陈老师在讲座的第一部分介绍了自己课题组的研究基础。陈老师的课题组为平行系统研究组，在方向上有三点内涵，实践、仿真和致知。接着陈老师介绍了课题组的理论、技术和实践基础。

在简单介绍了自己的课题组后，陈老师进入了第二部分——数字孪生技术概述。首先陈老师讲解了数字孪生概念的历史沿革。从2003年Grieves教授提出的定义，到2006-2010年的“信息镜像模型”，再到2010、2011年美国各机构引入的数字孪生概念，陈老师全面地介绍了“数字孪生”这一概念的历史发展脉络。总体而言，数字孪生概念的发展经历了三个阶段：数字样机阶段、狭义数字孪生阶段以及广义数字孪生阶段。数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应实体的全生命周期过程。数字孪生的本质是通过建模与仿真，实现物理系统与cyber系统的相互控制，进而实现数据驱动的虚实一体互动和智慧决策支持。陈老师还简要讲解了数字孪生的理论基础及其构建和开发流程。

陈老师认为，数字孪生的关键技术主要有五点：模型与建模技术；数据采集、传输与处理技术；数据驱动与模型融合协同控制技术；交互与协同技术、安全性技术，并对这五点进行了详细的讲解。接着，陈老师介绍了数字孪生在飞行器制造方面的应用。除了在物理系统方面，在城市治理中数字孪生技术也有着自己的作用——数字孪生城市是智慧城市的重要支持结束手段，支持城市治理和规划。

由此，陈老师引出了讲座的第三部分，即复杂系统建模与平行系统。陈老师认为，社会系统具有复杂性，并由此引出了人工社会的概念，指出它是一种研究社会科学的新方法，此外还介绍了人工社会系统平台的发展历程及基于Agent的建模与仿真。随后陈老师介绍了平行系统的概念，并通过图片具体讲解了它的内涵及研究框架。在平行系统中，研究对象不再局限于物理系统，而是扩展到社会系统。数字孪生与平行系统有相似的地方，但也有各种差异，如哲学基础不同、研究对象不同、核心思想不同等。

在讲座的第四部分中，陈老师讲述了平行系统面临的挑战，主要分为人工社会构建、动态数据注入、模型动态演化、反馈控制四个维度，并介绍了自己的课题组近年来为应对这些挑战做出的一些努力。在人工社会构建方面，陈老师带领团队利用人口地理数据等设计了相关算法。对于动态数据注入问题，陈老师认为仿真机理建模和数据建模都存在各自的缺陷，因而他结合数据与机理，采用灰盒模型进行应对，并对从白箱到灰箱、从黑箱到灰箱到建模过程进行了介绍。对于模型动态演化，陈老师通过举超大规模集成电路的例子以引出面向连接的仿真世界观。面向连接的仿真世界观是一种利用复杂网络方法认识和理解世界的方式。在此基础上，陈老师团队提出了基于软件定义社会、边缘计算和万物互联的人工社会，并提出了智能化的平行实验方法，还介绍了基于此方法的若干案例，包括生物危害平行实验系统框架等。

讲座的最后，陈老师向大家展现了人工社会应用实践，如舆情传播态势、疫情扩散应用。陈老师团队所做的工作被多家报纸和电视台宣传报道，表明其团队所做的研究工作对社会各方面产生了深刻的影响，创造了巨大的社会效益。对于陈老师的讲座，线上和线下的学员都产生了浓厚的兴趣。学员们积极提问，陈老师根据自己的理解为各位学员提供了十分精彩的答复。至此，本次讲座圆满结束。