数字孪生技术赋能农业智慧发展

2023-12-15赵鹏飞刘行易

蔬菜 2023年12期

王维，赵鹏飞，韩沫，刘海，刘行易

（北京市农林科学院信息技术研究中心，北京 100097）

20世纪中叶以来，微电子、自动化、计算机、通讯、网络、信息、人工智能等高新技术迅猛发展，在此背景下，数字化制造技术应运而生。数字化制造技术是将信息技术应用于产品设计、制造和管理等产品全生命周期中，以达到提高产品研发效率和质量、降低研发成本、实现快速响应市场目的所涉及的一系列活动的总称。数字化制造技术的发展经历了单项技术和局部系统的应用阶段、企业级集成应用阶段、企业间的集成应用阶段以及第四代数字化制造技术4个主要阶段。在第4阶段，智能制造的概念得到了广泛重视和快速发展，德国提出“工业4.0”，通过信息物理系统实现快速、有效、个性化的产品供应。我国在《中国制造2025》中明确提出智能制造是新一轮科技革命的核心，是未来10年实施制造强国战略的行动纲领。传统数字化制造技术强调全生命周期的数字化技术的应用，而智能制造技术则是多种技术的融合。在上述背景下，数字孪生技术逐渐引起国内外学者的关注。

数字孪生技术的概念及产生背景

数字孪生技术是数字化制造技术的子集，它代表了一种虚拟仿真技术，通过建立数字模型和传感器来捕获产品的实时数据，从而实现对产品的实时监控和优化。

“数字孪生”概念在制造领域的应用，最早可以追溯到美国国家航空航天局（NASA）的阿波罗项目[1]。在该项目中，NASA需要制造2个完全相同的空间飞行器，留在地球上的飞行器称为孪生体，用于反映或镜像正在执行任务的空间飞行器的状态和状况。在训练期间，孪生体被广泛应用于模拟试验；在任务执行期间，使用地球上的孪生体进行仿真试验，尽可能精确地反映和预测正在执行任务的空间飞行器的状态，从而辅助太空轨道上的航天员在紧急情况下做出最正确的决策。从这一点来看，孪生体实际上是通过仿真，实时反映真实运行情况的样机或模型。它具有2个显著特点：一是孪生体与所要反映的对象在外表（通常为对象的几何形状和尺寸）、内容（通常为对象的结构组成及其宏观微观物理特性）和性质（通常为对象的功能和性能）上基本相同；二是允许通过仿真等方式来镜像或反映真实的运行情况。需要指出的是，此时的孪生体还是实物。直到2002年前后，Michael Graves教授[2]在密歇根大学的产品全生命周期管理（Product Life-Cycle Management，PLM）课程上提出了“与物理产品等价的虚拟数字化表达”的概念，并给出定义：一个或一组特定装置的数字复制品，能够抽象表达真实装置并可以此为基础进行真实条件或模拟条件下的测试。虽然这个概念在当时并没有称为数字孪生，但其概念模型却具备数字孪生的所有组成要素，即物理空间、虚拟空间以及两者之间的关联或接口，因此可以被认为数字孪生的雏形。最终在2011年，Michael Graves教授[3]在《几乎完美：通过PLM驱动创新和精益产品》一书中引用了其合作者John Vickers描述该概念模型的名词--数字孪生，并一直沿用至今。

