当前，数字孪生（Digital twin）是各界关注的热点，全球著名IT研究机构Gartner曾在2017年至2019年连续三年将数字孪生列为十大新兴技术之一。北京航空航天大学陶飞教授团队对数字孪生技术进行了长期的深入研究，撰写了一批国际水准的学术论文。近期，美国工业互联网联盟（IIC）、IDC、埃森哲、中国信通院、赛迪等研究机构相继发表了相关白皮书，我国从政府主管部门到企业也十分关注数字孪生技术。

但是，当前业界对于数字孪生技术还存在一些模糊甚至错误的认识，给数字孪生技术披上了一层神秘的面纱。如果不能正确理解数字孪生技术的基本内涵就囫囵吞枣地应用数字孪生技术，很可能会“走入歧途”。为此，本文希望结合工业界的应用需求与实践，理清对数字孪生的基本认识，引导企业正确理解和应用数字孪生技术。

一、关于数字孪生的内涵

很多业界主流公司都对数字孪生给出了自己的理解和定义，对于数字孪生的来源，本文不再赘述。本文首先对Gartner在过去三年对数字孪生的论述进行解读。

2017年，Gartner在十大新兴技术的专题对数字孪生的解释是：数字孪生是实物或系统的动态软件模型，在三到五年内，数十亿计的实物将通过数字孪生来表达。通过应用实物的零部件运行和对环境做出反应的物理数据，以及来自传感器的数据，数字孪生可用于分析和模拟实际运行状况，应对变化，改善运营，实现增值。数字孪生所发挥的作用就像一个专业技师和传统的监控和控制器（例如压力表）的结合体。推进数字孪生应用需要进行文化变革，结合设备维护专家、数据科学家和IT专家的优势。将设备的数字孪生模型与生产设施、环境，以及人、业务和流程的数字表达结合起来，以实现对现实世界更加精确的数字表达，从而实现仿真、分析和控制。

Gartner2017年发布的新兴技术成熟度曲线

在Gartner2017年发布的新兴技术成熟度曲线中，数字孪生处于创新萌发期，距离成熟应用还有5-10年时间。

2018年，Gartner在十大新兴技术专题中对数字孪生的解释是：数字孪生是现实世界实物或系统的数字化表达。随着物联网的广泛应用，数字孪生可以连接现实世界的对象，提供其状态信息，响应变化，改善运营并增加价值。到2020年，估计将有210亿个传感器和末端接入点连接在一起，在不久的将来，数十亿计物体将拥有数字孪生模型。Gartner公司副总裁David Cearley指出，通过维修、维护与运营（MRO）以及通过物联网提升设备运营绩效，有望节省数十亿美元。

短期内，数字孪生将有助于资产管理，但最终将通过洞察产品使用情况，以及有哪些改善途径，从而最终企业提升运营绩效。

除了通过物联网连接“物”，数字孪生连接的对象还有更多。“随着时间的推移，我们这个世界的万事万物几乎都可以与其数字对象动态地相互连接，并能够基于AI实现高级仿真、运营和分析，” Cearley指出。“从长远来看，从事城市规划、数字营销、医疗保健和工业规划的专业人士都将在向集成的数字孪生世界转型中获益。” 例如，未来的人类数字模型可以提供生物识别和医疗数据，而整个城市的数字孪生模型将能够实现高级模拟。

从2018年Gartner发布的新兴技术成熟度曲线中可以看出，数字孪生已经进入了过热期，其建设和预期出现了高峰，超出其当前能力，会形成投资泡沫。

Gartner2018年发布的新兴技术成熟度曲线

2019年，Gartner在十大新兴技术专题中对数字孪生的解释如下：数字孪生是现实生活中物体、流程或系统的数字镜像。大型系统，例如发电厂或城市也可以创建其数字孪生模型。数字孪生的想法并不新，可以回溯到用计算机辅助设计来表述产品，或者建立客户的在线档案，但是如今的数字孪生有以下四点不同：

模型的健壮性，聚焦于如何支持特定的业务成果；

与现实世界的连接，具有实现实时监控和控制的潜力；

应用高级大数据分析和人工智能技术来获取新的商机；

数字孪生模型与实物模型的交互，并评估各种场景如何应对的能力。

当前的重点是基于物联网应用的数字孪生，可以通过提供维护和可靠性信息，洞察产品如何更有效地运行和有关新产品和提高效率的数据，以改善企业决策。组织的数字孪生正在兴起，以通过创建组织的流程模型，可以进行实时监控并提高流程效率。

