一个数字孪生体系，按照其所能完结的功用来分，大致可分为4个开展阶段：
（1）数化仿真阶段
在这个阶段，数字孪生要对物理空间进行精准的数字化复现，并经过物联网完结物理空间与数字空间之间的虚实互动。这一阶段，数据的传递并不一定需求完全实时，数据可在较短的周期内进行局部聚集和周期性传递，物理国际对数字国际的数据输入以及数字国际对物理国际的能动改造根本依赖于物联网硬件设备。
这一阶段首要触及数字孪生的物理层、数据层和模型层（尤其是机理模型的构建），中心的技能是建模技能及物联网感知技能。经过3D测绘、几许建模、流程建模等建模技能，完结物理目标的数字化，构建出相应的机理模型，并经过物联网感知接入技能使物理目标可被核算机感知、辨认。
（2）剖析确诊阶段
在这个阶段，数据的传递需求到达实时同步的程度。将数据驱动模型融入物理国际的精准仿真数字模型中，对物理空间进行全周期的动态监控，依据实际事务需求，逐渐建立事务常识图谱，构建各类可复用的功用模块，对所涉数据进行剖析、了解，并对已发生或即将发生的问题做出确诊、预警及调整，完结对物理国际的状况盯梢、剖析和问题确诊等功用。
这一阶段的重点在于结合运用机理模型及数据剖析型的数据驱动模型，中心技能除了物联网相关技能外，首要会运用到核算核算、大数据剖析、常识图谱、核算机视觉等相关技能。
（3）学习猜测阶段
完结了学习猜测功用的数字孪生能经过将感知数据的剖析成果与动态行业词典相结合进行自我学习更新，并依据已知的物理目标运行形式，在数字空间中猜测、模拟并调试潜在未发觉的及未来或许出现的物理目标的新运行形式。在建立对未来开展的猜测之后，数字孪生将猜测内容以人类能够了解、感知的方式出现于数字空间中。
这一阶段的中心是由多个杂乱的数据驱动模型构成的、具有主动学习功用的半自主型功用模块，这需求数字孪生做到类人一般灵敏地感知并了解物理国际，而后依据了解学习到的已知常识，推理获取未知常识。所触及的中心技能集中于机器学习、自然语言处理、核算机视觉、人机交互等范畴。
（4）决议计划自治阶段
到达这一阶段的数字孪生根本能够称为是一个老练的数字孪生体系。拥有不同功用及开展方向但遵从一起规划规矩的功用模块构成了一个个面向不同层级的事务应用能力，这些能力与一些相对杂乱、独立的功用模块在数字空间中完结了交互交流并共享智能成果。而其间，具有“中枢神经”处理功用的模块则经过对各类智能推理成果的进一步归集、梳理与剖析，完结对物理国际杂乱状况的预判，并自发地提出决议计划性建议和预见性改造，并依据实际情况不断调整和完善自身体系。
在这一过程中，数据类型益发杂乱多样且逐渐接近物理国际的中心，同时必定会发生很多跨体系的异地数据交换甚至触及数字交易。因此，这一阶段的中心技能除了大数据、机器学习等人工智能技能外，必定还包括云核算、区块链及高级别隐私保护等技能范畴。
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