数字孪生是一种多学科交叉的复杂技术，涉及的学科范围广泛。自其概念提出以来，学术界根据不同研究领域的特点，从多个角度对数字孪生的定义进行了阐述。在2011年，美国空军实验室和NASA提出，数字孪生是一种高集成度的多物理场、多尺度、多概率的仿真模型，能够利用物理模型、传感器数据和历史数据等反映与该模型对应实体的功能、实时状态及演变趋势[4]。2017年，Michael Grieves和庄存波等人分别提出了数字孪生的不同定义。Michael Grieves等[3]认为数字孪生是从微观原子级到宏观几何级全面描述潜在生产或实际制造产品的虚拟信息结构。构建数字孪生的最佳结果是，任何可以通过检测实际制造产品所获得的信息，都可以从它的数字孪生中获得。庄存波等[5]则提出产品数字孪生体是指物理实体的工作状态和工作进展在信息空间的全要素重建及数字化映射，是一个集成多物理、多尺度、超写实、动态概率的仿真模型，可用来模拟、监控、诊断、预测、控制产品物理实体在现实环境中的生产过程、状态和行为。2018年，陶飞等人和Hagg等人也对数字孪生的定义进行了扩展。陶飞等[6]认为数字孪生是PLM的一个组成部分，利用产品生命周期中的物理数据、虚拟数据和交互数据对产品进行实时映射。Haag等[7]则提出数字孪生是单个产品的全面数字化表示，是通过模型和数据（包括实际生命对象的属性、条件以及行为），模拟它在现实环境中实际行为的模型。此外，2019年，崔一辉等[8]将数字孪生的概念进一步深化，认为数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间完成映射，从而反映相对应的实体装备全生命周期过程的技术。而到了2020年，李浩等[9]则从实体装备全生命周期的角度提出了数字孪生的新定义，他们认为数字孪生是通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体增加或扩展新的能力的技术。

通过对上述定义分析可知，数字孪生是一种在信息化平台上建立物理实体虚拟数字模型的技术，通过集成多尺度、多学科、多物理量的方法并充分利用传感器、物理模型、运行历史等数据进行的全过程仿真，真实再现物理实体的全生命周期运行状态并兼具扩展功能[10]。数字孪生不仅在航空航天、产品设计、工程建设等领域发挥着连接数字世界和物理世界的桥梁和纽带作用，同时也是物联网中的一个重要概念[11]。它借助于人工智能、机器学习和软件分析，根据反馈数据，随着物理实体的变化而自动做出相应的改变。数字孪生被广泛应用于智能制造、智慧建造等新兴研究领域，以期通过产业数字化转型解决实际问题。在2020年中国工程院发布的《中国制造2025》中，数字孪生被列为赛博物理系统（Cyber-Physical System，简称CPS）的关键技术之一，受到学术界和企业界的高度关注[12-16]。

数字孪生技术及其应用现状

数字孪生以数字化的形式在虚拟空间中构建了与物理世界一致的高保真模型，通过与物理世界中不间断的闭环信息交互反馈与数据融合，能够模拟对象在物理世界中的行为，监控物理世界的变化，反映物理世界的运行状况，评估物理世界的状态，诊断发生的问题，预测未来趋势，优化和改变物理世界。数字孪生能够突破许多物理条件的限制，通过数据和模型双驱动的仿真、预测、监控、优化和控制，实现服务的持续创新、需求的即时响应和产业的升级优化[17]。

数字孪生关键技术

数字孪生的关键技术包括建模、渲染、仿真、物联网、虚拟调试、可视化等，实现数字孪生需基于建模仿真技术、虚拟制造技术和数字样机技术和数据科学方法，收集真实世界中大量的数据。数字孪生将物理世界的实体在数字世界中构建出“分身”，能够与在现实中的物理实体保持实时的交互联接。借助历史数据、实时数据以及算法模型、机器学习等，实现对物理实体的了解、分析和推理，以辅助决策。

◎建模仿真技术

建模与仿真技术是将实际物理过程通过计算机软件模拟，生成一个可以展示实际物理过程行为的虚拟环境，对实际物理过程进行模拟、优化、预测和控制的一种技术。建模仿真技术可应用在园艺领域的各种场景，园艺技术虚拟仿真是利用计算机技术和虚拟现实技术模拟和模仿园艺技术相关活动的手段。通过虚拟仿真，可以在计算机生成的虚拟环境中模拟园艺领域的各种场景，包括植物的生长过程、土壤管理、病虫害防治、景观设计等方面。使用者通过虚拟仿真，可以体验和练习在实际园艺工作中所需的各种技能，同时避免了对实际生产资源的浪费和对环境的影响。

◎虚拟制造技术

虚拟制造是一个集成的、综合的制造环境，通过运行该环境可以改善制造企业中各个层次的决策和控制，按统一模型对设计和制造等过程进行集成，将产品制造相关的各种过程与技术集成为一个三维、动态并且是仿真过程的实体数字模型。基于虚拟制造技术实现的制造系统称为虚拟制造系统[18]。虚拟制造系统（Visual Management System，VMS）生产的产品是可视的数字化虚拟产品，但它具有真实产品所反映的特征，包含动态结构及决策、控制、调度、管理等4个机制。虚拟制造作为新出现的技术，它能够在产品设计开发的各个阶段把握产品制造过程的实况，找出各个阶段可能出现的问题，有效地协调设计与制造环节的关系，以寻求企业效益的最大化[19]。