从上述分析中可以看出，Gartner对于数字孪生的理解也有一个不断演进的过程，而数字孪生的应用主体也不局限于基于物联网来洞察和提升产品的运行绩效，而是延伸到更广阔的领域，例如工厂的数字孪生、城市的数字孪生，甚至组织的数字孪生。

全球著名PLM研究机构CIMdata认为：数字孪生模型不可能单独存在；可以有多个针对不同用途的数字孪生模型，每个都有其特定的特征，例如数据分析数字孪生模型、MRO数字孪生模型、财务数字孪生模型、工程孪生模型以及工程仿真数据孪生模型；每个数字孪生模型必须有一个对应的物理实体，数字孪生模型可以而且应该先于物理实体而存在；物理实体可以是工厂、船舶、基础设施、汽车或任何类型的产品；每个数字孪生模型必须与其对应物理实体有某些形式的数据交互，但不必是实时或电子形式。

GE Digital认为：数字孪生是资产和流程的软件表示，用于理解、预测和优化绩效以改善业务成果。数字孪生由三部分组成：数据模型、一组分析工具或算法，以及知识。

西门子认为：数字孪生是物理产品或流程的虚拟表示，用于理解和预测物理对象或产品的性能特征。数字孪生用于在产品的整个生命周期，在物理原型和资产投资之前模拟、预测和优化产品和生产系统。

SAP认为：数字孪生是物理对象或系统的虚拟表示，但其远远不仅是一个高科技的外观。数字孪生使用数据、机器学习和物联网来帮助企业优化、创新和提供新服务。

PTC认为：数字孪生（PTC翻译为数字映射）正在成为企业从数字化转型举措中获益的最佳途径。对于工业企业，数字孪生主要应用于产品的工程设计、运营和服务，带来重要的商业价值,并为整个企业的数字化转型奠定基础。

陶飞教授指出：当前对数字孪生存在多种不同认识和理解，目前尚未形成统一共识的定义，但物理实体、虚拟模型、数据、连接和服务是数字孪生的核心要素。不同阶段（如产品的不同生命周期）的数字孪生呈现出不同的特点，对数字孪生的认识与实践离不开具体对象、具体应用与具体需求。从应用和解决实际需求的角度出发，实际应用过程中不一定要求所建立的“数字孪生”具备所有理想特征，能满足用户的具体需求即可。

在赵敏先生和宁振波先生撰写的《铸魂：软件定义制造》一书中指出，数字孪生是实践先行，概念后成；数字孪生模型可以与实物模型高度相像，而不可能相等；数字孪生模型和实物模型也不是一个简单的一对一的对应关系，而可能存在一对多，多对一、多对多，甚至一对少，一对零和零对一等多种对应关系。

结合学术界的研究和工业界的实践，数字孪生并不是一种单元的数字化技术，而是在多种使能技术迅速发展和交叉融合基础上，通过构建物理实体所对应的数字孪生模型，并对数字孪生模型进行可视化、调试、体验、分析与优化，从而提升物理实体性能和运行绩效的综合性技术策略，是企业推进数字化转型的核心战略举措之一。

二、数字孪生的基本特征

数字孪生的基本特征是虚实映射。通过对物理实体构建数字孪生模型，实现物理模型和数字孪生模型的双向映射。构建数字孪生模型不是目的，而是手段，需要通过对数字孪生模型的分析与优化，来改善其对应的物理实体的性能和运行绩效。

任何物理实体都可以创建其数字孪生模型，一个零件、一个部件、一个产品、一台设备、一把加工刀具、一条生产线、一个车间、一座工厂、一个建筑、一座城市，乃至一颗心脏、一个人体等。对于不同的物理实体，其数字孪生模型的用途和侧重点差异很大。

例如，达索系统帮助新加坡构建了数字城市，建立了一座城市的数字孪生模型，不仅包括了地理信息的三维模型，各种建筑的三维模型，还包括了各种地下管线的三维模型。该模型作为城市的数字化档案，可以用于优化城市交通，便于各种公共设施的维护。Biodigital公司创建了生物数字人体模拟演示的在线平台，可以帮助医生和科学家研究人体构造，进行模拟试验。在太空探索的过程中，科学家通过数字孪生模型对远在太空的航天器，例如登陆火星的“好奇号”火星车进行远程监控、仿真与操控。显然，物理实体的结构越复杂，其对应的数字孪生模型也会越复杂，实现数字孪生应用的难度也更大。

