数字孪生:数字经济的基础支撑

数字孪生是我国在数字经济发展的过程中提出的一条重要战略，是我国工业与信息化工作推进的重点内容。本书全面系统地阐述了数字孪生的概念、背景、总体框架等内容，对指导当前数字化转型具有一定的意义。

什么是数字孪生？数字孪生是充分利用物理模型和物联网传感采集全生命周期的海量数据，融合虚拟现实、仿真、大数据、物联网、人工智能、区块链等跨学科数字技术，通过实体世界与虚拟世界双向映射、动态交互、实时连接，记录、仿真、预测对象全生命周期的运行轨迹，实现系统内海量的数据信息与资源的很优配置。 通常认为，数字孪生（Digital Twin）是基于美国密歇根大学的迈克尔·格里夫斯（Michael Grieves）教授的研究所提出的概念，之后这一提法得到广泛的认同并沿用至今。其实，数字孪生理念和方法已经走过了几十年的发展历程，从20世纪60年代美国国家航空航天局（NASA）的阿波罗登月计划，到今天的工业4.0和智慧城市，数字孪生技术广泛应用于各个行业中。 本书作者以十余年的研究及行业应用经验为基础，带你畅游数字孪生的神秘世界！ 2021年，数字孪生似乎成了一个高频的时尚词汇，很多传统的信息化服务商也纷纷贴上了数字孪生的标签，数字孪生领域的专家们以亲身的经验和体会，通过浅显易懂的语言，为读者打开一扇快速了解数字孪生的窗户。本书对政府机构的决策者、企业的高级管理层、数字化转型和升级的相关负责人等的实际工作可以起到启发和指导的作用，为研究人员、大学生提供学习参考资料。通过此书，你将明白数字孪生如何改变生活、改变科技、改变全球技术与经济格局！

"郭沙 1983年以四川省高考数学状元身份考入清华大学计算机科学与技术系，美国FIU数据库博士。专注跨学科数字孪生技术相关领域的研究与应用30年。参与了中国早期863/CIMS、制造业信息化工程科研项目。在《IEEE知识与数据工程》等国际有名学术期刊发表论文，对大数据挖掘和知识学习的研究以及相关发明专利产生了重要的影响。 郭沙博士是互联网行业第一批创业者和见证人，从1996年开始，先后在美国成功创立了多家创新型互联网、高科技企业。郭沙博士先后主持了众多数字孪生技术攻关项目，支持和参与国家重大项目及企业重点科研项目，是创新型数字经济的践行者。郭沙博士的研发方向包括数字孪生场景相关的三维引擎优化算法、大数据挖掘、数据资产化技术、绿色超级计算集群、高可靠超低延迟交互技术。"

第一章 总述
第一节 从工业文明到数字文明
第二节 数字经济与数字社会
第三节 从消费互联网到产业互联网
参考文献
第二章 数字孪生的发展历程
第一节 数字孪生概念的演进
第二节 数字孪生和其他新一代数字技术的关系
第三节 数字孪生的相关标准
参考文献
第三章 国家战略
第一节 国外数字经济产业政策
第二节 数字经济与新基建
第三节 我国数字经济产业相关政策分析
参考文献
第四章 数字孪生技术
第一节 概述
第二节 数字孪生概念起源
第三节 数字孪生的定义
第四节 数字孪生的特征
第五节 数字孪生与相近技术的区别
第六节 数字孪生的生命周期
参考文献
第四章 数字孪生的关键应用领域
第一节 概述
第二节 智能制造与工业互联网
第三节 数字城市
第四节 数字建筑
第五节 能源管理
第六节 文化创意
第七节 智慧教育
第八节 智慧医疗
第九节 智能金融
第十节 轨道交通
第十一节 数字娱乐
第十二节 安全应急
参考文献
第六章 数字孪生体系架构及关键技术
第一节 数字孪生体系架构
第二节 数字孪生关键技术
参考文献
第七章 数字孪生产业协同体系
第一节 概述
第二节 数字孪生产业协同双循环体系
第三节 核心研发
第四节 成果转化
第五节 产业协同
第六节 开放共享体系
第七节 政策与金融支持
参考文献
第八章 数字孪生的关键挑战
第一节 概述
第二节 数据的挑战
第三节 模型的挑战
第四节 安全和可信的挑战
第五节 软件系统的挑战
第六节 硬件系统的挑战
第七节 商业模式的挑战
第八节 人才的挑战
第九节 国际交流与合作的思考
第九章 数字孪生的应用案例
第一节 锡安和平纪元的第五个五年计划
第二节 母体0.1版本
参考文献
第十章 数字孪生的未来展望
第一节 技术突破
第二节 应用拓展
第三节 学科发展
第四节 元宇宙：从科幻到现实
第五节 人类文明的延续
参考文献

     三、数据的治理 数据和模型是数字孪生体系中最核心的资产。在数字孪生体系中，数据天然就具备多源异构的特性，如果不建立一套完善的数据治理体系，对数据进行全生命周期管理，那么即使有相应的技术采集和融合数据，数据始终还是一盘散沙，不能构成数据资产，也无法长期发挥价值。 数据治理指的是数据资产管理的权威性和控制性活动，包括规划、监视和强制执行，数据治理是对数据管理的高层计划与控制。数据治理体系的构建为数据管理工作提供强有力的系统支撑。建立一个完整的数据治理体系可以从组织架构、标准、质量、系统功能等方面增强对数据的宏观管控，在微观上实现精细化管理。数据治理模块主要包括数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据生命周期管理、数据安全管理等，这些模块协同运营，有助于确保数据规范、一致、安全、有效。 1数据标准管理 即建立数据标准体系，并制定数据标准运维管控制度和流程。如果缺乏相应的标准，那么数据管理将无章可循，数据质量也将无从保证，数据的应用、交换和共享也会变得混乱无序。从数据标准化实践来说，企业需要梳理好核心的元数据、主数据，形成相应的规范化的数据框架和模型，然后做好执行、监控和维护工作。 2数据质量管理 即保证数据的准确性、完整性、一致性、及时性、合法性，提升用户使用体验。数据质量可以定义为数据的“适用性”，也就是数据是否满足应用的需求。满足的程度越深，说明数据质量越高。所谓准确性，就是数据必须真实准确地反映所发生的一切；完整性是指数据是充足的，任何相关的数据都没有被遗漏；一致性是指数据之间是相关的，有一定的相互约束作用，在不同场景下这种相互关联性需要保持一致；及时性是指数据需要及时更新，不能是过期的；合法性是指数据需要在合理合法的范围内获取和使用。 3元数据管理 元数据提供了关键数据的详细描述，使用户了解数据组成、结构及数据流向，可以快速建立业务与技术之间的连接，为企业管理提供重要保障。使用元数据管理可以自动化地获取整个企业的数据业务含义，帮助内外部客户更好地理解数据，提高数据使用的效率。 4主数据管理 主数据（MasterData）是企业至关重要的核心业务实体数据，比如客户、产品、订单等。这些数据分布在企业的各个业务系统之中。由于企业信息化程度的不断深入，跨业务、跨部门、跨业务系统之间的业务连贯性需求越来越迫切，这对企业系统数据的一致性、完整性和准确性提出了新的要求。主数据是各个业务系统需要共享的数据，能帮助企业构建单一、准确、权威的数据来源。 5数据生命周期管理 应重点建设从数据资产的规划、注册、运营到注销的全流程管理体系，使数据资产管理系统化、可视化。 6数据安全管理 建立体系化的数据安全管控策略，从而实现全方位数据安全管控机制，通过技术手段与管理措施相结合的方式保障数据安全。