陕西
数字孪生作为推动数字化转型与智能化升级的关键技术，在学术界、工业界及政府部门引发广泛关注。但在其研究与应用落地过程中，存在“如何判断是否为数字孪生”“现有数字孪生能否满足应用需求”“若不满足该如何优化” 等问题。为此，本文提出一套数字孪生成熟度模型，将其成熟度划分为六个等级，并构建评价体系与应用流程，通过案例验证了模型的有效性。
一、数字孪生成熟度评价需求分析
数字孪生凭借信息物理融合能力备受关注，已在五维模型、建模方法、评价指标等理论层面开展研究，并在车间、装备等领域进行应用实践。然而，在与各方交流中发现，缺乏针对数字孪生范畴与发展阶段的系统性描述及评价方法是共性难题。成熟度模型既能系统描述目标系统的概念范畴与发展阶段，又能评价其发展水平，因此本文从应用角度提出数字孪生成熟度模型及评价流程。
二、数字孪生成熟度等级划分
通过分析现有数字孪生的理论研究与应用实践，其功能用途涵盖设计验证、运行监测、远程运维等六类。物理实体、数字孪生模型及二者的连接交互构成数字孪生的“最小概念”。基于五维模型，从物理实体、数字孪生模型、数据、连接交互和功能服务五个维度，按连接交互方式与自动化程度，以功能服务为主线，将数字孪生成熟度分为六个等级。
1.零级（L0）：以虚仿实
利用数字孪生模型从几何、物理等维度描述物理实体，可代替实体进行仿真分析，但模型与实体间无直接数据交换，需依赖人工实现虚实交互。
2.一级（L1）：以虚映实
模型由实时数据驱动，能同步呈现物理实体运行状态，突破监测的时空限制，但实体的操作管控仍依赖现场人员。
3.二级（L2）：以虚控实
模型具备完整运动与控制逻辑，在“以虚映实” 基础上，建设数据传输通道，实现虚实双向闭环交互，赋予实体远程可视化操控能力。
4.三级（L3）：以虚预实
模型基于实时双向交互反映实体当前状态，借助显性机理与隐性规律，对实体未来运行进行在线预演与结果推测。
5.四级（L4）：以虚优实
模型不仅能反映状态、预测未来，还能利用策略、算法及知识实现智能决策与优化，并对实体进行智能管控。
6.五级（L5）：虚实共生
这是数字孪生的理想状态，物理实体与模型在全生命周期中通过动态重构实现自主孪生，利用技术保持两者动态一致，实现高效可持续的数字孪生。
三、数字孪生成熟度评价因子
成熟度等级从宏观勾勒了数字孪生的发展路径，为实现可操作的评价，从五维模型出发，提炼出19 个影响成熟度的评价因子，并明确各等级对评价因子的要求：
- 物理实体维度：包含实体数字化程度、可测性等因子。
- 数字孪生模型维度：涉及模型完整性、精度等方面。
- 数字孪生数据维度：涵盖数据完整性、实时性等要素。
- 连接交互维度：包括通信带宽、交互实时性等内容。
- 功能服务维度：包含监测、预测等功能的实现程度。
四、数字孪生成熟度模型应用流程
数字孪生成熟度模型由成熟度等级与评价因子构成，等级描述了数字孪生各阶段的能力特征，评价因子从细分维度明确了不同等级的能力要求。该模型主要用于评价数字孪生应用，确定其整体等级、评分及各维度短板，并给出优化建议。应用流程包括评价、分析和优化三阶段，模型在确定成熟度等级与评分、识别短板和提供优化建议环节发挥关键作用。
五、应用案例验证
为验证模型及流程的有效性，对单元级数字孪生（数字孪生机器人）和系统级数字孪生（数字孪生车间）进行成熟度评价：
- 数字孪生机器人的评价结果用于指导其升级优化。
- 对两个数字孪生车间的评价结果可比较二者的发展程度。
数字孪生目前仍处于应用初级阶段，本文提出的成熟度模型为认识数字孪生、开展学术研究与推广应用提供了参考，有助于推动数字孪生技术的发展与落地。
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