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“数字孪生”(Digital Twin)这一概念正式提出是在NASA的2010年的一份技术报告当中，当时给出的一个狭窄定义是“集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程”，接下来，“数字孪生”概念和相关技术主要应用在航空航天领域的飞行器健康管理，包括像机身设计与维修，飞行器能力评估，飞行器故障预测等应用当中。
不过， “孪生”的概念在20世纪60年代就已经出现，当时美国NASA在“阿波罗计划”中，构建了两个相同的航天飞行器，其中一个发射到太空执行任务，另一个留在地球上用于反映太空中航天器在任务期间的工作状态，从而辅助工程师分析处理太空中出现的紧急事件。此时，两个航天器都是真实存在的物理实体，也就是还未形成“数字孪生”的概念。
到2003年左右，美国密歇根大学教授Grieves首次在“产品的全生命周期管理”课程上提出了“数字孪生”的设想，只是当时称之为“Conceptual Ideal for Product Lifecycle Management”，PLM的主要构想就是在虚拟空间构建一套数字模型，可以与物理实体进行交互映射，完全描述物理实体全生命周期的运行轨迹。
现在，随着数字化技术在消费互联网和产业互联网的深入应用，“数字孪生”概念和技术得到了更加广泛地推广和应用。在2019年，“数字孪生”这一术语已经被Gartner列为2019年十大战略性技术趋势之一。
如何来理解“数字孪生”概念呢?从国际标准化组织的定义来看，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。
通俗来讲，就是针对物理世界的实体，通过数字化手段构建一个数字世界中的“完整分身”，能够和物理实体保持实时的交互联接，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，通过模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程，实现对物理实体的了解、分析和优化。
从企业的角度来看，就是对企业资产和流程进行数字化表示，从而了解、预测和优化业务流程以改善业务成果。
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