数据采集技术

数据是数字孪生最核心的要素，它源于物理实体、虚拟模型、服务系统，同时在融合处理后又融入到各部分中，推动了各部分的运转。

数字孪生数据应用

孪生数据包括物理实体、虚拟模型、服务系统的相关数据，领域知识及其融合数据，并随着实时数据的产生被不断更新与优化。孪生数据是数字孪生运行的核心驱动。 将以上四个部分进行两两连接，使其进行有效实时的数据传输，从而实现实时交互以保证各部分间的一致性与迭代优化。

数据建模技术

数字孪生应用中真实物理空间的映射建模需要用丰富建模、计算求解、仿真工具集来强化多时空尺度模型统一计算求解能力。通过研制建模、计算求解、仿真工具集，形成多时空尺度模型统一计算求解能力， 研究多领域多层次数字孪生模型建模方法，形成模型构建与求解软件工具集，从而提升工业互联感知接入装置与软件的多协议、跨平台适应能力,实现多维模型的虚实映射。

人工智能技术

需要在虚拟空间对现实物理映射做到多概率的仿真，这就离不开算法模型和人工智能的开发。非常复杂的设计模型放到神经网络中，借助深度学习可以把高自由度的模型削减为低自由度且仍能够提供我们所需要的模型能力。

人机交互技术

动态实时交互连接将物理实体、虚拟模型、服务系统连接为一个有机的整体，使信息与数据得以在各部分间交换传递。同时将数字孪生应用生成的智能应用、精准管理和可靠运维等功能以最为便捷的形式提供给用户，给予用户最直观的交互。