综述：数字孪生技术：在复杂系统集成中的建模、应用、挑战及未来发展方向的综合综述

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：Digital Twin Technology: A Comprehensive Review of Modeling, Applications, Challenges and Future Directions in Complex System Integration

数字孪生技术面临建模精度、数据安全及跨平台整合等挑战，其与AI、IoT、区块链等技术的融合推动制造、医疗、能源等多领域应用，需强化数据模型、安全框架和跨学科协作。

　　

摘要

数字孪生（DT）技术是一种能够创建物理实体虚拟表示的强大技术，它已在多个领域迅速发展，实现了实时数据集成、预测分析以及复杂系统的优化。然而，现有的综述往往关注于狭窄的应用领域，缺乏对建模、集成和新兴技术的综合视角。本文全面回顾了数字孪生技术当前面临的挑战及未来发展方向，重点探讨了高保真度模型、降阶替代模型、概率建模、数据生命周期管理和网络安全等多个方面。通过整合建模技术、与人工智能（AI）、物联网（IoT）、区块链以及跨行业应用的进展，本文为数字孪生的发展提供了全面的视角。文章分析了采用数字孪生技术的技术与实际限制，包括可扩展性、数据隐私、互操作性以及与人工智能、区块链和机器学习等新兴技术的整合问题，并讨论了其在制造业、医疗保健、城市管理、能源网格和6G网络等领域的应用。研究结果表明，尽管取得了显著进展，但在建模复杂数据密集型系统、保障实时通信安全以及应对伦理和监管挑战方面仍存在诸多障碍。本文指出了数字孪生技术可以发展的关键领域，强调了改进数据模型、构建强大的安全框架以及开展跨学科合作的必要性，以充分发挥其潜力。