什麼是「數位孿生 」？

• 定義： 數位孿生 是一種 整合式、以資料為驅動的虛擬模型，用以呈現現實世界中的實體或流程，並以指定的頻率與精確度進行同步，以反映其實體對應物。
• 全端解決方案：數位 孿生涵蓋整個產品生命週期。 新思科技 eDT 技術專注於電子領域的深度，涵蓋晶片、系統單晶片（SoC）、電子控制單元（ECU）以及完整的電子／電氣（E/E）架構。 Ansys 數位孿生技術則著重於系統、物理及人工智慧（AI）的廣度。兩者皆涵蓋其各自領域的生命週期。
• 核心機制：與 靜態 3D 模型或單次執行模擬不同， 數位孿生 能與實體世界保持持續且雙向的資料交換——即「數位主線」。
• 主要價值：工程 團隊運用數位孿生，以加速產品上市時間、進行無風險的情境測試，並實現預測性維護，從而減少營運停機時間。
• 市場規模： 全球數位孿生 市場 正迅速擴張，2025年市場 規模達244.8億美元，隨著製造業、汽車業及半導體產業的採用速度加快，預計到2034年將達到3,847.9億美元。

關鍵的區別在於同步性。數位孿生 並非靜態快照，而是一個活躍且不斷演進的模型，透過稱為 數位主線，與其實體對應物保持即時連結。當實體資產的溫度、負載或軟體狀態發生變化時，虛擬模型便會隨之更新以反映實際狀況。反之，工程師亦可針對虛擬模型執行模擬，以預測未來行為，並將自動調整的指令傳回實體資產。

這種雙向資料交換，正是真正數位孿生與傳統工程模擬之間的區別。模擬通常是基於假設參數進行的單次運行分析，而「數位孿生 」則會隨著時間持續運作，並根據現實世界的輸入資料進行學習與適應。

其採用規模反映了這項功能的價值。根據《財星商業洞察》（Fortune Business Insights）的數據，2025 年全球數位孿生（數位孿生 ）市場規模達 244.8 億美元，預計到 2034 年將達到 3,847.9 億美元。各產業的工程團隊正逐步超越試點專案階段，開始部署數位孿生，以解決複雜的整合挑戰、降低實體原型製作成本，並優化營運表現。

符合「數位孿生 」定義的範圍也已擴大。 早期的應用主要著重於監控單一設備，例如泵浦、渦輪機或馬達。如今，數位孿生已能建模整個系統：包括整輛車、半導體製造廠，或是國家電力網。其中一些最先進的應用，甚至在設計階段——也就是在任何實體資產尚未存在之前——便已對產品本身進行建模。這種設計階段的應用（將於下一節探討）代表著「數位孿生 」概念已從其最初的營運監控起源，大幅拓展至更廣闊的領域。

人們常將「數位孿生」視為一項僅應用於產品生命週期某個階段的單一技術。然而，實際情況遠比這更為複雜。此類技術涵蓋多個應用領域，既包含電子領域的深度，也涵蓋系統與物理領域的廣度；而最先進的實現方案則將兩者結合，並在產品生命週期中實現雙向資料流動。

此類別由兩大技術組合提供支援。新思科技 的 eDT 技術專注於電子領域的深度，涵蓋晶片、系統單晶片（SoC）、電子控制單元（ECU）以及完整的電子／電氣（E/E）架構。Ansys 的 DT 技術則著重於系統與物理領域的廣度，例如機械、熱力、流體、電磁以及多物理場 系統。每個技術組合皆在其各自領域內，涵蓋從早期設計到實際運作部署的整個產品生命週期。

