什么是数字孪生？

• 定义： 数字孪生 是指对现实世界中的实体或过程进行集成、数据驱动的虚拟呈现，其以指定的频率和精度与物理原型保持同步，以反映物理原型的状态。
• 全栈解决方案：数字 孪生贯穿整个产品生命周期。 新思科技 eDT 技术侧重于电子领域的深度，涵盖芯片、片上系统（SoC）、电子控制单元（ECU）以及完整的电子/电气（E/E）架构。Ansys DT 技术则侧重于系统、物理和人工智能（AI）的广度。两者均覆盖各自领域的生命周期。
• 核心机制：与 静态3D模型或单次运行的仿真不同， 数字孪生与物理世界之间保持着持续的、双向的数据交换——即 “数字主线”。
• 主要价值：工程 团队利用数字孪生技术加速 上市时间 ，进行无风险的情景测试，并实现预测性维护，从而减少运营停机时间。
• 市场规模： 全球数字孪生市场 正在迅速扩张，2025年市场规模为244.8亿美元，随着制造业、汽车业和半导体行业加速采用该技术，预计到2034年将达到3847.9亿美元。

关键的区别在于同步性。数字孪生并非静态快照，而是一种活跃且不断演进的模型，它通过被称为 数字主线，与物理对应体保持实时连接。当物理资产的温度、负载或软件状态发生变化时，虚拟模型会随之更新以反映这一现实。反之，工程师也可以在虚拟模型上运行仿真，以预测未来行为，并将自动调整指令反馈给物理资产。

这种双向数据交换将真正的数字孪生与传统的工程仿真区分开来。仿真通常是基于假设参数的一次性分析，而数字孪生则会随着时间推移持续存在，并根据现实世界的输入进行学习和适应。

这种技术的广泛采用程度体现了其价值。据《财富商业洞察》数据显示，2025年全球数字孪生市场规模为244.8亿美元，预计到2034年将达到3847.9亿美元。各行业的工程团队正逐步超越试点项目阶段，开始部署数字孪生技术，以解决复杂的集成挑战、降低实体原型制作成本并优化运营绩效。

“数字孪生”的适用范围也已扩大。 早期的应用主要侧重于对单台设备（如泵、涡轮机或电机）的监控。如今，数字孪生已能对整个系统进行建模：包括整车、半导体制造工厂或国家电网。其中一些最先进的应用甚至在设计阶段——即任何实体资产尚未存在之前——就对产品本身进行了建模。这种设计阶段的应用（将在下一节中探讨）标志着数字孪生概念已从最初的运行监控领域得到了显著扩展。

人们通常将数字孪生视为一种仅应用于产品生命周期某个阶段的单一技术。但实际情况要复杂得多。类别 涵盖多个应用领域，既包括电子领域的深度，也涵盖系统与物理领域的广度；而最复杂的实现方案则将二者结合起来，并在整个产品生命周期内实现双向数据流。

有两个技术产品组合支持这一类别 。新思科技 eDT技术专注于电子领域的深度，包括芯片、片上系统（SoC）、电子控制单元（ECU）以及完整的电子/电气（E/E）架构。Ansys DT技术则侧重于系统与物理领域的广度，例如机械、热力、流体、电磁以及多物理场系统。 每个产品组合都在其各自领域内覆盖整个产品生命周期，从早期设计到实际部署。

新思科技 的eDT技术组合支持电子系统的完整设计与验证 工作流。工程师利用该组合（包括新思科技 Virtualizer工具套件）来创建目标硬件的虚拟原型， 新思科技 开发 Virtualizer开发套件（VDKs）、新思科技 ZeBu 硬件加速 系统、新思科技 HAPS原型系统以及新思科技 Silver软件在环（SiL）解决方案，用于创建和运行虚拟电子控制单元（vECU），新思科技 SIL Kit开源库，Ansys TPT嵌入式软件测试工具，以及新思科技 基于SystemC的、符合行业标准的性能与功耗分析工具，用于在芯片、SoC、ECU和完整E/E架构的虚拟复制品上构建、测试和调试软件。 由于虚拟原型直接执行未经修改的量产软件二进制文件，软件团队可在实体芯片制造前数月便开始验证 。2026年3月推出的新思科技 eDT平台，将其中一部分技术整合到一个开放的、云原生环境中。

