摘要 共生模拟系统 (S3)，有时也称为“数字孪生”，可实现物理系统与其计算模型表示之间的交互。为了支持运营决策，S3 使用通过传感器收集的物理系统的实时数据。这些实时数据还保存在企业数据存储系统 (EDSS) 中，因此可以用作未来使用的历史数据。然后，实时数据和历史数据都用作 S3 不同组件的输入，S3 通常包含几个模块：数据采集、模拟、优化、机器学习和“执行器”。当 S3 和系统之间没有人工代理时，需要后者。考虑到当今智能系统生成的数据量，S3 需要与 EDSS 结合使用。此外，S3 可能会产生大量需要存储的输出数据，因为这些数据可能会被机器学习模块重复使用，使 S3 在动态场景中具有自适应性。为了支持实时运营决策（特别是在工业 4.0 应用中，例如智能城市、智能工厂、智能交通系统和数字供应链），本文提出了 S3 的通用系统架构，并讨论了其在 EDSS 中的集成。此外，本文回顾了 S3 的最新进展，并分析了这些系统如何与 EDSS 交互以使实时决策成为现实。最后，本文还指出了 S3 中的几个研究挑战。