数字孪生的未来数字孪生必将成为许多不同行业的关键IT工具。根据Engineering.com?的说法，数字孪生是与人工智能（AI）和机器学习（ML）并列的战略性技术趋势之一。
未来的一个关键领域就是供应链，因为制造流程要依靠送达的零件来实现准时化制造。供应链的数字孪生由许多物品和仓库组成，可库存和潜在交付时间。这样的数字孪生能够模拟和评估许多不同供应链方案的绩效，为经理们提供做出优化制造过程的决策的手段。
随着采用率持续增长，数字孪生系统，我们有望在包括城市规划、产品开发和工厂模拟在内的各个领域看到更多数字孪生的用例。
“能够为一个行业带来革命的事物本来就不多见。而同时给多个行业带来革命的东西可能一百年才会出现一次。”Vee说，“虚幻引擎就是这样。”
在产品研发的过程中，数字孪生可以虚拟构建产品数字化模型，数字孪生模型，对其进行测试和验证。生产制造时，可以模拟设备的运转，还有参数调整带来的变化。
数字孪生能够有效提升产品的可靠性和可用性，同时降低产品研发和制造风险。
维护阶段，数字孪生也能发挥重要作用。
采用数字孪生技术，通过对运行数据进行连续采集和智能分析，可以预测维护工作的时间点，也可以提供维护周期的参考依据。数字孪生体也可以提供故障点和故障概率的参考。
数字孪生给工业制造带来了显而易见的效率提升和成本下降，使得几乎所有的工业巨头趋之若鹜。
通过这些拟真的数字化模型，工程师们可以在虚拟空间调试、实验，能够让机器的运行效果达到。
.数字孪生解决的“不确定” 环境中的问题，即，数字孪生体用于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性问题，数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。
其实在上图中我们看到两种数字优化，一种模型驱动（Model-Driven），数字孪生引擎，一种数据驱动（Data-Driven），即我们可以将机理模型与/或强化学习构建一个适合工业应用的优化方法包。
建模与数字孪生关注点不同，建模关注于模型的保真度，即，是否能够准确的还原物理对象的特性与状态，而数字孪生技术则关注于动态中的变化关系。
其实个性化本身就是提高了不确定性，数字孪生，这是一个大的不确定性环境，另一个是对实体对象描述和测控中的不确定性，因为在精细的系统也有干扰、不可测量或不易测量（成本过高）的变量，而传统意义上模型无法进行测量验证的又恰恰是学习可以擅长解决的问题吗？
因此它大的意义正是应对个性化、解决不确定性环境中的问题，而今天的时代，一方面需求导致更多这样的问题，另一个是指工具、方法也同样提供了一定的外在条件。
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