基于數字孿生技術在智慧農業領域的應用模式探討

摘要：當前，現代農業向數字化、智慧化加速轉型已成為必然趨勢。以數字孿生技術為代表的新一代信息技術與農業深度融合，正引領智慧農業邁向創新發展新階段。如何有效挖掘并應用數字孿生技術的潛力，構建適配農業復雜場景的應用模式，已成為實現智慧農業高質量發展的關鍵問題。為此，文章系統研究了數字孿生技術在相關領域的應用模式體系，闡述數字孿生應用的理論基礎與技術框架，定義通過集成多物理場仿真、實時傳感數據與歷史運行信息，創建物理實體或過程的動態虛擬映射。該虛擬模型能夠反映物理實體的全生命周期狀態與行為。將數字孿生應用于農業領域，可以實現精準管理、智能決策與資源優化，幫助農民進行農業生產的遠程管理和科學決策。文章對數字孿生技術目前的研究現狀、技術體系結構與重要使能技術進行了梳理，分析其在智慧城市、智慧農業及工業領域的應用進展。

關鍵詞：數字孿生；智慧農業；虛擬仿真；數據驅動；應用場景

中圖分類號：TP18" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）23-0001-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

大力發展數字農業，實施數字鄉村戰略，推動農業數字化轉型，是國家實施鄉村振興戰略的重要手段[1]。安徽省《加快推進數字經濟高質量發展行動方案（2024—2026年） 》提出，“按照數字中國建設戰略及數字安徽建設要求，以創新為第一動力，以數據為關鍵要素，著力提升數字產業發展能級，賦能產業加速轉型升級，推動數字技術創新攻關，提高治理數字化水平，提速數字基礎設施建設，完善數字發展生態體系”[2]。在數字經濟快速發展的背景下，新一代信息技術與實體經濟的深度融合，不僅推動各行業向數字化、網絡化、智能化方向轉型升級，更重塑了傳統產業格局，并孕育出眾多創新性的數字化轉型模式和新興業態。

作為一項關鍵的數字化轉型賦能技術，數字孿生通過構建物理農業系統（如農田、農機、作物） 的虛擬映射，實現其運行過程與行為的數字化、可視化與動態模擬。這為農業領域提供了前所未有的洞察力，賦能精準管理、優化資源配置、預測風險并驅動創新，顯著提升農業生產的智能化水平和可持續性。本文對數字孿生技術的產生及主要內容進行了詳細介紹，旨在探討數字孿生技術在農業領域的應用，并梳理其核心概念與技術體系，重點探討其在智慧農業中的典型應用場景與發展潛力，為讀者提供對數字孿生技術及其應用的全面理解，并為未來研究與應用提供參考。

1 數字孿生技術的概念與發展背景

數字孿生的力量在于其交叉學科內核。通過融合物理建模、傳感網聯、數據智能和交互可視化，它構建起理解與駕馭物理世界復雜性的綜合能力平臺，為精準決策、效率提升和創新孵化提供核心引擎。其綜合應用了計算機科學、人工智能、數據分析、建模與仿真等技術，旨在提供一個數字化方案，以更好地理解和解決現實世界的問題。該概念的產生背景源于對物理世界與數字世界融合需求和技術發展的推動。

“數字孿生”理念的早期實踐可追溯至20世紀60年代美國NASA的阿波羅登月計劃[3]。為最大限度保障任務成功并預判風險，NASA為執行月球任務的航天器創建了一個物理形態與內部系統高度一致的地面實體模型。該模型被置于地球上的模擬環境中，通過復現極端太空條件（如真空、熱循環） 并執行完整的任務流程仿真實驗，工程師得以評估、預測并驗證實際飛行器在深空環境中的狀態響應、性能邊界及潛在故障模式，為任務控制提供關鍵決策依據。這一物理孿生體的實踐是現代數字孿生概念的重要雛形。至2002年前后，密歇根大學Michael Graves教授[4]提出了“物理產品的虛擬數字化表達”這一前瞻性概念，并構建了一個能夠模擬真實設備運行狀態的數字模型。盡管當時尚未采用“數字孿生”這一術語，但該模型已具備數字孿生的核心特征，為數字孿生的進一步發展奠定了基礎。經過近十年的理論完善和技術發展，Michael Graves[5]教授在2011年出版的著作《幾乎完美：通過PLM驅動創新和精益產品》中正式采納了John Vickers提出的“數字孿生”術語，標志著該技術概念的最終確立。

隨后，“數字孿生”這一概念的提出在學術界和工業界掀起了持續的研究與應用浪潮。2011年，美國空軍研究實驗室聯合NASA首次對該技術進行了明確定義，指出其本質是集成多物理場、多尺度特征的隨機仿真系統，該模型能夠預測飛行器健康狀態及剩余壽命，并觸發自修復機制或任務調整策略[4]。Grieves[6]等人在2017年深化了這一理論框架，提出數字孿生是涵蓋從微觀原子層面到宏觀幾何結構的全域數字化表達體系，可為產品檢測提供完備的數據支持。同時，莊存波[7]和陶飛[8]等人從PLM（產品生命周期管理） 視角切入，強調其通過整合物理數據、虛擬數據及交互數據實現產品的實時數字映射。Hagg[9]等人則提出數字孿生作為產品的全息數字化表征，能夠基于模型和數據準確復現產品在真實環境中的行為特征。

