机器学习为火箭装上了更聪明的“大脑”，新能源新材料为火箭换上了更高效的“双腿”。而随着数字化与信息化技术的相互融合，美国工业互联网、德国工业4.0及中国制造2025等国家层面制造发展战略的提出，智能制造己成为各国重点发展的目标。那么，
数字孪生作为解决智能制造信息物理融合难题和践行智能制造理念与目标的关键使能技术，得到了各个行业的广泛关注。在制造领域最先使用“孪生”概念的是美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)。当时，在阿波罗项目中NASA制造两个完全相同的实物空间飞行器，通过对地面上的“孪生”飞行器进行仿真实验和数据分析。来反映和预测空间飞行器的飞行状态，此时“孪生”飞行器还为实物。
从那时起，航空航天研究者开始把NASA的路线图称为定义数字孪生的开创性工作，此时，阿波罗项目中的“孪生”飞行器由实物转化为虚拟产品(数字化产品)，极大的减少了国家经济的支出。
除了火箭，随着卫星技术的快速发展，卫星通信技术及其应用取得了较大的进步。然而卫星作为高成本的复杂航天设备，其设计、总装等过程一直存在数字化程度低、智能化水平不足等问题。若将数字孪生技术引入卫星全生命周期中，
然而机遇与挑战是并存的，数字孪生落地应用的首要任务是创建应用对象的数字孪生模型。当前，数字孪生模型多沿用Urieves教授最初定义的三维模型，即物理实体、虚拟实体及二者间的连接。但是，随着相关理论技术的不断拓展与应用需求的持续升级，数字孪生的发展与应用还面临诸多挑战。如何与新一代信息技术(NewIT)融合，使数字孪生技术从理论走向落地应用，是数字孪生技术一下阶段发展和研究的重点，当前缺少一个通用的参考模型作指导。
因此，数字孪生运用于航天系统的前景是可观的，但也是需要各行业研究人员共同努力的。
审核：王飞