数字孪生的技能实现依靠于许多新技能的开展和高度集成，以及跨学科知识的综合应用，是一个杂乱的、协同的系统工程，涉及的关键技能方法包括建模、大数据剖析、机器学习、模仿仿真等。
举例而言，如果把数字孪生的构建比作“数字人”的创造，则其核心的建模进程相当于骨架的建立进程；收集数据，开展数据管理和大数据剖析，相当于生成人的肌肉安排；而数据在物理世界和赛博空间之间的双向流动正如人体的血液，所提供的动能使数字机体不断成长，对物理世界目标的映射更趋精准；模仿仿真使“数字人”具备智慧，从而使经过赛博空间有效率、低成本优化物理实体成为可能。
数字孪生建模技能经历了从实物的“组件拼装”式建模到杂乱实体的多维深度交融建模的开展。
建模是数字孪生落地应用的引擎。以前，数字孪生建模一般是经过将不同领域的独立模型“拼装”成更大的模型来实现。对产品、设备等实物，经过“拼装”建模可以达到较好的作用，但杂乱实体的建模往往是跨领域、跨类型、跨标准，涉及多个维度，经过单一维度的“组件拼装”，建模作用欠佳。
多维深度交融建模技能的逐步成熟，支撑更杂乱的实体安排或智慧城市的孪生模型构建：多维度建模技能的引进，经过交融不同粒度的属性、行为、特征等的“多空间标准”，以及描写物理目标随时间推进的演化进程、实时动态运行进程、外部环境与干扰影响等“多时间标准”模型，使数字孪生模型能够同时反映建模目标在微观和微观层面上的特征。
基于深度学习、强化学习等新式机器学习技能的开展使得大数据剖析才能显著提高，是构建面向实体的杂乱数字孪生体的基础支撑。
当前，企业内部各部门数据计算口径不一、数据的自采率和实时性不高等问题普遍存在，限制了企业数字孪生描写的准确度。基于深度学习、强化学习等新式机器学习技能的引进，实现多维异构数据的深度特征提取，大大提高数据剖析效率，使得构建面向企业的杂乱数字孪生体成为可能。
