2022 年 1 月，美国国家航空航天局（NASA，National Aeronautics and Space Administration）耗资 100 亿美元的詹姆斯·韦伯太空望远镜（James Webb Space Telescope）即将结束它的 160 万公里旅程，但到达它的既定轨道只是这趟危险旅程的一部分。

为了做好观测准备，航天器必须以复杂的方式展开。根据其工程师的计算，失败的方式足足有 344 种。

一个网球场大小的遮阳板必须完美展开，最终就像望远镜下面的一只巨大的闪亮风筝。副镜必须向下摆动到完美的位置，依靠三条腿将其固定在距离主镜约 7.6 米的地方。

最后，由 18 个六边形部件组成的、像蜂窝一样的主镜必须自行组装起来。

三个金色的镜面部分必须从望远镜的两侧展开，将它们的边缘嵌入到已经装配在一起的 12 个镜面上。

组装流程必须完全按顺序进行，望远镜才能正常工作。

雷神公司航空航天防御系统业务的技术总监凯伦·凯西（Karen Casey）说：“那是一个可怕的时刻。”

据了解，雷神公司开发了控制望远镜运动的软件，现在负责它的运行。

在长达数天的望远镜展开过程中，雷神公司的工程师们在地球上密切关注着它的一举一动。

这台望远镜位于月球轨道之外，距离远到即使用最强大的观测仪器也看不到。

但望远镜可以实时将数据传回地球，软件几乎同步使用这些数据来渲染展开过程的 3D 视频。这就像在看一部扣人心弦的电影。

3D 视频是复杂望远镜的“数字孪生”：通过仪器提供的信息，由计算机打造的一个仪器模型。凯西说：“这是一种大变革，我们现在能够看到它了。”

在望远镜运行的早期，团队紧张地观察着模型，最终长舒一口气，344 个潜在问题都没出现。

最后，望远镜进入了它的最终形态，在太空里和屏幕上都看起来像它应有的样子。自那以后，望远镜的“数字孪生兄弟”一直在自我更新。

对雷神公司来说，建造这样一个复杂的全尺寸复制品的概念并不新鲜，部分原因是该公司在国防和情报领域的工作。相比天文学，数字孪生技术在这些领域更受欢迎。

（来源：STEPHANIE ARNETT, VICHHIKA TEP/MIT TECHNOLOGY REVIEW | NASA）

然而，詹姆斯·韦伯太空望远镜实际上比许多系统更复杂，因此在数字孪生应用中所取得的新进展，现在将反哺给雷神公司的军事业务。

通常来说，国家安全会推动科学技术的发展，但这个故事恰恰相反。

数字孪生联盟的首席技术官丹·艾萨克斯（Dan Isaacs）表示，太空是非国防技术和国防技术的交汇点，数字孪生是“这些合作努力的核心”。

随着这项技术越来越普遍，研究人员越来越多地发现，数字孪生是科学社会中富有生产力的一员。

它帮助人类运行世界上最复杂的仪器，同时也揭示了更多关于世界本身和宇宙之外的信息。

2002 年，专注于商业和制造业的研究人员迈克尔·格里夫斯（Michael Grieves）提出了“数字孪生”的概念。他建议，在实物的开发过程中，应不断更新实物产品的数字模型。

但“数字孪生”一词实际上来自 NASA 的一位名叫约翰·维克斯（John Vickers）的员工，他于 2010 年首次使用它，作为航天局技术路线图报告的一部分。

如今，格里夫斯是数字孪生研究所的负责人，而维克斯仍是 NASA 的技术专家。

借助附着在物体上的传感器，物联网将真实世界和互联网连接到了一起。如今，这些设备的数量超过 150 亿台，而 2010 年只有数百万台。

当前我们的计算能力正在不断增强，云服务比前十年更受欢迎、更强大，它允许数字孪生的制造商在不投资大量硬件的情况下放大或缩小他们的模型，或创建更多的克隆体进行实验。

现在，数字孪生也可以将人工智能和机器学习结合起来，帮助理解每秒捕捉的大量数据点。

基于这些因素，雷神公司决定建造詹姆斯·韦伯太空望远镜的数字孪生，原因与它在国防领域研发数字孪生的原因相同：人们几乎没有犯错的余地。

凯西说：“这是一次不能失败的任务。”

