基于机器、器材与基础设施的数字孪生着力建立一套虚拟表示组合，强调随时间推移将这些组合串连起来，让城市规划人员与工程师得以设计并监控从最小功能单元到整体城市环境的全方位设施体系。

　　数字孪生的实践应用正在各行各业中不断深入，近期涌现的一系列有趣案例则分别从改善工业资产运营、实现城市整体基础设施的虚拟化建模以及构建智慧城市等多个角度体现出这项技术的无穷潜力。

　　数字孪生在工业场景下已经全面开花，且集中体现在机械装备的设计和规划层面。与此同时，更加全面的数字孪生将允许操作人员极大提升工业设施乃至整体设施的运营效率与工作成效。

　　船舶与能源设备制造商Wärtsilä Voyage Services正在使用数字孪生推动训练模拟——该模拟系统已经能够重建过往情境，从而支撑起训练需求。在面向客户领域，该公司则运用数字孪生技术优化燃料消耗。以面向特定船舶系统的数字模型为例，孪生副本可以表示游轮上的发动机、船体甚至是酒店部分的电力消耗。

　　该公司借助数字孪生为实体船舶建立模拟副本，借此探索最佳运营方式以实现理想的燃料消耗成效。以此为基础，Wärtsilä Voyage Services可以将模拟结果与实际运营指标作比较，确定超额成本的对应来源，并据此改进系统效率。依托于这种先进方法，该公司为客户提供全面服务，帮他们在规划航程期间尽可能提高运行能效。

　　在设施管理方面，电子科技类产品合约制造商富士康正使用英伟达提供的数字孪生方案处理墨西哥瓜达拉哈拉新工厂的虚拟副本。该制造商的工程师们可以在这套数字孪生环境中指定所需的流程并训练工业机器人。

　　为了部署更多机械臂以提升生产效率，工程师们使用数千个传感器并配合大量摄像机。富士康公司董事长刘扬伟明确强调了部署数字孪生技术的目的，“我们的数字孪生将引导公司达到新的自动化与工业效率水平，显著节约时间、成本和能源投入。”

　　英伟达公司的Issac Manipulator工作流程项目通过库加AI模型的方式支持机械臂行为设计，尝试利用虚拟环境建立起越来越高效的实践运营流程。

　　日立建机株式会社为施工现场创建起数字孪生，旨在支持进度管理并实现机械的自动化运行。相关平台能够为物理施工现场创建出实时虚拟表示，具体涵盖工人位置、关于施工机械状态的信息以及施工现场地形因当前所进行工作而发生的变化。这一些信息使得日立可以通过互联网以安全方式远程操控机械。

　　此类应用程序也成为技术方案提供商们向客户交付的现成服务。自2024年5月起，亚马逊云科技（AWS）的客户已经可使用该公司的仓储自动化与优化（WAO）服务建立起高效且顺畅的配送中心。

　　此外，亚马逊的全球工程与安全服务团队还使用激光雷达扫描仪为现在仓库绘制地图，借此创建3D模型以实现用户需求。以此为基础，该团队正在着手推动数字孪生建模，包括创建一套数字资产库，其中包含现实场景物体的虚拟表示，例如叉车充电站、传送带和工作站等等。构建完成之后，这套数字孪生副本即可用于替代性仓储布局的概念设计。

　　美国政府也意识到了数字孪生在改善整体行业方面的及其重要的作用。美国国家标准与技术研究所（NIST）发布一份项目资助通报，寻求关于“建立并运营一处专注于数字孪生的美国芯片制造研究所，该研究所具备物理资产与计算能力（数字资产）的综合集成能力，旨在应对半导体行业面临的关键制造挑战”的提案。

　　NIST预计将从联邦政府处获得高达约2.85亿美元资助，项目周期为五年。该研究所希望建立起一套协作环境，用以推动创新并支持半导体数字孪生的发展。报告说明，“新成立的研究所定名为Smart US（美国孪生技术半导体制造与先进研究机构），将致力于开发、验证并使用数字孪生技术以改进国内半导体的设计、制造、先进封装、组装以及测试流程。”

　　同样是在2024年10月，美国国家科学基金会与美国国立卫生研究院携手美国食品药品管理局，合作拨款600多万美元用于研究数字孪生技术在生物医学研究和医疗保健领域的应用。

　　数字孪生技术有望改善区域内支持性基础设施的使用和运营方式。例如，赫瑞瓦特大学与格拉斯哥大学正推动一项耗资4600万英镑的计划，探索利用数字孪生技术探讨研究如何助力英国交通系统实现脱碳。两所大学将建立起TransiT Hub研究设施，通过传感器收集现实世界中的数据，并将信息输入数字孪生模型以测试各类有助于减少碳排放的方案应用场景。

