刘晓冰，王姝婷，白朝阳+

(1.大连理工大学 制造管理信息化技术国家地方联合工程实验室，辽宁 大连 116024； 2.大连理工大学 经济管理学院，辽宁 大连 116024)

0 引言

大数据、物联网等新一代信息技术的发展对制造业的数字化、网络化、智能化进程起到关键的推动作用，随着“工业互联网”“工业4.0”“中国制造2025”等制造战略的提出，以智能制造为主体的第四次工业革命已经来临。智能制造是制造业变革的潮流与趋势，而数字孪生(digital twin)作为制造领域的前沿科学技术，已经逐渐成为智能制造的关键使能技术。数字孪生指以数字化的方式构建物理实体的虚拟模型，并对物理实体在现实环境中的行为进行模拟，借助虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段扩展物理实体的能力，为客户提供更实时、更智能的服务。党的十九大报告指出，要加快建设制造强国，推动生产过程的智能化发展。在此背景下，数字孪生领域具有巨大的发展潜力，其定义、应用范围、研究热点和演进趋势均是智能制造领域的研究热点。

目前，已经有部分学者采用文献计量方法分析了数字孪生领域的研究进展。管文玉等[1]对数字孪生领域的210篇文献进行分析，基于CiteSpace构建了可视化知识图谱，提出领域内的趋势及热点；陈勇等[2]基于文献计量的方法对486篇文献的研究领域、期刊、关键词等模块进行了详细分析，探寻了数字孪生领域的应用前景；郭洪飞等[3]扩大检索范围，对Web of Science(WoS)和Google Scholar两个数据库中的文献进行检索分析，提出未来数字孪生领域的研究应聚焦于共享海量数据、统一建模标准、驱动智能制造等方面。

数字孪生领域的理论探索与应用推广是一个长期深化演进的过程，现阶段数字孪生正处于大发展时期，近两年的文献数量激增，亟需对现有研究成果进行梳理，分析数字孪生领域的趋势和发展脉络，探寻领域内的最新研究方向与热点。因此，本文对数字孪生领域的研究成果进行人工手动清洗与梳理，同时采用科学计量理论中的算法与科学知识图谱可视化软件分析数字孪生领域的文献总体发展趋势及来源，梳理数字孪生领域的核心研究主题与学科知识结构，探索领域内研究热点的演化趋势，以期为数字孪生未来的发展提供建议，也为领域内学者和企业实践者提供参考。

1 数据来源与研究方法

为全面掌握数字孪生领域的研究脉络，获取高质量的文献数据，本文采用汤森路透旗下的WoS核心合集数据库为检索源，该数据库是国际公认的可反映科学研究水准的数据库，是科研人员掌握领域内研究趋势及最新进展的重要工具。

2003年，Michael Grieves教授于美国密歇根大学的产品生命周期管理课程上提出“与物理产品等价的虚拟数字化表达”的概念[4]，这一概念后被称为镜像空间模型(mirrored spaced model)[5]与信息镜像模型(information mirroring model)[6]，此时的模型已经具备了数字孪生的基本组成要素，被视为数字孪生的雏形。2011年，Grieves教授正式提出数字孪生的概念[7]，其概念模型包括物理空间的产品、虚拟空间的产品以及二者间的信息数据接口。

因此，本文首先将“mirrored spaced model”与“information mirroring model”作为主题词在WoS数据库核心合集中进行检索，并未找到与之相关的有效文献记录。其次，数字孪生可以翻译为digital twin或digital twins，因此将这两个关键词在WoS数据库核心合集中作为主题词进行检索。另外，由于数字孪生的概念于2011年提出，设定检索时间跨度为2011年～2020年，检索时间为2020年11月26日，共得到1 372条文献记录，筛除重复、信息不全的文献，最终得到1 359条有效的文献记录。

