数字孪生是绘制真实物理世界的数字副本。通过整合人工智能、机器学习和传感器数据，建立一个可以实时更新的“真实”模型，以支持实体产品生命周期中各种活动的决策。比如蔚来能源云的智能选址系统，有助于推断换电站的布局
数字孪生是绘制真实物理世界的数字副本。通过整合人工智能、机器学习和传感器数据，建立一个可以实时更新的“真实”模型，以支持实体产品生命周期中各种活动的决策。比如蔚来能源云的智能选址系统，有助于推断换电站的布局地址，可以清楚地知道换电站的日电量、换电时间以及当前电量下新建站对周边换电站的影响。
日前，在蔚来汽车NIO Power Day上，蔚来汽车高级副总裁沈飞首次详细披露了蔚来汽车充换电网络“大脑”3354蔚来能源云的系统运行模式。这套由蔚来从2015年开始投资、自主研发的智能系统，可以帮助蔚来布局充电和换电网络，实时读取和远程监控设施运行状态，帮助用户规划智能出行路线。数字孪生技术是实现这些功能的核心基础。
此外，蔚来汽车的充电桩、电站、电池、蔚来汽车都以数字形式存储在蔚来能源云。沈飞介绍，通过蔚来能源云的智能运维系统，工作人员可以准确了解电池数量、电池衰减程度、运行健康状况以及用户整个换电时长，基于数据分析做出决策。
“通过数字空间搭建换电站模型后，可以直观地看到电池仓换电的全过程，甚至小到一颗螺栓是否拧紧。”沈飞说，“我们已经有近100个换电站在进行无人值守的自助换电操作。调度运行中心可以通过数字空间远程了解变电站发生的一切。一旦某个部件出现故障，可以准确定位并解决。”
事实上，数字孪生技术不仅限于充电和更换服务。它在汽车行业得到了广泛的应用，包括汽车及零部件的研发、汽车生产和供应链管理等。尤其是汽车生产的智能制造领域，这是汽车公司布局的重点。
特斯拉是数字孪生技术工业应用的试验者。2011年，特斯拉成立了设计工作室，赋予其超级工厂数字结对的能力。特斯拉根据汽车制造的特点，采用NASA的数字孪生技术“降维”，降低对仿真精度的要求。每辆工厂汽车都配备了数字双胞胎模型，并根据物联网传感器接收的数据，实时更新汽车程序，为用户提供持续优化。
在汽车制造方面，以上海汽车通用汽车奥特能超级工厂为例。Otergy超级工厂电池生产的涂胶、压盖等工序都是由基于digital twin技术的机器人自动完成的。在设计初期，会对轨迹、速度、出胶量等加工参数进行数百次虚拟仿真。在生产中，仿真后的最优方案将输出到现场设备，配合3D视觉，整个系统的测量精度将小于0.1mm
将宝马的数字孪生技术应用于物流，以支持车辆的准时交付。通过堆场管理系统，结合实时物流数据和3D模型，模拟各种物流场景，实现集装箱的精准管理。此外，工作人员可以随时了解车场发生的情况，更高效地为汽车生产提供零配件。
值得一提的是，宝马投资150亿元在沈阳建造了瑞达工厂，这是一个从一开始就完全在虚拟环境中规划和模拟的工厂。根据宝马官方介绍，工厂规划、建筑设计、生产线布局、设备调试都是创建数字双胞胎模型，并在Epic Games虚幻引擎3D创建平台上进行模拟。
通过虚拟世界与现实世界的融合，工厂各部门可以提前发现设计和系统运行中存在的问题和需要改进的地方，并及时进行调整和优化，从而大大减少后续建设和执行中的返工次数。利达工厂从建设到投产用了两年多一点的时间，比正常建设周期缩短了6个月。
国内汽车企业在数字孪生技术的应用上也不遗余力。基于数字化双生协同设计和虚拟仿真平台，一汽集团缩短产品开发周期6个月以上；基于5G工业互联网的数字化工厂，应用物联网、数字孪生、混合现实等技术，实现冲压、焊接、涂装、总装四个流程的智能化生产。整车注册周期压缩7个月，订单交付周期缩短26%以上。
去年，长安汽车发布了基于“用户-车企-开发者”全链路的全场景数字化双胞胎开发开放平台。长安汽车董事长朱荣华介绍，该平台是国内首个实现驾驶、驾驶舱、整车控制三域的整车级虚拟仿真环境，可布置整车功能场景。
数字化服务提供商埃森哲大中华区产品制造部董事总经理蔡告诉界面新闻，数字化双胞胎正在国内汽车公司中逐步推广应用，生产车间高度自动化已经成为可能。
“生产车间生产线上发生的一切，都可以在虚拟数字环境中实时看到。过去不能及时注意到的问题，可以基于数据主动预警和干预，既提高了企业的生产应变能力，又降低了企业的生产成本。”
随着汽车行业“新四化”进程，数字双胞胎正以前所未有的速度应用于汽车及零部件企业。蔡娟认为，汽车企业需要思考如何加速包括制造业在内的大型供应链的数字化转型升级，以应对未来的挑战。
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