图源：达索系统（新加坡数字城市）

三、数字孪生的关键使能技术

数字孪生迅速成为热潮，源于数字化设计、虚拟仿真和工业互联网（工业物联网）等关键使能技术的蓬勃发展与交叉融合。

数字化设计技术从早期的二维设计发展到三维建模，从三维线框造型进化到三维实体造型、特征造型，产生了诸如直接建模、同步建模、混合建模等技术，以及面向建筑与施工行业的BIM技术（建筑信息模型）。三维建模技术不光用于产品设计阶段，并且可以实现三维工艺设计。产品的三维模型中不仅包括几何信息、装配关系，还包括PMI（产品制造信息，包括尺寸、公差、形位公差、粗糙度和材料规格等信息）等制造信息，已经可以实现MBD（基于模型的产品定义）。

为了支持产品三维模型的快速浏览，可以从包含三维工艺特征的完整三维特征模型中，抽取出仅包括几何信息的轻量化三维模型。基于三维造型和三维显示技术，虚拟现实技术（VR）取得了蓬勃发展，广泛用于汽车、飞机、工厂等复杂对象的虚拟体验，包括沉浸式虚拟现实系统Cave，用于产品展示和市场推广的三维渲染技术，以及基于视景仿真的模拟驾驶技术等。近年来又发展起来增强现实技术(AR)，其特点是可以将实物模型和数字化模型融合在一个可视化环境之中，从而实现传感器数据的可视化，还可以进行产品操作、装拆及维修过程的三维可视化，实现产品操作培训、维修维护等应用。

虚拟仿真技术从早期的有限元分析发展到对流场、热场、电磁场等多个物理场的仿真，多领域物理建模，对振动、碰撞、噪声、爆炸等各种物理现象的仿真，对产品的运动仿真，及材料力学、弹性力学和动力学仿真，对产品长期使用的疲劳仿真，对整个产品的系统仿真，以及针对注塑、铸造、焊接、折弯和冲压等各种加工工艺的仿真，以及装配仿真，帮助产品实现整体性能最优的多学科仿真与优化，针对数控加工和工业机器人的运动仿真（其中数控仿真又可以分为仅仿真刀具轨迹，以及仿真整个工件、刀具和数控装备的运动），还有面向工厂的设备布局、产线、物流和人因工程仿真。如果从仿真的对象来区分，虚拟仿真技术可以分为产品性能仿真、制造工艺仿真和数字化工厂仿真。

在数字化设计技术和虚拟仿真技术发展和集成应用的过程中，产生了Digital Mockup（DMU，数字原型）、Digital Prototyping（数字样机）、Virtual Prototype（虚拟样机）、Functional Virtual Prototype（全功能虚拟样机）等技术，主要是用于实现复杂产品的运动仿真、装配仿真和性能仿真。通过对数字样机进行虚拟试验，可以减少物理样机和物理试验的数量，从而降低产品研发和试制成本，提高研发效率。

另一方面，随着传感器技术和无线通信技术的发展，二十一世纪以来，物联网应用越来越广。除在消费领域应用之外，为了支持高价值工业设备的运行监控和维修维护，工业物联网（IIOT）开始受到业界广泛关注。IIOT采集的数据类型和采集频率比普通的物联网应用高得多，而应用的数学模型和分析方法也比普通的物联网应用复杂得多。

在学术界的研究和GE、西门子等工业巨头的示范效应驱动下，数字孪生技术开始受到广泛关注。2016年6月，我在美国参加西门子工业软件一年一度的全球媒体与分析师会议时，西门子应用了Digital Twin、Digital Thread（数字主线）等术语。我当时建议他们对这些名词术语给予解释，后来西门子给我发来对十多个名词的解释，e-works专门对这些名词术语进行了翻译，发表了一篇文章。

从数字孪生技术的发展背景可以看出，数字孪生模型是相对于其物理模型而言的。可以先建立数字孪生模型，应用数字孪生模型来进行虚拟试验，但最终还是要建立物理模型，通过对数字孪生的分析，来优化物理模型的运行。

