数字孪生技术已经走过了几十年的发展历程，自从有了诸如CAD等数字化的创作手段，数字孪生已经开始萌芽；有了CAE仿真手段，研究手段从计算机简单辅助向自动化转变，数字虚体和物理实体走得更近；有了系统仿真，研究对象从简单物体向复杂系统转变，虚拟实体更像物理实体；直到有了比较系统的数字样机技术，研究目标从单体动力学向多体动力学转变，研究形式从静态向动态转变。

目前阶段，数字孪生正在与人工智能技术深度结合，促进信息空间与物理空间的实时交互与融合，以及在信息化平台内进行更加真实的数字化模拟，并实现更广泛的应用。将数字孪生系统与机器学习框架学习结合，数字孪生系统可以根据多重的反馈源数据进行自我学习，从而几乎实时地在数字世界里呈现物理实体的真实状况，并能够对即将发生的事件进行推测和预演。数字孪生系统的自我学习除了可以依赖于传感器的反馈信息，也可通过历史数据，或者是集成网络的数据学习，正在不断的自我学习与迭代中，模拟精度和速度将大幅提升。

数字孪生技术可以在网络空间中复现产品和生产系统，并使产品和生产系统的数字空间模型和物理空间模型处于实时交互中，两者之间能够及时地掌握彼此的动态变化并实时地做出响应，为实现智能制造提供了有力的保障，同时也进一步加速了智能制造与工业互联网、物联网融合。

近年来，数字孪生这一前沿技术已经得到了工业界与学术界的广泛关注。全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner将数字孪生列为十大战略科技发展趋势之一。目前，数字孪生主要被应用于制造业领域，国际数据公司（IDC）表示现今有40%的大型制造商都会应用这种虚拟仿真技术为生产过程建模，数字孪生已成为制造企业迈向工业4.0的解决方案。到2020年，估计有210亿个连接的传感器和终端服务于数字孪生，在不久的将来数字化孪生将存在数十亿种。(www.daowen.com)

党的十九大报告明确提出要加快建设制造强国，《中国制造2025》指出将智能制造作为两化融合的主攻方向，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。在此背景下，数字孪生技术受到广泛关注，将产生巨大的发展潜力。

从应用阶段来看，数字孪生技术贯穿了产品生命周期中的全阶段，它同产品生命周期管理的理念是不谋而合的。可以说，数字孪生技术的发展将PLM的能力和理念，从设计阶段真正扩展到了全生命周期。数字孪生以产品为主线，并在生命周期的不同阶段引入不同的要素，形成了不同阶段的表现形态。