2021年4月份，英伟达CEO黄老板开了一场欺骗全球的发布会。
他用一个数字替身完成了一场发布会，却没被任何人发现。游戏玩家没有等到降两百，却等来了显卡限购、疯狂涨价、京东秒没的时刻。在虚拟货币POW的加持下，2021年英伟达赚的盆满钵满。2022年，伴随虚拟货币价格暴跌，以太坊进入2.0时代，POW转向POS，产能充足，显卡价格也终于绷不住了，一泻千里。但是抛开产品看技术，英伟达的这场发布会掀开了他在计算机图形学（CG）领域的强大实力。要捋清楚这场以假乱真的发布会，要从英伟达发布的Omniverse平台讲起。
Omniverse拆开成Omni+universe，直译为全宇宙。从这个单词不难看出，其所涵盖的范围和英伟达的野心。
（整个Omniverse通过Nucleus链接常用的2D3D等建模工具，以开源的USD作为场景表示，对模型进行仿真和渲染，通过Kit组装不同的应用程序）
通过拍摄几千张不同位置的照片将其脸部和皮衣的所有细节进行采集，用得到的数据对各个部分进行建模。再通过各种AI模型让其口型，面部表情动作等进行匹配。在前期工作准备完毕后，由英伟达自研的RTX渲染器进行渲染。其中包括了广大游戏玩家熟悉的光线追踪等效果的实现，这背后离不开英伟达显卡的强大算力。机器人通过AI在虚拟环境中训练完成可以直接部署到物理环境。Omniverse将推动数字孪生技术中建模和仿真的发展，老黄的发布会可以说是对真实世界的高度度孪生。
在工业互联网各大公司的官网和宣传册上，总能听到数字孪生的概念。
对于没有接触过相关领域的朋友来说，一般会有两种认识。
其一，互联网公司又在造词，搞一些花里胡哨的东西。
其二，数字孪生，听着就很牛逼。
即便在行业中从业多年的人，对于数字孪生的理解也千差万别。
数字孪生英文名：Digital Twin，直译就是数字双胞胎。
最简单的理解就是将现实世界进行数字化，像双胞胎一样呈现一个一模一样的世界。
在电影《黑客帝国》中，机器文明战胜人类文明，母体Matrix这个完全的数字世界就可以类比成现实世界的孪生。
从另一个维度来说，人类仅仅通过听觉、视觉、嗅觉、味觉、触觉这5种外部信号是很难证明世界是客观存在的。
马斯克说，我们生活在真实世界的概率只有十亿分之一。
我们所认为的现实世界亦有可能是另一个世界的数字孪生。
以现有技术和文明发展程度，我们仍以我们脚踏的星球和所能触达的宇宙作为现实世界的基本。
对生产生活中所涉及到的具体实物作为数字孪生的基础，试图用软件和数字化的方式构造出一个虚拟的实物。
在上世纪60年代，NASA便将航天器进行地面模拟，便于航天员研究。
数字孪生名词早在1992年提出，经过了近20年的信息技术发展。2010年NASA试图改进航天器的物理模型模拟，产生了对数字孪生的第一个实用定义。德勤在2017发布的“工业4.0与数字孪生”中认为，借助数字孪生，企业可以提升产品质量、优化服务效率、降低保修和运营成本等等。很多人对于数字孪生理解成为简单的数字建模技术，数字孪生并不是简单的模型的展示和数据采集。从技术特征上来讲，数字孪生需要将现实世界的物理实物与数字空间中的孪生体进行双向映射。
在现实世界中压铸一个车门，在数字空间中，能根据各个传感器对现实世界中各个维度数据的感知，实时同步生成一个孪生的车门。这种状态下，每一个以区块链技术作为标识的车门将成为其生命周期监控的唯一身份证明。覆盖整个车门的生产、制造、交付、报废、逆向供应链的全过程。通过对整个车门制造生产过程的数字孪生，最终需要实现的目的是对现实世界进行决策的优化。感知
工程技术人员对于机器设备的感知不同于生物系统的直接感知。高精度、高分辨率、高可靠性、高稳定性的智能传感器是数据产生的重要来源。为了保证孪生系统的稳定性和准确性，传感器要实现故障冗余，错误自检、高实用性和低成本等特点。对现实世界的精准映射和感知离不开全域的标识解析系统。茅台依托于区块链技术，对互联网平台销售的酒品从生产阶段开始追踪状态和进度。同时将整个产品的生命周期形象化，辅助防伪技术，减小假酒流通，维护消费者权益。网络
网络作为连接现实世界物理实物与数字空间进行感知数据交互、信息传递的重要通道，发挥了神经元的作用。建设高可靠、高带宽、低延时、多并发价格便宜的网络通道对于助推数字孪生的发展有重要意义。目前市面上基于4G网络，WiFi、蓝牙、红外、Zigbee、NB-IoT、LoRa等多种不同通讯方式和网络协议的物联网设备蓬勃发展。5G等通讯技术作为物联网络发展的重要基石，在个别工业领域已经基于其自身优势开始使用。建模
对于物理世界的可视、具象和模型化需要建模语言和建模工具的参与。对于现实世界的物理模型建模通常包含模型抽象、表达、构建、运行等步骤。从业务层面看，目前大多数智能化改造和物联网公司都基于IT侧进行建模。对物联网设备、工厂环境布局、城市场景等实现2D或3D的呈现，则通过MQTT，COAP等协议与感知数据进行信息交互。面对复杂的工业OT建模，需要融合机械、电子、电力、液压、热控制等各个方面知识。在对IT和OT侧建模过程中，需要明确现实世界的业务需求和场景。仿真
在感知体系感知到物理世界的各项数据后，通过网络传输到虚拟模型对应的各个模块上。正如前文所提到，数字孪生所能发挥的巨大作用都高度依赖仿真的实现。通过在线实时的高频仿真，对物理模型进行实时分析，预测，诊断，训练等；并将结果反馈给物理世界或者管理者，帮助物理对象进行优化。人工智能技术和低成本算力技术都将助力仿真技术发展。如何将以Omniverse为基础的数字孪生技术应用到生产场景融入到工业生产中各大厂商一直都在不断尝试应用。宝马全球31家工厂，每一条产线生产10余种不同汽车。每辆车有100余种选择，40余种不同车型，共计2100余种不同的配置方案。目前，宝马已经利用英伟达的数字孪生技术通过对数字工厂进行流程优化，效率提高30%。
宝马通过将每一个生产环节中都至关重要的系统在Omniverse上同步。根据客户的定制需求，对生产数据的实时监控来完成整个流程的性能模拟测试。快速确定在何处以及如何优化某个具体车型的生产顺序。
（宝马通过Omniverse对机器人和生产进行模拟，再进行生产确保实现更高的产品质量和成本目标）
