數字孿生（Digital Twin）技術正被廣泛地應用于工業制造、工程建設、智慧城市、汽車駕駛、政府機構、醫學分析及文旅創意等諸多領域。數字孿生是一種“能將物理世界和數字世界打通實現虛實融合”
的復合技術，未來它的發展潛力巨大。
數字孿生應用場景漸寬
隨著技術的不斷進步，數字孿生的應用場景逐步拓寬，全球各領域龍頭企業借助數字孿生推動業務和技術的前進。
在智慧工廠領域，寶馬（BMW）集團通過英偉達的Omniverse平臺在計算機中創建數字孿生工廠，并在數字孿生工廠中進行改變生產線配置、工人動線、倉儲管理等實驗。
在智慧城市領域，愛立信（Ericsson）公司在計算機中創建一個大型規模的數字孿生城市，來準確模擬5G基站與環境之間的相互作用，以便令5G信號達到最佳傳輸性能和覆蓋率。
在消防滅火領域，洛克希德·馬丁（Lockheed Martin）公司與美國州政府、聯邦森林服務局合作對抗野火，通過英偉達Omniverse先進的可視化和模擬平臺，通過精準的物理模擬在數字孿生中預測火災動向，以讓系統提出抑制火勢的建議和行動。
在模擬氣候領域，英偉達計劃通過打造超級計算機將E-2（Earth-2，地球2號），在Omniverse內創建地球的數字孿生，并通過Modulus AI物理模型，模擬地球氣候。
在建筑模擬領域，應用數字孿生可真實模擬建筑的內部樣子。通過數字孿生在最大程度考量自然光特性的前提下模擬建筑內部的光照設計，通過解決平衡照進建筑的光來達到形成恒溫系統并節約能源。
基礎設施工程軟件公司Bentley打造的Digital Twin平臺，利用數字孿生構建道路橋梁、鐵路和交通系統，在施工完畢后可以使用3D模型在整個生命周期中監控和優化性能。
數字孿生虛擬世界內的各部分構成都極大遵循現實世界的物理法則，因此數字孿生可以在一定程度上模擬現實世界的運作，并在很大程度上指導現實世界。
數字孿生對軟硬件要求高
在數字孿生中進行模擬是上述應用案例共同的特色。利用數字孿生技術可以取代原本需要在真實世界花費大量時間、巨大費用進行的實驗，這樣便增加了產品、服務研發速度，同時也降低了成本。
例如，寶馬公司用Omniverse打造汽車工廠的Digital Twin，用來定期對工廠做規劃與測試。西門子能源公司（Siemens Energy）打造Digital Twin，對熱回收蒸汽發生器工作中的腐蝕過程做模擬，
以此來實現設備的預測性維護，據統計每年可以節省近20億美元。
數字孿生的技術實現依賴于諸多新技術的發展和高度集成，以及跨學科知識的綜合應用，是一個復雜、協同的系統工程。數字孿生涉及的關鍵技術方法包括建模、大數據分析、機器學習、模擬仿真等。
數字孿生建模技術經歷了從實物的“組件組裝”式建模到復雜實體的多維深度融合建模的發展。由于數字孿生存在海量數據存儲及大數據分析，因此對數據的存儲能力和計算能力提出了較大的挑戰。
數字孿生對處理芯片、數據平臺、設備等都提出了高要求。一是數字孿生設計的模型與數據規模龐大，包括建模對象全生命周期中不斷更新的全要素、全業務、全流程的數據與模型，
需要計算機硬件具備巨大的處理能力。二是數字孿生對模型仿真與數據分析處理效率有實時要求，即基于實時的模型仿真與數據分析結果向物理空間反饋控制策略，這需要計算設備或硬件具有強大的計算能力。三是數字孿生對終端設備有更互動、更沉浸、更清晰的要求，這對設備的數據傳輸能力、顯示技術等提出了更高要求。尤其是處理芯片和數據平臺等，成為促進數字孿生高效率、高速、高質量運行的推動條件。
數字孿生挑戰與機遇并存
數字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備和應用場景的全生命周期過程。
數字孿生具有將虛擬空間和物理實體緊密融合的特點，在5G技術下，數字孿生將更容易落地。
在工業領域，數字孿生的使用將大幅推動產品在設計、生產、維護及維修等環節的變革。通過數字孿生技術，不僅能夠對工廠設備進行監測，實現故障預判和及時維修，還可以實現遠程操控、遠程維修，
極大降低運營成本，提高安全性。
在醫療領域，個人的健康監測與管理通過數字孿生可以更清楚地了解身體的變化，對疾病做出及時預警。未來可通過各種新型醫療檢測和掃描儀器以及可穿戴設備，完美地復制出一個數字化身體。
通過追蹤這個數字化身體的運動與變化，來更好地進行健康監測和管理。
在智慧城市領域，無人機群將為城市提供基于圖像掃描的城市數字模型，使街道、社區、娛樂、商業等各功能模塊都可擁有數字模型，便于人類對城市智慧化管理。
數字孿生的發展也面臨一定的挑戰。數字孿生技術需要進行全域感知、運行監測，并整合歷史積累數據進行運算，還要做到快速及時地輸出信息。在數據的感知方面，
目前的技術水平在工廠中對機器精確的全域感知依然有難度。在軟件方面，需要更加先進的算法和各類軟件的整合，例如利用人工智能、邊緣計算等技術，對數據進行更加快速的分析處理，
進行可視化呈現。數字孿生未來發展問題的解決需要依賴芯片、傳感器、物聯網、軟件算法等技術的進步。
展望未來，隨著城市數字模型的擴充與發展，數字孿生技術將覆蓋城市的每條電力線、變電站、污水系統、供水和排水系統、城市應急系統、交通控制系統等諸多地方。
當下，數字孿生技術的瓶頸來自方方面面，暫時還無法大規模普及使用，但它可以為工業制造、未來生活帶來無限的可能。隨著芯片、傳感器、物聯網、軟件算法等技術的發展，數字孿生將有更多想象空間。
