数字孪生典型特点之一：双向数据驱动。物理世界与数字世界双向映射，动态互动，实时连接。为了在信息平台中进行更真实的数字化模拟，实现更广泛的应用，数字孪生与人工智能AI技术深度结合，促进信息空间与物理空间的实时交互与融合。将数字孪生系统与机器学习框架学习相结合，根据多重反馈源数据，数字孪生系统自我学习，使物理实体在数字世界中的真实情况几乎实时呈现，并能推测和预演即将发生的事件。除了依赖传感器的反馈信息外，数字孪生系统的自我学习还可以在不断的自我学习和迭代中，通过历史数据或集成网络的数据学习，大大提高模拟的准确性和速度。