数字孪生的技术实现依赖于诸多新技术的发展和高度集成，以及跨学科知识的综合应用，是一个复杂的、协同的系统工程，涉及的关键技术方法包括建模、大数据分析、机器学习、模拟仿真等。

举例而言，如果把数字孪生的构建比作“数字人”的创造，则其核心的建模过程相当于骨架的搭建过程；采集数据，开展数据治理和大数据分析，相当于生成人的肌肉组织；而数据在物理世界和赛博空间之间的双向流动正如人体的血液，所提供的动能使数字机体不断成长，对物理世界对象的映射更趋精准；模拟仿真使“数字人”具备智慧，从而使通过赛博空间高效率、低成本优化物理实体成为可能。

数字孪生建模技术经历了从实物的“组件组装”式建模到复杂实体的多维深度融合建模的发展。

建模是数字孪生落地应用的引擎。以前，数字孪生建模一般是通过将不同领域的独立模型“组装”成更大的模型来实现。对产品、设备等实物，通过“组装”建模可以达到较好的效果，但复杂实体的建模往往是跨领域、跨类型、跨尺度，涉及多个维度，通过单一维度的“组件组装”，建模效果欠佳。

多维深度融合建模技术的逐渐成熟，支撑更复杂的实体组织或智慧城市的孪生模型构建：多维度建模技术的引入，通过融合不同粒度的属性、行为、特征等的“多空间尺度”，以及刻画物理对象随时间推进的演化过程、实时动态运行过程、外部环境与干扰影响等“多时间尺度”模型，使数字孪生模型能够同时反映建模对象在微观和宏观层面上的特征。

基于深度学习、强化学习等新兴机器学习技术的发展使得大数据分析能力显著提升，是构建面向实体的复杂数字孪生体的基础支撑。

当前，企业内部各部门数据统计口径不一、数据的自采率和实时性不高等问题普遍存在，制约了企业数字孪生刻画的准确度。基于深度学习、强化学习等新兴机器学习技术的引入，实现多维异构数据的深度特征提取，大大提高数据分析效率，使得构建面向企业的复杂数字孪生体成为可能。

模拟仿真技术从早期的有限元分析对物理场的仿真，发展到网络模型对复杂实体组织的仿真。

有限元分析主要关注于某个专业领域，比如实物的应力或疲劳等，但物理现象往往都不是单独存在的，例如只要运动就会产生热，而热反过来又影响一些材料属性。这种物理系统的耦合就是多物理场，分析复杂度要比单独分析一个物理场大得多。而由于实体组织更加复杂，除了传统的物理特性外，还涉及复杂的业务因素，如针对工业制造企业需要面向人、机、料、法、环、财等多个要素，且要考虑相互间的复杂关系，需要依靠分布式仿真、交互式仿真、智能Agent等网络模型的不断迭代发展。

企业数字孪生驱动价值实现

PLtwin数字孪生拥有Unity游戏引擎与GIS&BIM地图的两条技术产品，包含3D建模与开发的独立数字孪生团队，利用三维建模技术还原真实场景，模拟仿真运行状态，打通业务数据，实现数字化"一张图"的多种应用场景。广泛应用于智慧社区、房地产、智慧城市、智慧工厂、数字产线、工艺仿真等诸多领域。