近年来，数字孪生这个词不断地出现在公众视野，尤其是随着物联网技术的发展，数字孪生不断现身于各行各业，乍一看，这个概念还是比较生僻，那数字孪生到底是什么呢？
先来看看数字孪生的定义，《数字孪生应用白皮书》是这样说的：
“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。”
简单翻译一下，数字孪生就是将现实世界中的事物在虚拟数字空间映射，构建物理实体的“数字化克隆体”，以历史数据、实时数据为基础，借助数据模型，实现对现实场景或对象的映射呈现、分析优化、诊断预测等。
数字孪生构建三步骤
翻阅了很多资料和信息之后，粗略总结了数字孪生的构建及应用过程，可以分为三步：复刻、构建、应用。
复刻：现实空间的数字化重建
首先就是运用空间采集设备对现实空间进行精准复刻，并通过物联网实现物理空间与数字空间之间的虚实互动，在这个过程中会采集并传输现实空间的相关数据，包括结构数据、传感器数据、运营数据等，为后面模型构建及优化做准备。
构建：数据驱动模型学习优化
当把真实空间及物理实体数字化复刻以后，相关数据也已经上传到云端，在对数据清洗处理以后，就可以结合处理后的数据，运用相关技术能力构建数字孪生模型，并持续验证优化。
应用：功能开发及实际应用
模型构建以后就是具体的应用里，在这个阶段，会结合具体的应用场景以及行业特性，做具体的功能开发和应用，比如工厂车间的预测性维护、道路交通的模拟规划等。
数字孪生应用价值
说了这么多，那数字孪生到底有什么用呢？具体可以应用在哪些场景或者哪些行业呢？接下来就一一解答。
航天预测模拟：作为科技最前沿的应用领域，航空航天针对数字孪生技术的应用可以说起源最早。1969年美国的阿波罗项目中，美国国家航空航天局（NASA）通过制造两个完全相同的航天器，形成“物理孪生”，这是最早期数字孪生技术的雏形。随着技术的迭代发展，数字孪生技术在航空航天产品研发、故障检测、系统管控等方面都有着广泛的应用。
数字孪生工厂：数字孪生技术可以说是工业生产的宠儿，能够实现资源调配、智能化生产，显著提高生产效率。数字孪生工厂，意味着把实体的工厂搬到虚拟空间，可以实时获取工厂中的数据，实现对工厂的实时监控；同时也可以模拟生产过程，优化生产流程；还可以通过数据分析支持只能决策和预测分析……可以说，数字孪生技术在工业生产领域效果十分显著。
智慧交通模拟：数字孪生在智慧交通行业的应用，主要是将实时采集的交通数据纳入到建立的交通模型体系中，通过大数据分析、人工智能AI和交通仿真技术，实现真实路面交通和虚拟环境的深度融合，比如可以进行车流变化模拟推演，也可以模拟交通信号灯变化，从而有助于更好地规划交通路线，为管理部门优化交通管理调度提供技术支持。
打造智慧城市：利用数字孪生技术，可以在虚拟网络空间构建一个与物理世界相对应的孪生城市，通过数据全域标识、状态精准感知、数据实时分析等，来实现城市的模拟、监控以及控制，解决城市规划、设计、建设、管理、服务过程中的诸多问题。
目前，数字孪生被广泛应用于工业制造、智慧城市、智能交通、能源等各大行业领域，作为虚拟仿真的重要领域，数字孪生正以其强大的能力在各个行业中创造前所未有的创新。
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。
数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。数字孪生标准体系包含基础共性标准：包括术语标准、参考架构标准、适用准则三部分，关注数字孪生的概念定义、参考框架、适用条件与要求，为整个标准体系提供支撑作用。
数字李生关键技术标准：包括物理实体标准、虚拟实体标准、生数据标准、连接与集成标准、服务标准五部分，于规范数字李生关键技术的研究与实施，保证数字生实施中的关键技术的有效性，破除协作开发和模块互换性的技术壁垒。
含义：
美国国防部最早提出利用Digital Twin技术，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。首先在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步，这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。
数字孪生，有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线，在没有建造之前，就完成数字化模型。从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟，并将真实参数传给实际的工厂建设。而工房和产线建成之后，在日常的运维中二者继续进行信息交互。值得注意的是：Digital Twin不是构型管理的工具，不是制成品的3D尺寸模型，不是制成品的MBD定义。
近些年，当人们提出了希望物理空间中的实体事物与数字空间中的虚拟事物之间具有可以联接数据通道、相互传输数据和指令的交互关系之后，数字孪生概念基本成形，并且作为智能制造中一种基于IT视角的新型应用技术，逐渐走进人们的视野。
事实上，现有的工业软件研发与生产数据以及沉积在工业领域内的大量的工业技术和知识，都是实现数字孪生的上好“原料”和基础构件，数字孪生在工业现实场景中已经具有了实现和推广应用的巨大潜力。
数字孪生的核心是将物理实体与虚拟模型建立起对应关系，通过传感器和数据采集系统，不断获取物理实体在现实世界中的状态和运行数据，然后将这些数据输入到数字孪生系统中，对虚拟模型进行实时更新和调整，使得虚拟模型能够准确地反映物理实体的运行状态和行为。
数字孪生的应用范围非常广泛，例如在智能制造、城市规划、交通运输、医疗健康等领域中，数字孪生可以通过对物理实体的虚拟仿真和数据模拟，实现物理实体的优化、故障预测、维修调整等操作，从而提高生产效率、减少资源浪费和提升服务质量。
数字孪生，英文名Digital Twin（数字双胞胎），也被称为数字映射、数字镜像。
它的官方定义非常复杂：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。
“简单来说，数字孪生就是在一个设备或系统的基础上，创造一个数字版的镜像。”河北省科学院应用数学所副所长王志强说，这个镜像，也被称为“数字孪生体”。它被创建在信息化平台上，是虚拟的。
数字孪生特点：
1. 多源异构数据融合，数据是数字孪生最核心的要素
2. 数据驱动精准映射
3. 数智能分析辅助决策，数字孪生的实际应用价值，是赋能业务高效科学决策