北京航空航天大学陶飞教授等：高端数控机床数智孪生工程丨JME封面文章 ...

恶魔的右翼

引用论文
陶飞,安奕达,李奕霖,等.高端数控机床数智孪生工程[J/OL].机械工程学报,1-29[2026-05-21]..
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高端数控机床是制造业“工业母机”，面向新一代智能制造发展需求，亟需突破高性能智能机床关键技术，全面增强高端数控机床研发制造、高效运行与智能维护能力。为此，基于作者团队前期提出的数字孪生五维模型和数字孪生“理论-技术-工具-标准”体系，
①分析并提出了高端数控机床数智化未来发展的16个需求；
②针对高端数控机床全生命周期及其在“三航一车一机”五大典型制造场景中的应用，系统梳理数字孪生在高端数控机床中的研用现状，并深入剖析当前研究与应用存在的不足与局限；
③研究提出了高端数控机床数智孪生工程的体系架构，包括生命周期工程、模型工程、数据工程、智能工程、软件工程、数实交互融合工程；
④提出了高端数控机床数智孪生工程的八类关键技术；
⑤结合作者团队前期在数字孪生和数字工程等方面的实践工作与经验，针对高端数控机床数智孪生工程的发展与实施提出了若干思考与建议。
期望该工作为高端数控机床数智化升级提供参考，助力我国从制造大国成长为智造强国。


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高端数控机床未来发展需求
高端数控机床作为制造业核心装备，其技术水平代表着国家的综合制造实力与核心竞争力。实现自主可控的高端数控机床数智化升级，全面提升高端数控机床设计、制造、运维全生命周期能力，已成为我国抢占高端制造战略高地的核心目标。为此，本文基于作者团队前期在数字工程[1]、数字孪生[2-5]、数字孪生工程[6]、数字试验测试验证[7]等方面的理论研究与应用实践，结合国内外高端数控机床的数智化探索工作，从设计、制造、试验测试验证（Experiment, Testing and Verification, ETV）、运维和基础共性五个方面提出高端数控机床未来数智化发展的16个需求，如图1所示。


图1 高端数控机床数智化发展16个需求
高端数控机床在设计、制造、试验测试验证、运维等方面的需求与制造业数智化发展趋势高度一致。数字孪生作为一种借助模型和数据在信息世界中观测物理事物、分析物理事物、优化物理事物的技术[2]，可为高端数控机床的数字化提供有效途径。此外，人工智能通过模拟人类思考模式与智能行为，能够为高端数控机床赋予学习、推理与决策等能力。通过在高端数控机床全生命周期中集成融合数字孪生与人工智能技术，实现高端数控机床的数智孪生工程，赋能高端数控机床设计、制造、试验测试验证、运维全生命周期各环节，能够为未来高端数控机床数智化升级提供系统性解决方案与技术支撑。
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数字孪生在高端数控机床中的研用现状
数字孪生作为制造业数字化转型升级的引擎，已逐步开始应用于高端数控机床的研制、运行和维护等全生命周期各阶段，为航空、航天、航海、汽车及发动机（三航一车一机）等重大领域关键装备的制造注入新动能。因此，本文针对高端数控机床研发、运行、维护三大阶段，及其在“三航一车一机”五大典型制造场景中的应用，系统梳理数字孪生在高端数控机床中的研用现状，并深入剖析当前研究与应用存在的不足与局限，如图2所示。


图2  数字孪生在高端数控机床中的研用现状
1.1  数字孪生在高端数控机床生命周期中的研用现状
研发阶段：数字孪生已开始应用于高端数控机床的研发设计中，推动数控机床的研发模式由基于物理原型验证的传统研发模式向知识-数据-模型融合驱动的数字化研发模式转变。然而，当前面向多目标的一体化智能设计方法仍存在领域知识融合深度不足与工程适用性局限等问题。因此，面向多目标多约束设计需求的高端数控机床智能研发，需：①构建面向自主研发设计的多维数字化方案生成空间，助力高端数控机床多层级、多尺度生成式设计；②打造面向多机型、覆盖多场景、贯穿多领域的数实融合试验测试验证体系，实现整机设计性能的全域耦合分析，为高端数控机床研发设计方案的快速验证与迭代优化提供支撑；③研究人机协同的设计方案推演与优化机制，探索融合精度、可靠性及稳定性等多目标的协同优化方法，推动实现高端数控机床全流程、全自动的智能化研发新范式。
表1  数字孪生在高端数控机床研发阶段的研用现状


