孙艳琳

(黑龙江大学 信息管理学院，黑龙江 哈尔滨 150080)

Digital twin通常翻译为数字孪生，也称作数字双胞胎。数字孪生本质上是一种独特的物理系统生存模型，支持多物理仿真、机器学习、增强现实/虚拟现实和云服务等智能技术。因此，数字孪生能够实现制造物理世界和信息世界的融合，实现智能生产和智能管理。目前，学术界普遍认为数字孪生的第一次出现可以追溯到2003年。在美国密歇根大学的产品全生命周期管理的一次课程中，著名学者Dr. Michael Grieves引入数字孪生的概念。但当时Grieves所提出的概念并没有特别具体化，仅初步将数字孪生定义为物理产品、虚拟产品以及它们之间相互联系。在此阶段中，数字孪生仅仅是一个物理对象的数字表示[1，2]。随着数字孪生经历了一段指数级增长后，到了2012年，美国国家航空航天局(NASA)重新定义了数字孪生的概念，将数字孪生定义为多物理、多尺度、概率、超保真度模拟，且此种模拟是基于历史数据、实时传感器数据和物理模型，从而及时反映出相应数字孪生的状态[3，4]。近年来，随着机器学习、无线通信和云计算的爆炸式发展，进一步推动了学术界对于数字孪生的研究，同时也受到更多地国家、行业组织、大型公司的关注。例如，国家层面讲，工业4.0、基于CPS制造、服务型制造、以及中国制造2025年等；行业层面讲，IEEE、国际电信联盟，ISO/IECJTC1均出台了关于数字孪生的标准化规程；企业层面讲，通用电气(GEM)、IBM、思科(Cisco)等，已经将数字孪生确定为下一代核心基础设施[5，6]。当前我国正大力建设“网络强国、数字中国、智慧社会”，从而实现智能制造的目标[7]，从而凸显出研究数字孪生与研究人工智能(AI)、物联网(IOT)等新型信息技术变得同等重要。基于此背景，笔者试图通过分析我国数字孪生进展，以此为后续数字孪生研究提供一点启示。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

笔者以CNKI中收录的学术期刊作为文献检索来源。选择主题检索选项，检索主题词分别设为“数字孪生”“数字双胞胎”“Digital Twin”。由于核心期刊能够较高的反映出行业领域的发展水平，具有较高的质量和较强的学术价值。因此，本次检索的来源类别选择北大核心期刊和中文社会科学引文索引(CSSCI)。文献种类选择中文文献，共检索出278篇。检索时间截至2021年3月4日。对检索出来的文献进行数据清洗，剔除掉与数字孪生主题不符或不相关的文献，然后对文献做去重处理，最终得到符合本次主题要求的文献数量为227篇。

1.2 研究方法

笔者采用文献计量分析方法，借助表格处理软件Excel和文献题录计量软件SATI进行数据处理，使用Ucinet和Netdraw软件的可视化功能分析我国数字孪生研究的发展历程。将从文献年度发表数量、作者发文数量、作者合作网络、研究机构、关键词词频、期刊来源等角度进行细致深入的分析，以此探求我国数字孪生发展的热点和趋势。

2 文献计量分析

2.1 文献年份分布和描述性统计分析

通过软件SATI将筛选好的文献摘录出期刊对应的发表年份，利用Excel对年份进行汇总，得到我国数字孪生文献发表年份与对应所占比重，并生成图1。由图1可知，从2016年开始，我国开始出现关于数字孪生文献的发表，且数字孪生文献发表数量逐年递增，在2019年-2020年间呈现出爆发式增长。笔者检索时间截至2021年3月。仅从2021年前3个月的数字孪生发文量来看，已经超过2018年全年的发文量，且有赶超2019年发文量的趋势。由此可以估计，未来数字孪生发文量将会继续保持这种增长趋势。

图1 我国数字孪生发表年份与所占百分比汇总

从总体角度对作者、关键词、机构和年份进行汇总分析。由表1可知，通过数据整理后得到的227篇文献中，作者总数量达到1 038人，其中独立作者人数为838人，平均每篇文献的作者数量为4.57人。可以看出，在数字孪生领域，大多数文献都是由多人合作完成的。通过汇总得到关键词数量为1 101个，其中独立关键词数量为722个，平均每篇文献的关键词数量为4.85个。也就是说，将近65%以上的关键词在统计中仅仅出现过1次。通过统计得到的作者所属机构数量总计501个，独立机构数量为375个，相当于每篇文献由2.21个机构共同完成。

表1 我国数字孪生作者、关键词、机构统计

2.2 研究机构和期刊分析

通过对研究机构的汇总分析，可以了解目前某一学科领域都有哪些机构是非常活跃的，也可以了解研究力量的所属分布情况，从某一个侧面也可以看出具体的应用范围。由于我国数字孪生领域发文机构数量较多，所以笔者仅选取频次≥4的机构绘制成表格(见表2)。目前，我国研究数字孪生的机构主要集中在工科类高校中，只有少数部分研究来源于科研院所。其中，北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院发文频次最高，频次为10次，占比1.996%。此外，研究数字孪生的学科大部分集中在机械、自动化、电气工程等院系。

