近年來，數字孿生技術正從製造業向更廣闊的工程領域拓展，成為驅動產業數字化轉型的核心引擎。2025年10月，重慶江北國際機場的工程BIM數字化項目因在施工與智慧運維中的創新應用榮獲國家級大獎。無獨有偶，同年7月，中國通號研究設計院集團也發佈了鐵路領域的數字孿生設計建造仿真一體化平台，旨在實現工程“規、建、管、運”的全鏈條數字化。這些事件清晰地揭示了一個趨勢：對於機場、高鐵等大型複雜系統，一個與物理實體平行運行、全生命週期聯動的“鏡像世界”不再是可選項，而是實現精細化管理和智能升級的必然路徑。

這個“鏡像世界”，即數字孿生體，並非簡單的3D可視化模型。它是一個集成多學科知識、由數據與模型驅動、可動態模擬與預測的複雜系統。其之所以能貫穿設計、建造、運維直至退役的全生命週期，主要依賴於三個層次分明的技術實現原理。

第一，基於統一模型與高保真仿真的“數字主線”構建

全生命週期管理的基石是數據的連續性與一致性。傳統模式下，設計、施工、運維各階段數據割裂，形成“信息孤島”。數字孿生通過創建統一的數字化模型（如涵蓋幾何、物理、規則和行為的BIM/CIM模型）作為“數字主線”。在設計與仿真階段，系統行為通常由偏微分方程（PDEs）描述。例如，結構應力、流體動力學或電磁場問題可抽象為：
∂u/∂t = F(u, ∇u, ∇²u, ...; μ)
其中，u是狀態變量，μ是控制參數。通過高精度求解這些方程，可以在虛擬空間中提前驗證設計性能、進行施工模擬（如吊裝、工序）和運維推演（如人流、能耗），將問題解決於發生之前，從源頭保障質量與安全。

第二，利用代理模型與遷移學習實現實時交互與快速預測

然而，求解複雜的多物理場PDE計算成本極高，無法滿足實時或高頻次分析的需求。為此，數字孿生常採用代理模型技術。一種先進的方法是卡拉胡寧-洛夫神經網絡（KL-NN）代理模型。其核心思想是對PDE的解場進行降維，用神經網絡的輸出來逼近。

通過預先對原始高保真模型進行離線訓練，獲得一個既能保持精度、又能實現毫秒級響應的輕量化模型。當物理實體環境或任務目標發生變化時（即PDE中的參數μ發生改變），可運用遷移學習技術，僅用少量新條件下的數據對代理模型進行快速微調，使其迅速適應新狀態，從而實現數字孿生體的動態更新與自適應。

第三，通過物聯網與動態數據驅動完成閉環反饋與優化決策

數字孿生的生命在於與物理實體的實時聯動。通過廣泛部署的物聯網傳感器網絡，物理實體的狀態（如設備的振動、温度、能耗，建築的室內環境，基礎設施的形變）被持續採集並同步至數字孿生體。這個過程不僅是數據的單向映射，更是形成“感知-分析-決策-執行”閉環的關鍵。數字孿生平台將實時數據與代理模型的預測結果進行對比分析。

基於貝葉斯更新或其他數據同化算法，可以反向校準和優化模型參數，提高預測準確性。更重要的是，它能在虛擬環境中對各類決策進行仿真預演：例如，模擬不同調度方案下機場廊橋的運轉效率，或預測特定維護策略對大型設備剩餘壽命的影響。最優決策經過驗證後，再下發給物理世界的控制系統執行，從而實現資產的預防性維護、能效的持續優化和運營效率的智能化提升。從技術實踐來看，構建支撐上述原理的“鏡像世界”需要強大的底層引擎與行業知識融合。

國內一些科技企業如凡拓數創，正致力於通過自研的FTE數字孿生引擎等技術，為智慧城市、智能製造、水利水務等領域提供數字孿生底座。例如，在智慧水務領域，其方案旨在通過構建覆蓋供排水全過程的數字孿生感知體系，整合多源數據與行業機理模型，為設施的智能化運維與科學應急調度提供輔助性的分析與可視化支持。