自从定义被明确提出以来，数字孪生技术一直在持续快速地发展，极大地促进了商品、制造和服务项目的设计。
1.更方便，更适合自主创新。
根据设计工具、仿真工具、物联网技术、虚拟现实技术等各种数字化方法。，Twinning将物理设备的各种特征映射到网站空，产生了可拆卸、可复制、可转移、可修改、可擦除、可重复的数字镜像系统，大大加快了实际操作人员对物理实体的掌握。它可以让很多原本受限于物理标准、必须依赖真实物理实体的操作，比如模拟、批量复制、虚拟安装，成为近在咫尺的工具，激发大家探索优化设计、制造、服务项目的新途径。
2.衡量更全面。
如果可以精确测量，就可以改进。这是工业生产不变的真理。无论是设计方案、制造还是服务项目，都需要精确测量物理实体的各种特性、主要参数和运行情况，才能完成精确的分析和推广。
然而，传统的测量方法依赖于昂贵的物理测量仪器，如传感器、采集系统和监控系统，以获得有效和准确的测量结果，这无疑会限制测量覆盖的范围。对于很多无法直接采集的指标值，通常也没什么办法。
数字孪生技术借助物联网技术和大数据技术，基于从有限的物理传感器指标收集的直接数据，依托大样本库，通过深度学习，可以推断出一些无法即时准确测量的指标值。
比如我们可以利用润滑油温度、绕组温度、电机转子转矩等一系列指标值的历史数据。通过深度学习建立不同的常见故障特征模型，间接推断出起动电机系统的健康指数。
3.更全面的分析和预测能力。
目前，产品生命周期管理很少能够完成准确的预测分析，因此通常无法提前预测隐藏的问题。
数字结对可以整合物联网技术的数据采集、大数据的处理和人工智能技术的模型分析，完成对现状的评估，对过去的问题进行诊断，对未来的发展趋势进行预测和分析，并给出分析结果，模拟各种概率，展现更全面的决策。
4.工作经验的数字化
在传统的工业产品设计、制造和服务行业中，经验通常是一种模糊且难以掌握的形式，很难将其作为准确裁定的依据。数字结对的一个重要发展是，它可以将以前无法保存的专家经验数字化，并提供存储、复制、更改和转移的能力。
例如，针对大中型机械设备运行中的各种常见故障特征，通过深度学习，将传感器的历史数据训练成针对不同常见故障情况的数字化特征模型，结合专家处理后的记录，生成未来机械设备常见故障准确判断的依据，针对不同形式的常见故障，丰富和升级特征库，最终产生基层民主的智能诊断判断。
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