除了上述技术，工业大数据、人工智能等技术也是数字孪生的关键使能技术。

需要强调的是，数字孪生的关键使能技术在数字孪生诞生之前就已经存在。而数字孪生的应用，又促进了这些关键使能技术的进一步发展。

四、产品的数字孪生和工厂的数字孪生

4.1不同物理实体的数字孪生应用重点差别很大

产品数字孪生应用的重点在于复杂的机电软一体化装备，例如发电设备、工程机械、机械加工中心、高端医疗设备、航空发动机、飞机、卫星、船舶、轨道交通装备、电梯、通信设备，以及能够实现智能互联的通信终端产品。

在产品的设计制造生命周期，可以通过在实物样机上安装传感器，在样机测试的过程中，将传感器采集的数据传递到产品的数字孪生模型，通过对数字孪生模型进行仿真和优化，从而改进和提升最终定型产品的性能；还可以通过半实物仿真的方式，部分零部件采用数字孪生模型，部分零件采用物理模型来进行实时仿真和试验，验证和优化产品性能。另一方面，在产品创新设计时，大多数零部件会重用前一代产品的零部件，如果老产品已经建立了关键零部件的数字孪生模型，同样也应当进行重用，从而提升新产品研发效率和质量。

4.2产品服役的生命周期是产品的数字孪生应用最核心的阶段

对于长寿命的复杂装备，通过工业物联网采集设备运行数据，并与其数字孪生模型在相同工况下的仿真结果进行比对，可以分析出该设备的运行是否正常，运行绩效如何，是否需要更换零部件，并可以结合人工智能技术分析设备的健康程度，进行故障预测等。对于高端装备产品，其数字孪生模型应当包括每一个实物产品服役的全生命周期数字化档案。

在产品的报废回收再利用生命周期，可以根据产品的使用履历、维修BOM和更换备品备件的记录，结合数字孪生模型的仿真结果，来判断哪些零件可以进行再利用和再制造。例如SpaceX公司的一级火箭实现了复用，结合数字孪生技术，可以更加准确地判断哪些零部件可以复用，从而大大降低了火箭发射的成本。

工厂的数字孪生应用也分为三个方面：在新工厂建设之前，可以通过数字化工厂仿真技术来对构建工厂的数字孪生模型，并对自动化控制系统和产线进行虚拟调试；在工厂建设期间，数字孪生模型可以作为现场施工的指南，还可以应用AR等技术在施工现场指导施工；而在工厂建成之后正式运行期间，可以通过其数字孪生模型对实体工厂的生产设备、物流设备、检测与试验设备、产线和仪表的运行状态与绩效，以及生产质量、产量、能耗、工业安全等关键数据进行可视化，在此基础上进行分析与优化，从而帮助工厂提高产能、提升质量、降低能耗，并消除安全隐患，避免安全事故。

目前，已有很多企业建立了生产监控与指挥系统，对车间进行视频监控，显示设备状态（停机、正常、预警和报警等），展示各种分析报表和图表等。构建数字孪生工厂可以进一步提升工厂运行的透明度。然而，要构建工厂完整的高保真数字孪生模型，需要工厂的建筑、产线、设备和产品的数字孪生模型，难度很大。设备和产线的数字孪生模型构建，有赖于厂商提供相关数据，仅仅通过立体相机拍照，通过逆向工程构建的车间三维模型精度很低，而且也只包括外观的三维模型。但是，即便是仅仅基本的示意性的低精度的工厂数字孪生模型，对于工厂管理者实时洞察生产、质量和能耗情况，尽早发现设备隐患，避免非计划停机，也具有实用价值。

需要强调的是，对于一个已经建成投产的工厂，在工厂运行过程中，其数字孪生工厂所显示的所有数据和状态信息，均来自真实的物理工厂，而非仿真结果。毫无疑问，要构建数字孪生工厂，需要实现设备数据采集和车间联网（M2M）。

五、产品数字孪生模型的演进和数字主线

产品的数字孪生模型是一个“不断生长、不断丰富”的过程，在整个产品生命周期中，从产品的需求信息、功能信息、材料信息、使用环境信息、结构信息、装配信息、工艺信息、测试信息到维护信息，不断扩展，不断丰富，不断完善。数字孪生模型越完整，就越能够逼近其对应的实体对象，从而对实体对象进行可视化、分析、优化。

