當前，數字孿生的各種工具、平臺和解決方案如同雨后春筍般涌現，試圖掀起數字孿生應用的新高潮。然而，一些企業并未真正有實質性地投入數字孿生，只是跟風蹭熱度，以達到制造影響力，實現融資的目的。那么，到底應當如何理解數字孿生？數字孿生有哪些關鍵使能技術？數字孿生的典型應用案例有哪些？數字孿生應當如何落地？本文將一一闡述。

實際上，整體的行業感知是，數字孿生應用仍處于非常初級的階段，規模化、成熟化、商業化地應用數字孿生仍有很長一段路要走。

那么，到底應當如何理解數字孿生？數字孿生有哪些關鍵使能技術？數字孿生的典型應用案例有哪些？數字孿生應當如何落地？本文將一一闡述。

如何正確理解數字孿生？

中國工程院李培根院士認為【1】，數字孿生的關鍵在于和物理生命體的“共生”，所謂共生就是全生命周期，數字孿生體是和物理實體應聯系在一起。數字孿生體是描述物理對象在其全生命周期中與其系統動態過程“共生” 的數字化模型。數字孿生模型的信息包括幾何、物理、環境、過程。 筆者認為，數字孿生是一個伴隨著多種技術不斷發展的，一個長期的、綜合的、動態的、不斷進化的過程。鑒于當下人們對于數字孿生還存在一些模糊認識，甚至誤解，因而有必要重新認識數字孿生：

1、數字孿生不只是幾何的，更是物理的【2】。雖然數字孿生體包含對象的幾何信息，但真正顯示數字孿生意義的是其物理信息，如產品在運行過程中的狀態，物理過程的仿真等。

2、數字孿生不只是靜態的，更是動態的【2】。數字孿生的意義本來就不是基于處理靜態問題。產品的運行過程都是動態的，只有在對動態問題更深刻認識并施于相應控制，這才是數字孿生最重要的意義所在。

3、數字孿生不僅是對象的，更是環境的、系統的【2】。很多人尚未意識到，數字孿生技術可以仿真人在實際問題中感知不到的某些環境。

4、數字孿生不只是針對產品，還有針對使用者的【2】。例如，除了汽車的數字孿生模型，還需建立駕駛者數字孿生模型，以便在困難情況下基于特定的駕駛者行為反應，能使駕車效果進一步微調。

5、數字孿生數據不只是產生在設計中，且產生在產品全生命周期內【2】。孿生數據不僅產生于產品的設計，而且在產品的制造、運行、維護等全生命周期過程中，都不斷地產生孿生數據。

6、一個物理實體不是僅對應一個數字孿生體，可能需要多個從不同側面或視角描述的數字孿生體【2】。例如，一臺機床加工時的振動變形情況、熱變形情況、刀具與工件相互作用的情況，需要不同的數字孿生模型進行描述。

7、不同的建模者從某一個特定視角描述一個物理實體的數字孿生模型似乎應該是一樣的，但實際上可能有很大差異【2】。一個物理實體可能對應多個數字孿生體。差異不僅是模型的表達形式，更重要的是孿生數據的粒度。

8、數字孿生的關鍵不僅在于孿生數據的粒度，更在于孿生數據的特別關聯【2】。請注意，這里不只是滿足于收集的數據更多更細，而且要把這些數據融合起來解決問題。這里融合是關鍵，意指數據的關聯。數據之間缺乏關聯，再多再細亦枉然。

9、數字孿生尚無固定的技術體系、模式和方法。到目前為止，數字孿生體的構造方式五花八門【2】。反映物理實體的各種數字模型似乎均可視為數字孿生模型。盡管如此，未來關于數字孿生建模的規律與方法還需眾多的實踐者去完善和豐富。

