自数字孪生定义提出至今，数字孪生技术在持续迅速演变，不论是对商品的设计、制造还是服务，都造成了极大的促进功效。
一、智能制造发展三大关键趋势
（一）数字化到网络化再到智能化推动智能制造范式演变
广义而论，智能制造是一个大定义，是先进制造技术与新一代信息科技的紧密结合，围绕于商品、制造、服务项目生命周期的重要环节及制造信息系统集成，完成制造的数字化、网络化、智能化，持续提高企业的产品品质、经济效益、服务质量，促进制造业自主创新、绿色、融洽、开放、区域协调发展。数十年来，智能制造在实践活动演变中产生了很多不一样的模式，包含精益生产管理、柔性制造、并行工程、灵巧制造、数字化制造、电子计算机集成化制造、数字化制造、云制造、智能化制造等，在引导制造业智能转型发展中充分发挥了积极功效。面临智能制造层出不穷的新技术、新思想、新模式，综合早已出现的智能制造有关模式，通过汇总梳理，能够综合为三种基础模式，即数字化、网络化、智能化。
三种基础模式次第进行、迭代升级。一方面，三种基础模式反映着国际上智能制造发展史中的三个环节；另一方面，对中国来讲，务必充分发挥后发优势，采用三个基础模式“并行推动、融合发展”的技术方案。
（二）柔性化生产要求猛增推动制造过程硬件软件深层协作
我国是制造业强国，但是面临国际上制造业“双向回流”的局势，怎样提高我国制造业柔性生产水准，将决定我国本土留存中高档制造水平的多少。
柔性化生产的发展趋势，不仅需要企业在加工过程中大量应用智能制造设备，更要根据快速换模（SMED）、单件流（onepieceflow）等精益生产方式的自主创新来完成柔性化生产。
另一方面，在市场需求更加猛烈、人工成本加快升高的大环境下，怎样完成软件的柔性生产、灵巧程序编写，或自动编程，将企业生产管理、人力资源管理、数字化管理等“软件”与生产流水线的硬件配置展开同步规划，提升软件与硬件配置的深层协作，才算是完成柔性化生产、满足中下游定制化要求的关键要素。
（三）工业物联网技术大发展促进智能制造信息系统集成快速盛行
工业物联网技术是自动化技术与信息化管理紧密结合的突破点，在加工厂内部主要完成自动化机械与企业信息化智能管理系统的连接，进而完成数字化管理方法；在加工厂 外部，则借助工业云服务平台出示数据收集、云空间剖析，从而完成企业间的联动协同。工业物联网技术的发展趋势将促进智能制造产业生态的搭建，即在完成企业內部项目生命周期的智能化基础上，连通全产业链纵向层面，根据信息系统集成的方法，运用数据信息连接的方式，搭建产业链价值网络內部的数据流分析闭环控制，将企业间的各种资源展开融合、提升、初次分配，最后完成产业生态管理体系中各企业间的使用价值协作双赢。
二、智能制造发展趋势仍存在解决不了的难题
（一）中国智能制造发展基础高低不一急需强基固本
伴随着在我国深层次执行制造大国发展战略，我国智能制造正在实现飞快提升，以智能制造设备产业链为例子，17年中国智能制造设备产业链经营规模总价值达到12745亿人民币，较16年提高18.6%，并有希望于今年突破20000亿人民币大关。尽管宏观数据不断稳步发展，但国内各地区、各产业链之间发展水准高低不一，以京津冀、长三角、粤港澳大湾区为代表的发展先行地区，在某些产业方向、某些产业环节已经具有了国际性先进水准，但在东北、西北、西南等地域，还存有众多高能耗、高污染、低产出的落后生产方式，“一刀切”式地激励企业看准智能化展开更新改造升级，无法以问题为导向地深层次展開，更有可能出现违反工业发展趋势规律性的拔苗助长，逐渐夯实数字化、网络化基础，才算是提高我国制造业整体实力的关键方向。
（二）软件硬件配置发展趋势脱节造成 智能化升级过程迟缓
伴随着智能制造定义的持续全面普及，愈来愈多的企业将智能化更新改造升级做为提高企业竞争优势、展开高质量发展的主要方式。但现阶段存在一个常见错误观念，即最切实可行的智能化更新改造升级便是大量应用工业机械臂、AGV搬运机器人等自动化技术设备，同时加设自动化技术生产流水线，在硬件配置方面尽量多地应用智能设备。
智能制造发展的关键是新一代信息科技与先机制造技术的紧密结合，因而构建详细的网络结构，全面普及MES、ERP、PLM等工业自动控制系统和工业软件与设施升级同样关键，甚至在成本费降低、步骤缩减、效率提高等层面获得的实际效果较智能制造有过之而无不及。独立升级硬件配置设施如同四肢发达但不受大脑操纵，而单独健全软件系统则如同半身不遂没什么执行力可谈，因而软件与硬件配置发展的脱节将很大程度上妨碍智能化升级过程。
（三）智能化更新改造资金投入需求过高妨碍中小型企业发展趋势
