云帆VR数字孪生研发中心：为数字双胞胎赋能的工业物联网

区块链和数字双胞胎等新兴技术对工业5.0革命的快速发展和就业至关重要。随着工业物联网节点数量的增加，优化网络和利用有限的资源来实现安全传输是很困难的。数字孪生是物理设备的虚拟代表，它完全依赖传感器数据进行关键的决策模拟过程。为此，我们将基于区块链的分布式网络与数字孪生体相结合，用于工业物联网（IIoT）的应用。本文提出了一种基于区块链的权威证明（PoA）信任机制，以在IIoT中提供高质量的服务，如安全和数据隐私。此外，为了增强去中心化的数字孪生子组合区块链网络的权威性，我们引入了确定型伪随机生成（DPRG）来生成创世块。为了评估拟议系统的可信度，我们使用IIoT传感器节点模拟了带有数字双胞胎的区块链网络。仿真结果显示，基于PoA的权威主节点可以减少能源消耗，提高数据安全性。作为虚拟现实行业第一批创业者，云帆VR数字孪生研发中心的专家们从不同角度分析lot技术特点以及其对于未来发挥的作用和未来的发展走向。

简介

第一次工业革命始于1780年代，从水、热和生物燃料中开发出了电能。在19世纪70年代的第二次工业革命时代，拥有生产工厂和大规模制造单位的行业更喜欢使用电能。在20世纪70年代的第三次工业革命期间，自动化的理念通过嵌入式硬件和计算技术被引入到制造业中。物联网（IoT）和软计算的发展是第四次工业革命（工业4.0）的支柱，并有助于通过语义互操作性在数字和物理世界之间提供实时桥梁。虽然工业4.0仍在发展中，但一些工业创新者和技术专家正在期待第五次工业革命（IR 5.0）的开始。带有人脑和计算技术的自主工厂是IR 5.0的创新。到2025年，由于移动网络的迅速扩张和分布，估计约有30亿人可以访问互联网。因此，有必要将各种技术整合到IR 5.0的单一基础设施中[1]。

近年来，制造商一直在竞争，以满足市场不断变化的需求。这就需要生产工厂具有足够的适应性、智能性和动态性来满足客户的需求。企业和生产主管人员认为，工业和商业运作应该合并。这种合并意味着工业流程和战略的重大进展。此外，这只能通过整合一个组织的不同元素，如供应商、制造单位和客户来完成。物联网（IoT）概念的诞生据说是工业4.0最伟大的创新之一。工业4.0就是将常规任务自动化，利用互联网络和智能认知计算来实现精确性和有效性，提升系统的性能[2]。

一旦工业4.0的全部影响很快被实现/达到，由于生产系统的变化而减少对人类劳动的需求将成为最严重的问题之一。预计这将带来工会和政策制定者的激烈反对，他们中的许多人将看到工业4.0的收益被就业机会的丧失和劳动力的减少所抵消。工业4.0的另一个缺点是，它没有专注于气候变化。与世界环境的可持续性相比，工业4.0的创新更重视加强相关的机器学习算法以实现更高的生产力和准确性。另一方面，IR5.0将计算技术与环境和社会控制相互连接，从而更容易实现应对气候变化所需的变化。 IR5.0有望成为数字化自动化和分散控制的新技术标准，将利用各种前沿技术，如工业物联网（IIoT）、深度学习、数据科学和边缘计算来实现[3]。

在智能制造和智能工厂的背景下，分布式生产是企业利用数字化进行的一种分散式生产，涉及到数据交换、分析和实时集体决策过程的通信模式的发展[4]。

对于工业物联网设备控制，语义互操作性可以通过在某种基础知识中编码的声明性和模糊模型来实现。关键思想是，通过创建这些关于 IoT 设备 A 的结构化语义模型，其他设备可以使用相同的技术进行互连，并获得对设备的明确感知。这种明确的感知是其他设备自信地与 IoT 系统通信以实现图 1 中所示的某些所需决策的基础。因此，语义互操作性用于增强 IIoT 系统的决策过程。

数字孪生模型是物理操作或现实世界系统（例如工业系统）的数字版本/模型，但处于虚拟环境中。数字孪生不断更新实时数据，以匹配它所代表的物理对象或过程的实际属性和行为。在智能制造中，分布式生产系统使用多个数字双胞胎 [5] 在层次结构中表示：(i) 在操作级别，数字双胞胎是用于表示单个项目的虚拟网络。开发数字孪生是为了准确地对物理设备建模并了解它们在网络中的物理对应物。(ii) 在共享网络架构中，一组物理设备使用反映子物理组件的数字孪生子系统建模。

以下部分描述了最近将数字孪生与 IR 5.0 集成相关的挑战。从研究发展的角度来看，这方面面临的挑战也与数据科学、机器学习、物联网语义模型和区块链等其他技术领域相关。与数字孪生集成的一些挑战讨论如下。

