数字孪生生态系统由基础支撑层、数据互动层、模型构建与仿真分析层、共性应用层和行业应用层组成。其中基础支撑层由具体的设备组成，包括工业设备、城市建筑设备、交通工具、医疗设备组成。
数字孪生与传统的仿真技术都具有资源优化的能力。但是传统的仿真技术通常只是物理实体在数字空间单向和静态的映射，主要用于提升产品设计的效率，降低物理测试成本。
数字孪生体可以是轮胎或汽车的虚拟版本，也可以是制造这些产品的方法或整个生产线，甚至可以是一个工厂、一个工厂网络或端到端的供应链。借由物联网（IoT）、人工智能、机器学习、过程和数据挖掘，甚至增强现实等颠覆性技术的不断进步，数字孪生体也正在逐渐扩展其可能的应用范围，并作为第四次工业革命的典型代表改变着21世纪的制造业。
伴随着城市建设发展，创新和技术在发挥着越来越重要的作用，以GIS、BIM、人工智能、大数据、5G为代表的创新技术和应用也为了城市、工业建设提供着技术支持。工程建设的发展也以科技创新为切入点，形成创新协同互动的新生态圈。
数字孪生技术在大众眼中可能稍显陌生，以为是一种全新的技术，但其实它的前身概念“物理产品的数字表达”，早已在2003年由密歇根大学的Michael Grieves教授提出。数字孪生是指物理产品在虚拟空间中的数字模型，包含了从产品构思到产品退市全生命周期的产品信息。
数字孪生驱动的智能制造还有很多条技术路径，但所有的这些技术路径最根本的一个思考出发点就是：和业务结合以及实现业务改进，按照这种基本的原则来结合企业的实际情况推进数字孪生驱动的智能制造，一般来说都不会走偏。
