数字孪生在技术层面发展趋势

1）现有的建模与模拟技术无法兼容，也无法查看模型全生命周期的所有信息。目前缺乏一种专有格式将物理实体的工程数据与模型进行整合，因此怎样构建一个涵盖产品全生命周期管理、制造系统执行和车间运营管理的数字孪生模型将是一个重要的研究趋势。

2）可以预见未来的孪生数据将具有多格式、高重复性和海量等特征，怎样将大数据分析融入到数字孪生模型中，避免生产设备的实时数据对历史数据的覆盖，实现智能分析和预测。同时怎样将不同部门，如机械设计､电气设计､气动结构和控制单元等不同结构的数据进行融合，实现基于孪生模型的虚拟调试将是另一个研究趋势。

3）智能决策系统的构建也将是一个研究趋势。数字孪生应当是一个可以不断积累设计和制造知识的系统，这些知识可以重复使用和不断改进。在虚拟模型与实际生产结果存在差异或物理实体与虚拟模型出现不同步时，决策系统需要根据已有的知识做出最优的反馈控制。

4）数字孪生系统的安全性也将是一个重要的研究趋势。数字孪生拥有整个生产系统的所有核心数据，因此数字孪生系统或平台极易被攻击和窃取。典型的案例包括：2011年伊朗核设施遭到电脑病毒“震网”选择性攻击；2012年，Saudi Aramco石油和天然气公司的3万台电脑被一种名为Shamon的恶意软件感染和损坏[50]。因此，有必要认识到安全性不是数字孪生的一个附加功能，它必须从整个孪生系统设计阶段就得到很好的开发与整合。