數字孿生技術已成為行業領軍企業提升競爭力的重要工具，其應用深度遠超概念階段：

西門子（Siemens） 在制造業率先實現了“數字孿生工廠”的規模化應用。通過建立工廠物理實體的高精度虛擬副本并實現實時數據同步，該方案支持對復雜制造過程進行持續監控、仿真推演與自主優化，成為推動生產效率提升、運營成本壓縮及資源精準配置的核心引擎。羅蘭貝格（Roland Berger） 將其專業知識與數字孿生結合，革新了建筑與基礎設施項目的管理方式。他們開發的孿生平臺構建了從設計模型到運營數據的統一數字線程，為項目團隊（包括設計師、工程師、業主方） 提供了貫穿規劃、建造、運維全過程的協同決策支持能力，特別是在設計優化驗證、施工風險預控及設施智能管理方面成效顯著。

如上所述，數字孿生技術建立起覆蓋產品全流程的數據治理架構，其核心在于構建物理實體與虛擬模型間的動態、高保真映射[10]。通過實時數據驅動，數字孿生能夠實現對目標對象的智能識別、狀態監測與動態追蹤，并借助仿真分析能力，進行性能預測、故障診斷與優化決策，貫穿產品或系統的整個生命周期。

2 數字孿生技術架構

數據采集與傳輸層是數字孿生體系的底層，為上層應用提供可靠、持續的數據支持。該層面涵蓋三項關鍵環節：高性能傳感器的實時數據采集、超高速鏈路的數據高速傳輸，以及貫穿全生命周期的數據管理[11]。

在此之上，建模分析層接收底層數據，并采用多尺度方法建立高精度模型。借助這一模型，系統能夠與對應的物理對象保持虛實聯動，并對未來運行狀態、剩余壽命進行預測，同時評估在特定工況下完成任務的可靠性[12]。

數字孿生功能層進一步釋放數字孿生的工程價值，提供多樣化的應用服務，包括：分層級壽命預測、集群性能評估、群體維護管理、生產流程監控及設計決策支撐等。各功能模塊遵循模塊化設計，可按實際場景靈活組合，從而充分展現數字孿生技術的實用性與工程意義。

沉浸式體驗層提供先進的人機交互界面（如VR/AR） ，通過多通道感知（視覺、聽覺，未來可能融合觸覺等） 與直觀的數據可視化，幫助用戶深入理解復雜系統特性，進行虛擬操作與仿真實驗，支持設計優化、運維決策與培訓等活動[13]。用戶友好性與交互便捷性是其關鍵設計原則[14]。未來系統將融合觸覺、動覺等多維感知通道，突破視聽局限。通過AI驅動的隱性知識萃取，用戶可解析實體無法直接獲取的系統參數與模型特性，在研發生命周期與運維全周期實現精準優化。沉浸式交互層始終以零門檻操作為核心設計準則[15]。數字孿生技術體系的實現如圖1所示。

3 數字孿生關鍵使能技術

使能技術（enabling technology） ，在“使能技術”這一概念上，國內外都沒有對其進行嚴格的界定。概括而言，使能技術是為了完成任務而具有廣泛應用、多學科特點、實現目標的一項或一系列技術。

3.1 物聯網

物聯網通過部署大量帶有傳感器和執行器的設備，這些探測器和執行器與其他實體、系統和平臺一起積累、分析和分發信息。“物聯網”一詞由凱文·阿什頓（Kevin Ashton） 于1999年引入。物聯網設備的使用在全球范圍內廣泛普及，對我們的日常生活產生重大影響，無論是在醫療保健系統、交通還是通信領域都有密切關系，也在智慧城市和智能建筑等新興行業中獲得應用。由于數字孿生依賴于物理對象與虛擬模型間的數據自動通信，因此物聯網是創建數字孿生應用程序過程中的基本組成單元。

3.2 數據分析

數據分析是整合來自各種來源的數據、推斷和預測決策、實現競爭優勢并協助戰略決策的過程。在電子分析、數據挖掘、可視化分析、大數據分析和認知分析等多個領域得到了發展。此外，數據分析涉及大量數據操作和計算，以識別模式和其他有用信息。由于物聯網收集了大量數據，數據分析成為DT的又一種使能技術，以便應用程序得出結論并顯示相關信息，從而使用戶能夠做出最優決策。

