综述：数字孪生技术如何提升安全管理：多行业视角

这篇综述系统探讨了数字孪生（DT）技术通过虚拟建模、机器学习（ML）、物联网（IoT）等关键技术，实现安全仿真分析、风险预测和实时监控，为高风险行业（如建筑、制造）提供动态安全管理方案，同时提出应用框架并指出数据整合、技术协同与人本原则等挑战。

　　

Abstract
数字孪生（DT）技术通过物理与虚拟系统的实时交互，为高风险行业的安全管理带来变革。其核心在于整合虚拟建模、机器学习（ML）、物联网（IoT）、计算机视觉等技术，实现安全状态监测、风险预测及性能优化。研究提出分阶段应用框架，并指出数据共享、技术融合与人本原则是当前主要挑战。

Introduction
高风险行业因复杂操作与系统互联性，传统安全管理方法难以应对动态风险。数字孪生通过高保真模拟和实时映射，支持故障预测与决策优化，显著提升安全韧性。现有研究多聚焦单一行业，缺乏跨领域共性分析，本文填补了这一空白。

Digital Twin System Architecture
从三维模型（物理实体、虚拟实体、连接）演进至五维模型（新增服务与孪生数据），架构设计强调低延迟与双向交互。例如，建筑行业通过传感器网络实现结构健康实时诊断，制造业则利用ML算法预测设备失效。

A Proposed Application Framework
建议从小规模试点逐步推广，降低初期成本。例如，在基础设施领域优先部署IoT传感器网络，再扩展至全生命周期管理，优化维护效率。

Challenges and Future Research
数据孤岛问题制约跨行业应用，需开发自适应功能模块；技术互操作性要求标准化协议；人机协作中需平衡自动化与人工干预，如个性化培训系统的伦理设计。

Conclusions
数字孪生在安全管理的核心功能集中于模拟分析与实时监控，未来需聚焦可验证算法开发与跨学科协作，以释放其在多行业中的变革潜力。

（注：全文严格基于原文缩编，未新增观点，专业术语与原文一致。）