工业数字孪生技术的概念。

数字孪生是物理设备的虚拟副本，数据科学家和IT专家可以在实际设备构建和部署之前使用它进行模拟。数字孪生还可以获取实时物联网数据，并利用人工智能和数据分析来优化性能。

在物联网、人工智能和数据分析的融合世界中，数字孪生技术已经超越了制造业。

随着越来越复杂的“事物”相互连接，具备生成数据的能力，数据科学家和其他IT专业人士可以优化部署，实现最高效率，创建其他假设场景。

数字孪生是什么？

数字孪生是物理对象或系统的数字表示。数字孪生背后的技术已经扩展到建筑、工厂甚至城市，有些人认为甚至人和过程都可以有数字孪生，这进一步扩展了这一概念。

数字孪生的概念最早出现在美国宇航局:早期太空舱的全尺寸模型用于镜像和诊断地面上的轨道问题，最终让位于全数字模拟。

然而，在Gartner将数字双胞胎列为2017年十大战略技术趋势之一后，这个词真正流行起来，并表示在三到五年内，“数十亿事物将由数字双胞胎代表，这是一个物理事物或系统的动态软件模型”。一年后，Gartner再次将数字孪生列为主要趋势，并表示“到2020年，预计将有210亿个连接传感器和端点，数字孪生将在不久的将来存在于数十亿事物中。”

数字孪生本质上是一种计算机程序，它输入物理对象或系统的真实数据，并输出预测或模拟物理对象或系统将如何受到这些输入的影响。

数字孪生是怎样工作的？

数字孪生最初是由专家建造的，通常是数据科学或数学应用的专家。这些开发者研究被模仿的物理对象或系统的物理基础，利用这些数据开发数学模型，在数字空间中模拟现实世界的原始模型。

数字孪生结构使其能够接收来自传感器的输入，这些传感器可以从现实世界的相应物体中收集数据。在这个过程中，数字孪生可以实时模拟物理对象，并对性能和潜在问题提供洞察。数字孪生也可以根据其物理对应物的原型进行设计。在这种情况下，数字孪生可以在产品改进过程中提供反馈；双胞胎甚至可以作为原型本身，然后才能构建任何物理版本。

数字孪生可以是复杂的，也可以是简单的，用来构建和更新数据量将决定模拟物理对象的准确性。例如，以汽车数字孪生为例，计算里程只需要几个输入变量。

数字双胞胎和模拟。

术语模拟和数字孪生经常互换，但它们是不同的东西。模拟是由CAD系统或类似的平台设计的，可以模拟，但可能不会与真实的物理对象一对一模拟。相比之下，数字孪生是基于物联网传感器在真实设备上的输入，这意味着它复制了现实世界的系统，并随着时间的推移而改变。模拟通常用于设计产品生命周期的阶段，试图预测未来产品的工作模式，而数字孪生提供了业务的各个部分，以了解一些已经使用的产品或系统是如何工作的。

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