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根據(jù)數(shù)字孿生體系架構(gòu)，數(shù)字孿生包含了以下各項關鍵技術。
建模
建模是創(chuàng)建數(shù)字孿生體的核心技術，也是數(shù)字孿生體進行上層操作的基礎。建模不僅包括對物理實體的幾何結(jié)構(gòu)和外形進行三維建模，還包括對物理實體本身的運行機理、內(nèi)外部接口、軟件與控制算法等信息進行全數(shù)字化建模。數(shù)字孿生建模具有較強的專用特性，即不同物理實體的數(shù)字孿生模型千差萬別。目前不同領域的數(shù)字孿生建模主要借助 CAD、Matlab、Revit、CATIA 等軟件實現(xiàn)，前兩者主要面向基礎建模，Revit 主要面向建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）建模，CATIA則是面向更高層次的產(chǎn)品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）。
仿真
仿真是數(shù)字孿生模型驗證的關鍵方法。仿真和建模是一對伴生體，如果說建模是對物理實體理解的模型化，那仿真就是驗證和確認這種理解的正確性和有效性的工具。仿真是將具備確定性規(guī)律和完整機理的模型以軟件的方式來模擬物理實體的一種技術。在建模正確且感知數(shù)據(jù)完整的前提下，仿真可以基本正確地反映物理實體一定時段內(nèi)的狀態(tài)。
仿真起源于工業(yè)領域，近年來，隨著工業(yè) 4.0和智能制造等新一輪工業(yè)革命的興起，仿真軟件開始與傳統(tǒng)制造技術及各類新興技術結(jié)合，在研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、試驗運維等各環(huán)節(jié)發(fā)揮了重要的作用。
云計算與邊緣計算
云計算為數(shù)字孿生提供重要計算基礎設施。云計算采用分布式計算等技術，集成強大的硬件、軟件、網(wǎng)絡等資源，為用戶提供便捷的網(wǎng)絡訪問，用戶使用按需計費的、可配置的計算資源共享池，借助各類應用及服務完成目標功能的實現(xiàn)，且無需關心功能實現(xiàn)方式，顯著提升了用戶開展各類業(yè)務的效率。云計算根據(jù)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)可分為私有云、公有云、混合云和專有云等，根據(jù)服務層次可分為基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）和軟件即服務（SaaS）。
邊緣計算是將云計算的各類計算資源配置到更貼近用戶側(cè)的邊緣，即計算可以在如智能手機等移動設備、邊緣服務器、智能家居、攝像頭等靠近數(shù)據(jù)源的終端上完成，從而減少與云端之間的傳輸，降低服務時延，節(jié)省網(wǎng)絡帶寬，減少安全和隱私問題。
云計算和邊緣計算通過以云邊端協(xié)同的形式為數(shù)字孿生提供分布式計算基礎。在終端采集數(shù)據(jù)后，將一些小規(guī)模局部數(shù)據(jù)留在邊緣端進行輕量的機器學習及仿真，只將大規(guī)模整體數(shù)據(jù)回傳到中心云端進行大數(shù)據(jù)分析及深度學習訓練。對高層次的數(shù)字孿生系統(tǒng)，這種云邊端協(xié)同的形式更能夠滿足系統(tǒng)的時效、容量和算力的需求，即將各個數(shù)字孿生體靠近對應的物理實體進行部署，完成一些具有時效性或輕度的功能，同時將所有邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)及計算結(jié)果回傳至數(shù)字孿生總控中心，進行整個數(shù)字孿生系統(tǒng)的統(tǒng)一存儲、管理及調(diào)度。
大數(shù)據(jù)與人工智能
大數(shù)據(jù)與人工智能是數(shù)字孿生體實現(xiàn)認知、診斷、預測、決策各項功能的主要技術支撐。大數(shù)據(jù)的特征是數(shù)據(jù)體量龐大，數(shù)據(jù)類型繁多，數(shù)據(jù)實時在線，數(shù)據(jù)價值密度低但商業(yè)價值高，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)相關技術主要圍繞數(shù)據(jù)的采集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現(xiàn)、應用等，但是隨著近年來各行業(yè)領域數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，大數(shù)據(jù)開始需求更高性能的算法支撐對其進行分析處理，而正是這些需求促成了人工智能技術的諸多發(fā)展突破，二者可以說是相伴而生，人工智能需要大量的數(shù)據(jù)作為預測與決策的基礎，大數(shù)據(jù)需要人工智能技術進行數(shù)據(jù)的價值化操作。目前，人工智能已經(jīng)發(fā)展出更高層級的強化學習、深度學習等技術，能夠滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)相關的訓練、預測及推理工作需求。
在數(shù)字孿生系統(tǒng)中，數(shù)字孿生體會感知大量來自物理實體的實時數(shù)據(jù)，借助各類人工智能算法，數(shù)字孿生體可以訓練出面向不同需求場景的模型，完成后續(xù)的診斷、預測及決策任務，甚至在物理機理不明確、輸入數(shù)據(jù)不完善的情況下也能夠?qū)崿F(xiàn)對未來狀態(tài)的預測，使得數(shù)字孿生體具備“先知先覺”的能力。
物聯(lián)網(wǎng)
物聯(lián)網(wǎng)是承載數(shù)字孿生體數(shù)據(jù)流的重要工具。物聯(lián)網(wǎng)通過各類信息感知技術及設備，實時采集監(jiān)控對象的位置、聲、光、電、熱等數(shù)據(jù)并通過網(wǎng)絡進行回傳，實現(xiàn)物與物、物與人的泛在連接，完成對監(jiān)控對象的智能化識別、感知與管控。
物聯(lián)網(wǎng)能夠為數(shù)字孿生體和物理實體之間的數(shù)據(jù)交互提供鏈接，即通過物聯(lián)網(wǎng)中部署在物理實體關鍵點的傳感器感知必要信息，并通過各類短距無線通信技術（如 NFC、RFID、Bluetooth 等）或遠程通信技術（互聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)、衛(wèi)星通信網(wǎng)等）傳輸?shù)綌?shù)字孿生體。
VR、AR、MR
VR、AR、MR 技術是使數(shù)字空間的交互更貼近物理實體的實現(xiàn)途徑。虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality，VR）將構(gòu)建的三維模型與各種輸出設備結(jié)合，模擬出能夠使用戶體驗脫離現(xiàn)實世界并可以交互的虛擬空間。增強現(xiàn)實（Augmented Reality，AR）是虛擬現(xiàn)實的發(fā)展，其將虛擬世界內(nèi)容與現(xiàn)實世界疊加在一起，使用戶體驗到的不僅是虛擬空間，從而實現(xiàn)超越現(xiàn)實的感官體驗。混合現(xiàn)實（Mixed Reality，MR）在增強現(xiàn)實的基礎上搭建了用戶與虛擬世界及現(xiàn)實世界的交互渠道，進一步增強了用戶的沉浸感。
在VR、AR、MR技術的支撐下，用戶與數(shù)字孿生體的交互開始類似與物理實體的交互，而不再僅限于傳統(tǒng)的屏幕呈現(xiàn)，使得數(shù)字化的世界在感官和操作體驗上更接近現(xiàn)實世界，根據(jù)數(shù)字孿生體制定的針對物理實體的決策將更加準確、更貼近現(xiàn)實。