运行阶段：数字孪生已开始应用于高端数控机床的运行状态监测与工艺参数优化，以保障高端数控机床的加工精度和运行可靠性。其中，针对高端数控机床服役性能的研究开始引起关注，但由于现有数据模型在跨场景下的泛化能力不足，且缺乏对多物理场耦合机理的深度解析，导致制造精度与服役性能难以在长周期内保持稳定，需：①研究全生命周期质量数据与制造精度的深度关联机制，突破核心部件加工瓶颈，构建基于精准追溯的高精度制造体系；②研究多维组件的高可靠集成机制与数字孪生模型主动修正方法，突破复杂结构功能耦合导致的性能漂移瓶颈，构建面向高可靠性的多元集成理论与方法体系；③研究虚实融合驱动的装配过程智能引导与动态校准机制，解决人工经验依赖导致的装调效率低下与精度波动问题，形成装配与校准一体化的智能制造模式。
表2  数字孪生在高端数控机床运行阶段的研用现状


维护阶段：数字孪生正加速融入高端数控机床的故障诊断与维护过程，推动其维护模式由视情维护向预测性维护转变。然而，由于高端数控机床的故障样本少、异常根因深、协作维护难，当前技术仍难以满足高端数控机床的智能自主维护需求，需要：① 构建面向复杂系统全生命周期的状态表征与映射体系，突破单一维度感知的局限，探索多源异构信息在高维空间的深度融合方法，实现机床健康状态的全息透视与动态重构；② 建立物理机理与运维经验深度融合的智能诊断框架，解析故障在复杂耦合系统中的深层演化规律，实现异常根因的可解释性溯源；③ 研究生产调度与维护资源的深度协同与主动决策机制，突破传统单一目标决策的局限，构建面向全局效益最大化的动态运维体系，驱动维修决策从“辅助参考”向“自主智能”进化。
表3  数字孪生在高端数控机床维护阶段的研用现状