在研究方法上，本文采用定性与定量相结合的方法，借助WoS数据库分析工具统计数字孪生领域文献的年度发文量，同时采用知识图谱的方法，利用德雷赛尔大学陈超美教授开发的CiteSpace系列应用软件对检索到的文献进行可视化分析。CiteSpace主要基于共引分析理论和寻径网络算法对领域内文献进行计量，从而探寻热点演化的关键路径和拐点，分析学科发展的潜在动力机制和前沿。本文的整体研究设计如图1所示。

2 数字孪生文献总体趋势分析

对1 359条文献记录的发表年份进行统计整理，绘制数字孪生领域的文献数量趋势图，如图2所示。该图将年份和该年发表的文献数量对应，同时添加了数字孪生领域的重要事件节点，2020年的全年发文数量因无法统计而未显示在图中。普莱斯文献指数增长规律指出，在某领域诞生初期，相关文献数量的增长处于不稳定阶段；在该领域的快速发展期，文献数量呈指数增长；当该领域的理论处于成熟阶段时，文献数量的增长相对缓慢，呈线性增长；随着该领域学科理论的完善，相关文献数量日趋减少。数字孪生领域的文献数量在近几年呈指数增长，因此处于大发展时期。

通过分析图2中的文献数量和重要事件节点，将数字孪生的发展划分为3个阶段：

(1)第1阶段(2014年之前) 数字孪生的概念于2011年提出，当时几乎没有相关的文献，随着美国工业互联网联盟将数字孪生作为工业互联网落地的核心和关键，德国工业4.0参考架构将数字孪生作为重要内容，出现了部分关于数字孪生的研究，然而相关文献数量非常少，此时的数字孪生并未受到广泛关注，处于概念提出时期。

(2)第2阶段(2014年～2016年) 该阶段文献数量在小范围内逐年增长，相对应的重要事件节点包括数字孪生第一份白皮书正式发表，国务院正式印发《中国制造2025》并指出“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，提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平”。另外，考虑到文献撰写和出版需要一定时间周期，文献数量相对于重要时间节点存在滞后性，虽然文献数量仍然不多，但是已经出现明显上升的趋势。在此背景下，数字孪生作为未来数字化企业发展的关键技术已经成为智能制造发展的新抓手。

(3)第3阶段(2016年之后) 该阶段数字孪生领域的文献数量出现爆发性增长，2018年和2019年相比上一年度的文献数量增幅分别达266.2%与119.3%，数字孪生进入快速发展时期，并受到领域内咨询公司、学术联合体和工业企业的广泛关注，西门子、达索、GE等企业开始部署并使用数字孪生，同时数字孪生也逐步深入细化到多个专业领域的发展与规划中。

3 数字孪生文献来源情况分析

3.1 核心作者与作者间合作分析

通过分析领域内高产作者及作者间合作关系可以找出该领域具有影响力的学者及其合作情况，便于追溯团队的研究脉络。式(1)为学术界确定领域内核心作者的普莱斯定律公式[8]：

(1)

式中：K1为该领域的核心作者发文量临界值；μmax为发文量最高作者的论文数量。根据普莱斯定律，数字孪生领域发文数量最多的是学者陶飞，发表了17篇文献，即μmax=17，用式(1)计算得K1=6.366 5，因此，发文量大于等于7的作者是该领域的核心作者，数字孪生领域的核心作者共8人，具体如表1所示。

表1 WoS数据库数字孪生领域的核心作者统计

采用CiteSpace绘制数字孪生领域的作者合作网络图，如图3所示。可见，数字孪生领域存在部分研究团队，结合表1对核心作者的统计，将合作紧密的核心作者视为一个研究团队，通过梳理核心作者发表的文献，总结出如下4个研究核心团队：

(1)以陶飞(FEI TAO)教授为核心，由戚庆林(QINGLIN QI)、张萌(MENG ZHANG)等学者组成的团队[9-11]提出了数字孪生车间的概念，研究了孪生车间的运行机理和实现方法，讨论了基于数字孪生的产品设计模式，构建了数字孪生驱动的产品设计框架，而且对数字孪生应用领域及未来发展趋势进行了探索。