◎数字样机技术

数字样机（Digital mock-up，DMU）技术兴起于20世纪90年代。数字样机技术是以CAD/CAE/DFx技术为基础，以机械系统运动学、动力学和控制理论为核心，融合计算机图形技术、仿真技术以及虚拟现实技术，将多学科的产品设计开发和分析过程集中到一起，使产品的设计者、制造者和使用者在产品设计研制的早期就可以直观形象地对产品数字原型进行设计优化、性能测试、制造仿真和使用仿真，为产品的研发提供了全新的数字化设计方法[20]。

数字孪生应用价值

数字化技术的变革，推动了数字孪生技术的发展，并且为数字孪生中模型展示、人机交互提供了新的手段，主要体现在支持高效科学的诊断、预测和决策，提高效率，提升各方协同性等方面。

◎航天预测模拟

作为科技最前沿的应用领域，航空航天针对数字孪生技术的应用可以说起源最早。1969年美国的阿波罗项目中，NASA通过制造2个完全相同的航天器，形成“物理孪生”，这是最早期数字孪生技术的雏形。随着技术的迭代发展，数字孪生技术在航空航天产品研发、故障检测、系统管控等方面都有着广泛的应用[21]。

◎数字孪生工厂

数字孪生技术能够实现资源调配、智能化生产，显著提高生产效率。数字孪生工厂，意味着把实体的工厂搬到虚拟空间，可以实时获取工厂中的数据，实现对工厂的实时监控；同时也可以模拟生产过程，优化生产流程；还可以通过数据分析支持智能决策和预测分析。

◎智慧农业管控

数字孪生技术在农业管理方面具有广泛的应用。在农业上，利用数字孪生技术收集设施温室内的实时温度、湿度等数据，利用物联网设备远程控制风扇、灯光等设备，保证温室内农作物的良好发育环境，帮助管理者更加方便、高效地对农作物生长环境进行调整。

◎智慧交通模拟

数字孪生技术将实时采集的交通数据纳入到所建立的交通模型体系中，通过大数据分析、人工智能AI和交通仿真技术，实现真实路面交通和虚拟环境的深度融合，比如可以进行车流变化模拟推演，模拟交通信号灯变化，进而更好地规划交通路线，为管理部门优化交通管理调度提供技术支持。

◎智慧城市

利用数字孪生技术，可以在虚拟网络空间构建一个与物理世界相对应的孪生城市，通过数据全域标识、状态精准感知、数据实时分析等，来实现城市的模拟、监控以及控制，解决城市规划、设计、建设、管理、服务过程中的诸多问题[22]。

目前，数字孪生被广泛应用于工业制造、智慧农业、智慧城市、智能交通、智慧农业等各大行业领域，作为虚拟仿真的重要领域，数字孪生正以其强大的能力在各个行业中创造前所未有的创新与拓展。

数字孪生在农业中的典型应用案例

国内应用案例

◎数字孪生蔬菜温室种植平台

数字孪生蔬菜温室种植平台针对现代农业温室设施场景内外部构造、温室内常见物联网传感器设备、温室作物以及相关栽培相关器械进行高精度的三维建模，进行实时监测、控制和可视化组态建模，构建虚拟温室场景。在虚拟温室中，接入实时物联网数据，基于HTC Vive双目视觉设备，实现用户与虚拟世界的交互体验，对现实中的蔬菜温室场景同步仿真运行、虚实交互，如图1所示。

图1 数字孪生蔬菜温室种植平台技术架构

数字孪生蔬菜温室种植平台是以三维场景为依托、生产数据为核心、生产业务为纽带，为农业打造数字孪生空间，赋能农业安全生产、高效管理和智慧运营。基于数字孪生的蔬菜智慧种植系统，实时监测作物生长数据，间接地提高了单位时间的生产效率，实现了精确控制温室环境、远程智能控制温室内设备，并对作物生长过程进行分析预测，发掘农作物生长过程的需求规律，沉浸式地展现作物生长过程的实时状态。实时仿真展示设备的真实实时运行，既实现了孪生世界与物理世界的统一，又实现了人、机、物的互联互通。