1.2  数字孪生赋能的高端数控机床在三航一车一机典型场景的研用现状
在航空领域，国内外学者已围绕数字孪生在高端数控机床的加工表面形貌预测、加工路径修正、加工过程质量调控等方面开展了初步探索，以期降低航天产品轮廓误差与报废率。然而，当前方法缺乏对数控机床加工过程多源误差的全局分析与智能推演，导致航天结构件在变工况与长周期制造中的精度保持性与质量一致性难以保障，无法充分满足航天结构件对高可靠装配与高密封性等工程约束要求，亟需突破①面向多源误差链的全局建模与超前感知技术；②复杂工程约束下的质量一致性闭环管控技术；③针对航天小样本数据的机理-数据深度融合与精度保持技术，支撑我国航天结构件的高性能制造。
在航天领域，国内外学者已围绕数字孪生在高端数控机床的加工表面形貌预测、加工路径修正、加工过程质量调控等方面开展了初步探索，以期降低航天产品轮廓误差与报废率。然而，当前方法缺乏对数控机床加工过程多源误差的全局分析与智能推演，导致航天结构件在变工况与长周期制造中的精度保持性与质量一致性难以保障，无法充分满足航天结构件对高可靠装配与高密封性等工程约束要求，亟需突破①面向多源误差链的全局建模与超前感知技术；②复杂工程约束下的质量一致性闭环管控技术；③针对航天小样本数据的机理-数据深度融合与精度保持技术，支撑我国航天结构件的高性能制造。
在航海领域，已有研究尝试将数字孪生应用于高端数控机床的加工变形补偿、铣削颤振抑制、刀具全生命周期监测等方面，有助于航海装备零部件的稳定加工。然而，针对复杂工件表面特征与刀具、工件联动调控之间的内在关联，目前仍缺乏有效的机理贯通与全局刻画方法，导致高端数控机床难以针对多向曲率变化显著、尺寸大且载荷重的航海装备零部件，在复杂变工况下实现可持续的自适应加工。为应对航海装备的特殊加工需求，发展具备更高智能化水平的机床数字孪生体系架构，亟需突破：①大尺寸复杂构件加工特性的精准表征与质量预测技术；②面向工件-刀具-机床多层级系统的动态加工行为协同与闭环优化技术；③面向复杂工艺链的知识化表达与全局优化技术，支撑航海装备大尺寸重型构件的一体化高质量加工。
在汽车领域，数字孪生已被逐步应用于高端数控机床加工过程状态可视化监测、加工工艺虚拟调试与优化等方面，以期提升汽车零部件加工工艺调优效率与加工质量。然而，当前方法对数控机床服役性能长短期变化的分析不足，尚未实现变品种长时间加工需求下加工方案的灵活调整，难以保障汽车零部件的大批量高效稳定加工，亟需突破：①多品种大批量制造环境下的工艺自适应调优技术；②全生命周期服役性能的稳定保障与主动维护技术，在汽车生产过程中寻求兼顾多样化功能需求与多维度约束条件的解决方案，实现汽车零部件的多品种大批量制造。
在发动机领域，国内外学者已围绕数字孪生在机床加工精度提升与产品质量溯源等方面开展了初步探索，能够基本满足涡轮盘、机匣等常规结构零件的加工精度需求。然而，针对结构特征更复杂的发动机核心部件，如叶片微细冷却通道、整体叶盘的封闭区域等，数控机床仍面临狭小空间刀具可达性不足、高温合金切削控制误差大等加工问题，为突破上述瓶颈，亟需研究：①极端加工约束下的精度全链路演化溯源技术；②受限空间与复杂工况下的高效闭环执行技术，通过AI与数字孪生深度融合，提升对各类多维度、高精度核心零部件的稳定、高效加工能力，完成机床核心加工效能的关键性跃升。
1.3  高端数控机床其它领域的数字孪生研究现状
在数字孪生标准建设方面，作者团队构建了数字孪生标准体系框架[163]，为数字孪生的基础共性标准、关键技术标准、工具/平台标准、测评标准及行业应用标准的研制提供了体系化参考。在此基础上，进一步聚焦高端数控机床全生命周期管理的共性需求，构建了高端数控机床数字孪生的标准体系框架[164]。在此框架下，国内外研究学者和机构已开展初步探索：信息物理控制智能机床系统的通用要求国际标准提出了面向信息物理融合的高端数控机床参考架构，涵盖数据处理、数字孪生、监测分析决策、外部接口四个核心模块，规范了各模块的定义、功能和缩写[165]；数控机床及高端装备数字孪生技术团体标准提出了数控机床及智能装备数字孪生的体系架构及技术路线，从同步性、一致性、可靠性、可维护性及可扩展性五方面总结了数控机床数字孪生的基本需求，以期指导数控机床等高端装备数字孪生模型的设计与搭建[166]。综上所述，当前高端数控机床的数字孪生标准尚未形成完整体系，亟需完善高端数控机床的数字孪生基础共性标准与关键技术标准，推动数字孪生在高端数控机床领域内的规范化、大规模应用。
在数字孪生软件工具方面，作者团队结合近十年在数字孪生理论研究与工业实践方面的工作，研发了makeTwin数字孪生软件平台，实现了数字孪生模型构建、数据处理、算法设计和配置等核心功能，为工业界的开发者与企业用户提供了参考[4]。数控机床是机加制造车间的核心装备，现有针对加工精度、加工效率与可靠性等核心需求的高端数控机床数字孪生软件系统。同时，国内外研究学者已开始面向特定需求的高端数控机床数字孪生软件的研制。然而，在高端数控机床研发、使用、维护的全生命周期中，现有数字孪生软件普遍存在功能单一、二次开发门槛高、交互不兼容等问题，难以支持高端数控机床数字孪生服务在跨平台与跨场景下的柔性适配。因此，面向高端数控机床全生命周期管理的多方面需求，亟需支持多学科仿真、多系统兼容、模块化配置、功能可拓展的数字孪生工业软件平台，提升高端数控机床数字孪生系统的开发与部署效率，推动形成共享、易用、协作的数字孪生软件生态。
1.4  数字孪生在高端数控机床中的研用现状小结
通过分析数字孪生在高端数控机床中的研用现状，从数字化、智能化、应用、标准、软件五个方面总结了现有研用工作的局限与不足。
（1）单点建模：机床整机全生命周期数字化不足
（2）局部智能：机床全域全业务流程智能化不完善
（3）场景局限：高精高可靠典型场景数字孪生应用不突出
（4）标准缺失：机床全生命周期数字孪生标准体系未建立
（5）功能零散：数控机床一体化专用软件平台与工具缺位
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高端数控机床数智孪生工程体系架构
为进一步阐述高端数控机床数智孪生工程内涵，厘清高端数控机床数智孪生工程各要素组成、作用与协作关系，参考作者团队前期提出的数字工程“数智眼”架构[1]与数字孪生五维模型[3]，以及由生命周期工程、模型工程、数据工程、软件与应用服务工程、数实迭代交互融合工程组成的航空发动机数字孪生工程体系[6]，结合高端数控机床特征与应用需求，进一步探讨提出高端数控机床数智孪生工程体系架构，如图3所示。


