在美國洛杉磯，交通部門正在合作開發一種解決方案，致力于創建市內交通基礎設施的數據驅動數字孿生。在世界的其他地方，數字孿生的汽車用例也在不斷增加。鑒于數字孿生具有深遠的能力，已經有多個行業整合了這種技術，汽車行業就是其中之一。

隨著電氣化和自動駕駛等新趨勢的出現，如今的汽車可以被描述為一個不斷發展的子系統，通常包含不同的電子模塊，有時多達100個或更多。子系統比較復雜，需要實時虛擬。這就是數字孿生的精髓：一個物理對象或系統的虛擬副本，可以用來模擬真實世界的情況，并在虛擬環境中測試不同的場景。它通過使用傳感器、機器學習和人工智能來監測和反映物理對象。每種類型的數字孿生都有其獨特的功能和優勢，可以搭配使用來創建一個全面的汽車數字模型。

分類	特性
單元級數字孿生	在較低的分層級別，數字孿生可以反映設備、材料或環境因素的組成部分。
系統級數字孿生	包括生產系統或復雜物理產品中的幾個單元級數字孿生。
SoS級數字孿生	幾個系統級數字孿生形成SoS級數字孿生，增強了供應鏈、設計、服務和維護等方面的協作。

▲表1：基于分層結構的數字孿生分類

基于海量數據的數字孿生

數字孿生不僅會生成關于物理對象的大量數據，而且還需要從物理對象捕獲數據來提供其全部功能。在汽車中，傳感器固定在汽車的幾個部件上，用于產生和傳遞有關汽車功能和狀態的大量數據。數據流是現代數字孿生的重要組成部分，可以在汽車的整個壽命周期內提供多個好處。

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圖1：數字孿生生態體系的組成和特征

監測汽車部件是數據可用性帶來諸多特殊好處。跟蹤電池的健康狀態 (SoH) 就是一個例子，這對糾正異常情況至關重要。與SoH類似，數字孿生還可以幫助跟蹤汽車部件的剩余使用壽命 (RUL)。SoH可能有助于汽車制造商管理電池充電和零部件的熱控制等，而RUL則可以幫助保險公司評估受損車輛的價值，或提醒車主訂購新部件。例如，如果電池系統的剩余使用壽命 (RUL) 很短，則可更換電池并將其重新用于其他應用。

所有這些可能性都需要大量的數據。盡管數字孿生對數據的依賴并不是汽車特有的，但現代汽車已經變得更加復雜，彰顯了這項技術可以發揮的重要作用。這些復雜的汽車不僅產生了越來越多的數據，而且需要盡快對數據進行細化和傳輸，以獲得良好的性能。

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數據孿生與汽車架構變遷

汽車架構必須變得更加靈活，才能適應數據的雙向傳輸。具體而言，需要高性能的車載網絡 (IVN)，以滿足增加數據使用的處理要求。這方面的一個持續發展的趨勢是向區域電子電氣架構的遷移。

區域電子電氣架構通過網絡擴展汽車功能，可以將問題具體到汽車架構的特定部分。這樣可以實現更快的響應和錯誤確認。數字孿生可以位于汽車端節點附近 (靠近執行器和傳感器)，更集中在高性能計算集群中，也可以位于連接的云端。延遲和決策響應時間決定了數字孿生應該部署的位置。工具和處理功能可在信號到云空間移植各項功能和數字孿生，使系統開發人員能夠便捷地遷移各種特性。

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圖2：架構演變趨勢：從域到區域

此外，通過提高汽車中央計算機的處理能力，區域電子電氣架構實現了由軟件和無線更新驅動的汽車創新。架構的分區簡化了對多個來源的數據的集成，這可以促進數字孿生的使用。

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為汽車原型設計、性能優化賦能

虛擬原型設計雖然很復雜，但它清楚地說明了汽車部件在不同場景中如何協同工作。對于汽車制造商來說，數字孿生不僅能促進虛擬原型設計，而且為升級汽車設計、部署新功能提供更多可能性，并最終降低成本。通過收集和分析運轉數據，他們模擬車輛的性能，并分享潛在改進的見解。這可以為優化汽車部件的性能帶來多個好處。

一是改進了電池管理 (BMS)，以延長電池壽命。使用人工智能解決方案可以在電池健康狀況變化時進行調整，從而實現持續改進，特別是在控制決策方面。這有助于解決電動汽車電池和BMS的主要問題，包括提高電動汽車續航里程、確保電池安全和延長電池壽命。

除了提升BMS外，還能實現預測性維護，允許實時監測汽車部件和系統。這些數據可用于預測何時需要進行維護，從而減少停機時間和維護成本。該技術在汽車業的其他用例包括模擬自動駕駛汽車在不同駕駛場景中的行為。這有助于對自動駕駛汽車的軟件和硬件組件進行改進和測試，然后再將其運用到道路上。

總體而言，數字孿生在汽車領域的應用將更加普遍，特別是隨著汽車數字化的不斷進步。它有助于改進產品設計、制造流程和汽車維護，從而打造更好的產品和更高效、更可靠的汽車業。隨著這一演變的推進，一個重要的優先事項將是滿足各種汽車流程的功能安全和網絡安全要求。

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本文作者

Curt Hillier，恩智浦半導體汽車工程解決方案技術總監，在恩智浦工作了13年，他的職責范圍包括雷達、混合動力汽車和電動汽車推進、電池管理和車輛連接域等。他擁有應用工程背景，涵蓋客戶支持以及為貿易展、會議和客戶研討會提供高級解決方案和演示。最近，他重點研究互聯電動汽車。在這一領域，恩智浦與合作伙伴正在開發實時推進 (如能源管理系統、電動機控制和電芯狀態估計) 和非實時汽車健康應用的解決方案。

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