数字孪生是充分利用物理模型、传感器、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。 数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。在国内应用深入的是工程建设领域，关注度高、研究热的是智能制造领域。数字孪生技术将深度赋能智能制造，实现生产流程全生命周期的实时优化与预测性维护。安徽数字孪生共同合作
数智孪生能够通过实时传感器数据（IoT）和先进的3D建模技术，精确镜像物理实体的状态与行为。不同于传统的静态数字化系统，数智孪生实现了动态的、高精度的物理世界虚拟映射。 它能够持续监测机械设备的运行状态，根据数据实时更新虚拟模型，确保信息与物理实体同步。虚实映射，智造未来-数字孪生赋能智能制造新范式此外，通过支持多物理场耦合仿真（如机械应力、热力学、电磁场），孪生系统可以帮助企业精确预测设备在极端条件下的响应行为。例如航空航天领域利用多场耦合进行材料分析，提高零件耐久性能。浙江物联网数字孪生技术指导能源行业利用数字孪生模拟电网运行，能提前预警故障并优化可再生能源调度效率。
从投资事件数量来看，2017-2022年整体呈上升态势。2017年投资事件数为13件，2018年略降至12件，这时期数字孪生概念处于早期推广阶段，市场认知度有限，投资热度相对较低。2019年增至19件，随着物联网等技术的发展，数字孪生技术有了更坚实的基础，应用前景逐渐被挖掘，吸引更多投资者关注。2020-2022年分别达17、25、34件，持续上升，主要是因为这期间数字孪生技术在工业互联网等领域的应用开始落地，展现出巨大潜力，引发投资热潮。然而，2023年回落至23件，2024年虽回升至25件，2025年又降至21件。这可能是由于在大规模落地过程中，技术面临数据融合等实际难题，部分投资者持观望态度，同时市场逐渐冷静，对投资标的的选择更加谨慎，更注重项目的技术实力与商业前景。
不仅是JS领域，上述技术路径也可以广泛应用在新开发或正在改进的机器、设备或生产线上，即尽量在数字空间中，针对有待改进的机器、设备或生产线，做好它们的数字孪生体，施加并测试各种数字化的工况条件，随意变换工作场景，以近乎零成本对这些数字孪生体进行虚拟测试和反复迭代。比如糖果、宠物护理和食品商玛氏公司，其制造供应链已经创建了数字孪生系统，使用Microsoft Azure云平台和人工智能来处理和分析其制造设施中生产机器产生的数据。目前，该公司不但通过数字孪生增强了其160个制造设施的运营，也正在创建软件模拟以提高产能和流程控制，包括通过预测性维护延长机器的正常运行时间，并减少与机器包装不一致产品数量相关的浪费。航空航天领域依托数字孪生技术，可大幅缩短飞行器研发周期并降低物理测试成本。
GE 航空的发动机数字孪生系统采用 “时序提示 + 物理模型约束” 的方法优化发动机寿命预测。将发动机的时序数据转化为文本描述，注入物理模型知识，用大模型快速推理剩余寿命，解决了传统物理仿真模型计算效率低和模型泛化差的问题。
2018 年，日本船舶技术研究协会启动了 “船体结构高精度数字孪生模型研发” 项目。该项目结合有限元分析（FEA）和计算流体动力学（CFD）技术，创建了船体结构的高精度数字孪生模型，通过数据同化方法，将实测数据与仿真结果进行融合，实现了对船体状态的实时监测与潜在安全隐患的预测，使船舶的维护周期延长了 20%，同时降低了 15% 的维护成本。 数字孪生的维护和更新费用也是整体成本的重要组成部分。盐城文旅数字孪生解决方案
全球数字孪生技术市场规模2023年已达122亿美元，年复合增长率33.7%。安徽数字孪生共同合作
目前数字孪生行业传统参与者主要有GIS、测绘企业，建模、仿真企业，建筑信息模型(BIM)企业和集成商、运营商四大类，近年来，随着行业热度的不断提升，越来越多的互联网企业、大数据公司、人工智能科技企业、规划设计院等开始进入行业。数字孪生行业内玩家可以分为两类，分别为数字孪生相关技术提供商与解决方案集成商。其中，技术提供商包括可视化厂商、BIM、GIS、CIM以及CAD/CAE仿真建模等技术厂商；而解决方案厂商主要是为不同行业客户提供定制化的物联网解决方案和服务，从而帮助广大客户实现不同层级的数字孪生解决方案，相关企业主要为互联网大厂（BAT）、华为等云厂商以及三大运营商、万睿科技、软通动力等垂直领域综合智慧平台厂商。安徽数字孪生共同合作
