（4）保真性
数字孪生的保真性指描述数字虚体模型和物理实体的接近性。要求虚体和实体不仅要保持几
何结构的高度仿真，在状态、相态和时态上也要仿真。值得一提的是在不同的数字孪生场景
下，同一数字虚体的仿真程度可能不同。例如工况场景中可能只要求描述虚体的物理性质，
并不需要关注化学结构细节。
（5）闭环性
数字孪生中的数字虚体，用于描述物理实体的可视 模型和内在机理，以便于对物理实体的
状态数据进行监视、分析推理、优化工艺参数和运行参数，实现决策功能，即赋予数字虚体
和物理实体一个大脑。因此数字孪生具有闭环性。
1.3 相关概念
1. 数字孪生生态系统
数字孪生生态系统由基础支撑层、数据互动层、模型构建与仿真分析层、共性应用层和行业
应用层组成。其中基础支撑层由具体的设备组成，包括工业设备、城市建筑设备、交通工
具、医疗设备组成。数据互动层包括数据采集、数据传输和数据处理等内容。模型构建与仿
真分析层包括数据建模、数据仿真和控制。共性应用层包括描述、诊断、预测、决策四个方
面。行业应用层则包括智能制造、智慧城市在内的多方面应用。
2. 数字孪生生命周期过程
数字孪生中虚拟实体的生命周期包括起始、设计和开发、验证与确认、部署、操作与监控、
重新评估和退役，物理实体的生命周期包括验证与确认、部署、操作与监控、重新评估和回
收利用。值得指出的是，一是虚拟实体在全生命周期过程中与物理实体的相互作用是持续
的，在虚拟实体与物理实体共存的阶段，两者应保持相互关联并相互作用。二是虚拟实体区
别于物理实体的生命周期过程中，存在迭代的过程。虚拟实体在验证与确认、部署、操作与
监控、重新评估等环节发生的变化，可以迭代反馈至设计和开发环节。
3. 数字孪生功能视角
从数字孪生功能视角，可以看到数字孪生应用需要在基础设施的支撑下实现。物理世界中产
品、服务或过程数据也会同步至虚拟世界中，虚拟世界中的模型和数据会和过程应用进行交
互。向过程应用输入激励和物理世界信息，可以得到包括优化、预测、仿真、监控、分析等
功能的输出。
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