农机装备数字孪生尚处于概念阶段，需要相当长时间的发展才能逐渐完善。为了更好地推动农机装备数字孪生的研究与应用，结合相关理论和实践经验，给出以下实现思路。

从数字孪生概念提出到应用落地的宏观发展角度，农机装备数字孪生发展过程中需要经历理论探索、实践应用和总结凝练三个阶段，如表1所示。

表1   农机装备数字孪生三个发展阶段

Table 1  Three developmental stages of digital twin for agricultural machinery

（1）理论探索。该阶段是为农机装备数字孪生今后的发展奠定基础的关键阶段，主要任务是回答以下重要问题：农机装备领域需要什么样的数字孪生？农机装备数字孪生应包含哪些内容？如何实现农机装备数字孪生？研究人员需要依据数字孪生的核心理念，紧密结合现代先进农机装备和农业生产的需求和发展趋势，参考其他领域现有数字孪生案例，确定农机装备数字孪生架构，以及实现方法与核心技术，然后规划具体的实施路线。

（2）实践应用。该阶段是构建农机装备数字孪生，并落地实用的关键阶段。理想的数字孪生应从不同的维度、尺度、领域等方面尽可能完整地描述“人-机器-作物-环境”系统，从而能够真实、彻底地反映农机装备的实际状态、工作机理和运行机制。但是在实际情况中，技术和成本往往不足以支持数字孪生从无到全的直接实现。因此，应遵循农机装备数字孪生框架，面向由低层级到高层级的应用需求，逐步开展数字孪生构建方法研究，开发满足每个阶段具体需求的数字孪生，在此过程中逐渐积累数字化资产，实现从局部到全面的数字化映射，填充数字孪生模型库，丰富数字孪生业务应用，完善整个农机装备数字孪生的内容，扩展数字孪生的深度和广度。在应用过程中，应充分发挥虚实交互与融合的优势，整合农机装备数字孪生的功能，着力解决痛点问题，促进智慧农业生产落地实现。

（3）完善凝练。在农机装备数字孪生成功运用于实际生产，并取得了良好的收益之后，数字孪生进入完善凝练阶段。该阶段是对农机装备数字孪生的进一步发展，标志着数字孪生理念已经在农业机械化生产领域落地并走向成熟。通过该阶段，总结先前探索和实践过程中遇到的问题，完善农机装备数字孪生理论技术架构，提炼构建和应用农机装备数字孪生的通用方法，形成可以指导进一步推广应用的完整体系，同时制定用于规范后续工作的相关标准。

1、数字孪生系统实现路线

农机装备数字孪生的具体实现路线是不断完善和发展虚拟模型的数字化映射能力，扩充和丰富数字孪生服务的过程。从数字孪生系统实现的角度，实现过程包括农机装备智能化升级、开辟信息交互通路、构建数字孪生虚拟模型和开发数字孪生业务应用四个关键步骤，最终形成如图1所示的闭环运行。

图1   农机装备数字孪生系统的闭环运行机制

Fig. 1   Closed-loop operation mechanism of digital twin system for agricultural machinery

（1）农机装备智能化升级。农机装备的智能化升级是系统实现的准备工作。基于线控底盘、现场总线、智能传感等技术，完善农机装备物理实体的感知与执行功能，包括但不限于：①开发基于现场总线的线控底盘；②开发基于现场总线的传感采集系统。

（2）开辟信息交互通路。基于物联网技术，建立农机装备与服务器间的双向通信，打通数字孪生感知通路和控制通路，是系统实现的首要工作，包括但不限于：①选定或开发联网终端设备，实现终端设备与农机装备和服务器间的双向通信；②开发农机装备数字孪生物联网平台，用于注册、接入和管理农机装备；③开发实时监测功能，实现对农机装备实时数据的获取与存储，通过长时间运行，为后续开发工作积累农机装备运行数据资源。

