数字孪生关键技术有哪些

数字孪生关键技术：

1、数据采集技术。数据的采集是数字孪生的基础，要实现从控制系统中读取设备数据就需要经过数据格式解析、数据结构重新定义、数据逻辑重新定义等，对原生数据进行清洗，进而从出众多数据中提取关键、有效的部分并进行输出。

2、数字孪生数据应用。孪生数据包括物理实体、虚拟模型、服务系统的相关数据，领域知识及其融合数据，并随着实时数据的产生被不断更新与优化。

3、数据建模技术。数字孪生应用中真实物理空间的映射建模需要用丰富建模、计算求解、仿真工具集来强化多时空尺度模型统一计算求解能力。

4、人工智能技术。在数字孪生应用中，需要在虚拟空间对现实物理映射做到多概率的仿真，这就离不开算法模型和人工智能的开发。