为了推动中国经济的高质量发展和中国式现代化，数字孪生为新型工业化的企业管理提供了数字化的基础。
数字孪生展示了人类对复杂系统的掌控能力。无论是城市、工厂还是坦克，数字化后都能轻松地掌控它们。在军事演练中，指挥员可以通过大屏幕实时监控战斗情况，将物理世界映射到数字空间中。疫情期间，机场匝道应用人脸识别技术，通过传感器将数据传输到后端平台，有效地控制了人员流动。全球对数字孪生的需求不断增长，推动了各个行业的迅速发展。同时，以数字化和自动化为重点的新型工业化发展趋势也在拉动对数字孪生及其应用的需求。然而，仅仅将现实映射到数字空间是不够的，还需要构建新的商业逻辑和价值闭环，才能真正释放数字孪生带来的新生动能。过去，数据都存储在个人电脑中，管理者需要亲自去每条生产线、每台设备、每个仪表上获取数据，而数字孪生技术打通了整个场景的数据，实现了实时监控和维护，并创建了统一的数字化管理平台。数字孪生释放价值有两个新特征：一方面，数据是实时动态的，价值是实时涌现出来的。另一方面，孪生系统是多源叠加的，如智慧高速数字孪生包括高速路、汽车、道路两旁的一草一木或其他参与者的数据来源汇聚并叠加在一起。数字经济应用实践专家骆仁童博士总结数字孪生的特征：在数字孪生的加持下，管理规律将不再局限于实体场景中，而是将物理空间产生的互动数据汇入数字空间中融合分析，校准并捕获规律，进而再投射到真实场景中，让预测和控制 效果更好。
对于工业企业来说，智能制造通常需要在设计和运营阶段进行大量投入。这两个阶段都可以引入数字孪生技术，并自然延伸到销售阶段，实现从“工厂”到“客户”的全流程。以下三个典型的系统是目前常见的数字孪生应用。产品数字孪生系统是一个复杂的模型，它描述了产品在其生命周期中的演化过程。这个过程是分层次、分阶段且相互交互协同的。在产品设计阶段，设计者需要深入理解用户的需求或意愿，这些需求决定了产品的结构、配置、功能以及微小的差异。由于产品是由多个零部件组成的，因此需要建立用户需求与产品配置之间的关系。这种对应关系通常需要在虚拟空间中进行映射。数字孪生体不会随着物理产品的消亡而消失，它们可以为新一代产品的设计和研发提供借鉴模型。在产品制造阶段，产品的制造过程数据，如生产进度、外协需求以及产品质量等，都会实时记录在产品数字孪生体中。基于生产约束、生产目标、产品工艺等因素，可以实现对产品行为和状态的生产监控和控制，使产品的制造情况完全透明化。在产品使用和运维阶段，物理产品的所有使用状态变化、组件变更信息、产品性能的退化信息都会反馈到产品数字孪生体。物理产品在进入使用服务阶段后，随着使用时间的增加和使用次数的增加，可能会出现组件故障、磨损或损坏的情况，需要进行部分组件的更换。而产品数字孪生体与物理产品始终保持一致，会自动响应产品的组件变更信息。因此，可以看出产品数字孪生体是产品全生命周期的数据中心，它描绘了产品从设计阶段、使用服务到报废/回收的所有信息和模型。产品数字孪生体采用全数字量表达产品的几何特征、性能、状态和功能，作为全生命周期信息的唯一依据。同时，产品数字孪生体也是全价值链的信息集成中心，其主要目的是实现整个价值链中的价值在时间和空间上的无缝协同。这不仅包括共享产品的信息，也是一种在空间上基于信息唯一性的全价值链服务协同。因此，产品信息能够在全价值链实现可追溯/可追踪性，并能够返回到产品数字孪生体中，最终形成信息高度闭环的产品数字孪生体。
生产系统数字孪生系统是一种将原材料转化为产品的场所，也是信息流、能量流和物流相互作用的地方。根据不同的层次划分，生产系统可以包括工厂、车间、生产线和加工单元。一个生产系统的全生命周期可以分为规划与设计阶段、施工建造阶段、运营与维护阶段以及报废与改建阶段。每个阶段的目标不同，对信息的需求也不同，同时信息也具有不同的特征。数字经济应用实践专家骆仁童博士表示，在生产系统的全生命周期中，所需承载的信息不断累积并从前一个阶段传递到下一个阶段，通过数字孪生系统可以实现面向产品制造过程多领域、全要素、全业务流程的融合信息。为了满足信息流的流动性、集成性和可扩充性需求，需要使用面向生产系统全生命周期的数字孪生技术。以智能工厂为例，在构建工厂数字孪生系统的过程中，工厂数字胚胎包括利用BIM提供的精确三维模型数字化技术在工厂设计和规划阶段对工厂进行提前建模，先于物理工厂诞生，是一种集成生产性能指标、产品工艺规划和调度模型的理想化数字模型。通过这种理想化数字模型来仿真工厂生命周期的制造活动，验证工厂整体运行的可行性和效率。
供应链数字孪生系统是一种利用大数据和建模仿真技术，创建整个供应链的数字模型的方法。在供应链管理过程中，所有产品都会产生与其动态、性能和状况相关的信息。通过收集这些海量数据，企业可以建立供应链各个节点，如仓储、枢纽、运输、配送；和业务环节，如库存管理的模型。供应链上的各节点是最小的智能体单元，通过对这些智能体单元的建模和仿真，以及通过开放接口将模型串联起来，可以在虚拟空间中使整个供应链网络的功能运转。供应链数字孪生系统的最终目的是通过实时的信息交互实现服务协作和服务追踪管理。在供应链上下游中，每个工厂是一个业务节点（智能体单元），这些工厂形成工厂群数字孪生协同域。利用协同域中的工厂数字孪生体，建立一致的工厂指标评价体系，综合各个工厂的协同目标、协同约束制定伙伴选择策略，构建协同优化模型，实现在工厂制造各个层级（车间、生产线、设备）和上下游工厂进行业务协同。工厂群可根据自身在供应链的定位和自身工厂制造运行特点构建可视化服务信息模型。下游工厂可根据服务需求定期通过点对点的可视化追踪对上游工厂进行动态的监督、评估和管理。
数字孪生打破了传统产业链条的角色固化，形成了一些新的价值空间与机会。以前从原材料采购、设计、封装到销售的过程中存在时空距离的问题。数字孪生可以缩短距离，实现实时同步。需求可以随时改变，只要实现中间数据的汇集，各方就能同步进行可行性分析和需求校准，在产品还未生产时达成共识。免责声明：
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