10、數字孿生體不能只是物理實體的鏡像，而是與物理實體共生【2】。在產品設計開發階段，數字孿生體是物理實體在“孕育”階段的“胚胎”。在物理實體系統的運行過程中，各種過程數據又不斷地豐富數字孿生模型。在產品運行過程中，孿生模型對獲得的數據進行分析或仿真而獲得的衍生數據反過來又能夠優化控制產品的運行。所以“共生”發生在產品的全生命周期。

11、數字孿生不能只是物理實體的數字表達，它應該是“物理生命體”的數字化描述【2】。“物理生命體”是指“孕育”過程（即實體的設計開發過程）和服役過程（運行、使用）中的物理實體（如產品或裝備）。數字孿生體是“物理生命體”在其服役和孕育過程中的數字化模型。

12、數字孿生模型應該先于實物對象產生。這是由于在工業上，研發設計階段的模型構建是產品全生命周期的起點，目的在于生產出與模型一致的物理產品，要求先有數字模型后有物理實體。

13、數字孿生不僅是可視化。可視化只是數字孿生的呈現，最終還要看數字孿生的真正用途，例如通過對數字孿生模型進行模擬、預測，實現物理實體的運作和優化等。

總之，數字孿生并不是一種單元的數字化技術，而是在多種使能技術迅速發展和交叉融合基礎上，通過構建物理實體所對應的數字孿生模型，并對數字孿生模型進行可視化、調試、體驗、分析與優化，從而提升物理實體性能和運行績效的綜合性技術策略，是企業推進數字化轉型的核心戰略舉措之一。

數字孿生關鍵使能技術解析

在數字經濟時代，數字孿生作為實現各行各業智能化、數字化的重要手段之一，受到了各方的廣泛重視。隨著各項關鍵使能技術的不斷發展，數字孿生的應用價值有望得到進一步釋放。這些關鍵使能技術包括建模、渲染、仿真、物聯網、虛擬調試、可視化等，他們的蓬勃發展與交叉融合，極大地推動了數字孿生的深入應用。

