1.数字孪生概念
根据国际定义，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。
数字孪生通俗解释
简单来说，就是针对现实世界中的实体对象，在数字化世界中构建完全一致的对应模型，通过数字化的手段对实体对象进行动态仿真、监测、分析和控制。例如：数字孪生工厂，以数字化方式拷贝工厂的物理对象，模拟工厂在现实环境中的行为，对产品的设计、工艺、制造乃至整个工厂进行虚拟仿真，从而提高产品研发制造的生产效率，提前预判出错的可能，这样一来，既避免了对本体的影响，还实现节约生产成本、降低生产损耗、提高效率的目的。
2. 数字孪生的三个必要部分
理解数字孪生还需要记住三个关键词，分别是“多源异构数据融合”、“数据驱动精准映射”、“智能分析辅助决策”等数字孪生三大组成部分。
①多源异构数据融合
数据是数字孪生最核心的要素。它源于物理实体、运行系统、传感器等，涵盖仿真模型、环境数据、物理对象设计数据、维护数据、运行数据等，贯穿物理对象运转过程的始终。数字孪生体作为数据存储平台，采集各类原始数据后将数据进行融合处理，驱动仿真模型各部分的动态运转，有效反映各业务流程。所以，数据是数字孪生应用的“血液”，没有多元融合数据，数字孪生应用就失去了动力源。
②数据驱动精准映射
数字孪生的主体是面向物理实体与行为逻辑建立的数据驱动模型，孪生数据是数据驱动的基础，可以实现物理实体对象和数字世界模型对象之间的映射，包括模型、行为逻辑、业务流程以及参数调整所致的状态变化等，实现在数字世界对物理实体的状态和行为进行全面呈现、精准表达和动态监测。
③智能分析辅助决策
数字孪生的映射关系是双向的，一方面，基于丰富的历史和实时数据和先进的算法模型，可以高效地在数字世界对物理对象的状态和行为进行反映；另一方面，通过在数字世界中的模拟试验和分析预测，可为实体对象的指令下达、流程体系的进一步优化提供决策依据，大幅提升分析决策效率。
3.数字孪生关键技术
1.数据采集技术
数据的采集是数字孪生的基础，要实现从控制系统中读取设备数据就需要经过数据格式解析、数据结构重新定义、数据逻辑重新定义等，对原生数据进行清洗，进而从出众多数据中提取关键、有效的部分并进行输出。
2.数字孪生数据应用
孪生数据包括物理实体、虚拟模型、服务系统的相关数据，领域知识及其融合数据，并随着实时数据的产生被不断更新与优化。
3.数据建模技术
数字孪生应用中真实物理空间的映射建模需要用丰富建模、计算求解、仿真工具集来强化多时空尺度模型统一计算求解能力。
4.人工智能技术
在数字孪生应用中，需要在虚拟空间对现实物理映射做到多概率的仿真，这就离不开算法模型和人工智能的开发。
5.人机交互技术
动态实时交互连接将物理实体、虚拟模型、服务系统连接为一个有机的整体，使信息与数据得以在各部分间交换传递。