这个数字孪生模型每天跟踪 8 亿个真实望远镜的数据点，所有这些 0 和 1 组成了一个实时视频，比成堆的数字更容易被人类监控。

望远镜团队使用数字孪生来监测天文台，并预测软件更新等变化的影响。

在测试这些时，工程师们使用数字孪生的离线副本，上传假设的更改，然后观察接下来会发生什么。

该小组还使用离线版本来培训操作员和解决一种名为 IRL 的问题。凯西拒绝透露其性质。“我们称之为异常现象。”她说。

望远镜的数字孪生并不是第一个有“模拟兄弟”的空间科学仪器。“好奇号”火星车的数字孪生曾帮助 NASA 解决了它的散热问题。

对于欧洲核子研究中心的粒子加速器，数字孪生帮助开发探测器和监测通风系统等。欧洲航天局希望利用地球观测数据创建一个地球本身的数字孪生。

在世界上最大的单镜望远镜加纳利大望远镜，科学团队大约两年前就开始建造孪生望远镜，那时他们甚至还没有听说过这个词。

当时，工程负责人路易斯·罗德里格斯（Luis Rodríguez）找到了天文台主任罗曼诺·科拉迪（Romano Corradi）。科拉迪说：“他说我们应该开始把事情联系起来。”

罗德里格斯建议，他们可以从工业界中学习原理。在工业应用中，机器会定期相互通信和与计算机通信，监控自己的状态，并自动对这些状态做出反应。

该团队开始添加传感器，以传递有关望远镜及其环境的信息。科拉迪说，了解天文台周围的环境条件是“操作望远镜的基础”。这些条件包括是否会下雨，温度如何影响示波器的焦点等等

在传感器提供数据后，他们创建了望远镜的 3D 模型，将这些事实可视化。

罗德里格斯说：“这对操作望远镜的工作人员来说是非常明显的优势。管理望远镜变得更容易了。在过去，控制望远镜非常困难，因为它非常复杂。”

现在，该望远镜的数字孪生刚开始接收到数据，但该团队正在努力采用一种更具解释性的方法，使用人工智能来预测仪器的行为。

科拉迪说：“有了数字孪生中的信息，你就可以在真实的望远镜中做一些事情。”最终，他们希望拥有一台“智能望远镜”，能够自动对其情况做出反应。

科拉迪说，直到去年他们参加了一个物联网会议，团队才发现他们正在建造的东西有名字。

他说：“我们看到，在工业界，而不是科学界，有一个不断发展的社区，每个人现在都在做这些数字孪生。”

当然，正如粒子加速器和航天机构所展示的那样，这个概念正在悄悄地进入科学领域，但它仍然在企业中站稳了脚跟。

科拉迪说：“对工业的兴趣总是先于对科学的兴趣。”但他认为，像他们这样的项目将继续在更广泛的天文学界激增。

例如，正在规划的三十米望远镜的负责小组打电话请他们介绍这项技术。

该望远镜将有一个由数百个小镜子组成的主镜。科拉迪说：“我们只是预料到了这个行业已经发生的一些事情。”

国防工业界真的很喜欢数字孪生。例如，美国太空军用一个数字孪生来计划 Tetra 5 项目，这是一个为卫星加燃料的实验。

2022 年，美国太空军还与 Slingshot Aerospace 签订了一份合同，创建一个太空数字孪生模型，展示地球轨道上发生的事情，为碰撞等事件做好准备。

艾萨克斯举了一个例子，空军将一架退役飞机送往一所大学，以便研究人员可以绘制“疲劳剖面图”，一种飞机应力、应变和载荷随时间累积的图像。

由该图像制成的数字孪生可以帮助识别需要更换的零件，以延长飞机的寿命，或在未来设计出更好的飞机。

国防和科学领域的公司，尤其是在航天工业领域的公司，因此很具有优势，它们可以将创新从一个部门转移到另一个部门。

例如，詹姆斯·韦伯太空望远镜的数字孪生将与雷神公司国防方面的项目有一定的相关性，该公司已经在研发导弹防御雷达、空射巡航导弹和飞机的数字孪生。

凯西说：“我们可以在其他地方重复使用它的一部分。（而）跟踪或发送命令的任何卫星，都可能从我们所做的詹姆斯·韦伯太空望远镜工作中受益。”

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