图3  高端数控机床数智孪生工程体系架构图
2.1 高端数控机床生命周期工程：“设计-制造-试验测试验证-交付-运维-回收”[6]
高端数控机床生命周期工程是指高端数控机床设计、制造、试验测试验证、交付、运维、回收的实现过程[6]。在AI的学习与推理能力的支持下，高端数控机床生命周期工程利用生命线程将不同型号、控制系统、加工精度的物理机床进行智能整合，积累研发数据、操作经验、性能演化规律及维护知识，形成具备知识配套与迭代演化能力的高端数控机床物理产品体系，最终实现高端数控机床造好、用好、养好的理想目标。
2.2 高端数控机床模型工程：“建-组-融-验-校-管”[3,6]
高端数控机床数字孪生模型工程是指高端数控机床数字孪生模型构建、组装、融合、验证、校正、管理的实现过程[6,175,176]。高端数控机床数字孪生模型工程融合人工智能的生成和判别能力，通过模型线程构建研发、运行、维护等多阶段的几何、物理、行为、规则模型并将其融合，利用从物理高端数控机床获取到的数据和机理实现模型的动态演化更新，实现对全生命周期内高端数控机床的结构、状态、性能进行精准动态刻画，为各阶段提供精准模型支撑。
2.3 高端数控机床数据工程：“采-传-处-融-用”[6,177]
高端数控机床数据工程是指高端数控机床全生命周期数据采集、传输、处理、融合和使用的实现过程[177,178]。高端数控机床数据工程利用数据线程汇聚高端数控机床数控系统、机床本体、场景和工件的物理数据和虚拟数据，实现数据的实时采集、同步传输、高效处理、多维融合和全面使用。数据工程能够实现机床状态的全域精准感知，为高端数控机床的设计优化、智能管控、预测性维护等各阶段智能服务提供“数力”支撑[1]。
2.4 高端数控机床智能工程：“感知-认知-决策-学习-涌现”
高端数控机床智能工程指基于“数力”培育通用“智力”，进而在高端数控机床全是生命周期中实现并提升感知、认知、决策、学习的专用能力，并进一步实现新能力涌现的过程。高端数控机床智能工程通过实时获取全生命周期多模态数据，基于大数据、大模型等技术，实现高端数控机床运行过程态势感知和异常故障诊断。在此基础上，深入融合应用机器学习技术和运筹学理论，实现高端数控机床的自主决策、结果分析、经验学习、知识积累，实现高端数控机床“智力”升级与能力提升，并通过迁移学习、大模型等技术实现新能力的涌现，为高端数控机床生命周期工程提供智能支撑。
2.5 高端数控机床软件工程：“设计-开发-维护-集成-调用”[6]
高端数控机床软件工程是指在高端数控机床全生命周期内开展软件的设计、开发、维护、集成、调用，进而实现应用服务的过程[179]。借助软件服务线程，构建物理高端数控机床、数字孪生模型、孪生数据以及智能算法等功能模块并封装组合，形成面向不同阶段、不同层级、不同用户多样化需求的综合软件库。在此基础上，利用人工智能技术感知并识别需求，智能推荐相应的软件服务，实现灵活高效的服务调用。
2.6 高端数控机床数实交互融合工程：“感知-通信-映射-交互-融合”[6]
高端数控机床数实交互融合工程是指通过信息接口与通信链路，实现高端数控机床在全生命周期内的感知、通信、映射、交互、融合的过程[180]。高端数控机床数实交互融合工程依靠新一代智能感知与网络技术，构建适配不同阶段、不同场景、不同应用模式的连接交互体系，实现高端数控机床生命周期内稳定、可靠、实时的数据共通和信息共享，进而支持高端数控机床生命周期工程、高端数控机床模型工程、高端数控机床数据工程、高端数控机床智能工程、高端数控机床软件工程间的交互与协作。
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高端数控机床数智孪生工程关键技术
基于作者团队前期在数字孪生模型[175,176]、数字孪生数据[177]、连接交互[180]、数字孪生应用服务[179]等方面的理论研究，在设计[10]、制造[31]、运维[116]等全生命周期各阶段的关键技术研究，以及针对航空发动机的数字孪生工程探索实践[6]，本节围绕高端数控机床“造好、用好、养好”的现实需求，提出高端数控机床数智孪生工程八类关键技术。
3.1 基于数字孪生和AI的高端数控机床生成式设计与正向设计技术
高端数控机床研发阶段的生成式设计与正向设计是探索多维度设计方案和加速设计进程的重要途径。基于作者团队前期提出的数字孪生驱动产品设计框架[9,10]，尝试探索提出基于数字孪生和AI的高端数控机床生成式设计和正向设计技术，包括：
（1）需求与任务驱动的正向设计技术
（2）数据与知识驱动的生成式设计技术
（3）多学科一体化设计技术