數字孿生關鍵使能技術 其中，建模技術【3】是指利用數字化設計技術創建現實世界中的物理實體。從早期的二維設計發展到三維建模，從三維線框造型進化到三維實體造型、特征造型，數字化設計技術產生了諸如直接建模、同步建模、混合建模等技術，以及面向建筑與施工行業的BIM技術。采用數字化設計技術建立的模型，往往包括了物理實體的各種屬性，如幾何形狀、裝配、運動、材料、制造等屬性。 渲染技術是指利用三維制作軟件將制作的模型經過紋理、綁定、動畫、燈光，然后通過渲染得到模型和動畫的最終顯示效果。按照渲染模式，主要分為離線渲染和實時渲染兩種類別。離線渲染是在渲染前將圖像的計算和分析完成，然后將結果輸出到屏幕上，這種渲染方式由于可以在離線服務器上進行，因此可以處理大量數據，通常說的CPU渲染、GPU渲染都屬于離線渲染；實時渲染是指在實時交互過程中，將圖像實時渲染到屏幕上，這種方式需要對圖像進行實時計算和處理，因此對計算機和圖形處理器的性能要求比較高。目前渲染技術在游戲、影視動畫、教育、建筑、視覺可視化等行業得到廣泛應用。 仿真技術是企業實現數字孿生應用的重要支撐技術之一。通過對物理現象的精確模擬，仿真技術在數字孿生中被用于預測和優化。仿真技術種類繁多，涵蓋了多個學科、多個領域的知識和經驗。從早期的有限元分析到對流場、熱場、電磁場等多個物理場的仿真，對鑄造、注塑、焊接、沖壓、擠壓、增材制造和復合材料制造等制造工藝的仿真，對碰撞、燃燒、爆炸、沖擊、跌落等各種物理現象的仿真，以及疲勞分析、可靠性分析、振動分析等均有涉獵。 物聯網技術具有知識提取的能力，有助于建立一個共享和互連各種資源的數字孿生。物聯網通過RFID、二維碼、傳感器、全球定位系統（GPS）、激光掃描儀等數據采集設備，實時獲取物理實體諸如聲音、光、熱、電、力學、化學、生物學和位置等數據信息。具體在生產制造環節，借助物聯網技術可以展現生產過程的各種數據，包括機械、設備、工具、人員等數據都能與數字孿生模型無縫關聯，進而提高制造的敏捷度。 虛擬調試技術是指把虛擬世界的產線模型與物理世界的真實控制設備進行連接，目的是對復雜生產系統進行功能測試。虛擬調試系統可以分為軟件在環和硬件在環兩類環境。一個典型的虛擬調試，需要規劃好生產線的布局、設備資源，并驗證布局、優化機器的動作流程，進行加工路徑與工藝參數的工藝仿真分析，對機器人或機床設備編程驗證，接入機電訊號并與電器行為同時調試驗證，包括傳感器、閥門、PLC程序和HMI軟件等。 可視化技術是利用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，并進行交互處理的理論、方法和技術。例如，在數據分析和統計領域，可通過柱狀圖、折線圖、散點圖等圖表形式展現數據之間的關系和趨勢；在科學與工程領域，通過動態3D可視化的呈現計算結果，幫助人們直觀理解復雜物理和數學的特點與規律；在商業和金融領域，通過將市場趨勢、產品銷售、客戶信息等數據可視化，幫助企業更好地理解和分析各種數據。目前正在飛速發展的AR/VR/MR技術也與可視化技術有交叉，是可視化顯示方面的一項支撐技術。 除了上述技術，大數據、云計算、人工智能等技術也是數字孿生的關鍵使能技術。大數據有助于使用者快速處理數字孿生平臺上的模型和數據，進而釋放數據背后所隱藏的價值和信息；云計算有助于數字孿生平臺的部署，從而實現計算資源便捷、按需、靈活使用；人工智能可從感知、認知、學習和適應等方面解決數字孿生平臺應用時的數據采集、模型構建與迭代等挑戰。 需要指出的是，這些關鍵使能技術是數字孿生成功應用的重要保障，反過來，數字孿生的成功應用，又促進了這些關鍵使能技術的進一步發展。 近年來，為了滿足數字孿生的應用需求，以GE、西門子、PTC、Ansys、羅克韋爾自動化、AVEVA、Altair、微軟、IBM、達索系統、Maplesoft、Bentley等為代表的國際知名供應商，基于自身使能技術，推出了構建數字孿生應用的關鍵工具。同時，由于各個行業在發展過程中逐步形成了適用于自身發展的使能技術，為了加速數字孿生應用的成熟并擴展到不同行業企業的垂直領域，越來越多的供應商選擇通過與多家供應商展開合作，提供數字孿生所需要的完整解決方案。

? PTC與羅克韋爾自動化、Ansys展開合作，將Ansys的仿真能力、羅克韋爾的工業自動化硬件設備被融入到了PTC的物聯網框架之下，實現了數字孿生能力的融合與貫通。

? 西門子與英偉達建立合作伙伴關系，通過連接開放式數字業務平臺Xcelerator與3D設計和協作平臺Omniverse，形成數字與現實世界精準映射的數字孿生。

? Ansys將擴展與微軟的合作，包括連接到物聯網的數字孿生、自動駕駛和飛行系統開發、以及使用仿真數據訓練人工智能/機器學（AI/ML）系統。

? 達索系統與IBM為實現可持續發展目標并達成業務連續性，決定將3DEXPERIENCE平臺和數字孿生體驗，與資產管理、資源優化、環境風險管理和環境、社會和公司治理（ESG）解決方案相結合。

? 亞馬遜和西門子合作，將IoT TwinMaker與西門子Xcelerator解決方案集成在一起，允許工業用戶利用云服務，設計和模擬數字孿生。

典型的數字孿生應用案例

隨著基礎理論的完善，關鍵核心技術瓶頸的不斷突破，數字孿生應用表現為從最初的單點探索應用轉向行業全生命周期的全面滲透，應用價值得到進一步釋放，從航空航天、工業設施、發電廠等高價值用例轉向汽車、船舶、建筑、醫療等與人們日常需求息息相關的行業。