目前，该平台技术已经成功在多地进行应用，例如北京市农林科学院的温室数字孪生种植系统，如图2所示。该系统清晰地展示了人机互联情况，在北京市农林科学院通州区展示基地（通州国际种业园区）进行了实际应用。

图2 通州国际种业园区虚拟温室场景控制

◎数字孪生蔬菜新品种交互系统

数字孪生蔬菜新品种交互系统围绕蔬菜生长发育过程中蔬菜本身的形态结构、新品种的优势、种植过程的科技运用，采用数字孪生技术，通过外部硬件设备连接，精准控制蔬菜整个生育期的模型生长。

通过不同生育期的交互界面，可以了解蔬菜某一生育期的特征特性及此期应用的技术措施、品质信息等。通过新颖的交互手段，可全面展示农业园区种植技术水平以及新品种的优良品质，为提升蔬菜溢价能力、青少年蔬菜种植技术科普、受众了解蔬菜产品品质等提供了重要的技术手段。

该系统主要使用了3种关键技术：通过使用计算机增强现实技术，对真实环境进行三维空间重构和注册系统配准（用户观察点和计算机生成的虚拟物体精确匹配定位）；使用电子电路控制技术，对蔬菜品种与生产期形态生长动画进行精准控制；使用计算机图形图像技术，真实还原作物各个生长期的外观与生长过程的精确展示，搭建蔬菜品种增强现实系统，实现用户定制和选择所需内容，配合使用硬件控制设备，即可在电子显示设备上观看虚拟物体与真实场景合成的虚拟现实效果。

该系统使用的增强现实技术结合了电子电路技术，对虚拟蔬菜品种生长进行精准控制的展览展示，在互动展览展示行业属于创新型展览展示手段，不仅解决了传统的增强现实互动展品展示手段单一、对环境光线要求苛刻、检测结果不稳定等问题，其精准控制虚拟作物生长的功能，还能显著提升展品的科普性和科学性。在农业作物品种推广、农业园区展示展览宣传等方面，获得了普遍的认可和好评。

◎数字孪生蔬菜基地数据管控平台

数字孪生蔬菜基地数据管控平台以经过保密处理的农业区域三维虚拟仿真和实景数据为支撑，开发三维综合展示系统，实现农区的三维地图显示、浏览、查询功能，并能提供基于三维电子地图的地图书签服务、查询服务、地图标记服务。

该平台设计物联网数据接口，通过配置参数对传入的远程物联网数据进行数据解析，最后解析数据调用物联网数据源，再通过基础框架中的物联网数据展示模块进行联接和展示。系统提供更加专业、优质的应用、推广、展示与互动的窗口平台，与地图服务数据、物联网数据、相关企业信息数据相关联，通过对各关键数据的调用、解析、处理，应用虚拟地球技术和三维可视化技术，可以快速、直观、立体地将目标需求进行动态展示，如图3所示。该平台基于物联网技术改造传统农业，可提升农业各环节智能化程度，使用户足不出户地进行农业管理的相关工作，并提高农产品产量，增加农业产值。

图3 数字孪生蔬菜基地数据管控平台效果

该平台被广泛应用于全国各地，尤其以国家现代农业产业园应用为主。在山东省兰陵县蔬菜国家现代农业产业园，结合电子沙盘，平台对蔬菜基地的数据、农事操作进行管控和展示。在山西省运城市临猗县苹果种植基地，平台展示了数字孪生在果园的应用场景，提升了果园的信息化水平。

数字孪生在国外农业领域的应用

目前，数字孪生技术在西方国家的农场管理中已得到广泛应用。如图4所示，通过将数字孪生技术作为核心技术，打破了地点、时间和人类观察的限制，使得农业作业不再受物理距离的束缚，从而可以远程监控、控制和协调农场作业。此外，利用数字孪生技术，农场经营者不仅可以查看农场当前的实际运营状态，还可以重现历史状态，并根据历史数据模拟未来状态。这使得农场管理者能够在出现预期偏差时立即采取行动，降低损失风险。以欧洲的SmartAgriFood项目和Fractals项目为例，它们依托数字孪生技术，应用于牧场奶牛健康状况检测、果园病虫害防治、农场库存与补给优化管理、鱼菜共生管理、农业机械及田间作业管理以及智慧蜂场管理等方面，推动了农业的高效发展[23]。