Ansys 的DT技术产品组合支持贯穿整个生命周期的系统与物理数字孪生。工程师可利用该产品组合，其中包括：Ansys Twin Builder结构有限元分析软件、Ansys TwinAI人工智能驱动的数字孪生软件、Ansys SCADE嵌入式软件产品系列、Ansys optiSLang工艺集成与设计优化软件、Ansys Minerva仿真流程与数据管理软件，以及领域物理工具，如Ansys Fluent流体仿真软件、Ansys Icepak电子设备散热仿真软件、Ansys 机械结构有限元分析软件（Ansys ）、HFSS高频电磁仿真软件（Ansys ）以及AVxcelerate Autonomy自动驾驶工具链（开发 ）和安全工具链（验证 ），用于构建机械、热力、流体、电磁及多物理场系统的数字孪生。在设计阶段基于高保真Ansys 仿真构建的降阶模型（ROM ），将成为运行期数字孪生的物理基础。通过TwinAI软件实现的人工智能增强，会根据真实世界数据对这些ROM 进行校准，以支持实际部署。

这些产品组合共同覆盖了数字孪生类别 的完整流程，从电子元件到系统，从设计到运营。这种关系并非单向的“从设计到运营”的交接。由Ansys 数字孪生技术捕获的运营数据，为下一代 新思科技 eDT 技术以及Ansys 设计阶段的仿真。每一代产品都受益于其前代产品的运营洞察。综合的 新思科技 +Ansys 足迹 既涵盖了电子领域的深度，又兼具系统与物理领域的广度，这种覆盖范围在业内相对罕见。

让我们来看一个实际案例。沃尔沃汽车在实体电子控制单元（ECU）问世之前很久，就构建了一个完整的云托管电子数字孪生（eDT），用于验证其核心系统平台和整车网络。借助Silver软件，沃尔沃实现了早期集成测试和持续的验证 ，从而大幅降低了下游集成风险。 一旦这些车辆制造并投入使用，Ansys 的数字孪生技术即可监控其实际使用中的热性能、功耗和软件行为。如果运营孪生检测到，在特定驾驶条件下，某个控制器的运行温度持续高于预测值，相关数据将反馈给设计团队。在单个晶体管被布局之前，下一代芯片版本就会针对该热期刊 进行优化。

构建和运行数字孪生需要一种能够连接物理世界与虚拟世界的复杂架构。这一过程并非线性流程，而是一个持续的、分为四个阶段的循环。

1. 数据采集与导入

任何数字孪生的基础都是数据。对于运营孪生而言，这意味着需要部署物联网（IoT ）传感器、边缘计算基础设施和遥测系统，以采集温度、振动和流体行为等实时物理指标。 对于设计阶段的电子数字孪生（eDT），数据由高度精确的设计文件组成——包括寄存器传输级（RTL）代码、集成电路重点（SPICE ）仿真模型以及固件镜像——这些数据是从Virtualizer套件等工具中导入的。

2. 虚拟建模

采集到的数据将用于构建数学或行为模型。工程团队必须在精度与计算速度之间取得平衡。高精度的3D物理仿真虽然能提供极高的准确性，但运行速度可能过慢，无法满足实时决策的需求。为了解决这一问题，工程师们通常会采用ROM 。ROM 通过简化复杂的物理模型，在保留核心数学行为的同时，确保运行速度足够快，从而能够处理实时传感器数据。

3. 同步与反馈循环

此时，该模型便成为数字孪生。系统建立起双向数据交换机制。物理世界中的变化会更新虚拟模型，从而确保数字孪生始终反映资产的当前状态。这种同步以指定的频率进行，例如汽车制动系统可能是每毫秒一次，而供应链流程则可能是每小时一次。

4. 分析、预测与行动

借助同步运行的数字孪生，工程师和自动化系统能够创造价值。数字孪生会持续在后台进行模拟，以预测未来状态。如果某个轴承出现早期磨损迹象，数字孪生会预测其达到故障 的时间，并安排维护工作。工程师还可以利用数字孪生进行无风险的情景测试，通过向虚拟模型中引入故障，在不危及物理资产的情况下观察系统如何响应。

这四个阶段并非仅发生一次的顺序步骤，而是构成一个持续的循环。数据流入，模型更新，数字孪生进行同步，从而产生洞察，而这些洞察又会触发新的数据采集或模型优化。随着时间的推移，数字孪生在积累更多运行历史数据的同时，工程师们也会根据预测行为与实际行为之间的观察到的偏差，不断优化底层物理模型，从而使数字孪生的准确性日益提高。

