数字孪生最为重要的启发意义在于，它实现了现实物理系统向赛博空间数字化模型的反馈。这是一次工业领域中，逆向思维的壮举。人们试图将物理世界发生的一切，塞回到数字空间中。只有带有回路反馈的全生命跟踪，才是真正的全生命周期概念。这样，就可以真正在全生命周期范围内，保证数字与物理世界的协调一致。各种基于数字化模型进行的各类仿真、分析、数据积累、挖掘，甚至人工智能的应用，都能确保它与现实物理系统的适用性。这就是数字孪生对智能制造的意义所在。智能系统首先要感知、建模，然后才是分析推理。如果没有数字孪生对现实生产体系的准确模型化描述，所谓的智能制造系统就是无源之水，无法落实。
国内外研究现状
在智能制造领域最先使用数字孪生概念的是美国的航空航天局（NASA）在阿波罗项目中，美国国家航空航天局使用空间飞行器的数字孪生对飞行中的空间飞行器进行仿真分析，监测和预测空间飞行器的飞行状态，辅助地面控制人员作出正确的决策。从美国国家航空航天局对数字孪生的应用来看，数字孪生主要是要创建和物理实体等价的虚拟体或数字模型，虚拟体能够对物理实体进行仿真分析，能够根据物理实体运行的实时反馈信息对物理实体的运行状态进行监控，能够依据采集的物理实体的运行数据完善虚拟体的仿真分析算法，从而对物理实体的后续运行和改进提供更加精确的决策。密歇根大学的迈克尔·格里夫斯教授在2003年提出了“物理产品的数字表达”的概念，并指出物理产品的数字表达应能够抽象的表达物理产品，能够基于数字表达对物理产品进行真实条件或模拟条件下的测试。这个概念虽然没有被称作数字孪生，但是它具备数字孪生所具有的组成和功能，即创建物理实体的等价虚拟体，虚拟体能够对物理实体进行仿真分析和测试。迈克尔·格里夫斯教授提出的理论，可以被看做是数字孪生在产品设计过程中的应用。美国国家标准与技术研究院于2012提出了MBD（基于模型的定义）和MBE（基于模型的企业）的概念，其核心思想是要创建企业和产品的数字模型，数字模型的仿真分析要贯穿产品设计、产品设计仿真、加工工艺仿真、生产过程仿真、产品的维修维护等整个产品的寿命周期。MBE和MBD的概念将数字孪生的内涵扩展到了整个产品的制造过程。
2015年之后，世界各国分别提出国家层面的制造业转型战略。这些战略核心目标之一就是构建物理信息系统（Cyber-Physical System，CPS），实现物理工厂与信息化的虚拟工厂的交互和融合，从而实现智能制造，数字孪生作为实现物理工厂与虚拟工厂的交互融合的最佳途径，被国内外相关学术界和企业高度关注。从CPS和数字孪生的内涵来看，他们都是为了描述信息空间与物理世界融合的状态，CPS更偏向科学原理的验证，数字孪生更适合工程应用的优化，更能够降低复杂工程系统建设的费用。北京航空航天大学的陶飞，张萌等人基于数字孪生提出了数字孪生车间的概念，并从车间管理要素分析，数字孪生车间的发展需要依次经过生产要素、生产活动、生产控制仅限于物理车间，物理车间与数字孪生车间相对独立，物理车间与数字孪生车间交互融合这个三个阶段，才能够逐渐的成熟。同济大学的唐堂，滕琳等认为数字孪生是整合企业的制造流程，实现产品从设计到维护全过程的数字化，通过信息集成实现生产过程可视化，形成从分析到控制再到分析的闭合回路，优化整个生产系统。GE Digital工业互联网创新与生态发展负责人Robert Plana认为，数字孪生最重要的价值是预测，在产品制造过程中出现问题时，可以基于数字孪生对生产策略进行分析，然后基于优化后的生产策略进行组织生产。2021年，中国数字经济规模达到45.5万亿元，中国信息通信研究院在2021年发布的《中国数字经济就业发展研究报告》指出，中国数字化人才缺口已接近1100万，而且伴随着全行业数字化的快速推进，数字人才需求缺口还会持续加大。
