随着云计算、物联网、大数据等IT技术，以及人工智能、机器学习等智能技术的持续发展和深化应用，各行各业贯彻加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。
数字化转型将通过数字技术与工业技术的融合来推动产品设计、工艺、制造、测试、交付、运维全环节的产品研制创新，通过数字技术与管理技术的融合来推动计划、进度、经费、合同、人员、财务、资源、交付、服务和市场全链条的企业管理创新。数字孪生作为重要的支撑理论和技术得到更多关注与认可。
数字孪生概念及发展
数字样机是数字孪生的最初形态。数字样机概念是对机械产品整机或者具有独立功能的子系统的数字化描述。通过这种描述反映产品对象的几何属性，以及产品的功能和性能特性。在产业实践中，数字样机首先在设计阶段被定义为数字化产品定义（digital product definition，DPD），通过DPD来表达产品的设计信息，构建表征物理客体的数字化模型，此时的DPD因限定于产品定义阶段，所以对物理客体的全生命周期信息表达不全面，尤其是制造阶段和服务阶段的定义表达与应用管理问题日益突出。
因DPD存在对产品全生命周期信息表述不全面的问题，Grieves教授于2003年提出数字孪生的概念。此时的数字孪生统称为狭义数字孪生，其定义对象就是产品及产品全生命周期的数字化表征。Grieves将数字孪生定位为一套从微观原子级到宏观几何级全面描述潜在生产或者实际制造产品的虚拟信息结构。由此可以看出数字孪生的概念首次在定义对象中明确为产品，在定义内容方面，从产品的设计阶段扩展到产品全生命周期。通过数字样机的概念延伸和扩展，实现对物理产品全生命周期信息的数字化描述，并有效管控产品全生命周期的数据信息。
广义数字孪生在定义对象方面进行了较大延伸，从产品扩展到产品之外的更广泛领域。数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体增加或扩展新的能力。作为一种充分利用模型、数据、智能并集成多学科的技术，数字孪生面向产品全生命周期过程，发挥连接物理世界和信息世界的桥梁和纽带作用，提供更加实时、高效、智能的服务。Gartner在2018年和2019年十大战略科技发展趋势中将数字孪生作为重要技术之一，其对数字孪生描述为：数字孪生是现实世界实体或系统的数字化表现。由此可见，数字孪生成为任何信息系统或数字化系统的总称。
数字孪生能力模型
当把数字孪生视为现实世界实体或系统的数字化表现时，更注重架构引领、模型驱动、数据驱动、虚实融合要求。为此，从过程演化角度建立数字孪生的“定义、展现、交互、服务、进化”五维度能力模型。其中，数据是整个能力模型的基础，五大能力围绕数据来发挥作用和效能。
数字孪生作为现实世界实体或系统的数字化表现，因人类社会尚有未发现的真理、未发明的技术、未掌握的知识技能，故对物理客体的认识本身始终是逐渐逼近真相的过程，因而数字孪生的构建能力是模型驱动的基础，是推动对客体认识的不断深入，不断定义的过程。
数字孪生的展现能力要求对数字空间中定义的客体的动态和静态内容进行展示。静态内容包括客体属性、方法、行为相关数据及其关联，动态内容是根据客体可视化需要动态、快速、准确展示实时或准实时的可变信息，最终实现高逼真、高精度、高动态的信息展现，为更科学认知物理客体提供手段。
交互能力是数字孪生有别于传统信息化系统和数字应用的关键特性。数字孪生通过多种传感设备或终端实现与物理世界的动态交互，因为具有了动态交互能力才将物理世界与数字世界连接为整体，从而导致数字孪生可以实时、准确获取物理客体的信息，数字孪生依据定义模型和客体信息进行实时计算与分析，并将分析结果反馈给物理客体，为物理客体的执行提供信息参考，或为相应人员提供决策支持，从而可更准确、及时、客观把握客体状态并进一步增强与物理客体的耦合时效。
服务能力是数字孪生对物理客体赋能的体现，在传统物理客体基础上，因为具有了数字孪生的支持，可以具备传统客体不具备的新的特性和能力，导致物理客体自身伴随数字孪生发生实质性变化。数字孪生利用先进的大数据分析和人工智能等技术，获得超出现有认知的新的信息，为人类认知客体提供更直观详实的佐证和依据，为人类再设计再优化客体提供支持，推动物理实体的改进和提升。同时，物理客体通过配备内置传感、物联及控制器件，实现对数字孪生中计算、分析的结果传递和信息的接收，使客体在数字感知、反馈、分析、自主决策水平方面得以提升。
进化能力指可以随着客体的发展存亡，在广度和深度维度实现对物理客体详尽描述和记录，广度上的进化指可全面记录客体全生命周期内的状态、行为、过程等静态或动态信息，具备无限量信息接纳能力；深度上的进化指可随时复现客体任一时刻的状态，并可根据认知机理和规则推演或仿真未来时刻的“假设”场景，并预判其状态。另外，数字孪生具备自学习、自适应能力，可以对自身的各种能力实现迭代和优化。
数字孪生关键应用技术
数字孪生目前在学术和应用领域依然处于发展阶段，不仅缺乏系统性的数字孪生理论/技术支撑和应用准则指导，同时也存在数字孪生应用中比较优势不明、产品生命周期各阶段应用不全等问题，这些都有待进一步研究和实践。
在数字地球相关研究中，数字孪生涉及到以下关键应用技术：
在智慧企业应用要求下，数字孪生涉及的关键应用技术：
软件架构技术——C/S软件架构、B/S软件架构、SOA软件架构以及微服务架构。
全集数据管理技术——数据采集、数据识别、数据融合和数据技术状态、数据安全等。
动态建模及模型驱动技术——复杂对象、属性、关系的动态表达、计算，不同的客体数据连接到数字孪生定义模型建立模型驱动业务模式。
高效数据分析计算技术和精准服务技术——数字孪生可以结合实际的业务类型、环境等要素快速识别、获取并定义场景，快速完成场景画像，建立获取专业服务的关键输入；其次基于画像的快速数据处理，根据识别后的场景快速组织所需的各类数据，依据对应的领域模型，提供快速分析计算服务，并得到计算结果。精准服务技术方面需要持续的知识自动化和智能化技术，要求不同业务环节不断进行知识积累和沉淀，将各类专业技术、专业技能、专业流程和专业服务数字化、结构化、软件化，继而实现针对业务环节的精准筛选和推介。
虚实融合的沉浸式体验技术——数字孪生将充分结合虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）等多种感知技术，通过多模式多渠道体验来实现人们与数字世界的高效连接。
全产业链服务解决方案的数字孪生核心技术
工程设备及工艺数据采集——倾斜摄影技术、点云技术、正射影响数字高程；
工程数据建模——实景建模技术、语义建模技术、场景融合技术；
云计算数据平台——时空信息平台、大数据可视化平台、语义计算平台。
数字孪生底座技术架构
基于数字孪生底座（3D GIS、BIM、IOT）数据，提取影像、点云、传感器等多种数据进行三维空间及结构语义化建模，通过数据流转构建与物理世界的对应数字世界模型，涵盖空间信息、业务信息的语义数据库（CIM DB），通过面向Server端的统一数据管理平台（CIM Builder）、时空信息云平台（CIM Server\GIS Server）、知识工程图谱和仿真计算平台（SIM Hub\Graph Builder）、IOT管理平台（IoT Server）部署搭建微服务框架开放平台、API等进行Client端的数据可视化展示、仿真及业务应用，实现物理世界数据数字化的全过程流转、整合、计算、分析及应用。