数字孪生操作 在不同应用复杂度层级上的表现。业界普遍认可一种四层运营分类法，而eDT在此基础上新增了一个独特的应用层类别 。

“数字孪生”、“仿真”和“3D模型”这几个术语常被混用，但它们所代表的工程能力却大不相同。其区别在于数据流和模型的持久性。

工程团队采用数字孪生技术来解决具体且可量化的业务问题。这项技术在五个主要领域创造价值，并得到了行业数据和实际部署案例的支持。

1. 缩短产品上市时间

在设计阶段，eDTs 支持“左移”开发 。软件团队不再需要等待实体原型才能开始编码和验证 。通过在虚拟硅片上运行生产二进制文件，企业可以显著缩短开发 时间。麦肯锡报告称，对于部分用户而言，数字孪生已将开发 时间缩短了多达 50%。在汽车领域，使用 新思科技 eDT 平台，可在硬件就绪前完成高达 90% 的软件验证 。

2. 预测性维护与减少停机时间

运营数字孪生能在异常导致灾难性故障之前很久就将其检测出来。通过将实时传感器数据与基于物理原理的模型进行持续对比，数字孪生能够识别出磨损的细微迹象。这使操作人员能够精准地在需要时安排维护，而不是依赖任意的日程安排或等待设备故障发生。 行业调查一致表明，部署基于数字孪生的预测性维护的组织，在首个部署周期内就能实现两位数的投资回报率（ROI），这主要得益于避免了计划外停机并延长了资产寿命。

3. 无风险情景测试

工程师可以在不危及实体资产或生产计划的情况下，对极端条件、故障 运行模式以及设计变更进行模拟。如果一家公用事业公司想了解电网将如何应对可再生能源输入的突然激增，它可以先在数字孪生上测试该场景。 如果汽车制造商想要了解新的制动算法在时速80英里（130公里）的湿滑路面上表现如何，他们可以将该场景输入到电子数字孪生（eDT）中，而无需制造实体原型并预订测试赛道。在完成一次实体测试所需的时间内就能测试数百种场景，这是一种显著的竞争优势。

4. 可持续发展与能源优化

数字孪生能够提供优化能耗和减少材料浪费所需的精细化可视化能力。通过在制造流程运行前进行模拟，企业可以发现效率低下的环节，并调整运营方式以最大限度地减少对环境的影响。麦肯锡指出，在消费电子产品制造领域，数字孪生可将材料浪费减少约20%。Ansys 的数据印证了这一点：某知名汽车制造商通过在其整个价值链中部署数字孪生，成功将工厂能源成本降低了30%。

5. 降低成本

上述四项优势的综合效应，是工程和运营成本的可量化降低。设计阶段所需的实体原型数量减少了；由于问题在虚拟环境中就被发现，后期设计变更的情况也减少了；而在实际应用中，经过优化的维护计划则避免了因计划外停机而产生的成本。这些节省会随着时间的推移而累积：每一代产品都能从上一代数字孪生体捕获的运营数据中受益，从而减少所需的设计迭代次数。

数字孪生正在改变各主要工程领域中工程团队的工作方式。以下示例重点 展示了不同行业如何应用这项技术——从硅级到系统级——并取得了可量化的成果。

制造业与工业4.0

制造业是应用数字孪生技术最成熟的领域，其用例 也已建立得相当完善。 工厂操作员利用工艺数字孪生来优化车间布局、模拟生产线，并对关键设备实施预测性维护。制造商可能会创建整条装配线的系统数字孪生，对机械臂、输送系统和质量检测工位之间的交互进行建模。当机器人arm 上的传感器检测到电机电流消耗异常时，该数字孪生可预测arm 是否会在接下来的200个运行小时内发生故障，并安排在计划维护窗口内进行更换，从而避免非计划停机。

实际部署案例充分证明了其成效。某大型矿业公司在两个站点部署了数字孪生技术，结果显示，其生产力 和成本节约均提高了15%以上（Ansys ，《聚焦环境可持续性：仿真产品足迹——数字孪生》）。Twin Builder软件使工程师能够创建这些高保真模型，从而减少停机时间并提高设备综合效率（OEE）。了解更多 了解有关 制造业数字孪生的信息。

汽车与软件定义车辆（SDV）

汽车行业正迅速向“软件定义汽车”转型，届时汽车的价值将越来越取决于其代码，而非发动机。一辆现代豪华车内包含超过1亿行软件代码，这些代码在数十个电子控制单元（ECU）上运行。工程团队利用eDT（电子开发测试平台）在实体车辆制造之前很久，就已开始进行虚拟ECU 测试以及高级驱动程序 辅助系统（ADAS ） 验证 的开发。