表2 我国数字孪生发文作者所属机构统计(频次≥4)

研究出版期刊，可以为后续学者们在筛选期刊时缩短挑选时间，具有一定的参考作用。通过对227篇论文的发文期刊进行汇总，共计92家期刊出版过数字孪生相关文献。笔者仅选取频次≥3的发文机构绘制成表格(见表3)。目前，我国能够出版数字孪生的期刊种类相对较多。其中发文量最高的期刊是计算机集成制造系统，频次高达58次，占比高达25%以上。系统仿真学报、远程教育杂志、油气储运等刊登数字孪生文献的数量也相对较多。此外，图书与情报、情报理论实践各有3篇文献的发表。这说明，在数字孪生领域研究中，图情学科已经有所涉及，从而反映出数字孪生研究不再局限于单纯的计算机、机械、电信等领域，已经扩展到其他具有发展前景的研究领域。

表3 我国数字孪生发文期刊统计(频次≥3)

2.3 作者分析

将作者信息导入Ucinet 6.2软件中，通过Netdraw绘图软件直观展现作者之间的合作关系(见图2)，以及作者发表篇数频次统计表(见表4)。图2中，每个方框代表一位作者，其方框大小代表作者的点度中心性，即与其他作者合作的次数，两个方框之间的连线表示两个作者时间存在合作关系。由图2可知，陶飞的方框最大，表明他是网络中的核心人物，即在数字孪生研究领域是非常重要的研究学者；戚庆林、程江峰、刘检华、刘蔚然、等学者的方框大小次之，表明他们处于次级核心地位，即他们同样拥有较高的研究成果。可以说，这些作者在数字孪生领域的研究发挥了重要作用[8]。

图2 我国数字孪生发文作者关系

表4 我国数字孪生发文作者发表频次统计(频次≥5)

图3 我国数字孪生研究高频关键词云图

图4 我国数字孪生研究高频关键词知识图谱

2.4 关键词分析

关键是一篇文献内容研究的概括和浓缩，可以直观地体现出文献的研究主题，同样也可以揭示出研究领域的主要热点问题和研究趋势[9，10]。利用SATI软件，对文献的题录进行信息处理。将频次≥7的保留，生成高频词云和关键词知识图谱(见图3和图4)以及对应的词频统计表(见表5)。关键词“数字孪生”出现了167次，占比15.168%。除此之外，出现频次相对较高的关键词分别是智能制造、人工智能、大数据、物联网等。近年来，随着信息技术的发展，科研水平的持续提升，让人工智能、大数据、物联网的新兴技术成为信息技术领域研究的热门，给制造业带来了新的变革，从而进入到智能制造的时代。而数字孪生已经被看作是迈向智能制造和智能产业的一个关键里程碑，可以说数字孪生是伴随着这些信息技术共同成长和发展的。

表5 我国数字孪生研究关键词词频统计(频次≥7)

3 结束语

笔者以CNKI数据库的中文核心期刊为数据来源，使用文献计量分析方法，对我国数字孪生领域相关论文进行分析。通过分析发现：①我国研究数字孪生的论文从2016年开始出现，随后数字孪生领域的论文数量每年以指数级递增，且呈现出持续增长的趋势。②我国研究数字孪生的机构主要集中在科研院校，且大多为机械、电气工程、自动化等相关学科。刊登数字孪生论文的期刊大多属于计算机、机械等领域。随着人工智能、物联网等信息技术的应用，让数字孪生在除原有的应用领域有了更大范围的拓展，也使得发表期刊的种类中出现了像图书与情报这类其他学科的刊物。③目前数字孪生领域论文，大多以多名作者合作或者团队的形式完成。个人发文量比较大、且在学科领域有突出贡献的学者的数量相对较少。④数字孪生研究领域较为活跃与热门的关键词，除了数字孪生外，主要集中在人工智能、智能制造、物联网等方面。这也印证了数字孪生与人工智能、物联网之间存在着相当密切的内在联系。

数字双胞胎作为一种将数字模型模拟与现实世界数据联系起来的手段，为提高创造力、竞争优势和以人为本的设计创造了新的可能性。同时，数字孪生具有极大地潜力，能够帮助社会解决快速城市化、人口增长和基础设施成本不断上升的问题。随着信息技术的不断发展，如物联网、人工智能、大数据、云计算、边缘计算等，以及政府、组织、企业及相关研究机的大量资金、人才、技术等方面的不断投入，推动了数字孪生蓬勃发展，其应用范围也变得越来越广泛。目前，数字孪生已经在医疗卫生、智慧城市、改善用户体验、机械制造、高效运营、情景规划、中断管理、气候、碳和循环经济成果等领域得到具体应用[11，12]。

在“十四五”规划的指引下，我国各省区市都在努力进行智慧城市和数字孪生城市建设，比如深圳、北京已经相继出台了实施城市改造的具体政策。在我国政策的大力扶持下，与数字孪生配套相关的研究领域，如城市安全、环境治理、居民生活服务、产业发展、商业机制、法律配套等同样会受到关注[13]，也一定会吸引其他学科的学者在数字孪生领域进行科学研究。