.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），数字孪生工厂 解决方案，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，连云港数字孪生，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。
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，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。”
物流和供应链对以下7大领域的发展起到支持和保障作用;另一方面，这七大领域的技术提升，本身也会促进物流的进步。
①包装器具管理:数字孪生技术可以帮助我们设计新型材料，从而减少物流包装带来的环境污染和浪费。
②航运领域:可以对值货物的运输过程进行数字化，数字孪生技术解决方案公司，全流程记录货物所处的温度、湿度环境以及受冲击/碰撞情况等，从而确定承运方是否按照约定的条件对货物进行了保护。
③对于全球/全国范围内的物流网络:新一代地理信息系统(GIS)给数字化物流提供了的机遇。在宏观设计层面，民用地图的精度达到了的程度，并且还推出物流专用的货运版地图，显示出货运卡车在城市每个区域的限行状况等。
④物流基础设施的管理水平:除了广义的地理信息系统之外，我们还可以为某个具体的港口/机场建立孪生模型，实时监控和分析其运作情况，预测未来一段时间内的海运/航空班次准点率等。
⑤仓库/物流中心的运营:在低成本传感器和大数据技术的支持下，我们可以对仓库各个库区的应用情况了如指掌，并且能够建立3D模型对其进行描绘。
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