大陆集团通过 新思科技 虚拟ECU 与基于云的开发 环境CAEdge的集成，展示了电子数据表（eDTs）加速 如何为软件定义的车辆项目实现“左移”开发 。正如大陆汽车首席技术官吉勒斯·马比尔（Gilles Mabire）所指出的： “新思科技 ”的虚拟ECU和车辆数字孪生能力，使我们能够更早地开发和测试先进的软件解决方案，从而更快地将其部署到车辆上。在运营层面，系统数字孪生体监控整个车队的车辆性能，并将数据反馈用于指导空中软件更新。

航空航天与国防

在航空航天领域，实体原型制作的成本以及系统故障 的风险都极高。一颗卫星原型的造价可能高达数亿美元，而航空电子 系统中的缺陷 可能导致灾难性后果。国防承包商利用数字孪生进行航空电子 验证、任务就绪性模拟以及卫星系统监控。

“平台架构师”（Platform Architect）工具支持早期架构探索，而“双生构建器”（Twin Builder）软件则提供了满足RTCA的DO-178C等严格安全标准所需的基于物理的仿真深度。SCADE产品系列为安全关键型航空航天软件提供了基于模型的“从设计到运行”（开发 ）解决方案，并原生支持DO-178C工具认证。这一组合使国防项目能够在保持或提高认证可信度的同时，减少物理测试样机的数量。行业数据显示，某家采用数字孪生资产开发 模型的航空航天巨头，其零部件和系统的首次合格率提高了40%。

能源与公用事业

电网和可再生能源设施是高度复杂的分布式系统。能源企业通过部署数字孪生技术，来优化电网负荷、整合间歇性可再生能源，并监测风力涡轮机叶片等资产的结构健康状况。

英国原子能管理局（UKAEA）为物理学前沿领域的数字孪生能力提供了有力例证。UKAEA利用Twin Builder软件对聚变反应堆组件进行建模，以生产清洁能源，并构建了一个名为CHIMERA的试验台，用于模拟聚变发电厂的极端工况。从更广泛的角度来看，瓦锡兰（Wärtsilä）利用Twin Builder和Fluent软件对复杂的电池储能系统进行建模，设计出完全集成的储能系统，以优化太阳能和风电场应用中的可持续能源利用。

医疗与制药

医疗行业在患者和流程两个层面都应用了数字孪生技术。生物制药公司利用流程孪生来模拟和优化药物生产工作流程，在确保严格遵守监管要求符合性 的同时，最大限度地提高产量。医疗器械制造商则利用组件和系统孪生来验证重症监护设备中的嵌入式软件。

半导体设计

所有这些行业的根基都是硅。半导体公司利用eDTs来加速 SoCs 初启 并进行硅前验证验证 。该 新思科技 eDT平台使芯片设计师能够在流片前数月将硬件的虚拟复制品移交给软件团队，将曾经的顺序流程压缩为并行流程。人工智能增强的仿真正日益成为这项工作的重要组成部分——了解SimAI软件如何优化芯片设计。如需详细了解数字孪生在半导体价值链中的应用，请阅读《半导体行业的数字孪生》。

尽管其优势显著，但评估是否采用数字孪生的工程团队仍需应对若干技术和组织方面的挑战。

数据集成的复杂性

数字孪生的价值取决于其所依赖的数据质量。大多数企业并没有一个统一的数据层。相反，它们操作 ，使用由IoT 传感器、企业资源规划系统、旧版产品生命周期管理数据库以及专有设计工具等组成的拼凑系统，而这些系统各自拥有不同的数据格式和更新频率。将这些分散的数据源整合为一个统一、同步的模型，需要投入大量的中间件开发和标准化工作。 数据孤岛仍是全企业范围部署数字孪生的主要障碍，而解决这一问题往往比构建数字孪生本身耗时更久。

计算成本

高保真物理模拟需要海量的计算资源。要实时运行这些模拟以处理连续的传感器数据，往往不切实际。业界正通过ROM （该方法通过简化物理模型来加快运行速度）以及利用可扩展的云基础设施来解决这一问题。

多学科工程协作

数字孪生项目处于多个工程学科的交叉点。一个可投入生产的数字孪生体融合了物理学专业知识（例如机械、热学和电气）、软件工程（例如遥测管道、仿真协调以及与现有系统的集成）以及被建模资产的领域知识。 大多数组织会循序渐进地构建这些能力：首先从能够明确证明投资回报率（ROI）的单一用例入手，然后随着基础能力的成熟，逐步扩展到相邻的资产和工作流。提供预集成数字孪生框架的技术供应商（例如 新思科技 适用于电子设备的eDT技术以及适用于基于物理系统的Ansys 数字孪生技术）的技术供应商，能够大幅减少所需的跨学科工作量。

