元宇宙产业链图（元宇宙产业）

工业4.0 独有的虚拟世界

在追求工业4.0的过程中，数字化工厂和工业物联网是绕不开的两大方向。然而，随着技术创新，数字孪生正逐渐席卷制造业。过去，静态CAD 模型和2D 平面图正在转变为交互式3D 模型。特斯拉等公司在建设和维护超级工厂时，使用了DMU数字样机等数字孪生技术，进一步提高了生产效率，缩短了交付周期。

但随着规模开始扩大、迭代需求增加，数字孪生工厂也开始引入AR/VR等技术，打造完全虚拟但又接近现实的大型动态场景。毕竟，在虚拟条件下完成软件验证和迭代比直接硬件迭代要便宜得多、速度也快得多。

然而，数字孪生工厂与传统数字工厂相比有哪些优势呢？按理说，3D建模需要海量的数据输入，需要专业的图形人才花费大量的精力才能完成。这或许是新工厂的目标，但对于现有的传统工厂或标准数字工厂来说，如何快速转型为数字孪生工厂？

阿里云DTwin

数字孪生技术实际上可以与云技术和人工智能完美契合。国内阿里云也看到了这个机会，开始向数字孪生工厂发力。工业大脑DTwin是阿里云研发的工业可视化孪生平台。它采用模块化可视化框架引擎。工厂可以选择公有云或本地部署，最终完成数字孪生工厂的远程运维和可视化管理。

在当今的高端集成设备中，关键部件都内置大量传感器来监控产品的运行状态。它们还具有数据输出功能，帮助工业系统完成故障预警等维护任务。来自物理传感器和现有工业系统的实时数据可以传输到DWin，以实时跟踪真实环境中的生产过程。但这一点其实现在很多数字化工厂都已经实现了，并没有什么特别之处。归根结底，数字孪生工厂的独特之处在于3D视觉环境。

DWin基于H5和WebGL技术。渲染引擎采用Three.js和游戏级乐高渲染引擎。建模可以覆盖从校园层面到设备层面，甚至可以细致到设备结构爆炸图。用户还可以利用AR/VR技术完成第一人称视觉导航。

DTwin Twin Canvas 编辑器/阿里云

然而，这样一个3D视觉环境的构建过程想想就很复杂。为此，DTWin还准备了低门槛的图形化构建工具。它可以直接使用内置组件完成乐高式的模块化搭建，并且可以零编程生产。线路模型的构建节省了大量的开发成本。在升级和维护工厂时，这种可视化环境的迭代远比实体设备的迭代简单，而且还可以辅助基础设施的规划、设计和部署。

笔者认为，数字孪生技术有机会成为云服务厂商进入传统制造业的又一大吸引力。腾讯云、华为云等国内厂商也纷纷进入该行业。无论是自主研发解决方案，还是与数字孪生技术公司合作，都可以加速我国工业4.0的转型进程。 NVIDIA Omniverse

数字孪生技术可以说与图形技术有着紧密的联系，图形巨头NVIDIA自然也不会置身事外。其Omniverse平台可以说为个人和企业用户拉开了数字孪生的序幕。在这些企业用户中，宝马是第一个将Omniverse引入制造业的。

在汽车技术翻天覆地的革新下，这些汽车制造商早已成为纯粹的汽车制造商。有的已经开始建造超级计算机，有的已经开始制造电池。宝马已着手开发3D、VR和AR IT产品。此次与英伟达的合作，是将数字孪生工厂引入汽车制造的正式一步。

宝马的数字孪生工厂系统/BMW

宝马在德国雷根斯堡工厂创建了一个功能齐全的实时数字孪生系统，可以根据车间工单指令和机器人编程来模拟大规模生产和调度。当前的汽车生产线中，最重要的环节就是车型定制。一款车型往往有多种配置选择，因此每条生产线都必须具备这样的定制能力，宝马90%以上的车型都是定制的。这方面要多加注意。

Omniverse的存在提高了整个生产过程的效率。宝马工程师可以快速确定如何改进每个特定车型的生产顺序，并使用数字车间人员的模拟来测试工作流程中的人体工程学和效率。

即使有了Omniverse，宝马实现数字孪生工厂的途径仍然是一条复杂的路线。毕竟他们并不缺乏3D建模方面的专业人士。他们将Omniverse 的数字孪生解决方案更多地视为数据协调器，就像一些工厂的数字屏幕一样。不同的是，数字孪生选择以3D交互的方式来实现。

结论

从以上两个数字孪生工厂解决方案可以看出，云服务厂商和图形解决方案厂商必然成为这项技术的受益者，但我们不能忽视最重要的基础设施，尤其是工业物联网通信和工业传感器。建设这样的数字孪生工厂，无疑会对工业通信系统的并发性和吞吐量提出更大的挑战。受益的传感器不仅仅是监控和检测传感器。激光雷达等能够捕获3D 数据的传感器也能分得一杯羹，帮助3D 建模。与连接全人类的元宇宙相比，数字孪生工厂这样的“制造元宇宙”似乎更容易首先实现。