数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
数字孪生，有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线，在没有建造之前，就完成数字化模型。从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟，并将真实参数传给实际的工厂建设。而工房和产线建成之后，在日常的运维中二者继续进行信息交互。
扩展资料：
数字孪生与CAD模型的相关关系补充：
当完成CAD的设计，一个CAD模型就出现了。然而，数字孪生与物理实体的产生则紧密相连：没有到实体被制造出来的那一刻，就没有它对应的数字孪生。
CAD模型往往是静态的，它的作用是往前推动，在绝大多数场合，它就像中国象棋里面一个往前拱的小卒；而数字孪生，则是一个频频回头的在线风筝：两头都有力量。
3D模型在文档夹里无人问津的时代已经过去。数字孪生可以回收产品的设计、制造和运行的数据，并注入全新的产品设计模型中，使设计发生巨大的变化。知识复用，变得越来越普及。
数字孪生是基于高保真的三维CAD模型，它被赋予了各种属性和功能定义，包括材料、感知系统、机器运动机理等。它一般储存在图形数据库，而不是关系型数据库。
参考资料来源：百度百科-数字孪生
近年来，数字孪生这个词不断地出现在公众视野，尤其是随着物联网技术的发展，数字孪生不断现身于各行各业，乍一看，这个概念还是比较生僻，那数字孪生到底是什么呢？
先来看看数字孪生的定义，《数字孪生应用白皮书》是这样说的：
“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。”
简单翻译一下，数字孪生就是将现实世界中的事物在虚拟数字空间映射，构建物理实体的“数字化克隆体”，以历史数据、实时数据为基础，借助数据模型，实现对现实场景或对象的映射呈现、分析优化、诊断预测等。
数字孪生构建三步骤
翻阅了很多资料和信息之后，粗略总结了数字孪生的构建及应用过程，可以分为三步：复刻、构建、应用。
复刻：现实空间的数字化重建
首先就是运用空间采集设备对现实空间进行精准复刻，并通过物联网实现物理空间与数字空间之间的虚实互动，在这个过程中会采集并传输现实空间的相关数据，包括结构数据、传感器数据、运营数据等，为后面模型构建及优化做准备。
构建：数据驱动模型学习优化
当把真实空间及物理实体数字化复刻以后，相关数据也已经上传到云端，在对数据清洗处理以后，就可以结合处理后的数据，运用相关技术能力构建数字孪生模型，并持续验证优化。
应用：功能开发及实际应用
模型构建以后就是具体的应用里，在这个阶段，会结合具体的应用场景以及行业特性，做具体的功能开发和应用，比如工厂车间的预测性维护、道路交通的模拟规划等。
数字孪生应用价值
说了这么多，那数字孪生到底有什么用呢？具体可以应用在哪些场景或者哪些行业呢？接下来就一一解答。
航天预测模拟：作为科技最前沿的应用领域，航空航天针对数字孪生技术的应用可以说起源最早。1969年美国的阿波罗项目中，美国国家航空航天局（NASA）通过制造两个完全相同的航天器，形成“物理孪生”，这是最早期数字孪生技术的雏形。随着技术的迭代发展，数字孪生技术在航空航天产品研发、故障检测、系统管控等方面都有着广泛的应用。
数字孪生工厂：数字孪生技术可以说是工业生产的宠儿，能够实现资源调配、智能化生产，显著提高生产效率。数字孪生工厂，意味着把实体的工厂搬到虚拟空间，可以实时获取工厂中的数据，实现对工厂的实时监控；同时也可以模拟生产过程，优化生产流程；还可以通过数据分析支持只能决策和预测分析……可以说，数字孪生技术在工业生产领域效果十分显著。
智慧交通模拟：数字孪生在智慧交通行业的应用，主要是将实时采集的交通数据纳入到建立的交通模型体系中，通过大数据分析、人工智能AI和交通仿真技术，实现真实路面交通和虚拟环境的深度融合，比如可以进行车流变化模拟推演，也可以模拟交通信号灯变化，从而有助于更好地规划交通路线，为管理部门优化交通管理调度提供技术支持。
打造智慧城市：利用数字孪生技术，可以在虚拟网络空间构建一个与物理世界相对应的孪生城市，通过数据全域标识、状态精准感知、数据实时分析等，来实现城市的模拟、监控以及控制，解决城市规划、设计、建设、管理、服务过程中的诸多问题。
目前，数字孪生被广泛应用于工业制造、智慧城市、智能交通、能源等各大行业领域，作为虚拟仿真的重要领域，数字孪生正以其强大的能力在各个行业中创造前所未有的创新。
数字孪生尚无业界公认的标准定义，概念还在发展与演变中。下面举例几个国内外企业或组织做的数字孪生定义，供读者参考。
中国航空工业发展研究中心刘亚威认为：从本质上来看，数字孪生是一个对物理实体或流程的数字化镜像。创建数字孪生的过程，集成了人工智能、机器学习和传感器数据，以建立一个可以实时更新的、现场感极强的“真实”模型，用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。
在航太领域和工业界，较早开始使用数字孪生术语。2009年美国空军实验室提出了“机身数字孪生（Airframe Digital Twin）”的概念。2010年NASA也开始在技术路线图中使用“数字孪生（Digital Twin）”术语。
西门子、图扑、ESI、ANSYS 等知名工业软件公司，都在市场宣传中使用“Digital Twin”术语，并陆续在技术构建、概念内涵上做了很多深入研究和拓展。
太阳系_图扑
波音公司为 F-15C 型飞机创建了数字孪生体，不同工况条件、不同场景的模型都可以在数字孪生体上加载，每个阶段、每个环节都可以衍生出一个或多个不同的数字孪生体，从而对飞机进行全生命周期各项活动的仿真分析、评估和决策，让物理产品获得更好的可制造性、装配性、检测性和保障性。如图所示。
数字孪生在工业现实场景中已经具有了实现和推广应用的巨大潜力。
数字孪生（Digital Twin）是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为。
简单的说，数字孪生就是在云端搭建一个和实际场景一模一样的虚拟现实环境，把实际环境的变化映射到虚拟现实场景中；同时，在虚拟现实场景中的操作也同步影响现实世界中的设备运行。数字孪生的核心有两个，一个是物联网，一个是三维可视化仿真。
其实，用一句话简单概括：数字孪生就是在一个设备或系统的基础上，创造了一个数字版的“克隆体”。就好比现实世界的你拥有了一个数字世界的 “孪生兄弟”， 你俩完美同步，数字世界的他甚至会比你更快地看待未来世界，提前告诉你未来会发生什么，如何应对。
最小的孪生素数是 (3, 5)，在 100 以内的孪生素数还有 (5, 7), (11, 13), (17, 19), (29, 31), (41, 43), (59, 61) 和 (71, 73)，总计有 8 组。但是随着数字的增大，孪生素数的分布变得越来越稀疏，寻找孪生素数也变得越来越困难。那么会不会在超过某个界限之后就再也不存在孪生素数了呢?本回答被提问者采纳