（一） 信息技术网络架构

当前的网络基础设施没有将数据分析和物联网通信集成在同一个框架中。数字孪生需要一个网络基础设施，以实现数据处理单元和物联网平台之间的互连。这些智能网络将通过数字孪生增强令人印象深刻的模拟。如果没有合适的 IT 网络架构，就无法使用数字孪生技术实现所需的数据模拟或可视化。

(2) 数据推断

数字孪生的第二个挑战是创建模拟环境所需的大量数据。为此，数据必须是数字形式并且需要数据流的质量序列。带有噪声的模拟数据或信号会导致模拟不一致，并导致数字孪生表现不佳。因此，数据的质量和一致性以及物联网节点的数量是实施数字孪生的重要参数。为了提高数据模拟或可视化过程的性能，有必要在特定时间输入正确类型和数量的数据。

(3) 数据隐私和安全

与行业相关的数字孪生的重要挑战是数据安全和隐私，因为这些智能行业的整个运营取决于系统生成的数据，这些数据将用于模拟过程。首先，系统产生海量数据，这些信息非常敏感。这些数据的微小变化都会对整个系统造成安全风险。为了避免此类潜在的安全问题，数字孪生需要与前沿技术相结合。该集成安全系统还将支持物联网节点和处理器之间的数据传输。因此，有必要在数字孪生中开发数据隐私和安全性，以克服行业内的信任和隐私问题。

(4) 信任

基于数字孪生的智能系统一直与组织和用户的数据可靠性相关联。因此，数字孪生的下一个主要挑战与信任有关。从组织的角度来看，最终产品必须满足客户的要求，这样客户才能始终信任公司的产品质量以及公司的声誉。数字孪生技术必须与高度安全的架构相结合，并且必须在每个发展阶段不断改进以确保数据质量。提高数据安全性的方法之一是创建基于智能合约的数字孪生系统，以克服与数据安全、隐私和信任相关的问题。

(5) 预测

在组织中实时实施数字孪生仍然是一项具有挑战性的任务 [6]。对智能物联网系统的需求将能够满足组织的期望。研究人员需要为数字孪生基础设施打下坚实的基础才能实现这一目标。对于公司而言，由于最近的技术趋势，没有必要将数字孪生与其基础设施集成。因此，数字孪生也面临着满足企业期望的挑战。这些挑战就像物联网和区块链技术在进入实时市场整合之前已经面临的挑战。从组织的角度来看，数字孪生的挑战与用户隐私和数据安全完全相关。

(6) 标准化建模

对于任何技术创新，研究人员都需要提出一个标准模型以供实际应用。数字孪生物理过程的下一个挑战与智能基础设施的建模有关。从数据收集和数字双胞胎模拟开始，公司需要遵循标准模型来集成他们的系统。系统的这种集成可以是基于物理或模拟的数据驱动模型。标准化建模的主要用途是确保正确实施动态语义数字孪生与组织的集成。

(7) 领域建模

数字孪生的最终挑战与领域建模有关。数字孪生开发通常必须是多域基础设施 [7]。领域建模的需要是确保正确的信息传输到数字孪生的每个阶段。这种领域建模可确保将数据科学、机器学习和物联网等领域嵌入到数字孪生系统中的正确架构。因此，数字孪生系统的领域建模将加强未来不同阶段的复制。

多个数字孪生用于实时反映具有实物资产的行业更新，例如设备状况和历史数据。实施的数字双胞胎通过使用数据驱动方法的优化来预测远程生产系统内部的固有危险，从而有效地相互交互。数字孪生通过采用数据驱动的分析来合作，根据历史信息评估系统，使用共享知识了解其产品，并实时更新和预测可能出现的错误。更好地了解预期的可能风险可以帮助人们对分布式生产系统的基于语义的物联网设计模式做出正确的决策。然而，数字双胞胎范式仍处于起步阶段，在被采用之前还有许多障碍需要克服。

● 互操作性。定义数字双胞胎模型和安全机制所需的组织间信息交换的框架和计划。

● 认证。大多数时候，数字双胞胎是在分散的生产系统中的单个实体的帮助下使用的。因此，验证系统中的数字数据需要一个具有成本效益的安全系统来收集不同实体的实时信息。

● 分散的决策系统。数据中的一个小错误会导致集中式系统的失败，需要更多的时间来做出正确的决定。分散化为决策过程提供了一种共识算法，同时要求各组织提供全局数据。

● 可行性和可靠性。一个行业需要采用众多的数字双胞胎来表示几个系统实体，如对象、元素、设备、节点、人类和计算机。这种分布式架构可以通过多个数字双胞胎来实现，因为有必要在制造单元内提供数字双胞胎的可行性和可靠性。

