数字化转型的“行星发动机”：数字孪生物理引擎

电影《流浪地球》中，12000台行星发动机推动地球开启前往比邻星的流浪之旅。以建设数字中国为目标的数字化转型，亦需要各种类型的“行星发动机”。数字孪生作为数字化转型的关键核心技术，其最核心的物理引擎也是推动数字化转型的“行星发动机”之一。本文将围绕数字孪生物理引擎的现状和应用，以及对于运营商的价值展开论述。

01 数字孪生物理引擎现状

数字孪生物理引擎用于计算2D或者3D场景中物体与场景之间、物体与生命体之间、物体与物体之间的运动交互和动力学等物理作用，通过计算机程序真实反映物理世界的规律，是对物理世界的数字化。目前，全球范围内广泛使用的有四大物理引擎：PhysX、Havok、Chaos和Bullet。PhysX属于NVIDIA，NVIDIA 2008年收购了Ageia，获得了PhysX物理引擎。Havok属于微软，微软2015年从Intel收购获得。Chaos属于Epic自研的物理引擎。Bullet则是一个开源的物理模拟计算引擎，采用Zlib开源许可证。可见物理引擎是科技巨头角逐的领域。

图1 PhysX物理引擎

图2 Havok物理引擎

图3 Chaos物理引擎

图4 Bullet物理引擎

国内初创公司Motphys是国内最早自研物理实时仿真技术的团队，成立于2020年10月，拥有自主研发的动作物理引擎，为虚拟世界搭建牢固的底层基础设施。

数字孪生三大主流软件平台，Unreal Engine（Epic）、Unity（Unity Technologies）、Omniverse（NVIDIA）各自采用了不同的物理引擎。Unreal Engine 5使用Epic自研的Chaos物理引擎。Unity使用微软的Havok物理引擎。NVIDIA Omniverse使用自研的PhysX物理引擎。

02 数字孪生物理引擎在企业数字化转型中的核心作用

数字孪生物理引擎的功能涵盖了固体力学、流体力学、传热学、材料力学、物理性质等等，如刚体动力学模拟，物理空间查询，关节模拟，对车辆的准确和高效模拟，包括轮胎、发动机、离合器、变速器和悬架模型，运动学特征控制，材料弹性模拟，非凸形状模拟，针对液体、粒状材料、布料、刚体、可变形体等的动力学模拟等许多关键物理精确模拟。

对于数字孪生，尤其是城市、交通、建筑、工业、军事、科学的数字孪生，物理引擎都十分重要。物理引擎将包含各类物体的实体空间变为可计算的空间，对组成实体空间内的各类物体等进行描述、预判、诊断和决策，实现真正的可计算空间。比如：数字孪生城市中对于地震、水灾、火灾等自然灾害的模拟，水利工程中的洪水风险预测模拟，煤矿开采中基于物理引擎进行对煤矿冒顶、瓦斯、煤尘、水灾、火灾的仿真模拟，地质学中高位崩塌坠落、撞击、碎裂、堆积全过程模拟，工业中的基于数字孪生的汽车安全碰撞实验、汽车的结构耐久、疲劳分析，工业产品设计中的产品物理特性模拟，医学中骨骼、血液、神经模拟分析，通信中网络信号覆盖及衰减计算和预测模拟，都需要物理引擎的支持，可以说数字孪生物理引擎是众多行业实现真正数字化转型的关键。

03 数字孪生物理引擎在汽车领域数字化转型中的应用案例

下面我们以汽车领域数字化转型为例，介绍一下数字孪生物理引擎对于汽车领域的价值。对汽车领域来说，数字孪生的价值贯穿于从汽车设计到运行模拟、生产装配、维护维修全产品流程。在设计中对于风阻的模拟，以及在模拟器中模拟碰撞测试、自动驾驶和其他场景模拟测试，比使用实体车辆在真实环境中进行测试更容易，而且成本更低。

利用数字孪生技术进行开发设计为汽车生产提供了更多可靠性。例如现在的新能源汽车，尤其是纯电动汽车设计，十分重视对于电能的消耗，所以能耗建模是非常关键的。而影响能耗的，包含风阻、胎压、轮胎硬度，路面情况等很多因素，如果有数字孪生物理引擎的帮助，基于计算流体力学等物理特性，可以在设计阶段就能够预测能耗情况并进行相应改进，最大限度优化车辆的空气动力学设计，降低低风阻系数，并对热冲击或电磁影响进行模拟，以优化线路等布局，减轻车辆重量，降低能耗。

在汽车领域中，一个非常重要的环节就是汽车碰撞实验，各大汽车厂商都十分重视汽车碰撞，一个汽车碰撞实验室投资规模需要上亿元，每年要对数百辆车进行碰撞测试。每次汽车碰撞的成本在几十万甚至是百万以上。

基于数字孪生物理引擎的汽车碰撞可以在某些方面代替真实的汽车碰撞，并且可以反复进行，多次模拟验证，不仅减少了汽车碰撞的成本投入，而且带来了更高效的汽车质量提升。通过数字孪生物理引擎的模拟，可以实现汽车碰撞部分场景的模拟，辅助设计，以获得更安全的碰撞结构。

04 数字孪生物理引擎对于运营商数字化转型的价值

数字化转型中非常重要的一点就是将传统的设计、实验、培训、生产流程等方面通过数字化的方式去实现与优化，而这些过程中很多场景都涉及物理方面的数字化。仅是汽车领域中的碰撞实验方面，通过基于数字孪生物理引擎的数字化转型，就能带来巨大的成本降低以及效率提升。在其他领域，例如核工业中通过数字孪生物理引擎加速聚变反应堆的设计与开发，航空航天中对于飞行器的设计与模拟，能源领域主动预测能源设施锈蚀情况，发电领域的风电场布局，通信领域基于网络覆盖数字孪生的电信网络规划和运营，科学领域的极端天气预测等等，都能通过基于数字孪生物理引擎的数字化转型带来巨大的价值和效率提升。

所以，高质量的数字孪生物理引擎，将推动传统行业领域实现真正的数字化转型，并获得数字化转型带来的可观效益。对于运营商的数字化转型，在网络服务方面，可以通过数字孪生实现更加高效的网络规划和运营，并且可以基于数字孪生将网络数据通过时空分析提供诸如客流分析、拥堵分析、人群聚集预警等增值服务，在云服务方面，数字孪生物理引擎可以支撑云计算提供高附加值服务，尤其基于算力计价的服务，物理引擎对于算力的消耗极高，所以对于云服务业务的增长也具有极大的潜力和价值。例如对于云服务的智算中心、超算中心，基于数字孪生物理引擎，智算中心、超算中心可以提供面向军事的大规模孪生仿真计算，以及其它如科学研究、机械制造、新能源新材料分析、影视制作等服务，大到飞机设计，小到齿轮关节设计，实现全流程的数字化转型。

本文作者

丁鹏

总监分析师.北京航空航天大学博士，现就职于中国电信研究院。长期从事流媒体、边缘计算、人工智能、数字孪生等技术研究与产品研发。近期专注于智能计算、3D渲染引擎、虚拟数字人等领域研究。

刘嘉瑞

分析师。北京邮电大学硕士，就职于中国电信研究院，长期从事通信行业研究，近期专注于元宇宙产业应用及相关技术研究、企业战略规划及数字生活等领域。