數字孿生如同一個“執行者”，從設計、模型和數據入手，感知并優化物理實體，同時推動傳感器、設計軟件、物聯網、新技術的更新迭代。

從這里我們也能看到，數字孿生與很多新興技術的關聯性是很強的，比如物聯網（IoT）、增強現實（AR）、虛擬現實（VR）等等。

數字孿生基于物聯網傳輸實時數據

今天來講講數字孿生與物聯網技術之間的關系。若要實現數字孿生，必須借助傳感器運行、更新的實時數據來反饋到數字系統，進而實現在虛擬空間的仿真過程。也就是說，物聯網（IoT）的各種感知技術是實現數字孿生的必然條件。

只要現實中的物體聯了網，能實時傳輸數據，才能對應的實現數字孿生。

它是一種建立在互聯網上的泛在網絡。物聯網技術的重要基礎和核心仍舊是互聯網，通過各種有線和無線網絡與互聯網融合，將物體的信息實時準確地傳遞出去。

在物聯網上的傳感器定時采集的信息需要通過網絡傳輸。數量極其龐大，形成了海量信息，在傳輸過程中，為了保障數據的正確性和及時性，必須適應各種異構網絡和協議，因此，平臺數據統一，方便數據傳輸和安全應用。優锘ThingJS是一個在線可視化開發平臺，從3D場景搭建開始積累建模的數據，繼而開發場景互動腳本并對接數據源接口，不斷采集實時數據，讓項目場景“活”起來。平臺亮點就在于，這個項目開發的過程中，數據本身是同步的，只要使用一個平臺賬號，就能夠從頭到尾集中在一個項目上進行開發！

數字孿生借助物聯網實現未來預測

數字孿生可以借助物聯網和大數據技術，達到指標測量甚至精準預測未來的目的。

（1）指標測量

通過采集有限的物理傳感器指標的直接數據，并借助大樣本庫，通過機器學習推測出一些原本無法直接測量的指標。例如，可以利用一系列歷史指標數據，通過機器學習來構建不同的故障特征模型，間接推測出物理實體運行的健康指標。

以優锘ThingJS為例，先利用CampusBuilder構建一個3D場景模型，通過Ajax或者Json數據連接到傳感器數據，從而模擬智慧園區的運行。除此之外，任何的物聯網設備可以添加互動腳本，即使是離線運行的環境，也可以利用已有數據進行仿真模擬。

（2）精準預測

現有的產品全生命周期管理很少能夠實現精準預測，因此往往無法對隱藏在表象下的問題進行預判。而數字孿生可以結合物聯網的數據采集、大數據的處理和人工智能的建模分析，實現對當前狀態的評估、對過去發生問題的診斷，并給予分析的結果，模擬各種可能性，以及實現對未來趨勢的預測，進而實現更全面的決策支持。

數字孿生技術應用的一個活脫脫的例子就是使用3D建模來為物理對象創建數字模型，并鏡像呈現物理世界的位置、特征、屬性、互動等最新拷貝版本。

NASA（美國宇航局）首次提出數字孿生模型，正是對于未來緊急狀況判斷、分析、解答并排除障礙點的需求。試想一下，我們不太可能在地球環境預想到所有在太空遇到的情況，如果在太空發生事故，解決問題的環境也會比地球嚴峻得多。所以，美國宇航局的阿波羅計劃“其中至少建造了兩個相同的空間飛行器，以反映航天器在執行執行任務期間的狀況”，也就是模擬仿真緊急情況，獲得更全面的解決方案。

基礎技術與物聯網底層伴生共存

可以說，數字孿生在未來的技術矩陣里將處于一個非常基礎的位置。而在新技術的價值閉環上，數字孿生也承擔著關鍵的一環，而物聯網技術一直是底層伴生關系，相輔相成。其中，業務應用很方便的與物聯網系統進行交互，共同創建智能系統。

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