欧洲科学院院士、挪威皇家科学院院士、挪威工程院院士、挪威奥斯陆大学教授张彦在《区块链融合数字孪生赋能数字经济》的主题演讲中提到：数字经济有三大特征，一是数字化，二是安全性，三是智能化，这三大特征与信息技术领域的数字孪生、区块链和人工智能三大技术相对应，也是未来数字经济领域非常重要的三大技术。张彦院士详解了区块链融合数字孪生的六大优势和十大应用场景，企业网d1net对演讲内容进行精编整理，以下是张彦院士演讲的核心内容。
张彦 欧洲科学院院士、挪威皇家科学院院士、挪威工程院院士、挪威奥斯陆大学教授
数字孪生的概念
gartner新兴技术成熟度曲线表明：2017年数字孪生引起了业界的广泛关注;2018年数字孪生的关注度达到顶峰。2019年gartner发布的未来十大战略性技术发展趋势中，将数字孪生和区块链列为两大极具潜力的战略性技术。
数字孪生的定义是以数字化的方式，对物理世界中的实体进行多维度、多粒度的精准虚拟映射，形成“数据感知—实时分析—智能决策”的实时智能闭环，其中物理世界中的实体，概念十分广泛，既可以是设备、传感器、机器人、工业生产流程或复杂的物理系统，也可以是一个城市。数字孪生也就是基于物理实体在数字空间建立一个100%精确复制的数字孪生体，物理世界发生的事也会在数字孪生体中发生，同时数字孪生体可以对物理实体进行精准预测。
物理空间和虚拟空间之间可以起到相互作用。首先从物理空间向数字空间传输大量的实时数据与状态信息，建立数字孪生体的模型。在数据传递的过程中有几个特征：大数据、实时(实时的数据传递，实时的训练)、机器学习、高可靠。数字孪生体模型建立之后，通过分析数据，持续更新模型，能够“规划、设计、优化、分析和预测”物理系统的运行，而预测是数字孪生的重要优势之一。
数字孪生的3个元素和4个需求
对于数字孪生而言，数据是基础，模型是核心，软件是载体，这是构成数字孪生的三大元素。张彦认为，从这3个元素来理解，数字孪生就是软件定义的物理空间。
他将数字孪生的4个需求概括为：
实时高效：通过机器学习和实时通讯技术，进行模型训练，对效率的要求非常高。
精准映射：建立与物理实体精准映射的数字孪生体。
高容错：映射的过程中一定会存在误差，因此必须是高容错的。
低延迟：在分析和预测对时间敏感的数据时，可能会遇到延迟问题。
数字孪生的5层架构
数字孪生架构从下到上依次是：
物理层：有大量的数据;
数据层：进行数据采集、处理和数据传输;
模型层：包括机理数学模型、数据驱动ai模型两种;
功能层：包括表征、诊断、预测和决策;
应用层：例如智能工厂、智能交通、智慧城市、智慧建筑、智慧医疗等等。
张彦提到，新加坡正在运用数字孪生技术建立虚拟新加坡的动态三维城市模型，用于城市的规划和治理。数字孪生具有广泛的应用场景，目前主要集中在智能制造领域，在航空、油气、交通、能源、医疗等领域的应用也将越来越广泛。
区块链融合数字孪生
纵观区块链的发展历程可以发现，2017年是一个分界线，2017年以前区块链的热度逐年下降，2017年区块链与能源行业结合的成果发表，在业界产生了积极地影响，区块链作为一种向行业赋能的技术，正在逐渐提高热度。张彦预计，2023年，区块链或将成为与电信网络一样的基础设施。
近期，张彦与他的团队率先开展了区块链融合数字孪生的相关研究工作(区块链和数字孪生赋能6g和物联网)。他认为，物理空间与数字空间之间的数字孪生体必须进行保护，不能由外界随意获得其数据和模型。例如，对于个人而言，数字孪生体就是数字身份，不能共享给他人。
张彦提到：区块链和数字孪生的融合是天然的，区块链可与数字孪生体模型的创建、访问和控制等相结合，进行数据保护和事件记录，保证数字孪生的安全。
从区块链与数字孪生赋能数字经济的角度来看，政府将在区块链的运行规则、信息监管、数据隐私、数字孪生体监管、优化城市以及隐私权等领域发挥重要作用。例如，新加坡利用数字孪生优化城市建设。
区块链融合数字孪生具备六大优势
一是身份管理：包括数字证书存储和防伪造管理;
二是数据安全：包括加密算法和防篡改;
三是实时监测：包括物理空间镜像和实时同步更新;
四是可靠协同：包括分布式账本和共识协议;
五是接入控制：包括认证接入列表和分布式控制;
六是追溯审计：包括透明公开数据和事件链可追溯。
以数字身份这一场景为例，数字身份大致分为设计、构建、测试和交付4个步骤，区块链与数字身份相结合，可以在创建和使用的整个过程中起到重要的保护作用。
另外，区块链与数字孪生和人工智能相结合能够增强数据的隐私保护。张彦提到：联邦学习是人工智能的热门方向之一，它是一种分布式的机器学习技术，能够保护人们的个人隐私信息，区块链、数字孪生和联邦学习结合后，能够进一步增强数据隐私保护能力，例如将数字孪生体放到区块链中，通过记录、检索和验证数据、参数以及模型，保护数字孪生体的接入和使用。
张彦还进一步提出了数字孪生网络的概念，他认为不同终端在虚拟空间建立的数字孪生体模型，不应该是互相独立的，而是可以通过数字孪生网络进行相互连接、互动或共享的，这与元宇宙的思想非常接近。