（3）构建数字孪生虚拟模型。构建农机装备数字孪生虚拟模型，通过数据驱动模型实时快速仿真，实现虚拟模型伴随真实农机装备同步运行，是系统实现的核心工作，具体包括：①基于分布式数据流处理平台，开发数据处理算法，建立数据治理机制，为虚拟模型构建等工作提供数据算法和资源支撑；②运用多种建模手段和多学科知识构建描述农机装备及作业环境，并实现子模型间的有效组织和融合，集成构建多源、多维、多尺度、多领域的数字孪生虚拟模型；③利用模型降阶技术和可视化技术，实现虚拟模型在数据驱动下的实时仿真；④开发数字孪生虚实一致性评价方法和虚拟模型校验更新方法，实现虚拟模型伴随真实农机装备的同步演化；⑤综合考虑可信度、保真度、易用度、轻量化等多个方面，提出数字孪生虚拟模型综合评价方法，选定典型工况，开展虚拟模型验证试验，并进行评价、优化和改进。

（4）开发数字孪生业务应用。农机装备数字孪生系统具备实时监测、评估诊断、优化决策、智能控制四个层级的业务功能，形成由物理世界到虚拟世界，最后回到物理世界的闭环自主运行机制。数字孪生系统在逐一实现每个层级功能的过程中不断完善。在实现完全闭环之前，需要发挥人的作用作为补充。

层级Ⅰ：状态监测。状态监测是数字孪生最初级的功能，具体效果是数字孪生具备全面感知能力，能够以虚映实。在空间尺度上，既可以反映事物的外在行为，也可以呈现内在的、难以观测到的行为与特征。在时间尺度上，既可以在线监测实时状态，也可以追溯复现历史状态。同时，系统提供一个可视化、可交互的用户界面，采用三维模型、二维图表等方式直观动态展示农机装备运行的状态和参数。

层级Ⅱ：评估诊断。一方面充分利用孪生数据和模型，可以实现对农机装备状态的评估诊断，具体有三条途径：①直接将感知数据用于评估诊断；②挖掘感知数据中隐含的状态信息用于评估诊断；③借助高保真的虚拟模型仿真，扩充机器状态信息，再用于评估诊断。另一方面，评估诊断的依据可以来自人为经验或者理论模型，也可以来自数据分析得到的知识。这一层级可以实现的效果是，数字孪生具备认知能力，能够判断农机装备和周围环境的状态，或预判未来可能出现的状况等。

层级Ⅲ：优化决策。针对评估和诊断中发现的问题，快速形成若干套解决方案，然后结合虚拟模型验证和评价方案，最后实现方案整合和优化，从而形成基于人类经验、数据知识和实时仿真的综合优化决策。这一层级可以实现的效果是，数字孪生具备完善自主决策能力，可以自主提出应对需求变化的最优方案，提高农机装备的自适应能力。

层级Ⅳ：智能控制。将优化决策的结果形成控制指令，自主控制物理对象行为。这一层级可以实现的效果是，数字孪生可以准确可靠地自主执行决策方案。至此，数字孪生已具备所有功能，可以自主闭环运行，无需人为干涉。

此外，农机装备数字孪生系统长时间闭环运行能够积累大量的数据和模型资源，充分利用这些资源服务于农机装备设计开发、制造测试、田间作业、运维管控等全生命周期中的各个环节。

2、数字孪生项目实施路线

农机装备数字孪生项目的实现路线包括预研、规划、实现和评估四个阶段，如图2所示。

图2   农机装备数字孪生项目的实施路线

Fig. 2   Implementation route of digital twin project of agricultural machinery

（1）预研阶段。数字孪生的开发需要花费大量的精力和资源，同时农机装备和农业生产对风险和成本十分敏感。因此，预研阶段中首先要明确目标农机装备、生产场景和需求问题，评估数字孪生可行性和适用性，并预估投资回报，为项目的实施和应用提供坚实的依据。

（2）规划阶段。深入分析目标农机装备和生产场景的特征，设计项目具备的核心业务功能和预计达到的效果，确定数字孪生虚拟模型涉及的维度、尺度、领域和重点关注的内容，明确系统需要遵循的协议和标准，提出合理的数字孪生系统架构。

（3）实现阶段。构建数字孪生的物理实体、虚拟模型、数据与连接、系统服务和业务应用五个要素，集成构建数字孪生系统，完善各项业务功能，最后进行调试和完善。

（4）评估阶段。将数字孪生投入实际业务应用，评估数字孪生的应用效果和收益是否达到预期，为系统的维护改进和后续数字孪生的开发和应用提供参考。

本文节选自：

郭大方, 杜岳峰, 武秀恒, 侯思余, 栗晓宇, 张延安, 陈度. 农机装备数字孪生：从概念到应用[J]. 智慧农业（中英文）