案例一：特斯拉借助數字孿生

占據行業領先地位【4】【5】

特斯拉是數字孿生技術產業化應用的先行者。2011年，特斯拉成立設計工作室（Design Studio），賦予其超級工廠數字孿生能力。通過以降維打擊的方式，將原本NASA用于航天軍工這種高端領域的數字孿生技術應用到民用汽車領域，重構了汽車的設計、生產、使用體驗，確定了特斯拉的江湖地位。

特斯拉在電動汽車制造中應用了數字孿生技術。特斯拉擁有其制造的每輛汽車的數字孿生，用于在汽車和工廠之間不斷交換數據。特斯拉通過這些數字孿生，不斷調整和測試產品性能。在自動駕駛方面，特斯拉創建駕駛員及其行為、汽車及其行為方式、道路上的其他汽車和道路本身的數字孿生。通過捕獲大量數據和深入分析這些數據，有助于解釋自動駕駛中人、車的復雜行為，實現車輛的自動駕駛。 在2021年上海車展特斯拉車主維權事件中，特斯拉分別向市場監管部門、維權的張女士發送了整理為Excel表格的48頁6697組后臺服務器數據，詳細記錄了車主在事故前30分鐘的車輛狀況和駕駛動作。 特斯拉的用戶不僅可以通過特斯拉的數字孿生追溯設備的過去和當前使用狀況，在使用過程中，特斯拉汽車的功能似乎越來越智能，特斯拉汽車似乎越來越懂你。特斯拉通過數字孿生給用戶提供了一種“持續智能”，可以持續適配用戶、持續優化。特斯拉通過這種服務，每年可以從每輛特斯拉獲得超過1200美元的收入。

案例二：日本船舶基于數字孿生技術

提高船舶安全性【6】

2018年，日本船舶技術研究協會在日本最大私人基金會之一的日本財團 (Nippon Foundation)支持下啟動了“船體結構高精度數字孿生模型研發”項目，聯合6家造船企業以及大學、航運公司、國家海事研究機構和日本船級社等單位共同參與，共同研究數字孿生技術，旨在把船舶海上航行時船體狀態在網絡空間再現，提高船舶安全性。

通過創建一個船舶的網絡物理系統，包含現實世界的信息，可以實現利用船舶結構數字模型同化船上測量數據，高精度地評估船舶的健康狀況。船上測量包括遇到波浪的信息、船體張力和船舶在波浪中的運動。 該項目由監測、仿真、完整性評估三個要素組成。其中，監測是使用數據同化方法來開發從有限的測量中評估船體所有零部件的結構響應的技術。在現代船舶試驗和船上測量的基礎上，發展了能夠高效、準確地再現真實世界現象的仿真方法，并得到了驗證。 該項目的技術驗證是通過在納什維爾海洋研究所的實際海洋模型盆地的模型轉移試驗進行的。模型船上安裝了數以百計的光纖，如應變測試儀和壓力傳感器，這為創建數字孿生系統提供了必要的數據。 海上經營者、陸地管理者和船舶設計師可以通過網絡再現和共享實際航道中正在行駛的船只。通過基于網絡船舶的統計推斷方法對船舶進行客觀的整體評價，有助于提高海上運輸的整體安全水平。 精確的船體結構數字孿生甚至可以從陸地上進行監測，這將使遠程和自動操作成為可能。船舶在未來海況下的狀態可以被準確預測，并有可能選擇更安全的航線和策略。根據數字孿生獲得的精確載荷進行船舶設計和管理，還可以解決溫室氣體的節能再循環和船舶壽命等問題。該項目最終目標是通過基于實時數字船體狀態信息的先進數據分析技術，提高船舶的安全性和效率。