安全性、去中心化的账本、信息共享、端到端连接、可信的可追溯性和可扩展性都是使用区块链与数字双胞胎的好处[9]。多个数字双胞胎可以利用区块链以分层和细化的方式进行协作，采用集体信息来控制和监测产品组装数据[10]。智能合约用于自动化一些操作，以提高数据交换的可靠性和有效性，提供值得信赖的数据，实现数据的轻量级使用，并实现对数字双胞胎生产中的利益相关者的活动监控。此外，以前的科学文献大多集中在数字双胞胎的区块链采用方面。它错过了基于组织商业智能和安全措施的建设性数字双胞胎的替代品。有相当多的困难需要进一步调查，以便利用基于区块链的数字双胞胎驱动的运营信息的专业知识，认识、评估和消除分布式智能工厂中可能存在的风险。

在IR 5.0中，区块链和数字孪生的融合构成了使能语义数据获取的核心技术。此外，结合这两种技术在解决与安全相关的问题方面提供了相当大的好处，例如透明度、隐私、确保所有权和权力下放等 [11]。另一方面，区块链和数字孪生的整合仍在研究中。许多研究建议使用简化的区块链范式采用数字双胞胎，重点是集中制造流程。这些研究工作未能创建基于数字孪生的分布式处理网络。此外，还没有为数字孪生技术开发合适的区块链来克服系统中的预测风险[12]。反而，

在这项研究中，我们开发了一个智能架构来增强 IR 5.0 的数据管理单元、用户隐私、数据安全和基于数字孪生的虚拟维护。我们提出的系统的新颖性如下：

● 首先，我们调查了区块链技术如何在数字双胞胎中被采用，同时阐述了整合这两种技术的优势。

● 提出了一个基于权力证明（PoA）的区块链网络，以确保传感器节点的安全和数据保护。

● 众多组织对此类技术整合的需求不断增加，对公共区块链模式构成了巨大挑战。

为了克服这些问题，我们主要集中在为IIoT调整一个PoA、权威主节点（AM）和基于确定的伪随机生成（DPRG）的区块链轻量级安全。

相关工作

工业4.0革命已接近尾声，在智能制造系统设计方面取得多项成功。基于 IIoT 的系统已经预测下一次创新革命可能是 IR 5.0。如果当今的工业 4.0 强调将工厂转变为应用软计算方法并通过云服务器将它们互连的物联网智能设施，那么 IR 5.0 有望专注于在开发过程中使用人力和智能思维

基于区块链的安全和信任机制

在信息交换、功能和控制方面，生产过程通常被描述为一个“黑盒子”，直到智能 IIoT 时代。对于每个设备、活动和程序，这个黑盒子可以有效地拆分成更小的“黑盒子”。新兴技术，例如改进的传感器和数字双胞胎，使这些“黑匣子”变得更容易获得 [41]。另一方面，公司之间的伙伴关系可以为各方提供潜在的优势。

性能分析

为了评估基于区块链的信任机制的可行性，提出了一种基于 PoA 的 IIoT 设备共识模型。为了克服基于公共区块链的行业自动化过程的安全问题，集成了数字孪生和智能合约。所提出的 PoA 模型的实现是在具有 i5 处理器和 8 GB RAM 的 Windows 11 PC 中使用 Java 1.8 代码开发的。为了评估我们提出的 PoA 模型，一个用于实施和实施的 alpha 区块链平台

结论

在本文中，提出了一种基于区块链的信任机制，通过授权证明为数字孪生授权的 IIoT 网络提供支持。拟议的基于确定性伪随机生成的块创建将增强数据保护和系统安全性。网络中权威主节点的状态更新，为实时应用提供优质服务。进一步，我们根据累积的见证数和主节点数生成一个创世节点，对其进行授权。

云帆VR数字孪生研发中心，成立于2016年8月，致力于3D可视化数字科技探索，3D互联网、AR&VR互联网的市场应用。吸引、集聚、整合全球相关资源和优势力量，推进以数字科技为核心的全面创新，以人类愿景为驱动力，开展应用科学和创新性技术研究。

云帆VR数字孪生研发中心，计划在以下范畴拓展对数字世界的应用研究：

1：三维计算应用：AR、VR、数字孪生、3D可视化、三维全息、智慧园区、虚拟仿真、BIM可视化、智慧楼宇、智慧交通、智慧水务、智慧城市、AR商城、VR商城、3D商城、线上云展、VR看房。

2：三维云应用：5G云计算、轻量化云计算、多媒体云传输、GPU云渲染集群。

云帆VR数字孪生研发中心，旨在整合计算机科学和三维、图形图像计算等相关领域，面向实际行业场景和未来世界的前沿研究。建立产研合作平台，促进大众科技创新应用，打造产业、研究中心深度融合的生态圈。云帆VR数字孪生研发中心秉承“所见即所得”为使命，专注未来数字世界的三维科学研究，为全球数字科技和数字经济的进步，添砖加瓦。