到 2025 年，在人工智能进步解决曾阻碍技术的挑战下，数字孪生迎来复兴。

• 从静态模型到认知副本的演变：早期数字孪生主要是数据可视化工具，如今的 AI 驱动数字孪生是能学习、适应和预测变化的主动认知模型，能理解物理系统。
• 打破集成障碍：物联网实施需“全栈”工程师，AI 使传感器自配置、开发平台统一、有无需代码/低代码界面，可减少实施时间。

• 现实世界影响：

  • 有效预测性维护：挪威石油公司将 AI 增强数字孪生用于海上平台，减少停机时间 68%，误报率低于 3%。
  • 城市基础设施管理：新加坡和巴塞罗那实施城市数字孪生，优化资源分配，预防洪水。
  • 医疗系统优化：医院部署设施级数字孪生，提高急诊部门效率 27%。
• 推动变革的突破性技术：基础模型用于异常检测，强化学习用于优化，多模态 AI 集成。

展望未来五年：

• 自我修复系统：数字孪生将超越预测进行自主修正。
• 跨系统优化：不同系统的数字孪生将相互交互优化。
• 知识保存和转移：AI 数字孪生成为知识存储库。