自诞生以来，数字孪生已经走过了漫长的道路，CAD、物联网、云计算和大数据分析等技术的发展使其更容易采用，成本也低得多。最初的版本是一个简单的基于模拟的事件，组织创建了物理结构的虚拟版本，以在各种负载情况下测试它们。其主要优势在于，该模型无需对实体原型进行实际投资，就能识别潜在风险;虚拟模型在各种操作场景下提供了关于产品及其设计的无限信息。

根据中国电子技术标准化研究院对数字孪生生态的构成分析，数字孪生生态系统主要可以分为基础支撑层、数据互动层、模型构建与仿真分析层、共性应用层以及行业应用层等。 

人工智能技术主要应用在仿真分析层面，在仿真分析层，根据中国电子技术标准化研究院发布的《数字孪生应用白皮书》，如何在大体量的数据中，通过高效的挖掘方法实现价值提炼，是数字孪生重点解决问题之一。数字孪生信息分析技术，通过 AI 智能计算模型、算法，结合先进的可视化技术，实现智能化的信息分析和辅助决策，实现对物理实体运行指标的监测与可视化，对模型算法的自动化运行，以及对物理实体未来发展的在线预演，从而优化物理实体运行。

人工智能作为数字孪生生态的底层关键技术之一，其与数字孪生的融合演进也贯穿在这四个阶段中。

20 世纪 80 年代，以 CATI 为代表的三维设计软件诞生，将产品设计从 2D 升级到 3D，带来了“所见即所得”的技术。从尺寸、材质、外观上，逼真地表达产品的几何外观。这一阶段的虚拟孪生主要为几何外观孪生。基于人工智能算法，可以对企业零部件库进行聚类分析，实现零部件自动分类和检索，提升零部件标准化水平，降低维护成本和采购成本，进而提升产品质量。

20 世纪 90 年代，产品设计进入数字样机时代。数字样机不仅承载产品的几何外观知识，还承载产品内在的多学科多专业知识。这一阶段的虚拟孪生进化为多学科多专业孪生。人工智能技术与多学科多专业孪生技术相结合，使计算机辅助设计进化为创成式设计，也称为生成式设计或认知增强设计。对于零件设计、整机设计以及加工方式等环节，人工智能技术将结合通过算法选择最优的设计结果、生产方式等。

在 20 世纪 90 年代末期，引入了产品全生命周期的概念。人工智能技术在产品生命周期各个环节中都有广泛的应用。在需求分析阶段，利用网络爬虫技术从各种论坛中获取用户声音，借助语义分析、数据洞察定义市场需求。在设计阶段，通过对企业零部件库进行聚类分析，以提升零部件重用率，采用认知增强设计缩短设计周期。在制造运营阶段，通过供应链优化、车间物流优化、APS等，融入人工智能技术，提升效率，降低成本。 

到了 21 世纪 10 年代，激烈的市场竞争使企业更加注重如何为消费者带来最佳体验，虚拟孪生的范围也从企业内部扩展到产品使用的上下文环境。以汽车为例，汽车要在道路上行驶，为了让司机和乘客获得最佳的驾驶体验，除了汽车本身，在城市中行驶还必须构建虚拟的司乘、道路、城市环境。

根据研究公司MarketsandMarkets的数据，随着新冠疫情对医疗保健和制药行业的需求增加，全球数字孪生市场预计将以58%的复合年增长率增长，到2026年将从2020年的31亿美元达到482亿美元。虽然目前还没有印度的具体数据，但迈索尔认为，由于政府在推进数字化和智能城市项目，亚太地区可能会获得相当大的份额，中国、印度和日本将引领这一趋势。

自诞生以来，数字孪生已经走过了漫长的道路，CAD、物联网、云计算和大数据分析等技术的发展使其更容易采用，成本也低得多。最初的版本是一个简单的基于模拟的事件，组织创建了物理结构的虚拟版本，以在各种负载情况下测试它们。其主要优势在于，该模型无需对实体原型进行实际投资，就能识别潜在风险;虚拟模型在各种操作场景下提供了关于产品及其设计的无限信息。“随着时间的推移，数字孪生的应用越来越多，主要是受工具资产产生的数据量的驱动。IDC亚太区制造洞察高级研究经理Sampath Kumar Venkataswamy表示:“只要能够实时应用，数字孪生产生的洞察就会极大地增加，而且总是为解决运行时故障带来可预测性因素。”

过去两到三年，数字孪生在印度制造业、公用事业、石油和天然气等领域越来越受欢迎，尽管对大多数公司来说，它还处于研发或概念验证(PoC)阶段。Wipro的一位发言人表示:“在未来三到五年内，随着这些PoCs的成熟，我们预计将针对组织的特定业务需求，大规模采用数字孪生。”