图4 基于数字孪生和AI的高端数控机床生成式设计与正向设计技术
3.2 高端数控机床高性能智造技术
高性能制造[8]是将理想设计性能转化为实际工作能力的核心环节，是确保高端数控机床综合性能实现的关键支撑。基于作者团队前期在数字孪生智能制造理论与方法的研究工作[31]，提出高端数控机床高性能智造技术。包括：
（1）高精度制造与产品质量追溯技术；
（2）极端服役条件下的机床加工过程自修正技术
（3）智能总装与精度校准技术
3.3 高端数控机床数实融合试验测试验证技术
试验测试验证能够为高端数控机床的研制运维和迭代优化提供科学依据，是确保高端数控机床性能的重要手段。基于作者团队前期提出的数字试验测试验证理论[7]，以及由“析-定-建-测-评-融”6部分组成的数字试验测试验证标准体系[181]，面向高端数控机床数实融合试验测试验证全流程，以“析-定-建-测-评-用”为主线，以试验测试验证对象融合、场景融合、过程融合、结果融合为共性支撑技术，提出高端数控机床数实融合试验测试验证关键技术，包括：
（1）析：数实融合试验测试验证需求分析技术
（2）定：数实融合试验测试验证方案制定技术
（3）建：数实融合试验测试验证对象和场景构建技术
（4）测：数实融合试验测试验证执行与动态测控技术
（5）评：基于数实融合试验测试验证结果的综合评价技术
（6）用：AI驱动的数实融合试验测试验证结果应用技术


图5  高端数控机床数实融合试验测试验证技术[7]
3.4  AI与数模融合驱动的高端数控机床智能运维技术
高端数控机床智能运维是保障工件精密制造和机床长期服役的重要手段。基于作者团队前期提出的“监测-诊断-决策”的数字孪生复杂装备运维管控理论与方法[182,183]，提出AI与数模融合驱动的高端数控机床智能运维技术，包括：
（1）面向加工全流程的全局状态感知与自主监测技术
（2）大模型驱动的智能诊断与全生命周期寿命预测技术
（3）基于产修协同的多目标智能维修与决策优化技术
（4）加工过程实时调控与全域闭环优化技术


图6 AI与数模融合驱动的高端数控机床智能运维技术
3.5 高端数控机床全生命周期模型构建技术
数字孪生模型是高端数控机床数智孪生工程的基石，基于作者团队前期提出的“建-组-融-验-校-管”数字孪生模型构建理论体系[176]，探索提出高端数控机床全生命周期模型构建技术，包括：
（1）高端数控机床的数字孪生模型构建、组装与融合技术
（2）高端数控机床的数字孪生模型全面验证技术
（3）高端数控机床的数字孪生模型校正与管理技术