案例三：電廠運用數字孿生

邁向清潔和可持續【7】

電廠由粉碎機、鍋爐、汽輪機和燃氣輪機等大型復雜的發電設備組成。但是這些設備的監控、性能優化和定期維護非常具有挑戰性。鑒于電廠運營的復雜性和規模，實時做出決策勢在必行，因為延誤會導致巨大損失和災難性事故。 數字孿生能復制現實物理系統的行為，同時保持與物理實體系統的實際通信，并提出改進工廠運營的建議。電廠采用的數字孿生模型是基于物理學的預測模型來提高一些復雜過程的準確性，使用過去工廠數據和接受先進算法的訓練，以預測當前工廠行為，并做出優化工廠性能的規范性決策。

電廠數字孿生系統原理圖 電廠數字孿生的應用如下：

?鍋爐數字孿生：一個1000兆瓦機組的鍋爐每天消耗近9000噸煤，而提高和保持鍋爐的效率可以減少排放。但如何實時確定鍋爐的最佳運行設置，以響應燃料特性的變化和波動的電力需求？

鍋爐的數字孿生可以檢測煤的變化、感知環境條件和電力需求，并確定最佳操作策略，以最大限度地提高熱效率并減少鍋爐的碳排放。

鍋爐數字孿生每年可減少8~10%的氮氧化物的排放，并減少約100萬美元的煤炭消耗。同時，鍋爐數字孿生也減少了排放控制設備的負載、試劑/化學品的使用，降低了輔助功耗。

? 聯合循環燃氣輪機數字孿生：聯合循環發電廠屬于更清潔的化石燃料發電廠，其波動的電力需求使其能以較低的熱效率運行，但容易受到過程故障的影響。

聯合循環燃氣輪機數字孿生可以學習過程動態并實時推薦最佳設置，提高熱效率。此外，通過早期故障檢測喝動態根本原因跟新，聯合循環燃氣輪機數字孿生可以防止災難性故障的發生。

? 煙氣脫硫數字孿生：在美國，燃煤發電產生了大量的SO2，因此煙氣脫硫裝置勢在必行。但由于電力和化學品的要求，煙氣脫硫操作非常昂貴。

挑戰在于：如何調整煙氣脫硫的運行以降低泵送成本和石灰石用量，同時不影響其SOx去除效率，并保持罐中石灰石漿液的PH值？

煙氣脫硫數字孿生可以確定提供一致的SOx去除效率所需的最佳操作條件。對于一個1000兆瓦的工廠，這種實時優化每年可節省3000萬美元的整體能源和材料成本。

如今，越來越多的發電廠接受數字孿生技術，并從中獲益：減少碳足跡和排放量，同時提高全球能源的安全性和可用性。

案例四：挪威公共道路管理局

利用數字孿生實現橋梁維護維修【6】

挪威的橋梁擁有出色的安全記錄，但挪威南北主干道沿線擁有近80年歷史的Stavabrua大橋一直是挪威公共道路管理局工程師關注的焦點。與世界上許多古老的橋梁一樣，這座混凝土拱橋的最初的建造量和載荷不到今天的一半。該橋梁需要定期維護維修。 關聯視頻 挪威公共道路管理局采用數字孿生技術，預測橋梁的剩余壽命，并每5年進行一次例行檢查。在普通的例行檢查中，有很多問題是在檢查中無法發現的，比如橋梁的完整性、動態變化，以及不同載荷對橋梁的影響。 通過運用數字孿生技術，安裝物聯網傳感器，獲取并收集傳感器數據，然后將這些數據直接反饋到系統中，以監控橋梁的整體活動。如果橋梁動態偏離預設閾值，數字孿生系統將發出警報。

