数字孪生——这个听起来颇具未来感的概念，如今已悄然融入智能制造、工业4.0、工业互联网以及智慧城市等诸多领域。通俗地讲，它通过数字化手段，在虚拟空间构建一个涵盖多空间尺度、多时间尺度、多物理实体的“双胞胎”模型，用以仿真真实环境中的属性、行为与性能。早期的数字孪生模型多为三维模型，包含物理实体、虚拟实体及其连接关系。然而，随着物联网、大数据、人工智能等新技术的加入，数字孪生发生了深刻变革：它开始基于物联网进行集成，实现虚拟与现实的紧密互联；通过大数据分析与AI的深度整合，将多源异构数据融合在一起，打通虚实数据通道。这样的模型不仅能模拟，还能提供智能决策。实时仿真与优化不再是遥不可及的梦想，按需智能服务也落地成为现实。

研究框架：数字孪生五维模型

本研究的目标非常明确：将视觉问答（VQA）技术嵌入数字孪生模型，专门攻克人机协作中的难题。如图1所示，这个人机协作数字孪生模型由五部分组成：物理系统、虚拟系统、服务系统、数据库，以及它们之间的交互关系。物理系统中包含的都是真实存在的实体——人类与机器是核心，还包括加工的产品、设备、环境中的温度、湿度、压力等。速度、能量等数据由传感器直接从材料、设备和环境中采集；人类的行为、状态和意图则通过摄像头、语音、计算设备或外部输入设备获取。所有这些数字化信息汇聚在一起，构成了虚拟系统。接下来，在服务系统中，人工智能登场——对视觉信息、自然语言信息、传感器信息进行综合分析、建模、表征与预测，结果再反馈补充到虚拟系统中。最后，虚拟系统向现实世界的人类和机器发出反馈，形成一个完整的数字孪生闭环。

图1 数字孪生五维模型示意图

视觉问答驱动的闭环演化

借助视觉问答技术，现实物理世界在虚拟系统中不断演化，演化的结果又反过来影响现实世界，具体流程如图2所示。举个例子：如果计划用新策略改造生产线，可以先在数字孪生系统中进行模拟——模拟人类、机器以及它们的协同配合。比如，将产品尺寸缩小，那么相机位置和传感器参数可能需要相应调整，否则图像与数据将变得模糊。同时，模型的结构和参数也可能需要修改。待新策略在数字孪生模型中验证通过后，再部署到实际生产环境中，这样就能大大降低风险。

图2 人机协作（HMC）流程示意图