2021年8月12日，在计算机图形学顶级年会SIGGRAPH 2021上，美国英伟达（nVidia）公司放出了一个纪录片，披露了其在2021年4月份的新产品发布会上，使用数字孪生技术构建该公司CEO黄仁勋的虚拟人物，并进行14秒视频演讲的过程。此纪录片一出，整个计算机界哗然，在此前长达3个多月的时间中，没有人发现英伟达公司使用了虚拟人物进行视频演讲，这表明该公司的数字孪生技术已达到以假乱真的地步。英伟达公司透露，实现这一创举的Omniverse平台有望用于宝马公司的汽车生产线，打造数字工厂。
一、事件过程
为了在新产品宣传视频中使用虚拟CEO黄仁勋演示，英伟达公司动用上百部照相机360°环绕拍摄黄仁勋，获得了几千张照片，然后构建了黄仁勋的3D数字模型。为保证效果逼真，还单独为黄仁勋穿着的皮衣进行了拍摄建模。
接下来，英伟达公司使用最新的Audio2Face人工智能算法，同步虚拟黄仁勋的语音演讲与面部表情，再利用动作捕捉技术捕捉临时演员的肢体动作，将动作与虚拟黄仁勋用人工智能算法连接。最后使用Omniverse平台对虚拟黄仁勋进行实时光线追踪、移动视角、调整光线等操作，完成黄仁勋的数字孪生模型。
随后建模师和美术人员根据实景构建了背景厨房的3D模型，再用Omniverse平台对虚拟厨房进行渲染，并将虚拟人物放入厨房，完成虚拟场景构建。至此，在Omniverse平台创造的虚拟厨房中，虚拟黄仁勋在人工智能算法帮助下进行了新产品宣传。
二、Omniverse平台在宝马公司的应用
据英伟达公司透露，2020年10月，Omniverse平台就已开始测试，宝马公司是最先与英伟达公司合作应用该平台的公司。宝马公司计划利用Omniverse平台构建虚拟环境，进行汽车设计、优化、制造的全流程模拟，从而节省研制费用。
目前宝马公司正在利用Omniverse平台对德国雷根斯堡的一座占地面积约60万平方英尺（约5.57万平方米）的工厂进行数字孪生建模，计划将工厂的数字模型与企业资源规划系统连接，以模拟工厂吞吐量、生产线布局等，通过优化提高工厂生产效率。
英伟达公司表示，宝马公司利用数字孪生技术优化工厂的生产流程后，效率提升了30%。此外，宝马公司还将虚拟工厂用于训练生产机器人，训练完成后，机器人就可部署到真实生产线上工作。
最终合成效果
三、数字孪生技术的应用
数字孪生的概念由美国密歇根大学的迈克尔•格里夫斯教授于2002年提出。2010年，美国国家航空航天局（NASA）在《建模、仿真、信息技术和处理路线图》中正式提出“数字孪生”这一术语。数字孪生是一组由虚拟信息构成、模仿物理实体结构和行为的计算机模型，并在寿命周期内动态更新数据，保持与物理实体同步，且将虚拟空间数字模型执行任务的结果反馈给物理实体以供决策。狭义的数字孪生技术仅应用于工程系统，而广义的数字孪生则可应用于各种领域。
目前，航空航天领域，数字孪生技术已得到较为广泛的应用。如2018年2月，英国罗罗公司利用数字孪生技术为航空发动机的每个叶片建立了数字模型，并在2019年成功测试了“超扇”发动机设计方案。船舶制造领域，美海军2018年2月启动了为期20年、耗资210亿美元的“船厂基础设施优化计划”，对干船坞、重要设施和关键设备等进行现代化改造。该计划的首个任务是利用数字孪生技术建立船厂的数字模型，分析最佳布局方式，以优化工作流程并减少无效工时。
除了在工业制造领域应用，数字孪生技术还正在向医疗等其他领域扩展。2020年，比利时鲁汶大学医学中心公布了“回声”（ECHOES）项目成果。利用该项目的心脏数字孪生模型，医生就可以预测药物的作用结果，制定个性化的用药指导，或者利用心脏的数字孪生模型制定手术方案。目前，已经可以使用心脏三维超声图像结合数字孪生模型，确定缺血性二尖瓣关闭不全手术治疗前的二尖瓣状态。此外，数字孪生技术还可用于智慧城市管理，通过在虚拟城市中进行各种决策，来考察决策对城市发展的影响，提高城市管理水平。
四、数字孪生技术面临的问题
尽管数字孪生已经发展了多年，但总体仍处于定制应用阶段，尚无大规模应用的案例。大规模应用的主要瓶颈在于跨时间、空间的多尺度建模技术不成熟，如对一架飞机，需要多尺度建模飞机的总体、组部件、零部件、元件、功能等；对于心脏，建模涉及分子、细胞、组织、器官、系统等尺度。
其次，模型组合技术不成熟，一架飞机由300万多零件组成，这些零部件、组部件等模型如何高效组合形成完整数字模型仍在探索。
再次，预测数字孪生模型发展的算法不成熟，对复杂模型进行发展趋势预测的计算机科学仍处于起步阶段。此外，目前还缺少可靠更新数字孪生模型的算法。
五、结语
随着数字孪生开始在各领域逐步应用，相关技术将持续发展并成熟，一旦数字孪生广泛应用并与大量物理实体配对，则可以创建数字孪生网络，来模拟现实世界物理实体的运行，创造类似“黑客帝国母体”一样的虚拟世界。
