数字孪生意味着将真实世界中具有实质内容的物体或环境移动到虚拟空间中，并将两者联系起来。简而言之，它意味着以数字方式对现实世界进行建模，但它不仅用于建模，而且还包含现实世界的数据链接，操作，控制和分析。与通常称为仿真的技术有很多相似之处，但是有一个很大的区别，那就是它针对的是现实中已经存在的系统，并且它与实际系统实时链接。
尤其是，它与实时实时地存在很大的区别，例如，如果现有的模拟主要是专门针对假设，即在已经计划了特定条件时观察变化，那么Digital Twin相反，您可以观察现实世界中发生的事情，并且可以直接控制，操作和优化现实世界中存在的系统。换句话说，如果将仿真主要称为设计阶段，那么数字孪生可以看作是在设计-开发-操作-优化阶段中全部使用的概念。
构成Digital Twin的技术非常多样化，包括建模，可视化，数据链接，分析和仿真。因为它将现实世界移动到虚拟空间中，看上去与现实世界相似，也就是说，可视化部分引起了人们的注意，但实际上，可视化部分只是构成Digital Twin的元素的这一部分。相反，可以看出，收集现实世界中的各种数据，如何将其链接到虚拟空间，如何分析链接的虚拟空间并从中获取有意义的见解更为重要。
LG CNS总顾问Hee-Kyung Moon在2019年Unity行业峰会上发表了以下内容，因为它以一种易于理解的方式解释了Digital Twin的概念，以及规划，实施和运营该产品的案例。实际物流系统的Digital Twin：
此外，ETRI正在创建和分发有关如何使用Digital Twin的报告，该报告共享相关文章并与报告链接：
从应用AI技术的角度来看，Digital Twin也是一个非常有趣的领域。
- 对于AI技术的应用，虚拟空间比现实世界更具优势：尽管Digital Twin是现实世界的转移，但它在应用AI技术方面具有许多优势，因为它是一个全部由数字数据表示的虚拟空间。它具有避免在将AI技术应用于现实世界时可能发生的许多感知错误的优势，并且能够通过随机分配比现实世界更多的各种条件进行测试。
- 不限于数据集，但可以使用实际数据进行升级：在设计，评估和优化AI技术的过程中，通常会使用在特定条件下收集的学习和评估数据集，但是很难完全反映现实世界，并且很难应对各种异常情况。如果您使用的是用Digital Twin构建的世界，则将收集反映许多真实情况的真实数据，并可以使用它来推进AI技术。
- 人工智能技术对于最大化利用Digital Twin至关重要：为了最大程度地利用内置Digital Twin的可用性，反馈回路必须快速有效地分析大量观察结果（而不是简单观察结果）中的见解，并对其进行优化并将其反映在现实世界中，这一点至关重要。这些分析和优化过程是可以很好地应用AI技术的领域。
- 为实验AI技术提供逼真的仿真环境：发布使用AI技术制造的产品时，您可以在内置的Digital Twin环境中预分发它，而不必立即将其部署到现实世界中，并执行情况观察和各种测试。例如，假设您已经创建了可以帮助人类的自动驾驶汽车，送货机器人或人形机器人，那么在Digital Twin环境中进行预先测试在许多方面都非常有意义。
自深度学习问世以来，人工智能技术已经取得了很大进步，但实际上，应用于现实世界服务的案例并不多。我们认为Digital Twin包含加速AI技术应用的许多必要因素，并且我们相信将来在这两个领域中可能会产生协同效应。
