但是除了一些晦涩难懂、 诘屈聱牙的概念外，大部分人对于数字孪生并没有一个清晰全面的认知，到底该如何认识并掌握它，成为企业在数字化时代的一道难题。
“疯狂”的数字孪生
数字孪生，英文名叫Digital Twin（数字双胞胎）。也被称为数字映射、数字镜像。
2002年的时候，从事产品生命周期管理PLM的Michael Grieves教授，在一次产品生命周期管理课程中提出了镜像空间模型：与物理产品等价的虚拟数字化表达。（虽然没有书面证据，但这仍被广泛认为是数字孪生最早来源）
到2010年，美国宇航局NASA首次提出了“数字孪生”的概念，通过虚拟化、仿真技术以及飞行器的实时状态、历史维护、健康管理等数据，利用数字技术对各种物理孪生对象进行替代，以适应现阶段深空探索的需要。大家以为这就是数字孪生的起源吗？
不，数字孪生的源头其实是物理孪生（Physical Twin）。
美国宇航局在上世纪六七十年代的阿波罗计划中，曾经建造有多艘相同的太空飞行器，就像“孪生多胞胎”。在飞行准备过程中，孪生体被大量用于训练；在飞行任务期间，则被用来模拟在地球模型上的备选方案，其中有效的飞行数据就被用来较为精确地反映飞行条件，从而在危急情况下协助宇航员做出正确判断。
随着ICT技术的发展，最初的“物理孪生” 实体，被越来越多的数字模型部件取代，并扩展至产品的全生命周期，直至形成与物理实体完全一致的数字孪生模型。数字孪生的出现，让物理实体有了一个超级新替身。此后，工业制造成为数字孪生的孵化器。
西门子可以说是数字孪生的忠实拥泵，用数字孪生贯穿了产品生命周期各环节间的数据模型。用数字孪生仿真模拟工厂的一些实际操作流程，从产品设计到产线设计，到设备制造方的机械设计和工厂的规划排产，到最后制成产品。比如数字自优化工具、用于减少和计划停机时间的预测性维护工具以及用于机床安全和运行的智能辅助系统，提升机床生产效率和可靠性。
基于物理实体与虚拟镜像之间的强关联，数字孪生为工业场景带来了解决问题的全新视角。通过将各种显性知识与隐性知识、结构化与非结构化知识结合，激活工业积累多年的沉默知识和数据资产，将实时以及准实时的动态运行数据记录叠加传统工业模型，构建工业数字孪生，帮助人们重新认识、管理工业制造。可以说，是工业互联网激活了数字孪生的生命。
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