Digital Twins 很容易演示。为什么它们如此难以生成到任务系统中？

文章最初发表于国家防务杂志，2026年11月，第24-25页。经许可转载的内容.

作者：Trishna Lovley， Booz Allen 的总监兼数字孪生负责人，以及 Unity Technologies 的高级总监 Parker Wright。

在今天的Field上，有士兵和操作员在做着那些已经被无数次做过的决定。尽管那些个人可能没有意识到，无数的可能性已经上演、failed、调整和改进了——包括那些永远不会实现的、最狂野、最不可能的任务场景。

由于数字孪生技术的进步，军队正在深刻地改变“准备就绪”的定义。与在现实世界中经过一系列线性测试后宣布士兵、System、过程或资源准备Action不同——越来越多的国防项目正在虚拟化、Continuous和无限Loop中证明其就绪性。

最有效的 Digital Twins 就像保险单一样，旨在降低一些最关键任务的风险——推动五角大楼在数字工程和 T&E（测试与评估）方面的标准。但尽管军事项目在值和动量方面表现清除，但全面、System关卡的Digital Twins尚未普及。如果底层技术存在，为什么会这样？

虚拟化：许多难题中的第一个

视觉上令人印象深刻、高度逼真的真实世界复制品显然是Digital Twins的Key要素。但我们知道那不是军事建模、仿真和训练中的瓶颈；程序已经将从军事基地到指定的防御平台的各个部件和零件的一切都虚拟化了。当今更大的挑战是构建成为有价值的任务基础设施的 Digital Twins。

让我们深入一个真实案例。在中西部，有一个Key的军事训练设施，士兵们在那里长期进行System演习，国防公司也在此历史性地验新建Devices。最近，我们在Booz Allen和Unity的团队已经将这个Environment虚拟化了，这样在投入Any物理资源之前，System测试就可以快速和可重复地进行。

在这个Environment中，士兵和行业合作伙伴播放着这样的场景：

• 天气状况如何影响可视化，从雨到雾到雪
• 干扰和天气对无线电频率和传感器运行的影响
• 现实的命令与Control以识别对手、友方和中立方

从扫描无线电频率和光源（LiDAR）到重建视觉效果，我们克服了许多技术挑战来渲染3D维模拟，然后集成相关的任务模型。在过程中，我们发现每个程序都必须解决的四个挑战，才能make数字孪生核心任务基础设施，以下是我们如何应对每一个挑战。

1.一个拥有合成数据的庞大基础模型。

在设置的时间amount，现实世界中只能捕获有限的数据，以构建一个丰富而耐用、抗变换、鲁棒性的数字孪生体。在实践中，任务操作员快速Train应对百万分之一可能性情况的最佳方法是摄取来自物理世界的多模态数据，并使用这些数据Generate高质量的合成数据。合成数据允许开发人员填补空白。通过使用真实和合成数据进行训练，虚拟模型开发可以在大规模上进行——使模型能够混合和随机化变量，以模拟现实的非脚本化本质。

2.模拟精确的环境和硬件.

我们知道Digital Twins无法一一Match现实。但是When虚拟世界与Target任务偏差太大时，数字孪生可能会系统性地Bias结果。例如，如果模型过于简化，如果对手是可预测的，如果控制器和屏幕与真实的物理硬件不Match——模拟到现实的差距可能会引入错误的假设。

因此，W构建n构建，我们会帐户偏差。归根结底，操作人员不需要数字孪生来强化现有的信念或固有的设计者偏见——他们需要它来挑战这些信念。

3.一个连续的双向实时数据流。

如果来自Field的经验教训能够持续反馈到System中，并随着时间的推移不断完善基础模型和模拟，那么Digital Twins就能为任务持续创造值。挑战在于保持那个数据Looprunning，以便实时数据流入数字孪生，学习成果回传而不出现Lag。

维持这个 Loop 需要一个专为 Continuous 同步而非周期性更新而设计的数据管道。我们看到了布兹艾伦（Booz Allen）为现场活动创建的 Digital Twins 的实际应用，这些活动需要根据分钟级的动态情况做出决策。该数据管道分析诸如人群密度、视频和传感器数据等输入，以聚光模式并在问题出现时标记出来。为了完全Sync物理和数字环境，我们将其设计为信息可以在Continuous的虚拟Loop中实时间来回流动。

4.跨任务生命周期深度集成.

数字孪生应为决策者提供统一的操作视图。它需要在高度复杂的任务Lifecycle中，以任务的速度提供正确的背景信息，同时不产生风险或意外。这比听起来要难，因为孪生体必须与周围的人、流程和系统连接起来，而不仅仅是模型资源本身。

考虑一名土木工程师使用数字孪生来make维护决策：他们需要确保该孪生体与Other相关系统协同工作；包括人员流程、工作流程和交接；以及可能蔓延到Other任务集的下游依赖关系。这需要对原本Discrete的系统进行Tight集成，处理大量的非结构化数据，并将其与正在展开的实际任务相结合——All这些都以近乎时间的方式输入到数字孪生中。

最终，WhenDigital Twins超越了对现实世界的虚拟化或单向镜像时，它们就成为了核心任务基础设施。这就是我们Focus On构建活的赛博物理系统的原因，这些系统可以帮助士兵和操作员在首次Deployment后很长一段时间内持续证明战斗准备状态。