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一、数据采集与传输高精度传感器数据的采集和快速传输是整个数字孪生系统体系的基础 ， 温度、压力、振动等各个类型的传感器性能都要最优以复现实体目标系统的运行状态 ， 传感器的分布和传感器网络的构建要以快速、安全、准确为原则 ， 通过分布式传感器采集系统的各类物理量信息以表征系统状态 。 同时 ， 搭建快速可靠的信息传输网络 ， 将系统状态信息安全、实时地传输到上位机供其应用具有十分重要的意义 。 数字孪生系统是物理实体系统的实时动态超现实映射 ， 数据的实时采集传输和更新对于数字孪生具有至关重要的作用 。 大量分布的各类型高精度传感器是整个孪生系统的最前线 ， 为整个孪生系统起到了基础的感官作用 。
目前数字孪生系统数据采集的难点在于传感器的种类、精度、可靠性、工作环境等受到当前技术发展水平的限制 ， 采集数据的方式也受到局限;数据传输的关键在于实时性和安全性 ， 网络传输设备和网络结构受限于当前技术水平无法满足更高级别的传输速率 ， 网络安全性保障在实际应用中同样应予以重视 。
随着传感器水平的快速提升 ， 很多微机电系统( micro-electro-mechanical system ， MEMS)传感器日趋低成本和高集成度 ， 而高带宽和低成本的无线传输 ， 如IoT等技术的应用推广 ， 能够为获取更多用于表征和评价对象系统运行状态或异常、故障、退化等复杂状态提供前提 ， 尤其对于旧有复杂装备或工业系统 ， 其感知能力较弱 ， 距离构建信息物理系统( cyber physical system ， CPS)的智能体系尚有较大差距 。 许多新型的传感手段或模块可在现有对象系统体系内或兼容于现有系统 ， 构建集传感、数据采集和数据传输一体的低成本体系或平台 ， 也是支撑数字孪生体系的关键部分 。
二、多领域多尺度融合建模多领域建模是指在正常和非正常工况下从不同领域视角对物理系统进行跨领域融合建模 ， 且从最初的概念设计阶段开始实施 ， 从深层次的机理层面进行融合设计理解和建模 。 当前大部分建模方法是在特定领域进行模型开发和熟化 ， 然后在后期采用集成和数据融合的方法将来自不同领域的独立的模型融合为一个综合的系统级模型 ， 但这种融合方法融合深度不够且缺乏合理解释 ， 限制了将来自不同领域的模型进行深度融合的能力 。 多领域融合建模的难点是多种特性的融合会导致系统方程具有很大的自由度 ， 同时传感器采集的数据要求与实际系统数据高度一致 ， 以确保基于高精度传感测量的模型动态更新 。
多尺度建模能够连接不同时间尺度的物理过程以模拟众多的科学问题 ， 多尺度模型可以代表不同时间长度和尺度下的基本过程并通过均匀调节物理参数连接不同模型 ， 这些计算模型比起忽略多尺度划分的单维尺度仿真模型具有更高的精度 。 多尺度建模的难点同时体现在长度、时间尺度以及耦合范围3个方面 ， 克服这些难题有助于建立更加精准的数字孪生系统 。
为使数字孪生进一步在更多领域落地应用 ， 北航数字孪生技术研究团队对已有三维模型进行了扩展 ， 并增加了孪生数据和服务两个新维度 ， 创造性提出了数字孪生五维模型的概念 ， 如下式所示:
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