数字孪生技术在实际应用中存在的问题

2023-10-30 理论教育版权反馈

【摘要】：11.1.2数字孪生驱动应用所产生的比较优势不明目前数字孪生应用基本处于起步阶段，数字孪生在产品设计、制造和服务中的应用所带来的比较优势不清晰，应用过程中所需攻克的问题和技术不清楚。

数字孪生技术的应用必须以海量数据为基础，并且是基于全要素、全生命周期的数据，而有关这些数据所涉及的先进传感器技术、自适应感知、精确控制与执行技术等难题亟须进一步攻关；此外，现阶段数字孪生应用主要集中在产品的运维和健康管理等方面，需要继续加强在产品设计与优化、装配、测试/检测、车间调度与物流等环节的实践应用。

11.1.1　缺乏系统的数字孪生理论/技术支撑和应用准则指导

目前，在数字孪生模型构建、信息物理数据融合、交互与协同等方面的理论与技术比较缺乏，导致数字孪生落地应用过程中缺乏相应的理论和技术支撑。

11.1.2　数字孪生驱动应用所产生的比较优势不明

目前数字孪生应用基本处于起步阶段，数字孪生在产品设计、制造和服务中的应用所带来的比较优势不清晰，应用过程中所需攻克的问题和技术不清楚。

11.1.3　在产品生命周期各阶段的应用不全面

从产品的产前、产中、产后三个阶段分析，当前数字孪生的应用主要集中于产品的运维和健康管理等产后方面，需要加强在产前（如产品设计、再设计、优化设计等）和产中（如装配、测试/检测、车间调度与物流等）的应用探索。

11.1.4　网络安全问题

数字孪生具有数字化、网络化、智能化等特点，其应用环境开放、互联和共享，随着其应用领域的不断扩展，网络安全问题将逐步凸显。

11.1.4.1　智能制造体系面临系统性风险

以数字孪生技术为基础的智能制造的虚拟空间与物理空间之间的连接以及过程中各组成部分之间的连接都建立在网络信息流传递的基础之上，随着数字孪生技术与智能制造的加速融合，由封闭系统向开放系统的转变势在必行，系统性的网络安全风险将集中呈现。

一方面，智能制造的基础设备和控制系统面临未知网络风险。原有的基础设备多为长期运行在封闭系统环境下的简单设备，相关的硬件芯片、软件控制系统等都可能存在一定的未知安全漏洞，同时由于缺乏应对互联网环境的固有安全措施，极易遭受网络攻击，进而引发系统紊乱、管理失控乃至系统致瘫等网络安全问题。另一方面，智能制造系统面临数据安全风险。随着当前网络攻击方式的不断变化，智能制造系统产生和存储了生产管理数据、生产操作数据以及工厂外部数据等海量数据，这些数据可能是通过大数据平台存储，也可能分布在用户、生产终端、设计服务器等多种设备上，任何一个设备的安全问题都可能引发数据泄密风险。同时，随着智能制造与大数据、云计算的融合，以及第三方协作服务的深度介入、大量异构平台的多层次协作等因素，网络安全风险点急剧增加，带来更多的入侵方式和攻击路径，进一步增加数据安全风险。

11.1.4.2　数字孪生城市发展安全问题(www.chuimin.cn)

随着数字孪生城市概念的逐步兴起，其虚实交互、智能干预、泛在互联、开源共享等特征成为构建数字孪生城市模型的强大技术，同时也使其成为网络安全攻击的重点目标。由于其在社会生产生活中的巨大支撑作用，因此相关网络安全保障体系亟须建立。

首先，关键信息基础设施风险不容忽视。数字孪生城市的发展是构建在高度一体化、智能化的城市关键信息基础设施基础上的，这些基础设施涉及各类网络基础设施、软硬件系统、多元管理和交换平台等。而在网络环境中，涉及的网络节点越多，网络结构越复杂，其面临的网络攻击风险越大。其次，大量新技术新应用带来一系列未知风险。随着信息技术的高速发展，数字孪生城市与云计算、物联网、大数据、移动互联网、工业互联网等技术的融合是必然趋势。在各种新兴技术本身的安全问题尚未完全暴露的情况下，多技术多业务的融合让网络安全问题更加复杂多变。与此同时，面向新业务和新应用的网络安全综合管理机制和规范也呈现出不同程度的滞后。

11.1.4.3　数字孪生技术的网络安全保障方案

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