20世纪60年代，NASA在阿波罗计划中为每艘太空航天器打造了近乎完美的复制品，以帮助地面团队进行模拟太空环境，测试应急方案，而这一实践成为数字孪生（Digital Twin）的早期雏形。2002年美国密歇根大学的迈克尔·格里夫斯（Michael Grieves）教授在制造工程师协会会议上，正式提出 “产品生命周期管理的理想概念”，将其命名为 “信息镜像模型”。随后，NASA 成为技术落地的核心推动者。2010 年，NASA 在技术文档中明确描述了航天器数字孪生的概念与功能，将其定义为 “覆盖产品全生命周期的数字化映射系统”，用于航天器的故障诊断、维护优化和寿命预测。2015年，数字孪生成为了行业应用的爆发点，工业4.0浪潮推动全球制造业向智能化转型，物理信息系统（CPS）成为核心目标，而数字孪生被视为实现物理工厂与虚拟工厂融合的最佳路径，受到学术界与企业界的高度关注。这一时期，汽车、能源、物流等行业纷纷试水。2016 年后，数字孪生进入成熟期，人工智能（AI）与大数据技术的深度融合使其从“被动仿真”走向“主动智能”。基于物理的可执行模型成为主流，能够通过力学、热力学等数学模型模拟动态行为，结合AI算法实现故障预测、自主优化等高级功能。

著名新能源汽车制造商特斯拉，在设立上海超级工厂的初期借助了数字孪生相关工具链开展产线布局仿真，整合机械臂运动轨迹、物料输送路径等参数。受益于此，Model Y的总装效率提升了40%。中国某医院也正式上线了数字孪生健康管理平台，它为每位用户构建专属“数字健康孪生体”，整合体检数据、诊疗记录、生活方式等多维度信息，结合历史健康档案还原健康状态演变轨迹。其搭载的算法可量化评估糖尿病、心脑血管疾病等慢性病的发病风险，还能模拟不同干预方案的效果。

然而，从技术层面来看，数字孪生的落地和规模化应用仍面临着几个难以克服的问题。数字孪生需要融合多源数据，而这些数据的格式和质量难以得到统一和保障。比如，传感器数据、CAD 模型、实时工况等异构数据，存在数据格式不统一、接口兼容差问题；工业或医疗等场景中数据噪声多，缺失率高，易导致虚拟模型与物理实体“虚实脱节”。另外，数字孪生的故障预测、流程优化等核心功能需要依赖于AI模型，但现有的AI模型大多针对特定场景训练，跨行业、跨设备迁移时准确率大幅下降，且复杂场景下的因果推理能力薄弱，难以应对动态多变的实际工况。

抛开技术瓶颈不谈，数字孪生的应用也面临着个人数据安全和隐私防护的难题。物理实体与虚拟模型的数据实时交互过程中往往存在数据泄露和恶意篡改的风险。工业控制系统、医疗影像等敏感数据的传输与存储缺乏适配数字孪生场景的专属安全方案。

尽管面临数据融合、安全防护等挑战，数字孪生的未来仍充满无限可能。随着 5G、边缘计算与联盟标准完善，多源数据互通性将显著提升，“虚实脱节”的问题将会得到破解。AI大模型与因果推理技术融合，将推动其从“场景专用” 走向“跨域通用”。叠加隐私计算等安全技术也将会使全链路数据安全得到保障。