负载与延迟的平衡
张彦强调，数字孪生还要充分考虑到负载和延迟的平衡问题。数字孪生体的模型既可以放在公有云，也可以放在私有云，还可以放在边缘服务器中，后者无疑延迟更小。但是，如果100个用户都将数字孪生体的模型放在同一个边缘服务器上，那么这个服务器的负载将非常大，因此，负载和延迟的平衡问题也是需要重点考虑的问题。
张彦认为，通过数字孪生与区块链技术相结合，采用全新的边缘计算资源共享理念进行边缘关联，可以解决这一问题。区块链的原理是在互不可信的用户之间建立信任，可增强数字孪生体的安全性和可靠性，实现存储dt数据和信息、验证训练的参数和数字孪生模型、管理授权用户信息和参数信息等诸多功能。
面向未来数字经济的区块链和数字孪生
区块链融合数字孪生将给未来的数字经济带来一些新的应用场景，张彦列举了其中的十大应用场景，他认为在场景落地时要充分考虑移动性、带宽、算力、缓存、交互性、异构性以及容错能力等因素。
场景一：元宇宙
元宇宙在近期备受资本青睐，张彦认为：元宇宙或将成为继电气时代、数字时代后的一种新的平台和基础架构，元宇宙平台下虚拟世界与现实世界将完全融合在一起，每个人在元宇宙中都将对应一个数字孪生体，完全虚实同步，而元宇宙将会作为一种基础架构存在。
元宇宙涉及ar/vr、数字孪生、区块链(支持去中心化认证)、云计算、边缘计算、ai以及高可靠超低延迟通信等多项基础关键技术。张彦认为，现在距离实现元宇宙的虚实同步还有很长一段时间，数字孪生和区块链作为元宇宙的两大基础关键技术，将在以下热点问题中发挥关键作用：例如元宇宙中分布式的数字孪生体的信任关系;虚实同步达到沉浸式体验;建立地球级虚拟世界带来的能耗问题等。
场景二：疫情管理与公共安全
疫情背景下，健康码的推出，让复工复产更加精准、科学、有序。实际上，健康码就是我们每个人的数字孪生体和数字身份，它依据个人的健康状况、接触史、所在位置、移动行为等因素进行更新。
在健康码应用的过程中，健康服务共享数据的安全性问题、数据安全与隐私保护问题、健康服务数据的动态实时更新，以及地区之间或国家之间的健康码互认等，将给区块链和数字孪生的融合带来新的应用模式和发展空间。
场景三：国家大数据交易
区块链和数字孪生融合将在大数据交易领域发挥重要作用。例如，北京成立的国际大数据交易所，在大数据交易平台上，数字孪生作为一种数据元素，可以进行数字孪生体整体的安全交易，即数据及其模型的整体交易，而数据供需准确匹配、数字孪生体交易、数据存储/交易/传输的安全性、数据隐私保护、平台的能耗和能效等问题都将依赖数字孪生与区块链技术融合解决。
场景四：智能交通
在智能交通领域，通过数字孪生、区块链、边缘计算、人工智能等技术，可建设孪生的数字城市安全智能“大脑”，利用数字空间，在复杂动态拓补环境中进行优化控制，实现交通态势数据的上报与共享，以及车辆的安全接入。
场景五：6g网络
5g地面网络加上终端直连卫星的能力，就是6g网络。卫星网络远在天边，很难实现可控，如果能够建立一个卫星网络的数字孪生模型，对其进行实时监控和预测，将大幅提高效率。
场景六：智慧能源
在智慧能源场景，供需适配精确平衡，基于ai的精准预测，降低能耗提高能效，可再生新能源的灵活整合都是非常热点的问题，数字孪生和区块链将围绕这些问题产生新的应用模式，例如数字空间试错、360°实时监控、故障预测以及分布式能源安全共享等。
场景七：电动汽车
挪威是全球电动汽车市场占有率最高的国家，每4辆汽车中就有一辆是电动汽车，如何进行分布式能量的交易管理和新能源动态整合，以及电动汽车充电桩的分布式共享至关重要，数字孪生和区块链将在信息与能量的安全共享、基于数字空间的能量和信息管控等方面发挥关键作用。
场景八：碳中和
碳排放权交易是特斯拉的主要收益来源之一。碳中和涉及到碳排放权认证、额度计量、预警和处罚等一系列问题，通过数字孪生和区块链技术融合，能够建立智能交易、可信环境，实现碳交易、统计和处罚的智能化，协同金融、中介及碳金融衍生品，构建完整的碳交易生态。
场景九：无人机巡航
无人机巡航也是典型的应用场景之一，例如连通欧亚非三大洲的主要国际海运航道苏伊士运河，曾在2021年3月发生货轮搁浅事故，导致航道被切断7天时间。实际上，可以通过无人机巡航对船舶进行引导，将无人机作为边缘计算的存储节点，可以快速建立轻量级的船舶数字孪生模型，利用数字空间实现快速决策与协同控制，从而避免此类事件的再次发生。
张彦强调，在这一场景中，不需要建立100%精确的复杂数字孪生模型，只需建立轻量级的数字孪生体，关注船身尺寸、动力、发动机分布以及周围环境(水深、天气)等信息即可。
场景十：智能制造
区块链与数字孪生的融合在工业制造领域的应用最为普遍，例如在分布式制造中的设计、工程、生产、运营等完整流程，基于性能预测的物理实体与价格管理，能够降低资源开销，优化性能，实现关键信息防护、用户定制以及分布式制造。