数位分身(Digital Twin) 此一概念最早在2002年被提出，随着物联网及人工智慧(AI)技术进步、製造端追求最大效率、最小成本，加上整体製造产业逐步发展数位化、自动化的基础建设，数位分身的导入不只更容易，应用范围也扩大。从製造业到服务业、元件到系统、设计到维修，都可以透过数位分身提供即时的模拟，达到预测与决策辅助。
工业4.0加上后疫情时代，企业对物联网与数位化需求提升，国际智库指出2020年到2026年间，全球数位分身市场规模年複合成长率为58%，并在2026年达到482.7亿美元。目前数位分身大多用于产品设计与预测故障维修，进而减少耗材浪费、产品生命周期与意外停机时间。
数位分身的发展应用建立在五大类技术基础之上，包括：物联网、云端运算、应用程式介面和开放标准(APIs and open standard)、AI和数位实境技术(包含AR、VR、MR等)，前四项技术作为数位分身的基础技术，AR、VR、MR则成为数位分身视觉化的呈现工具，将製造生产从实体面延伸到虚拟平台。
数位分身的应用，提供不同方式创造价值，例如透过AR扩增实境，数位分身的描述性价值展现在视觉化呈现资产状态的能力，像是产品系统複杂的飞机引擎零件或是美国NASA的太空船运作状况。结合AI技术的机器学习(ML)与深度学习，数位分身可扩大发挥分析、诊断、预测等价值与能力。
在智慧製造现场，数位分身的应用模式大致可分为：产线人力培训、机台管理、设备巡检、异常警示；这些数位分身的参数设定都需要蒐集机台串联后的资料，借用AI的机器学习训练模型。皮托科技CAE设备工程技术处长崔春山提到，数位分身其实也是提供AI训练环境，透过输入/输出参数的条件设定训练AI建置模型，模拟出更精准的产能目标，企业也可以更精确评估产线规划。
崔春山表示，数位分身纳入CAE模拟技术，透过AI技术可以辅助收集参数，加速模型建置时间，进一步提供无法直接在实体物件上计算的数据，一方面省下实机调整造成的成本，也节省反复测试下的耗能，打造一个无风险的虚拟空间，也提供分析及诊断价值。
然而导入AI乃至落地成效，这段过程并不容易，慧稳科技总经理林耿呈解释，因为懂领域知识(Domain)的人不见得会AI技术，懂AI的人不见得了解各领域的箇中不同，也因此慧稳提供的解决方案採取No-Code方式的Domain AI SaaS介面，把已经验证过的Domain AI模型、演算法等标准化整合至平台，以便使用者直接运用。
除了模拟、预测可能产生的情况，更複杂的数位分身甚至被预期可以具备自动做决策、提出相对应的解决方案。以资策会发展农渔业数位分身为例，透过打造「鱼电共生鱼塭」的人工智慧物联网(AIoT)数位分身，将渔民的工匠知识数位化。透过物联网蒐集鱼塭的各种环境参数，以及访谈记录下渔民在不同情境会採取的行为决策，这部分引进 AI 人工智慧中的「生成对抗网路」技术(Generative adversarial network；GAN)。GAN会依据过去的资料，生成渔民的可能策略，「猜测」渔民的决策，这些数位资料经由AI机器学习，最后得到鱼塭数位分身，就可以即时模拟鱼塭的环境数据。
数位分身技术在全球应用案例大多用于航太、製造业，目前只有台湾与荷兰率先投入数位分身在智慧农业的研发。从预测走到决策，资策会数位服务创新研究所组长邱璟明表示，数位分身除了应用在领域产业达到自动化效率之外，也可将各产业的经验技艺数位保存下来，透过AI结合HI人类智慧(Human Intelligent)，目的是希望改变人的工作型态，分配或扩大工作规模，让人可以去做更关键重要的决策。