2020年2月，国家发展改革委等八部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，指出煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的最终目标，并提出到2035年，各类煤矿基本实现智能化，构建多产业链、多系统集成的煤矿智能化系统，建成智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系；2020年8月，国务院国有资产监督管理委员会发布了《关于加快推进国有企业数字化转型的通知》，强调了数字孪生技术的应用；2020年9月，全国煤矿智能化现场推进会在山东能源集团召开，会上明确提出煤矿智能化是煤炭工业的第四次重大技术变革，应着重对煤炭开采利用方式进行改革，大力发展煤矿智能化；2021年6月，国家能源局和国家矿山安全监察局正式发布了《煤矿智能化建设指南（2021版）》，加速了国内煤矿智能化建设的步伐。
借助数字孪生技术在工业领域的成功应用经验，中煤科工集团西安研究院有限公司透明矿井技术开发与应用研究所将互联网、大数据、人工智能、虚拟现实等先进技术与煤矿井下综采、综掘工作面，以及主要采掘设备组成的物理世界和三维模型组成的虚拟世界有机结合并深度融合，实现基于实时采掘数据驱动的“井-地”工况同步映射，助力煤炭工业高质量发展，贯彻实施创新、协调、绿色、高效、安全的新发展理念，最终实现煤炭行业的智能化、无人化开采。
当前，国际矿业形势正在经历一场深刻的革命，建立绿色、安全高效的现代化智慧矿山开发与利用体系是未来发展方向。2020年3月，国家八部委联合发布《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，加快了智能化煤矿技术演进步伐，为煤矿智能化发展路线提供了基本技术遵循。因此，必须加强现代化智慧矿山的理论基础研究和煤炭开采技术根本性变革，着力解决智慧矿山开采的国内外具有战略性前沿性关键技术难题。
目前，我国已建成200多个不同规模的井下智能化开采工作面，煤炭产能约5亿t，形成了薄煤层、中厚煤层、大采高工作面及综放工作面的智能高效开采方式[1]。近年来，我国在补连塔煤矿、金鸡滩煤矿、上湾煤矿陆续建成世界首个7.0、8.2和8.8m超大采高的智能化开采工作面[2]，这些智能化工作面在单机智能化技术方面取得长足进步，但是一些基础性的关键技术仍然比较薄弱，集群智能化程度和远程智能监控技术还未及时跟上，无法实现工作面生产过程智能监控、设备故障精确定位与健康状况智能预测。
数字孪生作为人类解构、描述、认识物理世界的新一代信息技术，直接面向人工智能国家战略中解决先进制造、能源工业等任务需求，是当今计算机仿真和图像处理领域中一个非常活跃的研究方向，已经成为全球信息技术发展的新焦点，其成果直接应用于航天航空、先进制造、能源开采、智慧城市、视频监控、人机交互等领域[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]。GARTNER认为数字孪生将在未来5年将产生颠覆性创新。可以预见，新一轮信息技术革新，使智慧矿山与数字孪生、5G通信、云计算、大数据、工业物联网、人工智能（AI）等信息技术创新融合，将为煤矿智能化发展提供关键技术支撑，将真正实现煤炭安全、绿色、高效和智能化开采，也将为探索可持续发展的智慧矿山建设提供了新的思路。
数字孪生（digital twin）作为一种利用模型、数据、智能并集成多学科的仿真技术[13,14,15]，近年来在先进制造等领域引起广泛关注。美国GE公司基于数字孪生体，采用大数据、物联网等先进技术实现对发动机实时监控、故障诊断和健康预测[14,15]。德国西门子公司基于数字孪生思想构建了生产过程流程的系统模型，通过模拟仿真将生产过程所有环节全部分析，实现了产品设计、制造过程的虚拟化和数字化[16]。与此同时，陶飞等[17]提出了数字孪生车间的实现模式，为智能制造领域信息物理系统（CPS）的实现提供了理论参考。文献[18]基于数字孪生体概念，提出了数字孪生体的体系结构和技术路径。文献[19]基于耦合优化控制思想，提出了数字孪生多系统优化方法。文献[20]针对智能化无人开采的应用需求，提出了基于数字孪生的综采工作面生产系统设计与运行模式。
综上所述，虽然数字孪生得到了工业界和学术界广泛的关注，并在智能制造等领域进行了初步研究和探索，但数字孪生在实际应用过程中仍存在许多不足，尤其缺乏系统的数字孪生理论、方法及技术支撑。笔者检索现有文献提示[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]，在数字孪生模型构建、信息物理数据融合、协同控制与交互优化等理论与技术研究方面鲜有文献报道。鉴于此，数字孪生在智慧矿山场景应用落地亟需相应的理论指导和关键技术支撑。
