伴隨着人類進入信息化、數字化時代，人們對虛擬數字化世界的好奇和探尋就從未停止過。如今，數字孿生已開始推動人類生產力革命和升級，改變人們的生產生活方式。
中國是加工製造業大國，產業數字化升級正在推進中，數字孿生的應用有無限廣闊的空間，加上政策支持，數字孿生在我國迎來了快速的發展機遇期。
1、數字孿生迎來發展新契機
我國十分重視發展數字經濟，在創新、協調、綠色、開放、共享的新發展理念引導下，我國正積極推進數字產業化、產業數字化，引導數字經濟和實體經濟深層次融合，推動經濟高質量發展。
2020年4月，國家發改委、中央網信辦發佈《關於推進“上雲用數賦智”行動培育新經濟發展實施方案》的通知，將數字孿生與大數據、人工智能、5G等並列，並專闢章節談“開展數字孿生創新計劃”，要求“引導各方參與提出數字孿生的解決方案”；同月，工信部在發佈的《智能船舶標準體系建設指南》（徵求意見稿）中，也明確的將建設“數字孿生（體）”列入關鍵技術應用。2020年9月，國資委下發《關於加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》，要求國有企業在數字化轉型工作中，加快推進數字孿生、北斗通信等技術的應用。
業界對數字孿生的關注也熱度不減。全球最具權威性的IT研究與顧問諮詢公司Gartner在近些年來的重要戰略科技趨勢報告中，頻繁關注數字孿生技術及其應用場景。去年10月發佈的2021年重要戰略技術趨勢報告中提及的行爲互聯網、組裝式智能企業及超級自動化等新科技趨勢，也均需數字孿生技術體系的支撐。可以看到數字孿生已經滲透到未來技術應用的各個方面。
2、數字孿生的探究熱度不斷升溫
“數字孿生”最初的概念模型由邁克爾·格里弗斯博士於2002年10月在美國製造工程協會管理論壇上提出。2009年，美國空軍有關實驗室第一次提出“機身數字孿生”概念。2010年,美國國家航空航天局（NASA）在《建模、仿真、信息技術和處理》和《材料、結構、機械系統和製造》兩份技術路線圖中開始直接應用“數字孿生”這個名稱。
近些年來，學術界和企業界對數字孿生的探究熱度不減，愈加深入，國際標準ISO23247（待發布）對數字孿生製造展開明確定義，界定了生產場景下的數字孿生。縱覽數字孿生的發展過程，伴隨着有關技術的迭代更新，數字孿生的內涵也不斷完善：從簡單的對一個產品、一臺設備、一條生產線等的數字孿生，演進到更加複雜的對一個企業組織、一座城市的數字孿生。英國和德國甚至提出“數字國家”這種更加宏觀的概念。
現階段，學術界和工業界對數字孿生概念的描述雖仍有差異，但正趨於共識：數字孿生是以特定的目的爲導向對物理世界現實目標的數字化表述。這一對象不但包含產品、設備、建築物等“實物”，也包含企業組織、城市等“實體”。通過對物理目標構建數字孿生模型，實現物理目標和數字孿生模型的雙向映射。對於不同的現實目標，其數字孿生模型構建的着重點和主要用途不盡相同，對於企業組織、城市等實體數字孿生，則更強調對廣域數據的匯聚融通，着力於通過模擬仿真來優化全局決策，加強協同，也愈來愈得到企業管理者和政府的重視。
3、數字孿生依賴於新技術發展和集成
數字孿生的技術實現依賴於諸多新技術的發展和高度集成，以及跨學科知識的綜合運用，是一個複雜的、協同的系統工程，涉及到的關鍵技術方法包含建模、大數據分析、機器學習、模擬仿真等。
舉例來說 ，如果把數字孿生的構建比作“數字人”的創造，則其核心的建模過程就好比骨架的搭建過程；採集數據，展開數據治理和大數據分析，就好比生成人的肌肉組織；而數據在物理世界和賽博空間之間的雙向流動正如人體的血液，所提供的動能使數字機體不斷成長，對物理世界目標的映射更趨精準；模擬仿真使“數字人”具備智慧，進而使通過賽博空間高效率、低成本優化物理實體成爲可能。
數字孿生建模技術經歷了從實物的“組件組裝”式建模到複雜實體的多維深度融合建模的發展。
