現如今的數字孿生，距離預想中的沙盒系統模擬推演、人工智能決策等功能仍有較大差距。數字孿生（DigitalTwin）這個觀念最初可以追尋到MichaelGrieves教授2002年在密歇根大學PLM（產品全生命周期管理）中心對產業界做的一次演講（雖然沒有書面證據，但這仍被廣泛覺得是數字孿生的最初來源）。
2014年，MichaelGrieves在其編寫的“DigitalTwin:ManufacturingExcellencethroughVirtualFactoryReplication”白皮書中進行了詳盡的闡述。他覺得利用物理設備的數據，可以在虛擬（信息）空間搭建一個可以表征該物理設備的虛擬實體和子系統，而且這種聯系不是單向和靜態的，而是在整個產品的全生命周期中都聯系在一起。
在此之后，數字孿生的觀念逐步拓展到了模擬仿真、虛擬裝配和3D打印等領域。伴隨著物聯網技術、人工智能和虛擬現實技術的不斷發展，越來越多的工業產品、工業設備具有了智能化的特征，而數字孿生也逐步拓展到了包含制造和服務在內的完整的產品周期環節，并不斷完善著數字孿生的形態和觀念。
企業界走在數字孿生的前列。工業4.0下的數字孿生被各種軟件廠商賦予了不同的理解，并將其與自身的業務融合，著力于打造出現實世界與虛擬世界融合的解決方案。美國通用電器公司（GE）與ANSYS公司運用數字孿生這個概念，提出物理機械和分析技術融合的實現方式，讓每個引擎，每個渦輪，每臺核磁共振都具有一個數字化的“雙胞胎”，并利用數字化模型在虛擬環境下實現機器人調試、試驗、優化運行狀態等模擬，以便于將最優方案應用在物理世界的機器上，進而節省了大量維修、調試成本。西門子引用數字孿生的概念，來形容貫穿于產品全生命周期各環節間的數據模型。簡單地說，數字孿生便是模擬仿真一些工廠的實際操作空間，從產品設計到產線設計，到設備制造方的機械設計和工廠的規劃排產，到最終制造執行和產品大數據。法國軟件公司達索系統在數字孿生創新協作和驗證中，不僅重視產品的數字化表現，更嘗試利用三維體驗平臺實現設計師和客戶之間的互動。德國軟件公司SAP基于Leonardo平臺在數字世界打造了一個完整的數字化雙胞胎，在產品試驗環節收集設備的運行狀況，進行分析，得出產品的實際性能，再與需求設計的目標比較，形成產品研發的閉環體系。
簡言之，工業4.0下的數字孿生，更多的是為制造業提供了產品在物理空間和虛擬空間之間的映射關系，及其在實體世界以及數據虛擬空間中記錄、仿真、預測對象生命周期的運轉軌跡的全過程。
1、數字孿生：催生智慧城市2.0
值得一提的是，數字孿生的概念不僅活躍在工業4.0的制造業，也愈來愈頻繁地出現在智慧城市領域。伴隨著ICT（信息、通信、技術）成為智慧城市發展的主要動能，移動通信、互聯網、云計算、傳感器、人工智能、量子通信在智慧城市都得到了廣泛運用。全域感知、數字模擬、深度學習等各領域的技術發展也將要迎來轉折點，這使得城市的數字孿生應運而生。
我國智慧城市數字孿生的發展還有很長一段路要走。數字孿生高度依賴于傳感器所收集的數據和信息，而就當前的技術水平來說，精細化尺度下城市數據的全域感知和歷史多維數據的獲取，依然有難度。物理實體空間的數據不夠詳盡，將直接致使其數字副本的缺失。
數字孿生在智慧城市發展與建設中的核心價值取決于，它能夠在物理世界和數字世界之間全方位構建實時聯系，進而對實際操作對象生命周期的變化進行記錄、分析和預測。智慧城市中的數字孿生可以分成四個階段，分別是：
