自數(shù)字孿生的概念被提出以來，其技術(shù)在不斷地快速演化，無論是對(duì)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、制造還是服務(wù)，都產(chǎn)生了巨大的推動(dòng)作用。
數(shù)字孿生同沿用了幾十年的、基于經(jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)設(shè)計(jì)和制造理念相去甚遠(yuǎn)，使設(shè)計(jì)人員可以不用通過開發(fā)實(shí)際的物理原型來驗(yàn)證設(shè)計(jì)理念，不用通過復(fù)雜的物理實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證產(chǎn)品的可靠性，不需要進(jìn)行小批量試制就可以直接預(yù)測(cè)生產(chǎn)瓶頸，甚至不需要去現(xiàn)場(chǎng)就可以洞悉銷售給客戶的產(chǎn)品運(yùn)行情況。
也就是說，數(shù)字孿生可以通過設(shè)計(jì)工具、仿真工具、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)等各種數(shù)字化的手段，將物理設(shè)備的各種屬性映射到虛擬空間中，形成可拆解、可復(fù)制、可轉(zhuǎn)移、可修改、可刪除、可重復(fù)操作的數(shù)字鏡像。
在一定程度上，這極大加速了操作人員對(duì)物理實(shí)體的了解，可以讓很多原來由于物理?xiàng)l件限制、必須依賴于真實(shí)的物理實(shí)體而無法完成的操作方式（如模擬仿真、批量復(fù)制、虛擬裝配等）成為觸手可及的工具，更能激發(fā)人們?nèi)ヌ剿餍碌耐緩絹韮?yōu)化設(shè)計(jì)、制造和服務(wù)。
只要能夠測(cè)量，就能夠改善，這是工業(yè)領(lǐng)域不變的真理。無論是設(shè)計(jì)、制造還是服務(wù)，都需要精確地測(cè)量物理實(shí)體的各種屬性、參數(shù)和運(yùn)行狀態(tài)，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的分析和優(yōu)化。
但是傳統(tǒng)的測(cè)量方法必須依賴價(jià)格昂貴的物理測(cè)量工具，如傳感器、采集系統(tǒng)、檢測(cè)系統(tǒng)等，才能夠得到有效的測(cè)量結(jié)果，而這無疑會(huì)限制測(cè)量覆蓋的范圍，對(duì)于很多無法直接采集的測(cè)量值的指標(biāo)往往愛莫能助。
數(shù)字孿生則可以借助物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過采集有限的物理傳感器指標(biāo)的直接數(shù)據(jù)，并借助大樣本庫(kù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)推測(cè)出一些原本無法直接測(cè)量的指標(biāo)。
例如，可以利用潤(rùn)滑油溫度、繞組溫度、轉(zhuǎn)子扭矩等一系列指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)來構(gòu)建不同的故障特征模型，間接推測(cè)出發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的健康指標(biāo)。
而且，現(xiàn)有的產(chǎn)品全生命周期管理很少能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，因此往往無法對(duì)隱藏在表象下的問題進(jìn)行預(yù)判。而數(shù)字孿生可以結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)的處理和人工智能的建模分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前狀態(tài)的評(píng)估、對(duì)過去發(fā)生問題的診斷，并給予分析的結(jié)果，模擬各種可能性，以及實(shí)現(xiàn)對(duì)未來趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更全面的決策支持。
此外，在傳統(tǒng)的工業(yè)設(shè)計(jì)、制造和服務(wù)領(lǐng)域，經(jīng)驗(yàn)往往是一種捉摸不透的東西，很難將其作為精準(zhǔn)判決的數(shù)字化依據(jù)。
相比之下，數(shù)字孿生技高一籌，它的一大關(guān)鍵性進(jìn)步就是可以通過數(shù)字化的手段，將原先無法保存的專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行數(shù)字化，并可以保存、復(fù)制、修改和轉(zhuǎn)移。未來，期望數(shù)字孿生技術(shù)可以在更多的領(lǐng)域發(fā)揮其作用。
