数字孪生项目做得比较好的公司有哪些?

泰瑞数创，51VR，数字冰雹，悉见科技，优也科技。

数字孪生是一个最近两年才被重复提起的新名词，很多人还比较陌生。

根据国际定义，数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

核心点：

一是物理世界与数字世界之间的映射。

二是动态的映射。

三是不仅仅是物理的映射，还是逻辑，行为，流程的映射，比如生产流程，业务流程等。

四是不单纯是物理世界向数字世界的映射，而是双向的关系，也就是说，数字世界通过计算、处理，也能下达指令、进行计算和控制。

五是全生命周期，数字孪生体与实体的孪生体是与生共有，同生同长，任何一个实体孪生体发生的事件都应该上传到数字孪生体作为计算和记录，实体孪生体在这个运行过程中的劳损，比如故障，都能够在数字孪生体的数据里有所反映。

不谈公司（无论大公司如Google Waymo, Uber, Nvidia，Siemens Tass和百度，还是创业公司如Cogna，Righthook，Parallel Domain, Metamoto，国内51VR，PanoSim和RealDrive），不谈商用产品（preScan, Carmaker, Carsim, dSpace， Unity SimViz），不打广告：）。只谈学术论文，仅供参考。

自动驾驶模拟仿真系统的目的是为了减少上车测试的开销和风险，众所周知谷歌开发的仿真系统CarCraft已经跑了25亿英里，而实际车载测试才1000万英里。其中将实际上车测试的问题在模拟仿真系统中进行复现并添加各种变化被“fuzing”，当时开发的可视化平台Xview就是模拟仿真系统的一部分，相当于显示界面。

这样的模拟仿真系统构成一般包括多个算法模块，比如：

1. 传感器模型：摄像头（游戏引擎类似的功能），激光雷达，雷达，声纳。。。

2. 高清地图和虚拟环境（类似VR），一些高清地图的制造商也可以直接从真实环境中生成，比如三番，纽约，伦敦城市等等；

3. 车辆模型（OEM数据，动力学模型，控制模型），行人，摩托和自行车等等，以前做motion capture的公司有很好的数据，商用的汽车模拟软件在这些方面很成熟；

4. 道路系统（路径网络）和道路特性（地质，坡度，风险，利用率等等）；

5. 环境模型（季节，气候，天气，时间如白天/晚上，等等），跟传感器模拟关系大；

6. 交通模型（交通规则，限速，停车，十字/丁字/环路，红绿灯，让路，分岔，汇入等等）；

7. 驾驶模型 (驾驶行为，导航规则，避撞，个人特色，文化，地域等等）；

8. 应用相关的，比如运动规划，模拟训练。

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