建模是數字孿生落地運用的引擎。過去，數字孿生建模一般是通過將不同領域的獨立模型“組裝”成更大的模型來實現。對產品、設備等實物，通過“組裝”建模可以實現不錯的效果，但複雜實體的建模往往是跨領域、跨類型、跨尺度，涉及到多個維度，通過單一維度的“組件組裝”，建模效果欠佳。
多維深度融合建模技術的逐步完善，支撐更復雜的實體組織或智慧城市的孿生模型構建：多維度建模技術的引進，通過融合不同粒度的屬性、行爲、特徵等的“多空間尺度”，及其刻畫物理目標隨時間推進的演化過程、實時動態運行過程、外部環境與干擾影響等“多時間尺度”模型，使數字孿生模型能夠同時反映建模目標在微觀和宏觀層面上的特徵。
基於深度學習、強化學習等新興機器學習技術的發展促使大數據分析能力顯著提高，是構建面向實體的複雜數字孿生體的基礎支撐。
目前，企業內部各部門數據統計口徑不一、數據的自採率和實時性不高等問題普遍存在，影響了企業數字孿生刻畫的精確度。基於深度學習、強化學習等新興機器學習技術的引進，實現多維異構數據的深度特徵提取，大大提升了數據分析效率，促使構建面向企業的複雜數字孿生體成爲可能。
仿真模擬技術從初期的有限元分析對物理場的仿真，發展到網絡模型對複雜實體組織的仿真。有限元分析主要注重於某個專業領域，比如說實物的應力或疲勞等，但物理現象通常都不是獨自存在的，比如說只要運動便會產生熱，而熱反過來又影響一些材料屬性。這種物理系統的耦合就是多物理場，分析複雜度要比獨自分析一個物理場大得多。而由於實體組織更爲複雜，除去傳統的物理特性外，還涉及到複雜的業務因素，如針對工業製造企業需要面向人、機、料、法、環、財等諸多要素，且要考慮相互之間的複雜關係，需要依靠分佈式仿真、交互式仿真、智能Agent等網絡模型的不斷迭代發展。
4、數字孿生應用前景廣泛
構建數字孿生模型不是目的，而是手段，人們寄希望於通過對數字孿生模型的分析，來改善其對應的現實目標的性能和運行效率。
從實際情況看，實物的數字孿生可以提高工業產品在研發、運維等生命週期內的效益。實物數字孿生應用的價值是通過虛實融合、虛實映射，持續改善產品的使用性能，提升產品運行的安全性、可靠性、穩定性，提升產品運行的“健康度”，進而提升產品在市場上的競爭力。與此同時，通過對產品的結構、材料、製造工藝等各方面的不斷改進，降低產品成本，協助企業提升盈利能力。
例如美國通用公司在其工業互聯網平臺Predix上運用實物的數字孿生技術，對航空發動機進行實時監控、故障檢測和預測性維護；在產品報廢回收再運用生命週期，可以根據產品的使用履歷、檢修物料清單和更換備用件的記錄，結合數字孿生模型的仿真結果，辨別零件的健康情況。
以企業組織實體爲目標的數字孿生能大幅度提升企業整體的數字化、智能化經營水平，實現降本增效。許多企業在信息化建設過程中所使用的ERP、CRM、MES、FMS等條塊化的信息化系統數據上彼此獨立，實際上形成了企業內部大量的“數據孤島”，管理層難以及時瞭解企業經營的全貌。現有的企業管理軟件設計思路多爲模擬企業的實體業務過程及線下操作的動作，如各種單據、表樣、流程等，而不是構建實體業務的數字化模型。因此形成了大量的冗餘數據，一致性也較差。
通過多維建模，企業數字孿生通過構建企業實體業務的多維模型，實現對業務數據的實時分析，並基於業務動因實時預測業務結果，預警風險並及時調整。實現數據採集、建模仿真、分析預警、決策支持的實時一體化。
數字孿生技術也正慢慢在更廣泛的領域得到應用。數字孿生城市已變成支撐智慧城市建設的技術體系，是虛實交融的城市未來發展形態，如新加坡政府主導推動的“虛擬新加坡”項目，通過數字孿生實現的動態三維城市模型和協作數據平臺。在英國推動的“數字英國”戰略項目中，信息管理框架變成英國國家級數字孿生體的核心技術載體。
可以預見，伴隨着全新一代信息技術與實體經濟深度融合進程的加快，企業數字化轉型需求的提升，政策的不斷支持，數字孿生將爲工業製造、未來生活帶來無限的可能。