1）對城市現狀進行精準、全方位、動態映射的現狀孿生；
2）從歷史數據中學習、分析、識別、總結并發現城市運轉規律的學習孿生；
3）人工監督下模擬不同環境背景下的發展情景的模擬孿生；
4）最終通過實時數據接入與人工智能自動決策的自主孿生。
與此同時，大家也應看見數字孿生在傳感器、5G和邊緣計算技術不斷發展中所具備的巨大潛力。傳感器的高密度部署與高精度感知，結合5G和邊緣計算的實時結構化計算回傳，對城市物理空間的全域感知和實時更新，將是5G時代的常態。一磚一瓦、一草一木、一桌一椅、一人一車，都會以不同的頻率更新位置和狀態信息，進而實現真正的“全息”虛擬城市。
2、城市數據：數字孿生的DNA
在智慧城市的建設中，數字孿生的核心內容在于創建與城市物理空間全面映射的虛擬（信息）空間。有別于制造業產品周期管理中被制造商全面把握的產品信息化數據，城市作為一個龐大的復雜系統，其包含的物理空間及過程，無時無刻不在形成著多維的海量大數據，這無疑是在數據收集、處理、運算、儲存和管理上向城市數字孿生提出了挑戰。
近些年來，以數據為核心內容的城市生態鏈構架了智慧城市的頂層設計，形成以共享信息為中心、各行業聯合實現的“感知－運用－共享信息”的智慧城市模式。同時，在大數據、人工智能、云計算、物聯網等新興ICT技術的促進下，多維的海量城市數據也逐步以不同方式被發掘并運用在智慧城市的探究和實踐中。
傳統城市統計數據的電子化與空間可視化是城市大數據發展邁開的第一步。基于GIS平臺上對行政邊界的勾繪，并將其與傳統的年鑒統計數據相匹配，就能實現傳統數據的電子化與可視化，并依托于GIS空間分析功能實現空間可視化與分析。
互聯網大數據的運用意味著城市真正的邁入了大數據時代，而互聯網大數據也儼然成為近些年來城市研究的“寵兒”，不論是學界還是業界都在積極探索互聯網大數據為城市研究和發展帶來的諸多可能。
互聯網大數據最大的優勢在于其沖破了傳統數據自上而下的數據采集壁壘，而是以自下而上的方式提供著精細尺度下的多維數據，如記錄城市內所有地理實體空間位置與屬性的興趣點（POI）數據；反映話題熱度與用戶畫像的社交媒體大數據；實時展示人口空間分布的熱力圖等。而伴隨著智慧城市的到來，傳感器技術的進步與完善為城市研究提供了另一條數據獲取之路。
根據多模塊集成傳感器在城市內部的架設，可以實現精細尺度下城市環境、人車行為等數據的實時感知與采集。如由CityGrid城市網格數據監測站，可利用多模塊傳感器網絡監測人車流量及環境質量，如風速、風向、光照、溫濕度和pm2.5等。CityGrid是一款專門針對城市空間精細化感知的物聯網產品，也是傳感器技術應用在城市全域感知、數據采集，乃至實現城市未來微觀環境與人車行為預測的經典案例。
LBS數據（基于位置服務的數據），根據運營商采集用戶與基站間無間斷的信令數據，來獲取移動服務用戶相對精確的實時空間位置。因其具有用戶量大，覆蓋范圍廣等特征，是描述城市人口數量和空間分布的“終極”數據。
科技的突飛猛進不僅使人們的生活方式發生了極大改變，與此同時也影響著城市運行的各個方面。不可否認的是，新技術的高速發展給城市研究與實踐帶來了新的機遇，促進著城市規劃技術和工具的突破與創新。
與此同時，在信息通訊技術革新的推動下，數據儲存、發掘、云計算和可視化等技術的完善也為研究城市提供了新視角。人們的思維模式從傳統的機械思維向大數據思維轉變，認知方式也慢慢向虛實結合的體驗過渡。城市數字孿生、數字自我的概念也將在第四次工業革命的技術革新下擁有更豐富的內涵。