3.3 云計算

云計算技術為數字孿生提供了可擴展性和可用性，使得計算和控制任務可以從本地環境轉移到遠程服務器，從而使數字孿生能夠處理復雜流程并確保高效無縫的可用性。由于數字孿生模型需要創建與真實世界中對象非常相似的虛擬副本，因此需要具備數據采集、存儲和處理能力，用以收集和分析來自各種來源的大量數據，包括傳感器、物聯網設備及其他數據生成組件。云計算的彈性確保了數字孿生能夠適應不斷增加的工作負載，并無縫應對計算需求。

3.4 人工智能

人工智能（AI） 及其子類別（如機器學習和深度學習） 將數據和信息提取的操作提升到了更高水平。通過使用人工智能及其子類別，數字孿生正從單純的數字對象轉變為智能實體。此外，人工智能有時可以更有效地解決問題，從而減少用戶在問題處理中所花費的時間和成本。

3.5 數據可視化

雖然數據可視化本身不是一項技術，但它在實施完整的數字孿生模型中至關重要。由于數字孿生提供了大量的數據信息，相關數據必須以用戶可以理解的方式呈現（例如圖形表示） ，從而使其能夠專注于重要內容，而不會因大量技術數據而分散注意力。

4 相關應用領域的發展現狀

4.1 智慧城市中的數字孿生

隨著全球城市化加速，數字孿生技術正成為提升城市韌性的關鍵工具。通過建立城市物理系統（基礎設施與能源網絡） 的高保真虛擬模型，實現對系統狀態變化的實時預測與措施預演。其預測機制基于全域基礎設施歷史數據流，并可通過假設情景仿真評估風險，生成預防策略。這使決策者能夠精準認知城市在經濟、環境、社會多重壓力下的適應能力，主動阻斷系統性失效。

4.2 工業領域的數字孿生

目前，數字孿生技術主要應用于工業產品全生命周期，實現物理資產的數字化呈現與操作過程模擬。2016年，通用電氣（GE） 通過專利申請報告了數字孿生技術的應用。GE開發了名為“Predix”的工業物聯網平臺，可用于創建數字孿生。Predix用于監控和分析數據，其應用包括編程和物流、互連資產、智能環境、工業分析、資產和應用程序性能管理以及功能優化。秉承工業4.0理念，西門子開發了名為“MindSphere”的基于云的平臺，將物理基礎設施和機器連接到數字孿生。MindSphere能夠提供數字孿生解決方案，依托數十億個數據流和所有希望實現業務轉型并提供數字孿生解決方案的連接設備。

4.3 農業領域的數字孿生

數字孿生技術在農業智能化進程中發揮著日益重要的作用。在農場經營視角下，該技術正在深刻重塑現代農業生產模式。通過建立農場三維數字模型，可以模擬極端天氣事件對農作物產量的影響程度；系統集成多維度生態因子分析能力，精準監測模塊實時獲取兩大關鍵指標——土壤養分剖面和水分保持效能。基于作物生長模型，動態計算各發育期對礦質營養、光輻射、灌溉定額的差異化需求，最終構建全鏈路農產品溯源體系[16]。在國際應用方面，全球實踐印證了技術的普適性，如巴斯夫農業公司在多氣候帶建立試驗田，驗證農資產品區域適應性；美國IBM農業數字鏡像集成環境匯聚大數據，開發預測性決策引擎。

在我國農業數字化升級進程中，浙江率先開展了多項探索。省政府將“三農”數字化、智能化列為重點工程，并將虛擬仿真深度嵌入現代農業體系，提出了“生產+文旅+消費”的融合新模式。如圖2所示，智能魚塘場景將養殖與休閑娛樂跨界打通：通過物聯網終端對接線下魚塘，實現全場景、全生命周期管理；借助數字孿生平臺，搭建線上線下一體化運營體系。線上方面，電商銷售和直播帶貨等數字營銷渠道貫通；線下則疊加休閑垂釣、健康餐飲等體驗服務。此外，還推出“云認養”眾籌養殖、虛擬寵物互動游戲等創新功能，最終形成集生產管理、休閑娛樂與消費體驗于一體的農業元宇宙示范[17]。

5 結束語

本文回顧了數字孿生在智慧城市、工業及農業等領域的應用案例（除醫療健康領域外） ，如數字孿生技術助力城市建設、工業領域以及智慧農業的發展。闡述了數字孿生的研究發展現狀、技術體系結構以及各種關鍵使能技術的實踐路徑與技術賦能機制。

文中通過分析數字孿生的關鍵使能技術，介紹了五大使能技術。隨著未來技術的進步，數字孿生正在經歷前所未有的增長。從已發表的科學論文以及相關部門的大量應用來看，數字孿生的應用前景非常廣闊。這些使能技術的進步是數字孿生得以發展的關鍵驅動力，也是實現數字孿生潛力的基礎。雖然目前數字孿生的大多數應用都集中在制造工業領域，但隨著相關使能技術的不斷成熟以及各行業對數字孿生技術的需求增長，未來數字孿生技術將會廣泛應用于各行各業。在全球化競爭的推動下，數字孿生市場規模快速增長，其在農業領域的應用前景將尤為廣闊。

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【通聯編輯：唐一東】