(2)由刘强(QIANG LIU)、冷杰武(JIEWU LENG)、陈新(XIN CHEN)等[12-14]学者组成的团队提出了数字孪生驱动的自动化流水车间制造系统快速个性化设计方法，同时将数字孪生应用于大型自动化高层仓库产品服务系统的优化中，通过在线感知数据进行联合优化决策，提升系统的利用率和效率，而且提出了应用于智能车间并行控制的数字孪生制造网络物理系统。

(3)由SODERBERG，WARMEFJORD，LINDKVIST等[15-17]学者组成的团队在研究中多聚焦于如何基于数字孪生提高产品的几何质量，该团队构建了能够确保产品具有良好几何质量的数字孪生模型，研究了数字孪生环境下识别几何焊接点的方法，提出基于数字孪生的装配夹具个性化定位调整方法，有效提升了装配几何质量。

(4)由LIM，ZHENG，CHEN等[18-19]学者组成的团队系统分析了数字孪生领域的研究成果，构建了数字孪生的参考模型，确定了数字孪生领域未来的8个前景，提出了基于数字模型、计算模型和图形模型的产品级数字孪生开发方法。

数字孪生领域8位核心作者发文总数量为83篇，占所有文献数量的6.1%，远低于普莱斯定律中提出的“在同一主题中，半数的论文为一群高生产能力作者所撰”，说明现阶段数字孪生领域的学者间虽然存在合作交流，但是合作规模相对较小，未形成核心作者集群，不同团队的学者间应增强合作，扩大研究团队规模。

3.2 核心发文机构与机构间合作分析

通过分析科研机构之间的合作网络，可以更深入地研究知识的演化路径，帮助学者们了解在该领域科研能力强、学术贡献大的机构，为机构间寻求合作、深化和发展该领域学术研究提供帮助。表2统计了数字孪生领域发文数量最高的10个机构，其中发文数量最高的3个机构分别是德国亚琛工业大学、北京航空航天大学与查尔姆斯理工大学。

表2 WoS数据库数字孪生领域文献发文机构统计

通过CiteSpace绘制数字孪生领域的发文机构合作网络图，如图4所示。从图中可见，数字孪生领域的各机构间存在一定合作关系，发文数量最多的德国亚琛工业大学(RWTH Aachen University)与德国凯泽斯劳滕大学(TU Kaiserslautern)、德国布伦瑞克工业大学(TU Braunschweig)、德国Fraunhofer IPT研究所等机构均建立了合作关系；发文数量第二的北京航空航天大学与密歇根大学(The University of Michigan)、新南威尔士大学(The University of New South Wales)、新加坡国立大学(National University of Singapore)等机构建立了国际合作关系；发文数量第三的查尔姆斯理工大学(Chalmers University of Technology)与发文数量第四的米兰理工大学(Polytechnic University of Milan)建立了非常紧密的合作关系；此外，西门子公司(Siemens AG)作为数字孪生领域的典型应用企业，与斯图加特大学(University of Stuttgart)建立了非常紧密的校企合作关系，推动数字孪生从概念模型向应用领域转换。因此，现阶段数字孪生领域的各研究机构间存在一定的国际合作交流，通过校企、校校间的国际合作交流可以使数字孪生向更深层次发展，各科研机构应继续加强合作，进一步深化数字孪生的框架模型，推动其在企业层面的实施应用。

3.3 来源出版物分析

统计来源出版物可以帮助相关领域学者找到搜集针对性资料的平台，表3所示为数字孪生领域刊文量前10名的出版物名称，为进一步探寻数字孪生领域文献在出版物中的分布规律，本文根据布拉德福定律计算领域内的核心期刊，计算公式为

r0=2ln(eE×Y)。

(2)

