数字孪生是源自工业界的概念，随着5G通讯、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，数字孪生在理论层面和应用层面均取得了快速发展，逐渐延伸到数字城市、数字园区、数字交通等应用领域。
目前，“数字孪生”热度不断攀升，备受行业内外关注。各大峰会论坛将其作为热议主题，全球最具权威的IT研究与顾问咨询机构Gartner在2019年报告中将其列为十大战略科技发展趋势之一，GE、西门子、微软、阿里巴巴纷纷将其划入重点布局。
什么是数字孪生
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。
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。
数字孪生是源自工业界的概念，随着5G通讯、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，数字孪生在理论层面和应用层面均取得了快速发展，逐渐延伸到数字城市、数字园区、数字交通等应用领域。
（数字孪生的双向映射）
1、多源异构数据融合
将数字孪生产线中的厂区、设备、物料、人员等内容，利用数字孪生平台，将多种格式，多种领域模型进行融合，并将多源异构模型进行模型轻量化、格式统一化处理，导入系统中。
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
智能分析与辅助决策系是对现有的调度分析控制功能的扩展,主要侧重调度员的实际应用，使调度由目前的“人工分析型”上升为“智能分析型”，系统可有效提高调度运行人员驾驭运行风险的能力，保障系统安全，缩短事故处理时间，大幅度地提高设备运转的可靠性。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。