互操作性与标准

从历史上看，数字孪生一直是以定制化、专有系统的方式构建的，这些系统之间无法相互通信。如果某家汽车整车制造商希望将电池的数字孪生（由供应商A提供）与电机的数字孪生（由供应商B提供）进行集成，那么通用数据交换标准的缺失就会造成障碍。数字孪生联盟（Digital Twin Consortium）和电气与电子工程师协会（IEEE ）等组织正在积极致力于建立这些互操作性框架。

安全 以及知识产权保护

数字孪生包含高度敏感的信息，其安全 影响因孪生类型而异。运营孪生会揭示物理资产的确切性能特征和漏洞——这对竞争对手或敌对行为者而言是极具价值的情报。 设计阶段的电子数字孪生（eDT）则更为敏感：它包含硅片前RTL和专有固件，这些代表着企业的核心知识产权。符合性 框架进一步增加了限制——汽车软件遵循ISO 26262标准，航空航天软件遵循DO-178C标准，医疗设备软件遵循IEC 62304标准——每项标准都要求对数字孪生及其底层设计数据的访问实施有据可查且可审计的控制措施。 保障数字主线的安保并控制对数字孪生的访问权限，是一项关键的工程要求，而不仅仅是信息技术领域的问题。加密、基于角色的访问控制以及用于模拟执行的安全隔离区都是解决方案的一部分，尽管全行业的最佳实践仍在不断完善中。

在人工智能（AI）和边缘计算的推动下，该技术仍在不断演进。三大关键趋势正在塑造下一代数字孪生，而这一切都日益融入“无处不在的智能”时代——在这个时代中，人工智能能力已深度融入整个工程和运营体系。

混合数字孪生

传统的数字孪生高度依赖基于物理的仿真。虽然这些模型非常准确，但计算成本很高。该行业正朝着混合型数字孪生的方向发展，这种数字孪生将基于物理的仿真与人工智能和机器学习相结合。 人工智能通过分析历史数据来识别规律，而物理模型则确保预测结果符合实际情况。TwinAI 软件便是采用这种方法的产品之一，它创建的数字孪生既高度准确，又具备足够的速度以支持实时部署。请访问了解更多 ，通过“ Ansys ”混合分析应用页面了解详情，或进一步探索混合数字孪生。

可执行数字孪生（xDT）

从历史上看，数字孪生通常部署在云端或大型本地服务器上。当前兴起的新趋势是可执行数字孪生（xDT），这是一种轻量级、经过编译的数字孪生版本，可直接部署到边缘设备上。 xDT 在物理资产本身上本地运行，能够实现实时、自主的决策，且无需承受云连接带来的延迟。这对于以毫秒为单位计时的应用尤为重要，例如自动驾驶车辆控制或工业安全系统。xDT 接收传感器数据，在边缘处理器上运行简化的物理模型，并在本地做出控制决策，仅在带宽允许时与基于云的高保真数字孪生进行同步。

生成式人工智能集成

生成式人工智能（GenAI）正开始与数字孪生技术产生交集。工程师们正在利用大型语言模型（LLMs）对输入数字孪生的海量非结构化数据（例如维护日志和设计笔记）进行结构化处理。 生成式人工智能还能将数字孪生模拟产生的复杂输出结果合成自然语言摘要，从而使非技术背景的利益相关者 能够直接向数字孪生系统发起查询。例如，工厂经理可以询问系统：“本周3号生产线上的传送带故障 的概率是多少？”，并获得基于数字孪生预测分析、通俗易懂且直截了当的答案。

虽然“数字孪生”这一术语相对较新，但利用复制品来监测和排查物理资产故障这一基本概念，其渊源可追溯至太空竞赛时期。

从实体复制品到数字模型的概念飞跃发生在21世纪初，当时迈克尔·格里夫斯（Michael Grieves）在密歇根大学提出了他的“镜像空间”（mirrored spaces）框架。格里夫斯提出，每件实体产品都应有一个虚拟对应体，两者通过持续的数据流相连。 几年后，约翰·维克斯被认为是在2010年左右美国国家航空航天局（NASA）的技术路线图中首次使用了“数字孪生”这一术语。自那时起，这一概念已从航空航天研究实验室走向了工业领域的广泛应用。

以下资源对上文涉及的具体数字孪生主题进行了深入阐述。

• 什么是电子数字孪生？ — 关于芯片、SoC 和 ECU 设计阶段数字孪生的详细指南。
• 半导体行业的数字孪生 ——数字孪生在半导体价值链中的应用。