.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），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，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。
强化数字孪生城市顶层设计
数字孪生城市是通过构建城市物理世界与网络虚拟空间对应、交互的复杂系统，在网络空间再造一个与之匹配的孪生城市，实现城市全要素数字化和虚拟化、城市全状态实时化和可视化、城市管理决策协同化和智能化。数字孪生城市已成为主要经济体的共同选择。新加坡、英国等国家相继启动了建设。
我国数字孪生城市已步入建设实施落地期，应用场景包括交通、能源、水利等领域。中国移动全力打造“新型智慧城市运营商”，一直致力于数字孪生城市的研究。
我国数字孪生城市整体仍处于初期探索阶段，数字孪生即时体系，存在数据采集门槛高、信息基础设施建设不足、平台模型标准化不高、应用层次和深度不够、关键技术领域“卡脖子”等问题。
为此，加强体制机制建设，强化数字孪生城市顶层设计；加强全域物联终端统一规划和全域标识体系构建，提升城市级物联信息采集能力；加强新基建与数字孪生城市的同步规划和能力提升，提升虚实交互的实时性；加快CIM也就是城市信息模型的标准建设，构筑统一的CIM平台；完善数字孪生城市产业生态，深化数字孪生城市应用；加强数字孪生城市关键技术支持与突破，加快落实技术工作。
数字孪生体技术在制造业中的快速发展和应用，不仅改变了制造企业的传统生产方式，也推动企业管理模式、组织形态的重构。
数字孪生体技术在制造业发展应用过程中主要体现了如下特点：
一是镜像
在产品甚至是生产线和工厂正式制造、建造之前，就可以通过数字化设计、模拟和出实体，数字孪生数据安全，输出3D、全息影像等形式的设计图纸和制造手册。分析过程形成了完整的产品数字化虚拟档案，不仅仅包括产品的结构和功能，还包括了材料、工艺和流程，是制造材料、制造过程、制造结果三位一体的数字化信息集成，不仅仅是制造现状的描述和记录，还可以实现质量问题源头的追溯，例如某个电容是用在哪块电路板，还可以实现情景再现，例如模拟微型涡喷发动机的生产工艺流程规范是否科学以及运行效果是否达标等。
二是动态映射
传统的数字化制造技术主要停留在镜像阶段，没有实现制造过程中以及投入使用后，实体与虚体之间的数据交互。随着IoT技术的深入，数字孪生成就，通过实时智能传感和监测，可以到制造实体变化的动态信息，及时反馈到孪生虚体中进行记录和修正，通过计算和验证，降低风险减少误差，通过动态调整、虚实同步，实现产品全生命周期的相互孪生、共同成长。
三是质量预测
通过产品全生命周期大数据的积累和机器深度自主学习等技术的应用，数字孪生，及时发现制造环节和使用环节的错误和痛点，在孪生虚拟体上进行调整和验证，有效评估和提升产品质量管理水平，降低企业研发成本和生产成本。
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