石油和天然气、矿产、金属和采矿、电力、可再生能源、纸浆和造纸以及制药等行业正专注于通过使用数字孪生更容易地优化产品和流程。“例如，一个典型的炼油厂可能会因计划外的关闭和重新投产而遭受数百万美元的损失。”Venkataswamy说:“通过投资和实施数字孪生，这些组织可以提前停产，并制定有针对性的减产计划，将生产中断降至最低。”它的应用可以跨价值链，与组织希望了解供应链的影响及其对制造操作的影响，这反过来会影响客户交付物。

有几个公司使用数字孪生的例子。凯恩石油天然气公司是第一家采取措施实施全面数字化作业计划的上游公司。在印度，这家私营油气勘探公司部署了霍尼韦尔锻造企业绩效管理(EPM)软件，以提高效率，同时让工人可以远程操作设备。电信业也是一个大的采用者，芬兰网络设备制造商诺基亚(Nokia)引入了5G数字设计概念，以模拟5G的用例。通过使用机器学习算法，该平台可以利用这一技术来监测和评估5G实施的影响，同时提供自动化建议。诺基亚的一位发言人表示:“该解决方案使我们在全球的几家CSP(通信服务提供商)客户受益。”

随着越来越多的汽车公司采用了数字孪生，VE商用车，一家沃尔沃集团和Eicher汽车公司在印度的合资企业，采用了达索Systèmes的3experience平台，开发和交付创新，高质量的卡车和巴士，以一种划算的方式在该国不断增长的商用车市场。同样，总部位于古鲁格拉姆的JBM集团(涉足汽车、公共汽车和电动汽车等领域)也使用达索的虚拟孪生来开发新一代产品，从概念设计到制造，甚至延伸到售后支持。JBM(公交部门)的首席执行官迪帕克·塔库尔说:“使用这项技术，我们能够在一个数字线程上绘制整个新产品开发生命周期。”

这项技术对环境也有好处。“对印度大多数公司来说，碳数字孪生是一个新兴领域的一部分。它们可以通过分析数据，帮助可视化地减少设备和流程的碳足迹。”霍尼韦尔互联企业工程副总裁卡普·普拉巴卡兰表示。

当涉及到建造一个数字孪生时，没有标准的成本，因为它因公司和所开发的技术的复杂程度而不同。成本主要来自生成、存储和处理数据所需的基础设施。其他一些关键组件包括数字双软件、物联网传感器、集成平台、计算解决方案、云和基础设施以及培训。Larsen & Toubro Infotech (LTI)执行副总裁兼制造、能源和工业4.0全球主管Rajesh Gharpure解释说:“数字孪生的初始设置成本很高，因为实现基本的数字孪生用例所需的技术组件，如工业物联网、连接(4G、5G、6G)、云计算、AI和ML以及资产/实体的感知，但数字孪生是未来‘服务式’商业模式建立的必要基础。”

典型的PoCs或单厂试验成本为20万至50万美元，具体取决于操作的规模或规模以及模型的复杂性。此外，还有维护数字双胞胎和必要的IT基础设施的成本。Wipro的一位发言人表示，投资回收期通常为6-12个月，在某些情况下投资回报率超过10倍。以皮拉马尔眼镜(Piramal Glass)为例，该公司利用微软(Microsoft)的Azure物联网(Azure IoT)优化其制造业务，并在质量控制和生产团队之间建立反馈回路。从原料进入熔炉到瓶子从传送带上下来，该公司一直在跟踪整个生产过程的每一个环节。微软印度Azure业务组主管Shivir Chordia表示:“通过Azure Digital Twins，皮拉马尔玻璃在人工数据收集方面减少了40%，员工生产率提高了25%，缺陷减少了5%。”Tech Mahindra全球制造实验室负责人Nikhil Malhotra解释说:“投资回报率是运营成本的降低，自动化提高了生产力，以及更好的运行和运营模式。”这家IT公司为其在印度的能源客户创建了一个完整的培训场景，其中的数字孪生不仅是场景的数字表示，还可以围绕工厂运营对公司员工进行培训，从而降低运营成本并提高员工的生产率。

对于公司来说，采用这种技术有几个优势，比如降低运营成本，由于自动化提高了生产率，甚至发现了一些在其他情况下很难发现的错误;但是，只有解决了高质量和实时数据的可用性、可靠的连接和基础设施以及技能提升和再培训等挑战，才能充分发挥该技术的潜力。