運用數字孿生監控橋梁的整體活動 例如，2021年4月7日，挪威Stavabrua大橋發出了此類警報，挪威公共道路管理局得以迅速轉移受影響地區的交通，并進行維修更換工作。由此可見，數字孿生技術非常重要，能夠在橋梁出現危機情況時，檢測、理解并及時反饋。 當然，橋梁維護維修不僅僅是挪威的問題，在德國超過12%的橋梁狀況不佳，在美國不佳數量超過三分之一，挪威公共道路管理局希望通過對關鍵基礎設施的實時監控，提高橋梁使用的安全性，還降低維護維修成本。 眾所周知，做好預防最具成本效益。挪威公共道路管理局已經在橋梁中推行數字孿生的應用，未來還會應用在隧道以及整個道路系統上，通過依靠人、傳感器系統和軟件系統中的知識和數據，讓維護維修工作具備前瞻性、預測性。

案例五：110千伏數字孿生變電站

讓變電站充滿智慧【8】

為了改善臨港新片區電網結構，解決配電網的薄弱環節，國網上海浦東供電公司擬在臨港新建馬廠、博藝、洋山、順浩、浩通、春景、鵬翔、川榿等共計8座110千伏變電站，加快臨港新片區110千伏雙側鏈式電網構建。馬廠站已經于2019年10月完成送電，博藝站緊隨其后。 作為第一座試點變電站，博藝站從建設之初就以“數字孿生變電站”為建設理念，在打造的三維變電站模型基礎上，融入實體變電站運行中的動態信息，并在變電站設計之初就以移交運行使用的標準進行建造、驗收、投運，在投運后可以同步顯示實體變電站的所有信息。

110千伏博藝站 實體變電站建設的同時，一座“拷貝不走樣”的數字變電站也在同步建設，投運后，這對“孿生兄弟”一個在實地，一個在遠端，一個負責實際供配電，一個體現錯綜復雜的數據。 110千伏博藝站數字孿生系統的建成具有劃時代的意義，實體變電站、數字孿生系統的同步投運不僅突破了傳統變電站的局限性，使變電站不再是從前冷冰冰的建筑和設備，而是具有思考和交互功能的數字智慧鏡像，實現與運行人員的互動和交流，降低運維用人成本，進一步提升智能化水平與安全生產能力。

案例六：數字孿生

有助于患者實現個性化醫療【9】

理想情況下, 數字孿生是精準醫療的解決方案，需要整合和處理大量數據。物聯網是實時數據采集所必需的，然后通過通信技術反饋處理后的數據以優化模型并規范操作。設想每個人將擁有自己的數字孿生，通過將醫療設備診斷與醫療輔助設備診斷相結合，為個人健康管理和醫療保健服務提供新的平臺和新的實驗方法。此外，采用數字孿生和大數據技術，可以為患者找到準確的治療目標和合適的藥物或治療方法，實現精準醫療。最后，在醫院或醫院科室建立數字孿生可以有效管理醫療資源和規劃以需求為導向的醫療活動。

數字李生技術在醫療領域的應用與展望健康監測：慢性病具有病程長、發病率高、種類多、治愈難度大等特點。同時，老年人身體虛弱，記憶力差，對醫療的知識和信息不足。因此，可以根據老年人的生理參數建立數字李生模型，通過可穿戴設備和手機獲取老年人的實時健康數據，對可能出現的異常情況進行及時計算分析，實現危機預警；基于數字孿生技術還可以將治療方法和藥物的信息傳遞給模型進行驗證，優化治療方案，最終實現對老年人疾病的早期診斷或預防。精準診斷：使用多源數據的數字孿生模型可以很好地支撐患者疾病的診斷，這些數據可來自CT、磁共振成像、彩色超聲等儀器，還包括血常規、尿常規、酶試驗等生化數據。理想的數字孿生模型應該整合患者的所有數據和所有類型的發病機制，形成多層模塊，不同類型的數據可以通過映射不同類型的模塊之間的關系來連接。此外，還有歷史數據、病歷、健康預測數據、手術模擬數據和虛擬藥檢數據。收集的數據必須是完整的，并且適合在建模和決策制定中進行分析。因此，利用人體的數字李生，醫療系統可以預測個體對感染或損傷的免疫反應，從而可以對疾病進行精準診斷，在很多方面起到換救生命的作用。精準治療：當一個人被疾病侵襲時，專家不需要與患者進行面對面的會診，只需在數據和數字孿生模型的幫助下進行遠程會診，確定疾病的原因或進行預防。在手術前，數字孿生可以協助制定手術方案，外科醫生可以使用虛擬顯示器在虛擬人體上評估手術方案。在手術過程中，數字孿生可以拓寬手術視野，警示盲點的危險，預測隱性出血，并根據情況幫助準備或應對行動。此外，數字孿生可用作驗證解剖結構并避免對結構造成不必要損壞的參考。 綜上所述，數字孿生有助于實現個性化醫療，包括在疾病惡化前進行針對性干預，進行準確預測、準確檢測和精準治療。

