在国家自然科学基金项目(项目编号：51522501，51875030)等资助支持下，2019年9月25日《Nature》杂志在线发表了北京航空航天大学数字孪生研究小组关于《Make MoreDigitalTwins》的Comment类型文章(Nature2019, 573: 490-491)。北京航空航天大学陶飞教授为第一作者和通讯作者，其博士生戚庆林为第二作者。

论文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-019-02849-1。

随着美国“工业互联网”、德国“工业4.0”、中国“制造强国”等国家层面制造发展战略的提出，智能制造已成为全球制造业发展的共同趋势与目标。数字孪生作为解决智能制造信息物理融合难题，和践行智能制造理念与目标的关键使能技术，当前被学术界高度关注和研究，并被工业界广泛引入到越来越多的领域进行落地应用。

北京航空航天大学陶飞教授带领的数字孪生小组是最早开展数字孪生研究的团队之一，在国际上首次提出了数字孪生车间的概念，发表了首篇数字孪生车间文章(CIMS 2017, 23(1): 1-9)，并与国内20多个高校和科研机构共同开展了数字孪生在制造中的应用探索(CIMS 2018, 24(1): 1-18)。此外，为实现数字孪生在工业领域的推广应用，北航数字孪生小组提出了数字孪生五维模型，并结合企业实际应用需求，与合作企业共同探索了数字孪生五维模型在卫星/空间通信网络、船舶、车辆、飞机、发电厂、制造车间、复杂装备、医疗、智慧城市等十多个领域的应用(CIMS 2019, 25(1): 1-18).

然而，数字孪生在制造和相关领域的实践应用过程中，还存在系列科学问题和难点有待突破。如围绕数字孪生五维模型，①在物理实体维度，如何实现多源异构物理实体的智能感知与互联互通，实时获取物理实体对象多维度数据从而深入认识和发掘相关规律和现象，从而实现物理实体的可靠控制与精准执行；②在虚拟模型维度，如何构建动态多维多时空尺度高保真模型，如何保证和验证模型与物理实体的一致性/真实性/有效性/可靠性，如何实现多源多学科多维模型的组装与集成等；③在孪生数据维度，如何实现全要素/全业务/全流程多源异构数据的实时采集与高效传输，如何实现信息物理数据的深度融合与综合处理，如何实现孪生数据与物理实体、虚拟模型、服务/应用的精准映射与实时交互等；④在连接与交互维度，如何实现跨协议/跨接口/跨平台的实时交互，如何实现数据-模型-应用的迭代交互与动态演化等；⑤在服务/应用维度，如何基于多维模型和孪生数据，提供满足不同领域、不同层次用户、不同业务应用需求的服务，并实现服务按需使用的增值增效等。此外，如何实现不同领域不同学科专家的协作，如何联合产学研用共同创新也存在实践瓶颈。上述问题是当前数字孪生研究与落地应用的瓶颈难题，本文针对上述相关科学难题和挑战进行了研究与阐述。

为推动数字孪生技术的发展及其在制造等相关领域的落地应用，北航和国内12所高校2017年共同发起了“第一届数字孪生与智能制造服务学术会议”，至今已连续成功举办了3届，产生了积极影响。2018年受邀在 Elsevier出版了第一部数字孪生制造专著（Digital Twin DrivenSmart Manufacturing, Elsevier-Academic Press, 2019）。近3年，受邀在美国、俄罗斯、日本、英国等国家召开的 学术会议上做数字孪生相关的大会报告/邀请报告30余次。相关工作引起了国内外学术界与工业界的广泛关注，被国内外100多所高校/研究机构跟踪研究，并被相关企业开展应用实践。