amazon IoT TwinMaker推荐给更多用户使用。例如西门子扩展Xcelerator产品组合与Amazon IoT TwinMaker的合作，让开发人员能够创建数字孪生解决方案，通过将丰富的低代码、可视化、模拟和工业物联网应用程序服务与Amazon IoT TwinMaker和其他亚马逊云科技服务相结合，实现从最简单的用例扩展至最复杂的用例。

在数字孪生创建完毕后，开发人员可以使用适用于Amazon Managed Grafana的Amazon IoT TwinMaker插件创建基于Web的应用程序，在工厂操作员和维护工程师用于监控和检查设施和工业系统的设备上，就可以显示应用程序的数字孪生。

有了Amazon IoT TwinMaker的加持，“工业元宇宙”可能离我们并不遥远，甚至是触手可及。