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當下，企業正在以多種方式使用數字孿生技術。在汽車和飛機制造領域，數字孿生技術逐漸成為優化整個制造價值鏈和創新產品的重要工具；在能源領域，油田服務運營商通過獲取和分析大量井內數據，建立數字模型，實時指導鉆井作業；在醫療保健領域，心血管研究人員正在為臨床診斷、教育、培訓等方面創造高仿真的人類心臟的數字孿生體；作為智慧城市管理的典型案例，新加坡使用詳細的虛擬城市模型，用于城市規劃、維護和災害預警項目。

 

數字孿生可以模擬物理對象或流程的各個方面。它們可以展現新產品的工程圖和尺寸，也可以展現從設計到消費者整個供應鏈中所有子部件和相應環節—已建成“數字孿生”，也可采用“即維護”模式—生產車間設備的實物展現。仿真模型可以捕獲設備如何操作，工程師如何維護，甚至該設備生產的產品如何與客戶關聯。數字孿生可以有多種形式，但它們無一例外都在捕獲和利用現實世界的數據。

數字孿生發展勢頭迅猛，得益于快速發展的仿真和建模能力、更好的互操作性和物聯網傳感器，以及更多可用的工具和計算的基礎架構等。因此，各領域內的大小型企業及各大高校都可以更多地接觸到數字孿生技術。IDC預測，到2022年，40%的物聯網平臺供應商將集成仿真平臺、系統和功能來創建數字孿生，70%的制造商將使用該技術進行流程仿真和場景評估。 

與此同時，通過訪問大量數據，使得創建比以往更為詳細、更為動態化的仿真成為可能。對于數字孿生的長期用戶而言，這就好比從模糊的黑白快照過渡到彩色高清數碼照片一樣，從數字源中獲取的信息越多，最后呈現的照片就越生動逼真。

 

隨著數字孿生技術趨勢在未來幾年的加速，可能會有更多企業開始探索使用數字孿生技術來優化流程、實時制定以數據為驅動的決策，以及設計新的產品、服務和商業模式的機會。

在資本密集型產業，比如制造業、公用事業和能源，已是數字孿生技術應用的先驅。當早期實踐者在各自行業領域內展現出先發優勢時，其他企業也將緊隨其后。

長期來看，若想要實現數字孿生技術的全部潛力，可能需要集成整個生態圈內的系統和數據。創建一個完整的客戶生命周期或供應鏈（囊括了一線供應商和其自身的供應商）的數字化仿真，可以提供富有洞察力的宏觀運營觀點，但仍然需要將外部實體整合到內部數字化生態系統內。

直至今日，大多數企業仍對點對點連接之外的外部集成感到不滿意?？朔@種猶豫可能是一個長期挑戰，但最終，所有的付出都將是值得的。未來，期望企業會利用區塊鏈打破信息孤島，繼而驗證信息并將其輸入數字孿生體中。這可以釋放先前無法訪問的大量數據，從而使仿真更加細節化、動態化，更具潛在價值?，F在，是時候將你的數字企業從黑白時代轉換到彩色時代了。你準備好了嗎？