新思科技 的 eDT 技術產品組合，可支援電子系統的完整設計與驗證工作流程。工程師可運用此產品組合（包含 新思科技 Virtualizer 工具套件，可建立目標硬體的虛擬原型、 新思科技 Virtualizer 開發套件（VDK）， 新思科技 ZeBu 仿真系統、 新思科技 HAPS 原型系統、 新思科技 Silver 軟體在迴路（SiL）解決方案，用以建立並執行虛擬電子控制單元（vECU），新思科技 SIL Kit開源函式庫， Ansys TPT 嵌入式軟體測試工具，以及 新思科技 Platform Architect 基於 SystemC 且符合業界標準的效能與功耗分析工具，用於在晶片、SoC、ECU 以及完整的電氣/電子（E/E）架構之虛擬複本上建置、測試及除錯軟體。由於虛擬原型會執行未經修改的量產軟體二進位檔，軟體團隊得以在實體矽片製造前數月便展開驗證工作。新思科技 eDT 平台於 2026 年 3 月推出，將上述技術的一部分整合至一個開放且符合雲端原生 標準的環境中。

Ansys 的 DT 技術產品組合，可支援系統與物理層面的數位孿生，涵蓋整個生命週期。工程師可運用此產品組合，其中包括Ansys Twin Builder結構有限元素分析軟體、Ansys TwinAI人工智慧驅動的數位孿生 軟體、Ansys SCADE嵌入式軟體產品系列、Ansys optiSLang製程整合與設計優化軟體，以及Ansys Minerva模擬流程與資料管理軟體，以及各類領域物理工具，例如Ansys Fluent流體模擬軟體、Ansys Icepak電子元件散熱模擬軟體、Ansys 機械結構有限元素分析軟體、Ansys HFSS高頻電磁模擬軟體，以及Ansys AVxcelerate Autonomy自動駕駛車輛開發與安全驗證工具鏈，用以建構機械、熱力、流體、電磁及多物理場 系統的數位孿生。在設計階段透過高保真度 Ansys 模擬所建立的降階模型（ROMs），將成為運作中數位孿生的物理基礎架構。透過 TwinAI 軟體進行的人工智慧增強，會依據真實世界數據對這些 ROMs 進行校準，以利實際運作部署。

這些投資組合共同涵蓋了「數位孿生 」類別的全部範疇，從電子設備到系統，從設計到營運。這種關係並非單向的「從設計到營運」的交接。由 Ansys DT 技術所擷取的營運數據，將為下一代 新思科技 eDT 技術及 Ansys 設計階段的模擬。每一代產品都受益於前一代產品的營運洞見。結合 新思科技 + Ansys 技術佈局既涵蓋電子領域的深度，亦涵蓋系統與物理領域的廣度，此種全面性在業界實屬罕見。

讓我們來看看一個實際案例。沃爾沃汽車（Volvo Cars）在實體電子控制單元（ECU）問世之前，便已建置了一個完整的雲端託管電子數位孿生（eDT），用以驗證其核心系統平台與整車網路。透過使用Silver 軟體，沃爾沃得以進行早期整合測試與持續驗證，大幅降低了下游整合風險。一旦這些車輛製造完成並投入使用， Ansys 數位孿生（DT）技術便能監測實際運作中的熱性能、功耗及軟體行為。若運作孿生偵測到，在特定駕駛條件下，某個控制器持續運作溫度高於預測值，相關數據便會回傳給設計團隊。下一代晶片版本將在單一電晶體尚未製程前，便已針對該熱管理問題進行優化。

建置與營運數位孿生 需要一套能串聯實體世界與虛擬世界的複雜架構。此過程並非線性流程，而是一個持續進行的四階段循環。

1. 資料蒐集與匯入

任何數位雙生（數位孿生 ）的基礎皆在於數據。對於營運型數位雙生而言，這意味著需部署物聯網（IoT）感測器、邊緣運算 基礎架構以及遙測系統，以擷取溫度、振動及流體行為等即時物理指標。至於設計階段的數位雙生，其數據則包含從Virtualizer 套件等工具匯入的高精度設計檔案——包括寄存器傳輸層（RTL）程式碼、以積體電路為重點的模擬程式（SPICE）模型，以及韌體映像檔。

2. 虛擬建模

擷取的資料會被用來建構數學或行為模型。工程團隊必須在精確度與運算速度之間取得平衡。高精確度的 3D 物理模擬雖能提供高度精準度，但運算速度可能過慢，無法滿足即時決策的需求。為解決此問題，工程師常會採用 ROM。ROM 會簡化複雜的物理模型，在保留核心數學行為的同時，仍能以足夠快的速度執行，以處理即時感測器資料。