图7 高端数控机床全生命周期模型构建技术
3.6 高端数控机床全生命周期数据融合技术
机床全生命周期数据是实现高端数控机床数智孪生工程的核心驱动力。基于作者团队前期提出的“采-传-处-融-用”数字孪生数据理论与方法[6,177,178]，探索提出高端数控机床全生命周期数据融合技术，包括：
（1）高端数控机床的多源异构数据全面采集技术
（2）高端数控机床虚实数据同步传输技术
（3）高端数控机床的全生命周期虚实数据处理技术
（4）高端数控机床全生命周期孪生数据深度融合应用技术


图8  高端数控机床全生命周期数据融合技术
3.7 高端数控机床专用软件平台开发技术
高端数控机床专用软件平台是实现数智孪生工程全生命周期协同与虚实融合的核心支撑，基于作者团队前期在makeTwin数字孪生软件平台的研究工作[4]，提出高端数控机床专用软件平台关键技术，包括：
（1）设计建模与虚拟验证软件开发技术
（2）生产分析与智能决策软件开发技术
（3）运行管控与加工执行软件开发技术
（4）健康监测与智能维护软件开发技术
3.8 高端数控机床数智孪生工程基础支撑技术
基础支撑技术是实现高端数控机床数智孪生工程规范化与系统化应用的前提，为全生命周期各环节提供统一规范与多维数字资源支撑。基于作者团队前期在数字工程[1]、标准体系[163,181]的研究工作，提出高端数控机床数智孪生工程的基础支撑技术，包括：
（1）高端数控机床的数智孪生工程标准体系
（2）通用基础库构建与运维技术
（3）高端数控机床公共通用大模型构建技术
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高端数控机床数智孪生工程若干思考
4.1 组建头部，打造机床数智孪生工程国家战略力量
实现高端数控机床数智孪生工程，达成“造好、用好、养好”高端数控机床的理想目标，需多学科交叉人才聚力突破技术瓶颈，需多领域经验互通补齐认知短板，需多部门协同调集所需数实资源，仅靠个别企业、团队和学者进行分散研究和实践难以有效破局。因此，亟需整合高校科研院所、机床龙头企业和有关部门等核心主体，组建一支思维活跃、技术先进、资源统筹、优势互补的高端数控机床数智孪生工程国家队，系统性解决高端数控机床全生命周期中的技术痛点和工程难点，打造世界一流的高端数控机床。
4.2 厚积薄发，夯实自主可控的机床数据模型基座
数据和模型是实现高端数控机床数智孪生工程的两大核心支柱，是推动高端数控机床数智化升级的重要前提。因此，亟需打通高端数控机床研制、运行、维护跨阶段数据和模型的交互共享与更新迭代链路，建立易接入、可兼容、语义化的高端数控机床数据模型基座，有效积累围绕高端数控机床单型号、单阶段、单业务构建的各种定制模型，高质量汇聚从不同机床、不同系统、不同阶段、不同业务中采集到的多模态异构数据，沉淀固化机床全生命周期相关经验与碎片化知识，形成自主可控的高端数控机床数字资产与知识支撑体系，为实现高端数控机床的数智孪生深度应用与可持续高质量发展奠定坚实基础。
4.3 数智赋能，拥抱AI发展机床领域新质生产力
AI技术是推动高端数控机床制造从自动化向智能化跃迁的引擎，是进一步解放生产力、提高产品质量、探索未知性能边界的关键抓手。因此，亟需在高端数控机床全生命周期中融合应用先进的AI技术，依托机床数据模型基座并借力国家算力枢纽，将持续积累的数字资产和经验知识进行有效转化利用，赋能高端数控机床全生命周期，突破传统机床在研制、运行、维护等阶段存在的技术和应用局限。在此基础上，通过优先孵化一批“AI+数字孪生机床”的原生应用，带动产业链上下游实现数智化协同升级，形成数据飞轮与知识迭代的正向闭环，助力我国机床产业从规模领向“质能”引领迈进。
4.4 建制增效，健全数智机床全生命周期标准体系