式中：E为欧拉系数，E=0.577 2；Y为刊文量最大期刊的发表篇数。由此计算得r0≈9，即数字孪生领域刊文量前9的期刊处于核心区。由表3可知，核心区的出版物共刊文287篇，占发文总量的21.12%，低于布拉德福定律中核心区期刊所刊文献量需占总刊文量1/3的要求，说明当前数字孪生领域文献在出版物中的分布略显分散，且发文数量较高的出版物多为会议论文，尚未形成领域内的主流核心区期刊。

表3 WoS数据库数字孪生领域来源出版物统计

续表3

3.4 学科分析

CiteSpace中的双图叠加分析旨在揭示某领域学科与全球科学文献地图的相关性。图5所示为数字孪生所处的学科领域，其中：左侧为施引文献的期刊分布类群，表示数字孪生领域的主要学科，数字孪生领域施引文献主要来自mathematics,systems,mathematical；右侧为被引期刊类群，表示数字孪生领域主要引用了哪些学科，这些学科为数字孪生领域的研究基础，数字孪生领域主要引用的学科是systems,computing,computer，因此计算机、系统学可以视为数字孪生领域的研究基础。

4 数字孪生研究热点分析

4.1 关键词共现分析

关键词共现分析是探索学科领域知识结构的重要研究方法，该方法通过统计分析文献中的关键词探寻领域内各主题间的联系[20]。式(3)为根据齐普夫定律推导的高低词频临界值模型，可计算领域内的高低词频临界值[21]：

(3)

式中I1为表示领域内词频为1的关键词数量。

运行CiteSpace可提取数字孪生领域的407个关键词，其中词频为1的关键词有66个，通过式(3)计算得K2=11，即词频大于等于11的关键词为该领域的高频关键词，因此数字孪生领域的高频关键词共65个，具体如表4所示。

表4 WoS数据库数字孪生领域的高频关键词统计

续表4

采用CiteSpace软件绘制数字孪生领域的关键词共现网络图，如图6所示。关键词共现网络图是以关键词为十字形节点、共现关系为边的网络图，节点大小表示关键词的共现频次，中介中心性指关键词与其他关键词的相关性，若某个节点中介中心性较高，则该节点在网络图中的连接能力较强，在该研究领域的作用较重要。数字孪生领域频次和中介中心性较高的关键词包括digital twin(748/0.12)，design(185/0.03)，industry 4.0(164/0.09)，simulation(131/0.04)，system(118/0.04)，cyber-physical system(111/0.08)。由此可见，数字孪生领域的研究热点主要围绕“仿真”“系统设计”等方面进行，而且呈现出在“信息物理系统(Cyber-Physical Systems, CPS)”“工业4.0”等领域多元化发展的格局。

4.2 年度热词与突现词分析

对数字孪生领域的407个关键词进行筛选，通过年份计数法归类统计词频大于等于11的关键词，将其归纳到词频的出现年份，得到数字孪生领域的年度热词归纳表，如表5所示。

表5 数字孪生领域年度热词

由表5可知，数字孪生领域的研究主要在近5年展开。2014年以前，数字孪生领域处于发展初期；2015年，学者们开始设计数字孪生的基础概念框架与管理模型；2016年，“工业4.0”对数字孪生的发展起到了推动作用，学者们开始聚焦于数字线程、数字化制造，探索产品全生命周期价值链模型，对数据源进行统一，实现了各环节模型数据的双向同步沟通，为数字孪生奠定了坚实的技术基础；2017年，以大数据、物联网、建筑信息模型等技术为支撑的数字孪生系统设计得到发展，学者们提出将数字孪生应用于智能工厂的生产系统；2018年，数字孪生相关的研究多与机器学习、本体、人工智能、虚拟现实等技术方法结合，主要对基于数字孪生的预测性维护、智慧城市构建及制造业数字化实现进行探索；2019年，区块链、云、深度学习、遗传算法等逐渐成为数字孪生领域的主要话题，在此基础上，相关研究多聚焦于数字孪生互操作性的实现，以多样的数字孪生体映射物理孪生体，数字孪生的概念开始深入到供应链领域，利用数字孪生可以实现对供应链运行状态的监控与管理。