3. 同步與回饋迴路

此時，該模型便成為「數位孿生」。系統建立起雙向資料交換機制。實體世界的變化會更新虛擬模型，確保數位孿生始終反映資產的當前狀態。這種同步化會以指定的頻率進行，例如汽車煞車系統可能是每毫秒一次，而供應鏈流程則可能是每小時一次。

4. 分析、預測與行動

透過同步運行的虛擬孿生系統，工程師和自動化系統得以創造價值。虛擬孿生系統會持續在後台執行模擬，以預測未來的狀態。若某個軸承出現早期磨損跡象，虛擬孿生系統便會預測其失效時間並安排維護作業。工程師亦可利用虛擬孿生系統進行無風險的情境測試，透過在虛擬模型中引入故障來觀察系統的反應，而無需危及實體資產。

這四個階段並非僅發生一次的順序步驟，而是形成一個持續的循環。資料流入、模型更新、數位孿生同步、產生洞見，而這些洞見又會觸發新的資料蒐集或模型優化。隨著時間推移，數位孿生在累積更多運作歷史的同時，工程師也會根據預測行為與實際行為之間的觀察差異，對底層物理模型進行優化，從而使數位孿生的準確性日益提升。

數位孿生在不同複雜程度的應用層級上運作。業界普遍認可一套四層級的運作分類法，而 eDT 則在此基礎上新增了一個獨特的應用類別。

「數位孿生 」、「模擬」和「3D 模型」這三個術語常被互換使用，但它們所代表的工程能力卻截然不同。兩者的區別在於資料的流動方式以及模型的持久性。

工程團隊採用數位孿生來解決具體且可量化的業務問題。這項技術在五大主要領域創造價值，並獲得產業數據與實際部署案例的支持。

1. 縮短產品上市時間

在設計階段，eDT 能實現「左移開發」。軟體團隊不再需要等待實體原型才能開始編碼和驗證。透過在虛擬矽晶片上執行生產二進位檔，企業可大幅縮短開發時間。麥肯錫報告指出，對於部分使用者而言，數位孿生已將開發時間縮短多達 50%。在汽車產業中，採用 新思科技 eDT 平台，可在硬體就緒前完成高達 90% 的軟體驗證工作。

2. 預測性維護與減少停機時間

營運數位孿生能在異常狀況導致災難性故障之前，便及早偵測到這些異常。透過持續將即時感測器資料與基於物理原理的模型進行比對，數位孿生能辨識出磨損的細微徵兆。這使操作人員能夠精準地在需要時安排維護，而非依賴任意的維護時程表或等待設備故障發生。 業界調查一再顯示，部署基於數位孿生的預測性維護的組織，能在首次部署週期內便實現雙位數的投資報酬率（ROI），這主要歸功於避免了非計畫性停機，並延長了資產壽命。

3. 無風險情境測試

工程師無需冒著損及實體資產或影響生產進度的風險，即可模擬極端條件、故障模式及設計變更。若某家公用事業公司想了解電網將如何應對再生能源輸入的突然激增，可先在數位孿生 上測試該情境。 若汽車原始設備製造商（OEM）希望了解新的煞車演算法在時速 80 英里（130 公里）的濕滑路面上表現如何，他們可以直接將該情境導入 eDT 進行測試，而非建造實體原型並預訂測試賽道。能在進行一次實體測試所需的時間內測試數百種情境，這是一項顯著的競爭優勢。

4. 可持續發展與能源優化

數位孿生能提供優化能源消耗與減少材料浪費所需的細部可視性。透過在實際運作前模擬製造流程，企業得以找出效率低下的環節，並調整營運方式以將環境影響降至最低。麥肯錫指出，在消費性電子產品製造領域，數位孿生可將材料浪費減少約 20%。Ansys 的數據進一步佐證了這一點：某家知名汽車製造商透過在其價值鏈中全面部署數位孿生，成功將工廠能源成本降低了 30%。

