。官方定义是这么说：数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

　　具体而言，数字孪生实质是建立现实世界物理系统的虚拟数字镜像，贯穿于物理系统的全生命周期，并随着物理系统动态演化。建立数字孪生基本思路是，在对物理系统进行数字化精确建模和状态信息实时传感基础上，建立传感数据与数字化模型连接映射，使得数字化模型能够实时、真实反映物理系统在现实世界的行为，并通过人工智能算法实现对系统当前状态的精确分析和未来状态的科学预测。值得注意的是，在现有的技术手段下，数字孪生还无法做到对复杂物理系统的全息复制，往往是对物理系统关键信息的局部复制。

　　近年来，数字孪生技术受到国内外产业界与学术界的高度重视。中国工程院发布的《全球工程前沿2020》报告将数字孪生驱动的智能制造列为机械与运载工程领域研究前沿之首。连续三年数字孪生被列为十大战略科技发展趋势之一。由于数字孪生契合了我国以信息技术为产业转型升级赋能的战略需求，已成为应对当前百年未有之大变局的关键使能技术之一。

　　构建全产业链的数字孪生体能够促进产业向制造与服务融合发展的新型产业形态转型，即从市场需求、用户沟通、产品设计、产品制造、物流供应、维保服务等全产业链出发构建数字孪生体，使传统产业具备定制化生产能力，实现更为敏捷和柔性的商业模式；而构建产品全生命周期的数字孪生体，有助于建立产品从研发、仿真、制造到使用的闭环体系，加快产品研发和迭代升级，进一步推动产业的发展。

　　随着数字孪生技术得到各领域认可，很多科技企业已经着手研发数字孪生技术并推出了相关产品，这些产品在落地应用中不断升级优化，逐渐满足市场客户的实际需求，为企业带来了可观的经济效益，同时也促进了更多企业共同推动数字孪生产品的商业化；另一方面，企业构建产品全生命周期的数字孪生体，有助于改善产品设计、优化生产流程、快速定位问题，实现提高产品质量、降低生产成本、提升生产效率等目标，其也是数字孪生商业价值的重要体现。

　　数字孪生能够推动社会数字经济的发展。构建实体经济的数字孪生体，对数据整合及利用，进行模拟决策、资源配置、市场发掘等仿真与复现，在提高劳动生产率、发掘经济新增长点、实现经济可持续增长等方面发挥着重要作用。

　　随着5G、物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术发展，数字孪生在理论层面和应用层面均取得快速发展。数字孪生与产业技术深度融合，有力推动了相关产业数字化、网络化和智能化的发展进程，正成为产业转型升级的强大推动力。

　　通过构建工业产品与装备的数字孪生，可以实现产品装备的服役监测和健康管理。例如，当航空飞行器在天上飞行的时候，地面的数字孪生系统就可以通过采集的飞行器实时传感数据，精确模拟飞行器的运行状态，预测飞行器的未来性能和潜在故障等，甚至可以提前15~30天发现一些潜在的故障。数字孪生深刻改变了未来产品的形态，未来企业交付给客户的产品将不仅仅是物理实体，而是虚实共融的孪生形态。

　　通过数字孪生，在建设实体工厂的同时在电脑上构建一个虚拟工厂，把实体工厂的每个车间、每条流水线、每台设备、每个生产动作都映射在虚拟工厂上。在生产过程中，通过数字孪生实时监控实体工厂的生产状态，及时发现生产瓶颈，优化车间生产调度，从而提高工厂的生产效率和管控水平。基于数字孪生的智能工厂，将成为未来工厂的重要发展趋势。

　　通过构建城市数字孪生，可以实现城市全景可视化和动态智能管理。例如，通过数字孪生对城市交通数据进行实时分析，可精准预测城市交通拥堵的关键节点，进而提前进行交通管制，缓解交通压力。未来的城市，将建立在数字孪生的基础上，具备自主学习的能力，演变为具有高度智慧的城市新形态。

　　企业使用ERP、CRM、MES、FMS等这些条块化、信息化系统数据上彼此独立，企业内部容易形成大量“数据孤岛”，管理层很难及时了解企业经营全貌。现有企业管理软件设计思路多为模拟企业实体业务过程及线下操作动作，如各种单据、表样、流程等，而不是建立实体业务数字化模型，因此产生大量冗余数据。通过多维建模，企业数字孪生建立企业实体业务多维模型，实现对业务数据实时分析，并基于业务动因实时预测业务结果，预警风险并及时调整，实现数据采集、建模仿真、分析预警、决策支持的实时一体化。

　　除了上述领域之外，智慧医疗、智慧物流、智慧农业以及安全应急等众多行业领域都在大力发展数字孪生技术，数字孪生应用场景非常广阔。

　　数字孪生技术实现依赖于诸多新技术发展和高度集成，以及跨学科知识的综合应用，是一个复杂的、协同的系统工程，涉及关键技术方法包括建模、大数据分析、机器学习、模拟仿真等。

　　数字孪生建模技术经历了从实物的“组件组装”式建模到复杂实体的多维深度融合建模的发展。由于数字孪生存在海量数据存储及大数据分析，因此对数据的存储能力和计算能力提出了较大的挑战。

　　除此以外，数字孪生对处理芯片、数据平台、设备等都提出了高要求，主要表现在以下方面：

　　（1）数字孪生设计的模型与数据规模庞大，包括建模对象全生命周期中不断更新的全要素、全业务、全流程的数据与模型，需要计算机硬件具备巨大的处理能力。

　　（2）数字孪生对模型仿真与数据分析处理效率有实时要求，即基于实时的模型方针与数据分析结果向物理空间反馈控制策略，这需要计算设备或硬件具有强大的计算能力。

　　（3）数字孪生对终端设备提出更互动、更沉浸、更清晰的要求，这对设备的数据传输能力、显示技术等提出了更高要求。尤其是处理芯片和数据平台等，成为促进数字孪生高效率、高速、高质量运行的推动条件。

　　数字孪生作为推动实现企业数字化转型、促进数字经济发展的重要抓手，已建立了普遍适应的理论技术体系，并在产品设计制造、工程建设和其他学科分析等领域有较为深入的应用。在当前我国各产业领域强调技术自主和数字安全的发展阶段，数字孪生技术本身具有的高效决策、深度分析等特点，将有力推动数字产业化和产业数字化进程，加快实现数字经济的国家战略。