如果把产品全生命周期各类数字孪生模型比喻为散乱的珍珠，那么将这些珍珠串起来的链子，就是数字主线（Digital Thread）。数字主线不仅可以串起各个阶段的数字孪生模型，也包括产品全生命周期的信息，确保在发生变更时，各类产品信息的一致性。

CIMdata认为，数字主线是一种信息交互的框架，能够打通原来多个竖井式的业务视角，连通设备生命周期数据（也就是其数字孪生模型）的互联数据流和集成视图。数字主线通过强大的端到端的互联系统模型和基于模型的系统工程(MBSE)流程来支撑和支持。波音公司开展了数字孪生和数字主线应用实践，提出基于模型企业（MBE）“钻石模型”。

波音公司提出的基于模型企业的“钻石模型”

对产品数字孪生模型的仿真分析，可以发现产品出现了什么问题。但如果要探究为什么出现问题，还需要依靠数字主线把各个阶段的数字孪生模型串起，来进行整合分析。

数字孪生与数字主线（来源：PTC）

埃森哲在其发表的《数字孪生：打造生力产品，重塑客户体验》白皮书中非常强调数字主线和数字孪生的密切联系。所谓生力产品指的是Live Product。埃森哲认为，数字主线是贯穿于公司各个职能部门和产品生命周期的信息流，涵盖产品构思、设计、供应链、制造、售后服务等各个环节，乃至外部的供应商、合作伙伴、和客户产生的数据，使其能对产品及其运行提供全景的动态信息，赋能数字孪生的开发和更新。数字主线使得产品设计、制造和运维过程中所使用的流程以及所产生的数据能够链接、追溯和管理；而数字孪生是在产品设计至运维的整个生命周期内，使用经过数字主线管控的数据对产品进行建模、对产品的性能、行为进行仿真、预测、诊断和反馈。

六、数字孪生在制造业的典型应用场景

数字孪生技术在各个行业有广泛的应用场景。陶飞教授团队在《计算机集成制造系统》2018年第1期刊登的“数字孪生及其应用探索”一文中，归纳了14种应用场景，后来又在论文中介绍了数字孪生在航空航天、电力、汽车、石油天然气、健康医疗、船舶航运、城市管理、智慧农业、建筑建设、安全急救、环境保护等11个领域，45个细分类的应用。

数字孪生在制造业的应用前景广阔。其中，产品的数字孪生应用覆盖产品的研发、工艺规划、制造、测试、运维等各个生命周期，可以帮助企业推进数字化营销和自助式服务，有助于企业提升维护服务收入，创新商业模式；工厂数字孪生在工厂设计、建造，生产线调试、安装，工厂运行监控、工业安全等方面都可以对企业带来价值；数字孪生在供应链管理领域也可以应用，例如车间物流调度、运输路径优化等。

七、数字孪生对制造企业的应用价值

IDC在2018年5月发表的《数字孪生网络》报告中指出，到 2020 年底，65%的制造企业将利用数字孪生运营产品和/或资产，降低质量缺陷成本和服务交付成本 25%。

IDC《数字孪生网络》报告

产品数字孪生应用的价值是通过虚实融合、虚实映射，持续改进产品的性能、为客户提供更好的体验，提高产品运行的安全性、可靠性、稳定性，提升产品运行的“健康度”，在此基础上提升产品在市场上的竞争力。同时，通过对产品的结构、材料、制造工艺等各方面的改进，降低产品成本，帮助企业提高盈利能力；而工厂数字孪生应用的价值主要体现在构建透明工厂，提升工厂的运营管理水平，提高整体OEE，降低能耗，促进安全生产等方面。要真正实现工厂数字孪生应用的价值，需要装备用户企业和装备制造企业进行深层次的合作。

GE公司对数字孪生的应用价值给出了一段经典描述：数字孪生通过海量的设计、制造、检测、维修、在线传感器及运营数据来建立和获取信息，运用一系列高保真的计算的和基于物理实体的模型，以及高级分析方法来预测资产设备在其全生命周期的健康和绩效。数字孪生模型的准确程度随着时间推移，通过更多数据来对模型进行精炼，以及类似设备部署其数字孪生应用而提升。模型随着数据的持续采集而不断修正。数字孪生模型提供了设备的详细知识，预测对各种可能场景的应对情况，并作为实时参照来构建各种应用系统，以实现优化各类服务，提高绩效和效率，改善运维、供应链和业务运营等业务价值。

