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2002年，迈克尔·格里夫斯（Michael Grieves）博士在美国密歇根大学举行的一个学术会议上做了一场名为 Conceptual Ideal for PLM （产品生命周期的概念构想）的报告。这个报告介绍了PLM，阐述了在产品的生命周期开始阶段，产品以虚拟形态呈现；之后，在生产阶段，产品以物理形态呈现；然后产品进入运维阶段，最终退役并被处理掉。这个报告还呈现了关于现实空间、虚拟空间、从现实空间到虚拟空间的数据流连接、从虚拟空间到现实空间的信息流连接，以及虚拟子空间的内容，这些都是数字孪生的构成要素。
迈克尔·格里夫斯博士是首位公开介绍数字孪生要素的人。当我们讨论数字孪生的历史时，可以注意到这个特定事件是数字孪生发展历史上的一个重要里程碑，这个事件在本章后面介绍数字孪生的发展历程时有更详细的描述。
尽管近年来人们对于数字孪生的关注度有所增加，但是工业界和学术界对于数字孪生的定义仍未统一。
数字孪生的一个基本定义是：数字孪生指构建一个精确的复制模型，这个模型是实体产品或对象的虚拟映射，不仅外观相似，行为亦然。该定义下，数字孪生模型包含三大要素：首先是实体对象，即现实世界中的实体产品；其次是虚拟对象，即数字世界中的虚拟产品；最后是连接，它作为信息和数据的桥梁，将实体与虚拟紧密相连。这些连接也被称作数据和信息流的链接，其中数据流从实体流向虚拟，而信息流则从虚拟流向现实或在虚拟空间内部传递。
数字孪生的另一个基本定义是：数字孪生是现实世界中任何产品、系统或过程的数字化镜像，它通过数字化手段精确复制这些实体的原型，并以数字形式再现它们在现实世界中的表现。数字孪生与原型相链接并接收其数据，从而能够实时反映原型的变化。同时，数字孪生也囊括了被复制对象的所有细节。以产品数字孪生为例，它不仅复制了原型产品的细节，也复制了其性能。
从上述数字孪生的不同定义可以看出，数字孪生给人类知识工具包中最强大的三个工具——概念化、比较和协作提供了有力的支撑。
● 概念化：仅需观察数字孪生的模拟结果，人们即可洞察实体对象或产品的进程状态。这种方法比查阅工厂绩效报告、模拟产品在不同工位间的流转更为简捷，有助于预测实体对象的未来加工需求和特性。
● 比较：数字孪生不仅使人们能够查看实体对象的理想特性值，还可观察围绕这些理想值的公差范围和实际趋势线，从而判断各种产品的工作状态是否符合预期。无论是正偏差还是负偏差，在公差结果不可接受之前，都可进行调整。这使得人们能够通过比较来为后续操作做出优化。
● 协作：数字孪生模型的共享功能，能够让不同地点的多人以一致的方式查看相同的结果，从而实现远程协作。