Jon Kleinberg基于brust两阶段设计的跳跃检测算法，可以从样本数据中挖掘出突现词[22]。突现词指在某一时间段内被引或共现频次较大的关键词，旨在揭示领域内不同阶段的研究热点和演进趋势。本文基于brust算法，运用CiteSpace软件对1359篇文献进行分析，最终从407个关键词中挖掘出5个突现词，如表6所示。

表6 数字孪生领域突现词

由表6可知，industry 4.0与smart factory的突现强度明显高于其他突现词，工业4.0在数字孪生领域的突现强度最大，出现年份最早，说明其对数字孪生发展的影响尤为突出。工业4.0旨在充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统，将制造业向智能化转型，因此数字孪生可视为实现工业4.0的热门技术手段，咨询公司德勤2018年初曾发布《工业4.0与数字孪生》研究报告，报告描述了数字孪生的定义、创建方式及现实应用场景，并对企业如何着手部署创建数字孪生进行探讨。在智能工厂方面，数字孪生技术可以在虚拟环境中完全映射真实的工厂[23]，基于数字孪生的智能工厂可以全面感知厂内运行状态，对生产过程进行监控，并通过挖掘分析生产过程中的实时数据为智能工厂的各决策层提供决策建议。另外，数字孪生领域的突现词普遍持续时间较长，爆发强度较高，未呈现出多个发展进程，说明现阶段数字孪生领域处于研究意识觉醒期，随着工业4.0的提出，学者们开始积极探索数字孪生技术在智能制造、生产系统、智能工厂等领域的应用。

4.3 可视化聚类分析

对共被引网络顶点进行模块化聚类可以进一步反映领域内研究主题的分布情况，CiteSpace在聚类标签的提取上提供了潜语义索引(Latent Semantic Indexing, LSI)、对数似然率(Log-Likelihood Ratio, LLR)、互信息(Mutual Information, MI)3种算法，其中LLR算法能够有效推断事件之间的联系，在CiteSpace的聚类分析中最为常用。基于LLR算法，采用CiteSpace软件对1 359篇文献进行聚类，得到数字孪生领域的可视化聚类分析时间线图(如图7)，该领域文献被分割成了7个核心类群(如表7)，聚类结果显示，industry 4.0，production systems, service, vehicle routing problems with pick-up and delivery是最大的4个聚类，它们体现了数字孪生领域的热点主题，其中industry 4.0做为最大的聚类，体现了其在数字孪生领域的突出地位。同时，对于表7中的聚类平均轮廓值(Sihouette，简称S值)，一般认为，S>0.5时该聚类可视为合理的聚类，S>0.7时意味着该聚类是令人信服的。因此，表7的7个聚类均为合理聚类，而且smart manufacturing, multimodal data acquisition, production systems, service, data exchange, vehicle routing problems with pick-up and delivery 6个聚类是可信性更高的聚类。另外，表中年份为该聚类中文献的平均发表年份，时间越晚的聚类在领域内越具有前沿性，smart manufacturing，industry 4.0，vehicle routing problems with pick-up and delivery等出现时间较晚的聚类体现了数字孪生领域研究的前沿热点。