5G技术还在发展之中，它最大的特点是数据传输速度快。传统的4G可以用于常规的变形观测，却无法用于基于加速度数据隧道损伤测试，因为数据量很大，4G难以承载。比如说，我们开发一套隧道损伤识别系统，将传感器放到列车上收集列车运行的加速度数据，通过列车行驶产生的振动就能知道隧道状态。列车行驶一趟大约有数百G的数据，使用5G进行数据传输的效果非常好，而且成本便宜。这是一个利用5G解决大数据传输问题的典型。未来，地下空间的运营维护中需要大数据传输的场景越来越多，5G的应用也会越来越广。
煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。数字孪生面向煤炭工业互联互通及智能化应用，发挥连接物理世界和信息世界的桥梁与纽带作用，将在煤炭开采、视频监控、人机交互等方面提供更加实时、智能、高效的服务。面向智慧矿山技术需求，提出了基于数字孪生+5G的智慧矿山建设新思路，将“数字孪生+5G”与AI技术相结合，为实现智慧矿山提供一种创新的方法。首先从智慧矿山建设进展及应用方面存在的问题入手，系统地梳理和分析了当前智慧矿山研究和发展现状，通过研究新一代信息技术与工业技术融合应用，阐述了数字孪生的概念内涵，指出数字孪生是智慧矿山发展的必然趋势并将为智慧矿山赋能；然后针对智慧矿山建设的难点和痛点问题，提出了基于“数字孪生+5G”的智慧矿山体系架构理论，通过构建矿山数字孪生模型（MDTM）实现物理矿山实体与数字矿山孪生体之间的虚实映射与实时交互。聚焦智慧矿山建设目标，以智慧矿山系统建设、优化和关键技术为核心，基于矿山信息物理空间的数字孪生和深度学习方法，以实际矿井为原型设计了智能开采的数字孪生一体化方案，构建了全域感知、边缘计算、数据驱动和辅助决策的智慧矿山平台。最后针对智慧矿山的数字孪生应用需求，提出并探讨了数字孪生赋能智慧矿山的关键技术问题，并指出了未来需要实现的关键技术路径。旨在通过对智慧矿山的数字孪生技术研究，为数字孪生模型构建、协同控制与交互优化等提供思路，为未来智慧矿山建设与设计提供理论借鉴。
矿山信息化建设在经历了单机自动化、综合自动化、数字矿山几个阶段之后，在物联网、人工智能、大数据、数字孪生等技术的推动下，正朝着矿山智能化和智慧矿山的方向发展。综合自动化矿山阶段主要解决了矿山数字化、监测监控技术与信息孤岛问题，就煤矿生产流程而言，基本完成了智能矿山的建设工作，在环境条件允许的情况下，可实现局部的少人化和无人化控制。智慧的前提条件是矿山生产系统的各个环节均可测、可观、可控，也就是要形成面向生产各环节透明化的知识服务体系。以煤炭行业为例，从目前取得的成果来看，远没有达到透明矿山的要求，这是制约智慧矿山发展的瓶颈问题。黑色或灰色（不透明）矿山的问题，制约了在一般情况下仍需依靠较多人力维持正常的安全生产，导致矿山重大事故时有发生，解决矿山运行状态知识建模与服务的问题迫在眉睫。要解决这一问题就是要解决上述可测、可观和可控问题。在可测方面，物联网矿山技术的发展已经解决和优化了大量相关难题，可以满足目前安全生产的基本需求，下一步需要重点研究智能装置和装备自治、自主化工作相关技术，并进行新型检测机理和检测装置的研究；可观问题就是要结合数字孪生技术对矿山安全生产、指挥调度与管理各个方面，如人、机、环、管等被控对象进行物理与虚拟融合建模，通过建立的模型可实现对各个被控对象的状态及其演化规律的可观，这个可观不仅仅对人，更重要的是让机器能够自动理解，做到机器可观。在建模过程中，需要采矿、机械和信息等领域的专家密切协同，需要实现对信息的统一语义描述，需要创建矿山领域知识库和矿山数字孪生模型，这将是智慧矿山建设的核心。可控问题是在可观的基础上，也就是在掌握（自动化解析）传感数据、模型数据等多模态数据的基础上，利用知识库和矿山数字孪生模型各种知识进行推理，采用机器人或机器人化的装置装备实现基于机器自治协同的全流程自动控制，最终形成少人化或无人化的智慧矿山。