数字孪生存在着哪些问题？数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

数字孪生

　　1、在物理实体维度

　　如何实现多源异构物理实体的智能感知与互联互通，实时获取物理实体对象多维度数据，从而深入认识和发掘相关规律和现象，实现物理实体的可靠控制与精准执行；

　　2、在虚拟模型维度

　　如何构建动态多维多时空尺度高保真模型，如何保证和验证模型与物理实体的一致性/真实性/有效性/可靠性，如何实现多源多学科多维模型的组装与集成等；

　　3、在孪生数据维度

　　如何实现海量大数据和异常小数据的变频采集，如何实现全要素/全业务/全流程多源异构数据的高效传输，如何实现信息物理数据的深度融合与综合处理，如何实现孪生数据与物理实体、虚拟模型、服务/应用的精准映射与实时交互等；

　　4、在连接与交互维度

　　如何实现跨协议/跨接口/跨平台的实时交互，如何实现数据-模型-应用的迭代交互与动态演化等；

　　5、在服务/应用维度

　　如何基于多维模型和孪生数据，提供满足不同领域、不同层次用户、不同业务应用需求的服务，并实现服务按需使用的增值增效等。

　　上述科学问题是当前数字孪生研究与落地应用亟待解决的系列难题。在数字孪生商业化过程中，如商业化平台和工具研发，商业模式推广应用等方面，也存在一些难题有待研究和解决。