5. 降低成本

上述四項優勢的累積效果，是工程與營運成本的可量化降低。設計階段所需的實體原型數量減少；由於問題已在虛擬環境中被發現，因此後期設計變更的情況也隨之減少。而在實際運作中，經優化的維護時程表可避免因非預期的停機所衍生的成本。這些節省效果會隨時間累積：每一代產品都能從前一代數位孿生所蒐集的營運數據中受益，從而減少所需的設計迭代次數。

數位孿生正在改變各主要工程領域中團隊的工作方式。以下範例說明了不同產業如何從矽晶片層級到系統層級應用這項技術，並取得可量化的成果。

製造業與工業 4.0

製造業是採用工業雙生體（數位孿生 ）最成熟的領域，其應用案例也已相當成熟。工廠營運人員利用製程雙生體來優化廠區佈局、模擬生產線，並對關鍵機械設備實施預測性維護。 製造商可能會建立整條組裝線的系統虛擬孿生，建模模擬機械手臂、輸送系統與品質檢驗站之間的互動。當機械手臂上的感測器偵測到馬達電流消耗異常時，該虛擬孿生便能預測該手臂是否會在接下來 200 小時的運作時間內發生故障，並安排在預定的維護時段進行更換，而非因突發狀況而停機。

實際部署案例充分展現了其影響力。某家大型礦業公司在兩個廠區部署了數位孿生技術，使生產力與成本節省幅度均提升超過 15%（Ansys ，《聚焦環境永續性：仿真產品的環境足跡——數位孿生》）。Twin Builder 軟體讓工程師能夠建立這些高保真模型，從而減少停機時間並提升整體設備效率（OEE）。深入瞭解 了解 針對製造業的數位孿生解決方案。

汽車與軟體定義車輛（SDV）

汽車產業正迅速邁向「軟體定義車輛」的時代，屆時車輛的價值將越來越多地取決於其程式碼，而非引擎。一輛現代化的豪華車款內含超過 1 億行程式碼，運行於數十個電子控制單元（ECU）之上。工程團隊利用 eDT 進行虛擬 ECU 測試及先進駕駛輔助系統（ADAS）驗證，這些工作早在實體車輛製造之前便已展開。

大陸集團透過其雲端開發環境 CAEdge，整合 新思科技 虛擬 ECU 解決方案與其雲端開發環境 CAEdge 的整合，展現了 eDT 如何加速軟體定義車輛計畫的「左移開發」。正如大陸汽車首席技術長吉爾斯·馬比爾（Gilles Mabire）所指出的 ：「新思科技 的虛擬 ECU 及車輛數位孿生 能力，使我們能夠更早地開發和測試先進的軟體解決方案，從而更快地將其部署到車輛上。」在營運層面，系統孿生技術會監控整個車隊的車輛性能，並將數據回傳以支援無線軟體更新。

航太與國防

在航太領域，實體原型製作的成本極高，且系統故障的風險極大。單一衛星原型機的成本可能高達數億美元，而航電系統中的軟體缺陷更可能造成災難性後果。國防承包商運用數位孿生技術，進行航電系統驗證、任務就緒模擬以及衛星系統監控。

Platform Architect 工具可實現早期架構探索，而Twin Builder軟體則提供符合RTCA的DO-178C等嚴格安全標準所需的基於物理的模擬深度。SCADE產品系列為安全關鍵型航太軟體提供基於模型的開發，並原生支援DO-178C工具認證。此組合使國防計畫能在維持或提升認證信心的同時，減少實體測試樣品的數量。業界數據顯示，某家採用數位孿生 資產開發模型的航空航天巨頭，其零件與系統的首次合格率提升了 40%。