因为中国制造业发展趋势基础较差，必须从自动化技术、信息化管理、数字化、网络化再到智能化逐级补习，造成 企业必须在软件、硬件等层面均展开很大的资金分配，从自动化技术生产流水线基本建设、重要生产线设备升级、基本网络信息铺装、工业自动控制系统搭建等众多方面展开升级更新改造。
这般动辄上百万、千万乃至上亿人民币的资金分配让诸多企业望而生畏，并且受到开发周期、生产周期及资产回流周期时间的影响，企业无法在短期内迅速完成生产率的大幅度提高和项目投资资产的迅速回拢，甚至会出现企业因为盲目跟风巨资布局设施升级而造成 资金链紧张或断裂，最后迫使企业破产倒闭的极端化案例。
由于中国智能制造有关产业投资基金合理布局仍处在初始阶段，并未产生健全的资产适用方式，智能化更新改造升级需要的巨额资金投入将变成我国企业，尤其是中小型企业发展智能制造的极大阻碍。
三、数字孪生有希望促进智能制造完成迅速发展
（一）兼具数字化与网络化双重赋能智能制造升级
数字孪生（DigitalTwin）是灵活运用物理模型、传感器升级、运行历史等数据信息，集成多课程、多物理量、多尺度、多几率的模拟仿真全过程，在网站空间中进行投射，进而体现相对应的实体设备的项目生命周期全过程。数字孪生的几大基本因素就是数字化与网络化，即根据智能感应器的数据信息捕捉及其目前的工业基本原理，将人、设备的物理动作转换为电脑可接受、可编写、可剖析的数字数据信号，同时将全部数据信息捕捉终端设备展开数字化连接，进而完成网站空间中各层路线、各台设施的有机融合，促使物理空间中的全部信息内容都可以合理地反馈在虚拟数字空间中，进行详细的投射过程。
数字孪生技术的全面普及运用将极大地促进企业在数字化、网络化两个层面的发展趋势，助推企业加快智能制造模式演变的过程，为企业完成智能制造升级展开双向赋能。
（二）合理连接实体生产线与数字网站空间
数字孪生的关键是使数字虚体空间中的虚拟事物与物理实体空间中的实体事物之间具备可以连接安全通道、能够互相传输数据和命令的互动关联。
数字孪生技术可以合理地将物理空间实体与虚拟数字实体模型展开协作，这类连接并不是简易的信息内容复制和步骤形态的简易展现，而是根据目前数据和信息，在数字虚拟空间展开未来工作内容的演译和仿真模拟，根据数字仿真模拟先行的方法提早预料有可能出现的技术性系统漏洞、加工工艺缺陷和产品质量问题，完成“先预防”方式针对摆脱实体加工过程中“后修理”方式的升级。
（三）投入低、效果好有利于技术迅速全面普及
因为数字孪生并不是一个极其繁杂而且操作系统庞大的技术，既不容易由于悠长的设计过程而造成 过多的资金分配进而影响企业实际盈利，也不会由于出现技术性难题而造成 生产流水线大规模停工，为企业产生无法估量的损失。
现如今，基本上所有制造商都能够 从支持传感器和连接IoT的设备及机器设备搜集生产制造数据信息，并将数据信息与基于云的深度学习和熟知的CAD数据可视化系统融合起来，以数字化方法为物理目标建立虚拟实体模型，来仿真模拟其在实际自然环境中的行为，并根据构建融合制造步骤的数字孪生生产系统，完成从设计产品、生产规划到制造执行的整个过程数字化。数字孪生将现实与虚拟世界无缝连接，覆盖制造业项目生命周期，并有希望在未来依靠工业物联网技术的发展趋势完成对产业生态管理体系的数字孪生，从而助推制造业数字化智能化转型发展。
四、数字孪生未来关键发展前景
（一）离散型制造仍是关键方向
因为数字孪生技术可以在数字虚拟空间中对制造步骤的重要环节展开单独仿真模拟、随意融合，促使以汽车、电子器件制造、机械设备制造为代表的离散型制造与数字孪生技术匹配度极高。同时，质量指标越高的产业链越可以合理地汇总出通用性生产过程和加工工艺基本原理，为实体制造过程虚拟数字化出示更为便利的标准。因而，现阶段世界各国数字孪生技术均主要运用于汽车制造、电子器件制造、机械设备制造等产业链方向，代表企业包含西门子、GE、吉利等，而在未来，伴随着AI优化算法的持续提高，数字孪生可运用的行业也将快速扩张，并最终完成新型智慧城市等超繁杂构架的完美映射。
（二）由设备工序数字化向流程操作系统数字化发展
目前数字孪生技术主要运用在智能加工厂这一制造业场景中，致力于实体机器设备和生产流水线的数字虚拟化技术，而伴随着互联网大数据、云计算技术等技术的持续发展，数字孪生将逐渐由设备工序数字化向流程操作系统数字化发展，即根据不断的数值模拟，自行转化成公共数据庫，并运用深度学习等人工智能技术，逐渐完成数字孪生对实体流程的自适应、自决策，进而在生产制造需求、业务场景发展新转变时，生产过程可以进行自发的智能化、柔性化调节，从而真正完成智能加工厂的无人化。
