四度利用数字孪生技术，可以加快新产品的引进、改进设计、降低生产成本、加快产品交付速度。数字孪生是一种高度合作的生产流程，是一条以数字化技术为基础的虚拟流水线，将生产设备与制造流程等多种形式有机地联系起来。

(资料图)

模式与仿真

模型是进行系统学习的重要手段和前提。数字孪生的目的，或者说本质上是把不同的实体，特别是那些复杂的系统，用信息来进行能量的交流，从而降低能耗。数字孪生的产生、数字孪生的实现、数字孪生的关键技术以及数字实体的数字模型的“数化”是数字孪生的关键。

仿真就是用一个模型来重现现实系统的基本流程，并对已有的或正在设计的系统进行实验。只要建立适当的数学模型，并有完整的输入和环境数据，就可以得到较为精确的物理特性和物理参数。

虚拟现实

通过对系统原理、结构、特性、趋势、健康状况等的了解和了解，可以有效地改善系统的设计和制造，为系统的优化和改造提供借鉴。通过简单的点击、触摸，可以直观的看到各层次、各层次的运行状况，为生产、生产、安全运行、视情维护等提供了更多的信息和选择。

因特网

物联网是数字孪生的基础，而数字孪生是其基本逻辑.一方面，它为数据的流通和流通提供了一个参考系统。同时，数字孪生技术也在不断地发展和应用。它大大降低了网络的复杂性，提高了网络的运行效率，使其在实际中得到越来越多的应用。

云协同操作

云计算（CloudComputing）是把不同的服务器、应用、数据和其它资源结合起来，然后通过互联网提供服务。通常情况下，资源都是虚拟化的。边缘运算（EdgeComputing）是一种与资料来源紧密结合的分布式处理和储存体系。

“共智”的目标是让不同的数位孪生智力进行交流和共享，其前提是：单个数位双胞胎中，个体的智力首先被共享。云边缘协作操作可以使数字孪生的智能共享成为可能。

大量资料

一种使用资料的方法是使用机器学习技术，可以在不清楚的物理机制和不完全的输入资料的情况下，对双子的未来状态和行为进行预测，尽管这种预测并不准确，特别是在人工智能发展的过程中，机器学习还没有足够的时间。但比起一无所知的情形，这一次的预测，却是非常有价值的。而且，随着数字孪生体的进化，这种预言也会越来越贴近真实，拥有“先觉”的力量。

人工智能

在工业网络中，尤其是在数据处理领域，有着广阔的应用前景。数字孪生系统能够利用各种反馈信息进行自我学习，从而在真实的数字世界中真实地呈现出真实的物理状况，并能对未来的发展做出准确的预测。在学习的过程中，除了依赖于传感器的反馈信息，还能够通过大量的历史信息，或者通过集成的网络来获得大量的信息，从而提高模拟的精度和速度。