　　与此同时，卡耐基梅隆大学与富士通则使用AI探索“交通状况可视化，包括行人与车辆，将此作为社会数字孪生联合研究的一部分。”

　　双方宣称，“社会数字孪生将以数字形式表示人、商品、经济和社会之间的关系与关联，由此提供一套可用于模拟、预测和决策的环境，用以解决各种复杂的社会问题。”

　　这样的孪生方案能够让使用者真实的体验到城市环境、交通管理及诸多别的问题的变化迹象，帮助各利益相关方之间据此开展复杂的谈判，最终找到更好的让步条件与解决方案。

　　在水资源管理方面，数字孪生一样能提供关键支持。这类场景中往往有多种因素共同发挥及其重要的作用，因此实时监控自然成为一大重要考量因素。得克萨斯州三一河管理局（TRA）就为当地水处理厂建立起虚拟副本，该厂占地1.8万平方英里，负责为39个客户城市提供安全的饮用水。

　　三一河管理局IT系统与应用程序研发人员David Naranjo表示，“数据在工厂的日常运营中发挥着关键作用，有了它我们才可以进一步探索流程的推进情况。”

　　过去，工人必须目视检查仪表才能完成数据检索，因此只会在需要获取数据更新时安排检查巡视。也正因为如此，处理厂的数据只能以纸质形式收集和整理，大幅度提升了发生人为错误和资料丢失问题的几率。

　　设计类软件领导者Autodesk的软件套件，帮助TRA成功建立起数字孪生，从而更加有效且高效地运用工厂数据。在水资源管理领域，运营难度往往与具体任务紧密关联。除了测量和控制水质之外，三一河管理局还承担着其他重要工作，包括跟踪因降雨引发的水体流入与渗透（RDII）、以及地面渗透情况。数字孪生可以有明显效果地支持水体与地面的渗透动态，帮助工程师们设计出更适合运营需求与现实场景的处理厂规划方案。

　　高级支持工程师Mel Meng解释称，“从传统角度来看，大多数模型都仅仅是为了规划的目的而建立，大多数都用在确定管道尺寸和处理设施在暴风雨期间需要承载的峰值流量。但在数字孪生的加持下，处理厂操作人能更深入地了解系统底层工作原理，帮他们轻松做出更为合理的决策。”

　　水处理还仅只是水资源管理体系中的一小部分。事实上，随着气候平均状态随时间的变化以愈发多样且极端的方式影响全球各个地区，为各地建立环境模型正越来越成为一种必要。数字孪生副本可以帮助提示潜在危险，以便采取防守措施或者完全避开问题区域。例如，在得克萨斯的奥斯汀和圣安东尼奥之间，坐落着圣马科斯市。该地区属于周边山洪走廊的一部分，“堪称整个美洲大陆上最易遭受洪水侵袭的区域之一”。

　　虽然该地数千年来一直饱受洪涝灾害的困扰，但随着地区内市政经济的迅速发展，威胁也变得愈发严峻。随着人口增加，城市受灾风险与防灾建设的紧迫性也日益高企。

　　圣马科斯市曾在2017年4月经历过一场极其严重的洪水，为了考量洪灾发生的深层原因以及需要对基础设施进行哪些改造以防止灾难重演，工程顾问们使用Autodesk的InfoWorks ICM模拟了当地片区。该软件使得工程师能够“在协作环境中快速、准确地模拟复杂的水力和水文网络元素。”

　　杜兰大学考古学家兼副教授Allison Emmerson正在意大利庞贝石城的一个发掘项目上工作，这座世界闻名的古城在两千年前因维苏威火山爆发而遭吞没。作为2021年开始的这一高校合作项目的负责人，Emmerson主导的庞贝I.14计划强调将传统发掘工作与地理空间技术相给，借此为该处古城跨越创建数字孪生副本。

　　她表示，“在数字孪生的支持下，一切都将焕然一新。我们如同身在发掘现场，能够以沉浸式的状态开展考古工作。”

　　与此同时，梵蒂冈和微软公司也合作利用AI技术为圣彼得大教堂生成了虚拟图像。这套数字孪生副本的构建共使用到约40万张数码照片。微软公司总裁Brad Smith表示，“这可说是有史以来同类项目当中技术最为先进、复杂程度最高的建模成果之一。”

　　以上两个案例，都是运用数字孪生技术保存并重建历史建筑与文化实体的直接体现。

　　随着应用规模的激增，数字孪生副本的创建门槛也在逐渐降低，实现成本更是愈发低廉。相信在不久的将来，重建文化/历史文物和环境将成为一种普遍性的实践，并由此孕育出更多沉浸式的研究、教育和娱乐等新兴应用。