数字孪生智能工厂管理平台基于可视化与智能交互引擎与分布式数据监控系统，将工厂现实场景转化为三维可视化场景，数字孪生车间技术解决途径，形成统一实景模型。
通过持续更新三维数据与扩展不同类型的数据信息，包括：工程数据、资产数据、工艺自动化数据、监控监测数据、信息系统数据，可在实景的空间里统一展示地理、地质、建筑设施、设备资产、自动化、监控、监测及其他扩展信息，以产生更的运行控制与协同管理。
智能化的核心是实现企业资产的数字化、智能化，而资产密集型企业的核心资产是设备（装置），宣城数字孪生，数字孪生智能工厂管理平台应用是在工厂平台基础上运用三维和虚拟现实技术构建行业逼真的三维模拟现实场景。将企业资产三维模型以及信息属性有机地结合起来，采用基于网络的信息处理技术，实现资产运行监视、操作与控制、综合信息分析与智能告警、运行管理和辅助应用（维护、安防和环境监测）等功能的一体化监控管理，大幅度的提高了企业资产运营能力。
.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，数字孪生的关键技术和解决方案，另一个是指工具、方法也同样提供了一定的外在条件。
近几年，“数字孪生”的热度不断攀升，频繁出现在各大互联网峰会论坛的演讲主题中，备受行业内外的关注。据南方财富网报道，近两年，“数字孪生”热度迅速提升，数字孪生概念股爆发，涉足数字孪技术有关的A股，数字孪生技术解决方案公司，多次集体涨停。
数字孪生这一概念，早被美国的Michael Grieves 提出，当时并没有得到行业内的积极响应，但在十余年后，也就是近几年，数字孪生得到了行业内外人士的热情“追捧”。那么什么是数字孪生呢？
数字孪生（Digital Twin），百度百科中给出的定义是，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的生命周期。
数字孪生的通俗解释是通过物理世界的人、物、事件等所有要素数字化，在网络空间再造一个与之对应的“虚拟世界”，形成物理世界与虚拟世界的同生共存、虚实交融。
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