数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，用于模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术方法。数字孪生技术打通了物理世界与虚拟空间的通道，联结现实世界与数字世界，在虚拟空间打造“全真世界”。
数字孪生的设想首次出现在2002年前后。近年来，物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，使数字孪生得到更加广泛的传播和应用。目前，数字孪生的应用已经延伸到更广阔的领域，在国内主要包括智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧建筑、智慧健康以及智能制造等多个应用领域。
数字孪生技术之所以在这些领域应用广泛，主要因为它具有几大突出特点：实时性、互操作性、保真性、闭环性以及可拓展性。
在智慧城市中，数字孪生城市通过对物理世界的人、物、事件等所有要素数字化，在网络空间再造一个与之对应的“虚拟世界”，形成物理维度上的实体世界和信息维度上的数字世界同生共存、虚实交融的格局，这突出了数字孪生的实时性以及保真性，将物理世界的动态，通过传感器精准、实时地反馈到数字世界。数字化、网络化实现由实入虚，网络化、智能化实现由虚入实，通过虚实互动、持续迭代实现物理世界的最佳有序运行，这突出了数字孪生的互操作性、可拓展性以及闭环性。
数字孪生技术广泛应用面临挑战
数字孪生的发展和实现是众多技术共同发展的结果。从数据采集到功能实现主要分为4层，分别为数据采集传输层、建模层、功能实现层、人机交互层。每层之间是递进关系，都将上一层的功能实现扩展和丰富。数字孪生关键技术体系涵盖感知控制、数据集成、模型构建、模型互操作、业务集成、人机交互六大核心技术。
目前，数字孪生还处在初级发展阶段，但要步入广泛应用阶段，还将面临数据、基础知识库、安全、多系统融合和人才等5方面挑战。
一是数据问题。数据是数字孪生的关键所在，现阶段与数据有关的问题主要有：多维度、多尺度数据采集不一致；数据传输稳定性不足；受多源数据获取方式的影响，数据准确性难以保障；海量数据的存储与处理能力欠缺；通信接口协议及相关数据标准不统一；数据的分享与开放机制不完善以及多源异构多模数据较难实现集成、融合和统一。
二是基础知识库问题。在系统层级方面，存在着数字化、标准化、平台化的缺失，主要体现在各层级的自身基础知识库匮乏，现有层级之间的基础知识库互联互通障碍以及基础知识库的整体架构不完善；在生命周期方面，存在着结构化、传承性、规划性缺失的问题；在价值链方面，则存在着现有应用价值不足、兼容性差、盈利模式不明等问题。
三是数据安全问题。主要表现在数据传输和存储安全方面，数字孪生系统在应用过程中，会产生和存储海量的生产管理数据、操作数据和系列外部数据等，可通过云端、生产终端和服务器等存储方式进行存储，任何一环都可能涉及数据泄密的风险。另外，系统控制安全也需要注意。由于虚拟控制系统可能存在各种未知安全漏洞，极易发生泄密问题。
四是多系统融合问题。数字孪生是一个多维系统的融合，在数据、模型和交互各环节均涉及融合应用，而目前无论是数据采集、数据传输、模型构建还是交互协同的环节，与数字孪生构架均未深度结合。
五是人才问题。现阶段数字孪生核心软件技术仍由国外人才主导，国内市场缺少数字孪生标准化研究相关的专业人才。
聚焦关键技术优化数字孪生
解决这些问题，不仅要从宏观层面给予支持，更要针对关键技术的研究加大力量。主要可以从以下几方面着手：以算法为核心，以数据和硬件为基础，以大规模知识库、模型库、算法库的构建与应用为导向，重点提升信息建模、信息同步、信息强化、信息分析、智能决策、信息安全等多种数字孪生关键技术。推出优质培训课程等方式加强数字孪生优秀平台或产品的展示与推广。加强数字孪生产业开放与交流平台建设，促进产学研协同创新，让需求和技术得以落地。加强数字孪生与其他技术的创新融合，探索和研究更符合数字孪生相关业务的基础理论、集成融合技术及方法。加强数字孪生相关人才培养，尤其要加强培养具备数字孪生与其他领域知识储备的交叉复合型人才。
尽管数字孪生及相关系统实现了快速发展，但从长远来看，要释放数字孪生的全部潜力，有赖于从底层向上层数据的有效贯通，并需要整合整个生态系统中的所有系统与数据。随着新一代信息技术、先进制造技术、新材料技术等系列新兴技术的共同发展，各项要素得以持续优化，数字孪生的发展将一边探索和尝试，一边优化和完善。
目前，数字孪生的行业应用层出不穷。随着人工智能﹢三维数字化自动建模等技术的研发与应用，数字孪生的实现效率将大大提高，进而实现智慧城市可视化操作系统，并赋能产业互联网由2D内容升级到3D，及至未来4D实景三维的提升，赋予人类视觉从2D到4D数字万物的跨越。
