随着科技越来越发达，数字孪生的能力和复杂程度也在成倍的成长，但是要真正诠释数字孪生的意义还有很长的路要走。
如今，多个行业都在运用数字孪生。在汽车和飞机领域，它们是优化整个生产链和创新产品的重要工具。在医疗领域，心血管研究人员正在创建高精度的数字孪生模型用于临床诊断、教育和培训。在智慧城市中，人们可以利用它来进行全面的规划、维护以及应急处理。
数字孪生可以模拟任何物理对象和仿真过程，一个较为完善的数字孪生模型可以用来表达物理设备的全部信息，模拟设备的运行模式并且可以学习人们的日常维护方式。数字孪生可以有很多种形式，但是他们的原理都是利用在物理世界所捕捉的数据来进行仿真模拟的。
据统计，数字孪生技术在2019年市场估值为38亿美元，到2025年将增长至358亿美元。
发生如此巨大的增长的原因是什么呢？毕竟，数字孪生的概念在很早之前就已经有了，在2000年的时候就已经有很多企业纷纷尝试，希望借此可以改变公司产品的生产流程和产品的创新，虽然在那时数字孪生的潜力就已经很明显了，但是各企业在尝试后发现在连接物理和数字的过程中，系统的连接性、计算承载能力、数据存储和带宽所消耗的资源巨大，成本高昂，这也是数字孪生在此之前发展缓慢的原因之一。
如今，高速发展的建模软件、虚拟仿真工具、低成本、高性能的传感器设备以及功能日益强大的计算机基础架构使数字孪生得到了更多的可能，使得各行业的大小企业都可以使用它。据IDC预测（国际数据公司），到2022年， 将有40%的IoT平台供应商通过集成仿真、系统、功能于一体用来创建数组孪生模型。而70%的制造商将利用数字孪生进行流程仿真和数据评估。
到了那个时候，通过数字孪生可以使人们获取更详细、更大量的动态数据，对于长期使用数字孪生的用户来说，就像从黑白照片过渡到高清彩色数码照片一样，从数字中获取的动态信息越多，照片越清晰生动。
模型+数据=洞察力和真正价值
数字孪生最初只是工程师一种可选择性的工具，因为它可以简化设计过程并提前消除产生影响的部分。使用3D模拟和虚拟现实，工程师可以确定产品的规格，如何制造产品、使用哪种材料、如何根据相关政策标准进行设计。它可以帮助工程师在完成设计之前就确定其产品的可制造性，质量和耐用性等问题。
除了设计之外，数字孪生还有望改变公司对产品或设备维护的方式。利用嵌入在设备中的传感器将性能数据实时地传输到数字孪生系统中，不仅可以在故障发生之前进行识别和解决，还可以制定服务和维护计划以更好地满足客户的特别需求。最近，荷兰皇家壳牌公司启动了一项为期两年的数字孪生计划，旨在帮助石油和天然气运营商更有效地管理离岸资产，提高工人的安全性，并探索可预测性维护的功能。
数字孪生还可以优化供应链，分销和运营，甚至可以优化涉及其中的工人的个人绩效。例如，全球消费产品制造商联合利华（Unilever）启动了一个数字孪生项目，将创建其下数十家工厂的虚拟模型。在每个工厂设备中嵌入IoT传感器将性能数据加入AI和学习程序来进行分析。分析的运营信息将被输入到数字孪生系统中，从而可以为运维人员确定预测性维护项，优化生产流程并减少次品所带来的成本浪费。
智慧城市计划还将数字孪生用于解决交通拥堵补救，城市规划等方面的应用。新加坡目前就有一个野心勃勃的计划叫做“虚拟新加坡”，使一切都成为可能，从手机信号模拟到人流模拟到交通模式模拟等。
结论：从长远来看，要真正实现数字孪生的全部意义，可能需要在我们生存的整个生态系统中集成系统和数据。创建整体生命周期的数字仿真，这样才会提供更宏观的运营视图，但也需要将外部实体整合到内部数字生态系统中。如今，几乎没有企业能够实现点对点的连接集成。克服这种困难可能是会一个持续的挑战，但最终，这是值得努力的。在将来，可能会有公司使用区块链来打破信息孤岛，然后验证信息并将其反馈到数字孪生模拟中。这样可以获取到以前无法访问的数据，其数量更巨大，且比以往任何时候都更加详细，动态和具有潜在价值。