数字孪生技术最早的倡导者之一，NASA国家先进制造中心主任John Vickers认为：“数字孪生模型的最终目标是在虚拟环境中创建、测试和生产所需设备。只有当它满足我们的需求时，才进行实体生产。然后，又将实体生产过程通过传感器传递给数字孪生模型，以确保数字孪生模型包含我们对实体产品进行检测所能够获得的所有信息。”

另一篇GE发表于2015年的文章指出：数字孪生模型的优势是通过结合从设计到实时采集设备的数据等相关信息，来对设备在全生命周期进行优化。不仅可以降低原型设计或制造的成本，而且可以通过将实时数据导入数字孪生模型进行分析，从而预测故障，降低维护成本，减少停机时间。

八、数字孪生的推进策略

数字孪生是制造业推进数字化转型和智能制造的战略举措和现实途径之一。对于制造企业而言，推进数字孪生应用需要建立明确的目标，以价值为导向，建立跨部门的推进组织，结合IT、自动化、研发、仿真、工艺、测试、设备运维等部门的团队，并引入专业咨询机构，务实推进。

数字孪生应用是IT/OT融合的典型应用，要实现虚实映射，需要搭建工业互联网平台，明确应用对象的重点是企业生产的产品，还是工厂，亦或是供应链；面向产品的数字孪生应用重点是支持产品研发、市场推广还是运营维护；面向工厂的数字孪生应用重点是工厂或产线建设期间的虚拟调试，还是工厂运营阶段的可视化与优化。同时，企业需要建立全三维设计、仿真驱动设计的技术基础和组织体系。推进数字孪生需要制定整体规划，但结合具体目标，分步实施，不能搞“大而全”的应用。推进数字孪生应用必须合理把控风险。

埃森哲《数字孪生：打造生力产品，重塑客户体验》白皮书提出了推进数字孪生应用的四个阶段。

埃森哲：推进数字孪生应用的四个阶段

在数字孪生的实际应用当中，不可能，也没有必要盲目追求所有数字孪生模型的“高保真”。因为保真度的提升意味着构建数字孪生模型的难度和成本的大幅度提升，同时，对数字孪生模型进行分析的复杂性和耗时也会迅速攀升。数字孪生模型越复杂，也就越难以实现虚实映射的实时性。在实际应用当中，对所有零部件的多物理场都进行复杂的三维仿真耗时很长，往往会进行降阶处理，通过一维仿真对产品的整体性能进行分析。因此，企业需要根据实际应用需求和性能价格比来选择构建不同保真度的数字孪生模型。

九、数字孪生在制造业的应用前景展望

数字孪生是一个既具有前瞻性，又易于被各界理解的创新理念，数字孪生这个术语本身的“生命周期”会很长，而不是短期流行的时髦词汇(Buzzword)。数字孪生理念经过概念炒作阶段之后，会逐渐走向务实推进的阶段。

目前，围绕数字孪生技术的讨论更多地还集中在概念探讨阶段，我国制造企业真正开展的实际应用还处于初期阶段。正如前一阶段各方面热议，工业互联网缺乏“杀手级”应用一样，企业也应该在产品数字孪生和工厂数字孪生领域找到自己的“杀手级”应用。

即使没有数字孪生，很多装备制造企业也已经开始通过工业互联网（工业物联网）平台，对正在服役的装备进行远程监控，并利用工业大数据和人工智能技术进行预测性维护。那么，通过数字孪生技术实现虚实融合，可以进一步通过对这些装备运行过程的实时仿真和优化，提升设备运行绩效，避免异常事故。同样，即使没有数字孪生，很多制造企业也在建设生产监控与指挥系统，实现工厂的可视化、透明化。那么，通过数字孪生技术实现虚实映射，可以更加精准地把控工厂、车间、产线和设备的生产、能耗、质量、物流供应的实时状态，从而提升工厂的运行绩效，避免设备非计划性停机。因此，数字孪生应用给制造企业带来的价值是实实在在的。

制造企业应当组织针对数字孪生的培训，深入研究数字孪生的理念，数字孪生相关产品和解决方案，结合自身的产业特点和实际需求，找到数字孪生应用的突破口。在此基础上，制定数字孪生应用规划数字孪生应用，长路漫漫，但路就在脚下！从数字孪生应用中获益的机会，属于有准备的企业！