能源與公用事業

電網與再生能源設施是極其複雜的分散式系統。能源公司運用數位孿生技術，以優化電網負載、整合間歇性再生能源，並監測風力發電機葉片等資產的結構健康狀況。

英國原子能管理局（UKAEA）為物理學前沿領域中「數位孿生 」能力的強有力範例。UKAEA 運用 Twin Builder軟體對核聚變反應爐組件進行建模，以生產潔淨能源，並建造了一座名為 CHIMERA 的測試裝置，用以模擬核聚變發電廠的極端工況。從更廣泛的角度來看，瓦錫蘭（Wärtsilä）則運用 Twin Builder 軟體與 Fluent軟體進行複雜的電池儲能系統建模，設計出完全整合的儲能系統，以優化太陽能及風力發電場應用中的永續能源效益。

醫療保健與製藥業

醫療產業在患者層級與製程層級皆應用數位孿生技術。生物製藥公司利用製程孿生來模擬與優化藥物製造工作流程，在確保嚴格遵守法規的同時，將產量最大化。醫療器材製造商則運用元件與系統孿生，來驗證重症監護設備中的嵌入式軟體。

半導體設計

所有這些產業的基礎皆在於矽。半導體公司利用 eDT 來加速系統單晶片（SoC）的啟動流程，並進行矽片製造前的驗證。 新思科技 eDT 平台讓晶片設計師能在流片前數月，便將硬體的虛擬複本移交給軟體團隊，將過去序列化的流程壓縮為並行流程。人工智慧增強的模擬技術正日益成為這項工作的一部分——請參閱SimAI 軟體如何優化晶片設計。若欲深入了解數位孿生在半導體價值鏈中的應用，請閱讀《半導體產業的數位孿生》。

儘管其帶來的好處相當可觀，但評估是否採用數位孿生 的工程團隊仍須克服若干技術與組織層面的挑戰。

資料整合的複雜性

數位孿生（數位孿生 ）的優劣取決於其所依據的資料品質。大多數企業並未具備單一、統一的資料層。相反地，它們運作於由物聯網感測器、企業資源規劃系統、舊有產品生命週期管理資料庫以及專有設計工具所組成的拼湊系統中，這些系統各自擁有不同的資料格式與更新頻率。要將這些分散的資料來源整合為一個統一且同步的模型，需要投入大量的中介軟體開發與標準化工作。 資料孤島仍是企業級數位孿生部署的主要障礙，而解決這個問題所需的時間，往往比建構數位孿生本身還要長。

運算成本

高保真物理模擬需要龐大的運算資源。若要即時執行這些模擬以處理連續的感測器資料，往往不切實際。業界正透過 ROM（參數化模型）來解決此問題——這些模型透過簡化物理過程來加快運算速度，並善用可擴展的雲端基礎架構。

跨領域工程合作

數位孿生 這些專案處於多個工程學科的交匯點。一個可投入生產的數位孿生，結合了物理學專業知識（例如：機械、熱力學和電氣）、軟體工程（例如：遙測處理流程、模擬協調，以及與現有系統的整合），以及對所建模資產的領域知識。 多數組織會循序漸進地建立這些能力，首先從能明確展現投資報酬率（ROI）的單一應用案例著手，隨後隨著基礎能力的成熟，逐步擴展至相鄰的資產和工作流程。提供預先整合的數位孿生 框架（例如 新思科技 電子產品的 eDT 技術以及 Ansys 適用於物理基礎系統的 DT 技術），可大幅減少所需的跨領域工作量。

互通性與標準

從歷史上看，數位孿生向來是以客製化、專有系統的形式建構，彼此之間無法互通。若某家汽車原始設備製造商（OEM）希望將電池的數位孿生 （由供應商 A 提供）與馬達的數位孿生 （由供應商 B 提供）進行整合，由於缺乏通用的資料交換標準，將造成整合上的阻礙。諸如「汽車數位孿生聯盟」（數位孿生 Consortium）及「電機電子工程師學會」（IEEE）等組織，正積極致力於建立這些互通性框架。

