1. 数字孪生概念
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。
2. 数字孪生的定义
标准化组织中的定义：数字孪生是具有数据连接的特定物理实体或过程的数字化表达，该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间的同速率收敛，并提供物理实体或流程过程的整个生命周期的集成视图，有助于优化整体性能。
学术界的定义：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，模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段 。
从根本上讲，数字孪生可以定义为有助于优化业务绩效的物理对象或过程的历史和当前行为的不断发展的数字资料。数字孪生模型基于跨一系列维度的大规模，累积，实时，真实世界的数据测量 。
企业的定义：数字孪生是资产和流程的软件表示，用于理解、预测和优化绩效以实现改善的业务成果。数字孪生由三部分组成：数据模型，一组分析或算法，以及知识 。
3. 数字孪生特点
3.1 多源异构数据融合
数字孪生的核心元素是数据。其源于物理实体、运行系统、传感器等。覆盖了模拟模型、环境数据、物理对象设计数据、维护数据、运行数据等，并贯穿于物理对象运行的始终。
以数字孪生体为数据存储平台，采集各种原始数据，进行数据融合处理，推动模拟模型各个部分的动态运行，有效地反映各种业务过程。因此数据是数字孪生应用的“血液”，没有多元融合数据，数字孪生应用将失去动力。
3.2 数据驱动高保真全映射
数字孪生系统的主体是根据物理实体和行为逻辑建立的数据驱动模型。孪生数据是实现物理实体对象和数字世界模型对象间映射的基础。它包括模型、行为逻辑、业务过程、状态变化等，实现在数字世界中对物理实体的状态和行为进行全面的呈现、精确表达和动态监控。也就是说可以在虚拟环境实现全要素建模，1：1还原真实物理场景。
3.3 闭环进化协助决策
利用数字孪生中大量的历史、实时数据，结合先进的算法模型，有效地反映数字世界中物理物体的状态和行为。同时，通过在数字世界中持续对物理实体进行监测、推理、优化、试错，最终形成最优值反馈给物理世界，再对物理实体改进结果持续进行监测、推理、优化、试错，形成物理实体与数字孪生相互进化的闭环。为实体对象的指令制定、过程体系的进一步优化提供了决策依据，大大提高了分析决策效率。
3.4 动态化配置
组件化模型：单元级、系统级、系统之系统级；基于物理对象全生命周期的模型资源动态配置与集成。
4. 小结
以上就是数字孪生技术的特点。从产业角度来看，数字孪生是一种概念。随着5G通信、物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的发展和广泛应用。目前，数字孪生在理论和应用两个方面都得到了迅速发展，并逐步扩展到智慧工厂、智慧园区、智慧交通等应用领域。
例如，灵图互动的数字孪生汽车发动机生产线，利用工具进行线上场景搭建后，通过线上的管控、测试去管理线下。在虚拟的数字空间中搭建一个线下的1:1孪生产线，可以对产线进行零成本试错，远程管理产线，提高工厂的运营效果。
