数字孪生在国内关注度最高、研究最热的是智能制造领域，而且应用前景广阔。根据IDC预测，到2024年，60%的中国制造企业将通过在非结构化数据集中的物联网和机器学习驱动的过程中使用数字孪生技术，实现10%的运营开支节省。
一个彰显“数字双胞胎”技术优势和能力的具体项目：在2016年国防授权法第1647条通过后，为测试空军GPS太空系统的漏洞，测试人员从基于模型的数千页设计文件的系统工程审查开始，在一台具有轻量级应用的笔记本上构建了1987年至2004年发射的全球定位系统BLOCK IIR 卫星组件的数字复制品。
人机交互是人类与数字模型打交道的直观可视化界面。这里可以展示数字孪生体的数据，了解数字孪生体的状态，也可以操作和干预数字孪生体，同时实现对物理对象的干预。
数字孪生技术创建了一个灵活的网络测试平台——一套可扩展的软件应用程序，随着对测试系统进行设计或修改，来演示和验证网络漏洞和防护策略。这个测试平台也可以与外部的系统连接，来生成数据、提供战争推演支持或者进行作战场景研究。
数字孪生不仅适用于产品，对于更为复杂的生产工厂和制造流程也同样适用。对于工厂的机器设备，我们也许已经利用工业物联网系统采集到设备的运行状态参数，也进行正常的预防性维护。但设备仍然有可能出现意想不到的问题，难道我们采集足够多的数据，再通过人工智能/机器学习算法就能够解决这个问题吗？目前来看这样想法还是不现实的。
数字孪生是具有数据连接的特定物理实体或过程的数字化表达，该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间的同速率收敛，并提供物理实体或流程过程的整个生命周期的集成视图，有助于优化整体性能。数字孪生技术具有可操作性、可拓展性、实时性、保真性、闭环性。