标准规范是高端数控机床数智孪生工程在全生命周期各阶段顺利实施并高效对接的基础保障，是推动数智机床产业规模化发展的关键支撑。因此，亟需借鉴并融合现有数字孪生标准、机床标准和AI应用标准，围绕基础共性、关键技术、通用支撑、安全等方面，建立高端数控机床数智孪生工程标准体系，为跨主体和跨阶段的高端数控机床技术创新与集成应用提供指导。通过标准牵引，支持机床相关模型、数据、知识经验和软件功能的即插即用，提升高端数控机床全产业链协同效率；加速高质量数据、模型、知识和经验的有序积累和潜力挖掘，助力高端数控机床和专用软件的智能进化。最终形成标准引领技术、技术反哺标准的良性循环。
4.5 聚沙成塔，建立机床专用的数智孪生软件生态
工业软件是实现高端数控机床实现数智化的重要支撑，是串联高端数控机床全生命周期应用功能、连接技术突破与产业价值的核心纽带。因此，亟需基于统一架构和开放接口开发可支持各类模型、数据、算法和功能模块即插即用的高端数控机床专用数智孪生软件，将零散的算法、模型、数据、知识封装成可持续迭代、可共享迁移、可高效协同的软件组件，最终形成自主可控、功能完备、协同高效的机床专用数智孪生软件生态，为高端数控机床的研制、使用和运维提供高质量服务，为打造世界一流的高端数控机床创造环境。
4.6 以用促强，基于“用评改”闭环打造好用的国产机床
实践是衡量机床性能品质的最终标准，用户反馈是驱动机床持续优化升级的核心动力。当前国产机床的发展瓶颈不仅限于技术痛点，更在于缺乏一个能够精准收集需求、充分暴露问题、快速优化升级的闭环迭代大环境。要实现国产机床从能用到好用的蜕变，需鼓励以“三航一车一机”用户为代表的高端用户使用国产机床，将一线生产中积累的数据和意见反馈转化为机床研制和软件升级的精准输入，形成以用户为中心、以问题为导向、以数据为驱动的“用评改”高端数控机床迭代升级闭环，最终打造出不仅性能指标领先，更是用户真心认可的好用、耐用、实用的高端数控机床。
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结束语
高端数控机床作为现代制造的中流砥柱，其设计、制造、运维能力直接影响国家工业综合实力。为实现高端数控机床造好、用好、养好的理想目标，助力实现新一代智能制造，本文首先从全生命周期出发提出了高端数控机床未来数智化发展的16个需求。通过系统性回顾数字孪生在高端数控机床中的研用现状，从数字化、智能化、应用、标准、软件等方面总结了现有研用工作的局限与不足。本文基于作者团队前期提出的数字工程“数智眼”体系架构[1]、数字孪生五维模型[3]、航空发动机数字孪生工程体系架构[6]，结合高端数控机床应用需求和特性，研究提出了由高端数控机床生命周期工程、模型工程、数据工程、智能工程、软件工程、数实交互融合工程组成的高端数控机床数智孪生工程体系架构，并进一步围绕高端数控机床生命周期，从模型、数据、软件平台、基础支撑等角度提出了高端数控机床数智孪生工程的8类关键技术。为更好地促进高端数控机床数智孪生工程的发展与实施，结合作者团队前期在数字孪生和数字工程等方面的实践经验提出了若干思考与建议。
本文工作是针对高端数控机床特征及行业需求，对数字孪生和数字工程理论的进一步探索，期望能够为高端数控机床的数字化转型与智能化升级提供参考，为实现新一代智能制造提供理论技术方法支撑，为我国智造能力的跨越式提升提供助力。未来将进一步研究完善高端数控机床数智孪生工程理论体系，逐一攻克关键技术，并结合具体场景进行应用实践。
本文研究工作得到国家自然科学基金企业创新发展联合基金重点项目（U24B2064）的支持，本文作者是该项目主要参与者。感谢郭东明、王国庆、郇极、刘炳业、李东茹、蔡文沁、刘强、唐宁等院士和专家对本文相关研究工作的指导！
主创作者团队主要研究方向
北京航空航天大学数字孪生智能制造团队长期致力于智能制造、数字孪生与数字工程、制造工业软件方向研究。


作者团队相关文章
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