表7 数字孪生领域聚类名称

4.4 研究热点演进分析

研究热点的演进分析可以帮助学者了解领域知识结构和变化趋势，本文将可视化分析得到的7个聚类总结为3大类，并对每个大类主题中的高被引与高网络密度文献进行梳理分析。

(1)数字孪生与智能化

industry 4.0(#0)和smart manufacturing (#7)均为智能化的核心战略目标，工业4.0的本质是通过充分利用CPS将制造业向智能化转型，而智能制造作为一种新的制造模式，是由智能设备和专家共同组成的人机一体化智能系统。工业4.0与智能制造分别做为数字孪生领域聚类规模最大与S值最大的聚类，与数字孪生有密切的联系，数字孪生技术是实现工业4.0与智能制造的重要技术手段。TAO等[9]构建了数字孪生车间，并对物理车间、虚拟车间、服务系统和孪生数据4个关键组成部分进行讨论，同时提出了孪生车间的运行机制和实现方法，讨论了其关键技术和所面临的挑战；SCHLEICH等[24]提出基于肤面形状模型的综合参考模型，作为设计与制造工程中产品的数字孪生模型；SADDIK等[25]分析了数字孪生的起源与特征，提出数字孪生的发展离不开增强现实、虚拟现实、混合现实、云计算、5G等关键技术的支持，同时需要更多的研究来改进传统的数据收集和处理方法，构建物理世界和虚拟世界之间的通信接口。

(2)数字孪生在智能工厂中的应用

production systems(#1)，service(#2)，vehicle routing problems with pick-up and delivery(#3)均为智能工厂中的重要组成部分，因此将其归为一个主题。ALCCER等[26]提出基于智能工厂的生产制造系统，其智能工厂的概念利用了物联网、系统集成和网络物理生产系统等组件；NEGRI等[27]梳理总结了数字孪生在CPS系统中应用的相关文献，数字孪生提供了系统在产品生命周期的虚拟表示，实现了数据的同步和实时更新，其优化和决策依赖于CPS系统；PAN等[28]对车辆路径问题模型进行改进，提出一种数字孪生驱动的决策信息体系，开发了一种实时动态的同步控制机制，使生产物流系统在运输中实现同步。

(3)数字孪生中的数据采集与交互

data exchange(#4)，multimodal data acquisition(#6)均为数据相关的聚类，因此将其视为一个主题，数字孪生是物理世界与信息世界交互融合的主要技术手段，为了实现二者的连接交互，需要有效的数据采集与交互方法。ROSEN等[29]提出数字孪生的实现要了解生产系统的运行状态，并将采集的数据与仿真模型相结合，基于采集的数据给出良好的预测结果；UHLEMANN等[30]提出一种学习工厂的概念，以展示实时数据采集和基于仿真进行数据处理的潜力和优势，进而对多模态数据采集技术和本地独立优化环境进行全面升级；SCHROEDER等[31]等构建了基于数字孪生的自动化数据模型以及数据交换的通信方法，同时利用数字孪生概念对工业设备的虚拟部分进行建模，提出了一种基于Web服务的数据访问体系结构。

5 总结与展望

本文采用文献计量、科学知识图谱分析等方法对WoS数据库中数字孪生领域的文献进行分析，系统梳理了当前数字孪生领域的文献外部特征、研究热点和前沿演进过程，得到如下结论：

(1)文献外部特征

首先，数字孪生领域的文献数量总体呈上升趋势，根据文献发表数量趋势图，本文将数字孪生的发展分为3个阶段，且自2016年之后的第3阶段，领域内的文献数量呈指数增长，说明数字孪生领域现阶段处于大发展时期；其次，数字孪生领域形成了诸多合作团队，陶飞、刘强、RIKARD SODERBERG、CHUNHSIEN CHEN等学者所在的研究团队在领域内的贡献比较突出。数字孪生领域发文数量最高的3个机构分别是德国亚琛工业大学、北京航空航天大学与查尔姆斯理工大学，各研究机构间存在一定的国际合作，但团队规模相对较小，校企之间的合作不够紧密。在期刊方面，《Procedia CIRP》，《IEEE Access》，《IFAC-PapersOnline》，《Procedia Manufacturing》等期刊是数字孪生领域文献的主要载体，但基于布拉福德定律，数字孪生领域文献在期刊中的分布略显分散，尚未形成领域内的主流核心区期刊。在学科分析方面，计算机与系统学是数字孪生领域的主要研究基础。

