据悉，数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，用于模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术方法。数字孪生技术打通了物理世界与虚拟空间的通道，联结现实世界与数字世界，在虚拟空间打造“全真世界”。
数字孪生的设想首次出现在2002年前后。近年来，物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，使数字孪生得到更加广泛的传播和应用。目前，数字孪生的应用已经延伸到更广阔的领域，在国内主要包括智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧建筑、智慧健康以及智能制造等多个应用领域。
01、数字孪生技术解决问题
数字孪生解决的三个主要问题包括：
历史记录–数字孪生可用于存档特定资产或系统的时间状态。宗地边界和公用事业网络模型均提供了真实世界系统的地理空间孪生可以用于法律和运营目的良好示例。
现实捕获，比如SURE for ArcGIS输出的点云和纹理网格可以充当现实世界的高分辨率3D快照。一些供应商甚至可以从这些快照中提取BIM数据，这些数据既可以用作历史记录，也可以用作将来进行翻新或运营的起点。
Norman，迪士尼和Young的环形码头项目使用BIM和GIS进行装修状态交流。
运营绩效监控–使用资产的3D虚拟模型的好处之一是3D体验可以为交互和探索提供消费者级别的体验。用户每天都可以查看模型并看到真实世界。
因此，许多数字孪生公司都将孪生产品用作显示实际系统当前性能的仪表板，通常具有实时供稿和动态更新的属性。这些系统通常还链接到其他联合企业系统。GIS带给数字孪生的最大好处之一是，GIS可以存储，传输和提供动态体验，浏览小到一个建筑物，大到一个城市的全部3D资产。
BIM数据在现实捕捉网格中的应用。BIM数据由OSU设施团队提供并版权所有。I3S网格由Nearmap提供。
测试或预测未来表现–有关数字孪生的一些最高期望来自能够使用资产的高精度版本来模拟和预测未来。在汽车工业中，数字孪生可用于探索汽车的空气动力学。在AEC行业中，在虚拟设计和施工实践中使用汇总的BIM信息来播放计划的施工，以检测可能的施工冲突或安全问题。
在城市的规模上，规划人员希望能够模拟未来的变化，例如新建筑物的形状，规划中的高速公路的变化或海堤的改善。拥有城市规模的数字孪生的希望是，可以使用对未来变化的模拟和分析来了解和优化变化的性能影响，同时将实施成本降至最低
在进行数字孪生项目时，就像进行任何复杂的系统设计一样，数字孪生的“运营商”将需要确定有助于限制范围并支持长期可维护性的标准。考虑到数字孪生用途的多样性，以下是一些有助于确定范围和要求的注意事项：
时间尺度–数字孪生是否用于单个项目？还是计划在资产的整个生命周期内使用它？例如，VDC实践通常仅在项目生命周期内真正使用数字孪生系统，并不保证该孪生系统可用于资产运营。利益相关者多样性–将要依靠数字孪生工作或依赖数字孪生的团队是单个项目团队还是来自多个领域的参与者多元化生态系统？
使用Aerowest和SURE for ArcGIS的法兰克福模型比较正常状况和100年的洪水状况
系统复杂性–数字孪生的复杂性将随着建模系统的数量呈指数增加。这对于建筑系统（如管道，电气，机械，安全和电信）是这样的，对于校园和城市更是如此。为了帮助限制复杂性，在数字孪生模型中建模的系统数量可能应该集中在孪生模型将用来解决的问题上。
数据所有权–数据所有权既驱动对数据的访问权，又驱动数据集之间建立连接的机会。设施，校园或商业建筑组合的业主可能会发现他们对可用数据具有良好的控制能力，并且能够为传入数据集设置要求。如果并非所有影响其运营的公用事业，设施或其他系统都在他们的控制之下，那么在大学校园或城市范围内的运营商可能很难组装一个数字孪生来解决其计划的应用。
数据安全性–系统的安全性，例如数字孪生，将取决于系统中最安全的数据集的要求。仅仅因为高度安全的数据集可以包含在数字孪生中并不意味着如果访问限制最终会限制利益相关者的要求或数字孪生的其他功能，则不应该将其包括在内。
数字孪生是现实世界对象的虚拟模型。在科学背景下，模型可用于检验假设或预测系统的未来状态。科学模型通常是为测试系统的特定元素而量身定制的，通常无法扩展为测试或预测构建模型时未考虑的方案。在构建数字孪生项目时，值得考虑的是，成功可能取决于将范围限制为可实现的结果，而不是计划立即解决所有未来问题。
