基本概念

物理实体克隆与数据双向实时联通构成数字孪生的形与神

数字孪生指将物理实体镜像映射到虚拟空间，生成一个“数字双胞胎”，在虚拟空间中的克隆体可以通过物联网实现数据实时双向互联互通，从而反映对应物理实体的全生命周期过程，在整合底层数据信息的基础上进行仿真预测，为优化决策赋能。同样是在数字空间构建产物，数字孪生并不等于元宇宙，数字孪生是元宇宙的重要技术基础之一，二者的区别在于前者强调复现物理对象的状态使其更加贴近现实，更多使用于B端领域，后者强调人及其感知，更加贴近C端消费场景。另外根据复杂程度，数字孪生可以分成5级，级别越高，数字孪生越强大。

技术框架

在数据层引入物理世界数据，通过应用层反作用于现实实体

数字孪生通过构建数字孪生体并对其全生命周期进行模拟分析，为优化决策提供依据，这需要数据能力与建模能力作为底层支持。数字孪生通过传感器等媒介，采集人、物等物理实体的数据，通过物联网技术传输实时状态数据，最终在内部进行数据标记与管理，构成底层数据池。具有底层数据做支撑后，数字孪生将基于现实世界建模，构建一个与现实世界基本一致的数字世界，再通过仿真等技术模拟物理世界的规律，实现状态预测、问题诊断等功能，反馈现实世界决策。

关键技术

建模、渲染、仿真及物联网融合构成数字孪生关键技术

数字孪生过程中涉及多种技术，可大体分为前端设备层及技术层，本页所谈论的核心技术并不涉及传感器等前端设备。建模、渲染、仿真是数字孪生的关键技术，分别负责构建模型，让模型更贴近现实，让模型适用现实世界物理法则。除此，数字孪生体需要和物理实体保持全生命周期状态的同步更新，要求数据实时同步，因此大数据、云计算以及网络成为必不可少的底层技术支持，保证数据流通、实时交互。

发展历程

当前处于增长期，随技术发展已在部分行业完成具体实践

数字孪生概念起源于美国，最初是为了预防损失极高的航天意外事件、空军战斗机维护等问题的发生，随后美国通用电气公司发现数字孪生技术对生产制造的价值，将之推广到工业生产领域，西门子、达索等老牌制造企业纷纷入局，数字孪生技术从美国向欧洲扩散。随着人工智能、物联网、虚拟现实等技术的持续发展以及元宇宙概念的兴起，数字孪生概念进一步完善，适用范围不断拓宽，在工业和城市领域均具备更大的想象空间。

驱动因素｜政策标准

相关政策部署加速，营造数字孪生产业良好发展环境

我国早已对数字孪生进行相关政策布局，随着“十四五”规划的出台，近年来数字孪生相关政策部署与落地明显提速，为产业提供良好的社会环境，助力其发展规范性进一步提升。