數字孿生如何落地？

特斯拉將數字孿生應用于汽車的設計、生產、使用體驗環節，從而占據了行業領先位置；日本船舶借助數字孿生技術實時顯示船體狀態信息，提高船舶的安全性和效率；電廠采用的數字孿生技術預測當前工廠行為，并做出優化工廠性能的規范性決策；挪威公共道路管理局采用數字孿生預測橋梁的剩余壽命，有助于橋梁的維護維修；變電站通過使用數字孿生技術，提升智能化水平與安全生產能力；個性化醫療基于數字孿生技術，在疾病惡化前進行準確預測、準確檢測和精準治療。 從這些案例中不難看出，數字孿生的應用不應該追求大而全，而是取決于企業期望實現的目標，聚焦于適合企業自身的場景進行應用。目前，制造企業在推進數字孿生應用時，基本有兩條戰略實施路線【5】，一條是從產品數字孿生開始，基于產品數字孿生，實現虛擬樣機、虛擬仿真，縮短產品研發周期，降低產品研發成本；另外一條是從設備和車間數字孿生開始，基于設備和車間數字孿生，實現透明化的裝備生產、運維和服務。 那么，應當如何落地數字孿生？可以參照以下幾個步驟【10】展開：

數字孿生實施步驟

1、預期目標識別和確認。理想的數字孿生實施方案是基于當前最迫切的需求，從解決企業最緊迫的問題開始。這一階段需要明確預期的數字孿生技術實施的效果；通過清晰、簡潔的列表給出目標，并標注優先級。

2、評估現狀。審查達成目標涉及的關鍵問題并逐個進行分析，審查現有基礎設施及技術基礎，確定數字孿生技術實施計劃；根據項目實施進展的時間段，進行投資成本效益和價值回報分析。

3、實施。以預期的結果為指導，采用科學的方法來實施數字孿生，并根據實施進程逐步建立團隊。

4、擴展應用。隨著項目的實施，數字孿生應用需要持續改進和完善，以滿足未來需求；同時，數字孿生還面臨應用功能的擴展，包括將單個環節擴展到全生命周期，或者將更復雜的功能添加到現有的數字孿生中。

當然，在數字孿生的實際應用過程中，企業也會面臨數字孿生供應商的選擇問題。建議企業綜合考慮數字孿生的應用場景和需求，數字孿生產品的功能、特點、擴展性和定制性，數字孿生投入成本的效益，供應商的技術支持和生態系統等因素，來選擇適合企業自身需求的數字孿生供應商。總結

總之，任何技術的最終落地，都需要從理論轉向實際應用，數字孿生亦是如此。目前，各地政府和一些企業已經對數字孿生技術的應用展開探索，但因成本和技術問題，仍未得到大規模應用。展望未來，隨著基礎算力的持續提升，隨著各類使能技術的蓬勃發展，隨著新一代信息技術的普及，數字孿生必將成為社會經濟發展的強大數字底座，在越來越多的行業發揮重要價值。