安全與智慧財產權保護

數位孿生包含高度敏感的資訊，其安全影響會因孿生類型而異。運作型孿生會揭露實體資產的確切性能特徵與弱點——這對競爭對手或敵對行為者而言是極具價值的情報。設計階段的電子數位孿生（eDT）則更為敏感：它包含代表企業核心智慧財產權的「前矽」RTL 及專有韌體。合規框架更增添了額外限制——汽車軟體遵循 ISO 26262，航太軟體遵循 DO-178C，醫療器材軟體則遵循 IEC 62304 —— 每項規範均要求針對數位雙生體及其底層設計資料的存取權限，建立有文件記載且可稽核的管控措施。保障「數位主線」的安全並管控對數位雙生體的存取權限，是一項關鍵的工程要求，而不僅僅是資訊技術層面的考量。 加密、基於角色的存取控制，以及用於模擬執行的安全隔區，都是解決方案的一部分，儘管業界的最佳實踐仍在持續發展中。

在人工智慧（AI）與邊緣運算 的進展推動下，這項技術持續演進。有三項關鍵趨勢正在塑造下一代數位孿生，這些趨勢日益融入「普及式智慧 」的時代框架之中，在此框架下，人工智慧能力已全面嵌入工程與營運的各個層面。

混合式數位孿生

傳統的數位孿生高度依賴基於物理的模擬。雖然這些模型非常精確，但運算成本極高。業界正朝向混合式數位孿生發展，將基於物理的模擬與人工智慧及機器學習相結合。人工智慧透過分析歷史數據來識別模式，而物理模型則確保預測結果符合實際情況。TwinAI 軟體便是採用此方法的產品之一，能建立既高度精確又具備足夠速度以供即時部署的數位孿生。深入瞭解 透過 Ansys Hybrid Analytics應用程式頁面，或瀏覽探索 Hybrid Digital Twins。

可執行數位孿生 (xDT)

從歷史演變來看，數位孿生過去通常部署於雲端或龐大的本地伺服器上。當前的新興趨勢是「可執行數位孿生（數位孿生 ，xDT）」，這是一種輕量級且經過編譯的數位孿生版本，可直接部署至邊緣裝置。 xDT 直接在實體資產上本地運行，無需承受雲端連線的延遲，即可實現即時且自主的決策。這對於以毫秒為單位的應用場景尤為重要，例如自動駕駛車輛控制或工業安全系統。xDT 接收感測器資料，在邊緣處理器上執行簡化的物理模型，並在本地做出控制決策，僅在頻寬允許時才會與基於雲端的完整保真度數位孿生進行同步。

生成式人工智慧整合

生成式人工智慧（GenAI）正開始與數位孿生（數位孿生 ）技術產生交集。工程師們正利用大型語言模型（LLMs）來整理龐大的非結構化資料（例如：維護日誌和設計筆記），這些資料正是數位孿生的輸入來源。 生成式人工智慧還能將數位孿生 模擬產出的複雜結果，轉化為自然語言摘要，讓非技術背景的利害關係人能直接向數位孿生查詢。例如，工廠經理可以詢問系統：「本週第3條生產線的輸送帶發生故障的機率是多少？」並獲得基於數位孿生預測分析、淺顯易懂且直截了當的答案。

雖然「數位孿生 」這個術語相對較新，但利用複本來監控和排除實體資產故障的基礎概念，其淵源可追溯至太空競賽時期。

從實體複製品到數位模型的概念飛躍，發生在 2000 年代初期，當時麥可·格里夫斯（Michael Grieves）在密西根大學提出了他的「鏡像空間」（mirrored spaces）框架。格里夫斯主張，每項實體產品都應擁有一個虛擬對應體，並透過持續的數據流相互連結。 數年後，約翰·維克斯（John Vickers）於2010年左右在美國國家航空暨太空總署（NASA）的《技術路線圖》中首次使用了「數位孿生」（數位孿生 ）一詞。自此，該概念已從航太研究實驗室擴展至主流工業領域，並被廣泛採用。

以下資源針對上文所述的特定「數位孿生 」主題進行了進一步闡述。

• 什麼是電子數位孿生（數位孿生 ）？ — 一份針對晶片、系統單晶片（SoC）及電子控制單元（ECU）設計階段數位孿生的詳細指南。
• 半導體產業的數位孿生 — 數位孿生在半導體價值鏈中的應用。