(2)领域研究热点

通过对数字孪生领域关键词共现、年度热词及突现词的分析，领域内的热点研究主要围绕“仿真”“CPS”“系统设计”等方面展开，数字孪生如今虽然处于大发展时期，但是其研究与应用尚处初级阶段，如何将其与区块链、云、深度学习等新一代信息技术融合，是研究数字孪生高速发展并从理论走向应用的重点。同时，计量分析结果表明，当前数字孪生领域的研究可以归纳为industry 4.0，production systems，service，vehicle routing problems with pick-up and delivery，data exchange，multimodal data acquisition，smart manufacturing 7个核心研究主题。industry 4.0和smart manufacturing分别做为数字孪生领域聚类规模最大与S值最大的聚类，与数字孪生有十分密切的联系，而从主题发展年份的角度来看，智能制造与工业4.0下的数字孪生是近年来的研究热点，数字孪生技术是实现工业4.0与智能制造重要的技术手段。

目前，数字孪生的研究与应用仍存在诸多挑战，基于对数字孪生发展现状的分析，本文提出如下展望：

(1)数字孪生将与新一代信息技术深度融合

新一代信息技术的快速发展延伸了数字孪生的生命周期和价值链条，打通了数字孪生应用和迭代优化的路径。数字孪生领域的发展离不开新一代信息技术的支持，包括基于大数据与机器学习的孪生数据分析决策，基于区块链的虚拟模型安全存储与回放，基于云的数字孪生资源服务存储与共享，基于数字线程技术的全生命周期、全业务流程管理以及数据的深度集成，基于物联网的虚实产品互联互通等。数字孪生与新一代信息技术的深度融合可以推动领域内信息物理数据的融合，构建智能且安全的数字孪生模型，实现对孪生数据的智能学习分析与预测，并根据用户的不同需求提供智能服务。

(2)数字孪生将在多领域实现应用扩展

数字孪生的应用最初始于航空航天领域，随着领域内关键技术应用的发展与突破，现如今，数字孪生在空间通信网络、船舶、车辆、飞机、复杂机电装备、立体仓库、医疗、制造车间、智慧城市等多个领域都开展了相关研究。数字孪生领域未来技术发展与应用探索的关键是构建适用于不同领域、不同行业的数字孪生模型，探寻数字孪生的发展范式，推动社会治理与产业数字化转型。如何应用数字孪生技术实现复杂产品的健康管理，实现预测性维修，保证复杂产品的安全高效运转；如何构建智能工厂的数字孪生体；如何利用产品生命周期中的物理数据、虚拟数据以及交互数据对产品状态进行实时映射，通过数字孪生的产品服务系统对产品的全生命周期进行管理，实现产业链全环节的数字化管理，提升对市场需求的反映速度等，都是今后数字孪生领域的应用研究重点。

(3)数字孪生将由虚拟验证向虚实交互优化发展

数字孪生的发展需经历虚拟验证、智能决策、虚实交互3个阶段。虚拟验证指以真实数据为基础对场景或产品进行模拟，在此基础上提升真实场景的运行效率；智能决策指在机理模型的基础上与人工智能、物联网等新一代信息技术结合，实现机理模型、仿真模型、数据模型的有效融合；虚实交互指在智能决策的基础上加强数据交互，提升数据采集能力，进行实时反馈与控制，真正实现虚实交互优化。

(4)数字孪生将成为企业智能化、数字化发展的关键技术

数字孪生将成为实现智能制造与工业4.0的重要技术手段。利用数字孪生技术可以实现物理实体多模式数据与虚拟空间的有效集成，帮助工业人员在虚拟空间对产品设计、制造与服务进行闭环优化，同时通过在此过程中不断积累相关知识，完成对知识的获取、表示与推理，从而挖掘抽取人类知识，实现人机协同交互及系统自主决策，逐步实现企业的智能化。

综上所述，目前的数字孪生领域还有诸多研究课题亟需探索，且在多个领域有巨大的应用前景，本文的可视化分析结果可为未来数字孪生领域的理论技术研究与应用探索提供参考与借鉴。