图4 数字孪生在农场管理中的应用

◎数字孪生鱼菜共生管理

Tan等[24]基于数字孪生技术提出构建一套鱼菜共生生产管控平台。该平台通过精密的监测和自动控制装置，以实现装置中鱼类资源和植物资源的最佳平衡。通过各种传感器设备，该平台能够获取包括温度、光强度、水流、pH值和溶解盐在内的各项感测数据。这些数据经过平台数据层的处理后，将实时传递给系统内部的虚拟单元。虚拟单元则通过精密模拟，对鱼饲料、鱼增重、pH值、硝酸盐和植物生长等要素进行预测，以寻求整个系统行为的最佳优化。基于这一平台，能够实现鱼菜产量最大化、废物最小化、水资源节约化、高质量标准化以及其他多元化的生产目标。

◎数字孪生果园管理

Moghadam等[25]开发了一套创新的果园管理数字孪生系统AgScan3D+。AgScan3D+由旋转的3D LiDAR和摄像头组成，可改装到农用车辆上，用以监控每株植物的状况。该系统为果园中的每棵果树以及果树周围环境创建数字孪生对象。这些相机通过捕捉植物的健康状况、结构和果实质量等指标，以3D方式监控每株植物的状况。该系统能够持续监控果园生产系统，预测果园压力、疾病和作物损失。此外，它可以根据环境和管理参数自动分析和模拟不同的场景。这一创新技术有助于更好地管理果园生产，提高果实质量和产量。目前，该系统已经在澳大利亚的芒果园、夏威夷果园、鳄梨园和葡萄园进行了试验，共计创建了1.5万棵果树的数字孪生体。

◎数字孪生牧场管理

Smith[26]将数字孪生技术引入了牧场的数字化管理过程，建立了牧场的数字孪生模型。一方面从牧场业务管理角度入手，对牧场日常管理流程、人员角色分工、牧场供应链等进行数字孪生管理，通过改进检测和测量内容来提高牧场管理能力和执行效率。另一方面，从牧场牛群数字化角度入手，综合管控牛群数据。基于牛群数字孪生体的历史和实时数据进行精准控制和疾病发生趋势预测。通过全面的数据收集，对牧场数字孪生体模型进行修正，提高其预测的精准度，为牧场数字化管理提出最优化的决策方案。在实际应用中，使用该牧场数字孪生系统实时获取牧场中奶牛实体的所有数据，并根据历史数据给出每一个奶牛实体的最佳响应策略。通过系统推荐的智能化的管理措施，可以准确预测牧场中奶牛发情周期，并降低奶牛罹患乳腺疾病的概率。

◎数字孪生智慧蜂场管理

气候变化会对整个生态系统造成较大的影响，对于养蜂业来说其影响更甚。温度升高和极端降雨使得花蜜产出的时间不稳定，自然资源也变得稀缺。专业养蜂人的数量和蜂蜜的产量都在下降。为了维持蜂蜜的产量，大多数养蜂人士实行迁徙养蜂的方式，这也需要付出较大代价。为了解决这些问题，BEEZON创建了蜂群的数字孪生体，提供了一个实时连续的蜂场数字孪生监控系统。该系统可帮助养蜂人远程控制其养蜂场并做出正确的管理决策，尽可能减少对蜂群的不合理干扰。该系统基于GPS跟踪系统和来自各种传感器的实时数据，包括湿度、外部和内部温度、孵化温度和质量。这使得养蜂人可以远程监控蜂场周边的植物的花期情况，确定蜂群是否存在病虫害感染、农药接触和毒性，了解蜂箱菌落状况、菌落动态和菌落卫生，检查蜂群状态、蜂蜜储备管理以及用户定单通知等。通过该系统，养蜂人将获得更多便利和帮助，以便更好地管理和保护蜂场。