物联网（IoT）是数字孪生数据采集的 “神经末梢”。它通过分布在物理实体上的各种传感器，如温度传感器、压力传感器、流量传感器等，实时采集物理实体的状态信息，为数字孪生提供了丰富的数据来源。例如在工业生产中，物联网传感器可以实时采集设备的运行参数，如转速、温度、振动等，这些数据被传输到数字孪生模型中，使虚拟模型能够准确地反映物理设备的运行状态。
数字孪生具有虚实映射的基本特征。通过对物理实体构建数字孪生模型，实现物理模型和数字孪生模型的双向映射。它的工作原理是创建一个或一系列和物理对象完全等价的虚拟模型，虚拟模型通过对物理对象进行实时性的仿真，监测整个物理对象当前运行的实时状况，甚至根据实时运行数据来完善优化虚拟模型的实时仿真分析算法，从而得出物理对象的后续运行方式及改进计划。 数字孪生技术在风电领域实现单机组年维护成本降低约18%。苏州人工智能数字孪生技术指导
多源数据融合是数字孪生实现的基础，它将来自不同数据源、不同类型、不同格式的数据整合在一起，为数字孪生模型提供完整、准确的数据支持55。在数字孪生系统中，数据来源主要包括传感器数据、历史数据、第三方系统数据等，这些数据的融合面临着诸多挑战。数据来源多样性挑战：数字孪生系统的数据来源很广，包括各种类型的传感器、数据库、第三方系统等，数据格式不统一，整合难度大55。例如，在智能工厂中，数据可能来自生产设备的传感器、ERP 系统、MES 系统等，这些系统的数据结构和格式各不相同。徐州文旅数字孪生应用领域航空航天领域依托数字孪生技术，可大幅缩短飞行器研发周期并降低物理测试成本。
云计算与边缘计算为数字孪生提供了强大的计算和存储支持，以及实时交互能力。云计算可以实现大规模的数据存储和计算，满足数字孪生对数据处理和分析的需求。边缘计算则可以在靠近物理实体的地方进行数据处理和分析，减少数据传输延迟，提高数字孪生的实时性。例如在智能交通中，边缘计算可以实时处理交通摄像头采集到的图像数据，进行车辆识别、流量统计等，为交通管理提供及时的决策支持。
数字孪生可以优化生产线，减少设备停机时间。例如宝马集团用数字孪生优化生产线，将设备停机时间减少 50%。富士康 “黑灯工厂” 通过虚拟调试缩短 60% 设备部署周期。数字孪生还可以实现数字线程，打通设计 - 生产 - 运维全流程，并且结合 AR 实现远程设备维护，如 PTC 的 Vuforia 平台。
随着技术的不断成熟，数字孪生技术在未来将呈现更广阔的发展前景。一方面，5G、边缘计算和人工智能的进步将进一步增强数字孪生技术的实时性和精确性，使其在更多复杂场景中发挥作用。例如，在气候变化领域，数字孪生技术可用于模拟生态环境变化，辅助制定可持续发展策略。另一方面，跨行业协作将成为趋势，制造业、医疗、能源和城市规划等领域的数字孪生系统将逐步实现互联互通，形成更高效的数据共享生态。此外，标准化和安全性问题也将成为未来研究的重点，以确保数字孪生技术的可靠性和普及性。总体而言，数字孪生技术将继续推动全球产业变革，为人类社会带来深远影响。数字孪生技术将深度赋能智能制造，实现生产流程全生命周期的实时优化与预测性维护。
2002年，密歇根大学的Michael Grieves教授在产品生命周期管理（PLM）课程中初次提出“镜像空间模型”概念，被视为数字孪生的理论雏形。该模型强调物理对象、虚拟模型及两者数据通道的三元结构。2010年，NASA在《技术路线图》中正式使用“数字孪生”术语，将其定义为“集成多物理场仿真的高保真虚拟模型”。与此同时，德国工业4.0战略推动制造业数字化转型，西门子、通用电气等企业将数字孪生应用于工厂生产线优化。通过将传感器数据与虚拟仿真结合，企业实现了设备预测性维护与工艺参数动态调整，明显降低了试错成本。数字孪生电网调度系统在南方多省份完成阶段性验收。南通人工智能数字孪生解决方案
预测性维护算法的训练数据集须包含不少于3个完整设备生命周期记录。苏州人工智能数字孪生技术指导
通俗定义：数字孪生是一个现实物体在虚拟空间的“镜像模型”。它将真实世界中的对象或系统，复制到计算机里，形成一个可以实时交互、动态更新的“数字分身”。生活中的例子：假设你有一辆汽车，数字孪生就是这辆车在电脑里的虚拟版本，它可以同步显示汽车的位置、油耗、轮胎压力等信息；飞机制造中，工程师会为每一架飞机建一个“数字孪生模型”，提前模拟飞行过程、预测零件老化，从而避免事故；智慧城市中，城市的道路、建筑、水电系统都会在虚拟空间里有一套“数字副本”，方便调度、应急管理。苏州人工智能数字孪生技术指导
