數字孿生這個詞或許對大家來說還很陌生，但它的時代已經到來了，正在滲透到各個行業中。

數字孿生的意思就像是一對雙胞胎，不過一個是真實世界的，一個是和真實世界一模一樣的虛擬復刻版。

把現實世界中的場景在虛擬世界中高度還原有什么用呢？很多朋友會聯想到游戲領域，因為這可以讓游戲更加真實。

當然游戲會成為數字孿生的一大應用，2019年巴黎圣母院因火災受損，在修復時，就用到了游戲《刺客信條》中對這座大教堂高度還原的模型。

可如果只把數字孿生應用在游戲里，那就太大材小用了。英偉達的Omniverse平臺，這款產品讓數字孿生找到了商業價值。

目前英偉達利用Omniverse平臺打造了一款Drive Sim軟件，用來幫助汽車企業訓練自動駕駛算法。原理很簡單，就是在虛擬場景中，高度還原現實世界的路況元素，包括道路與標識，行人、其他車輛、乃至一些突發情況等等。

同時在汽車端也高度模擬自動駕駛汽車各種傳感器的能力。如此，與其讓汽車在現實世界中以每小時60公里的速度積累訓練里程，不如在算力足夠的條件下，在高度擬真的虛擬環境中，讓幾十上百輛車同時24小時不間斷地訓練，這樣短時間內就可積累上億公里的訓練里程。

數字孿生技術的出現很可能讓不少車企和自動駕駛企業長久以來所積累的里程優勢蕩然無存，也會讓更多車企掌握自動駕駛能力。

然而，自動駕駛的訓練依然只是數字孿生技術的冰山一角，一個低垂的果實而已。

筆者認為下一個，也是正在到來的應用場景是機器人訓練。

波士頓動力是做機器人的高手，現在它們的人形機器人Atlas能跑能跳，能跨越障礙物，甚至還可以后空翻。但這款機器人從2013年還不能走路的初始版本，到現在的全能版本，也足足花了近8年時間。

現在的數字孿生技術可以讓這一過程大大縮短。最近，瑞士蘇黎世聯邦理工大學的學者和英偉達合作，構造了一個超過4000只的虛擬機器狗的軍團，把它們全部放到一個復雜地形的龐大虛擬世界中，讓它們學習如何上下樓梯，以及在斜坡上保持平衡并行走的能力等。

令人震驚的是，在具體的試驗中，僅僅經過20分鐘，機器狗們就掌握了上下樓梯的能力。

由于這幾千只機器狗都是按照真實機械構造建模而成，整個虛擬世界也完全遵循真實物理規則。實驗人員把在虛擬世界中訓練好的算法移植到他們真實的四足機器狗上后，這只原本舉步維艱的機器狗瞬間就能上坡下坎、跨越障礙物了。

這就像電影黑客帝國中的女主角崔妮蒂（Trinity），原本不會開直升機的她，在她大腦被植入了相關技能后，立刻就能上手開飛機了。

要讓這種算法達到移植即可使用的程度，難度其實相當高。要實現虛擬場景訓練最重要的一點，就是對真實世界的高度還原，如果差異很大，訓練出來的算法就不能很好的與現實擬合，也就失去了訓練的意義。

而要達到高度仿真，首先要求的就是極高的算力，尤其是三維圖像處理與AI相關的計算能力。其次，在軟件領域，還需要有強大的建模工具，例如Epic Games的虛幻4引擎，以及整合了多種建模軟件的Omniverse平臺。

當這些條件逐漸成熟，自動駕駛的虛擬訓練將只是一個開始，未來大量的硬科技產品都可以經過虛擬場景訓練來獲得智能水平的提升，在數字孿生的虛擬場景中訓練和優化硬科技產品將一舉解決訓練的效率和成本問題。

并且在互聯網時代，曾經只有軟件產品才擁有的小步快跑，快速迭代的能力，如今可以通過數字孿生技術賦予給硬件產品了。

因為在實際生產出產品之前，就可以在虛擬環境中不斷地優化升級，不必像以前的硬件產品，設計生產出產品之后，要進行調整和優化的話，已經生產出來的產品不能升級，只好重新生產，這樣成本就太大了。

所以，從某種程度上來說，人工智能的虛擬場景訓練，是硬科技產品開發的一次革命。