动态数据驱动仿真是一种“模型和数据相结合”的仿真范式，它将真实系统的观测（数据）持续注入仿真（模型），让数据动态地校正仿真（状态、参数），以此来提高基于仿真的估计和预测能力。由于动态数据驱动仿真融合了模型预测和实时观测两方面的信息，因此它能更准确地估计系统状态并预测状态的未来演化。本文梳理了动态数据驱动仿真的思想起源和基本概念，延伸介绍了“模型和数据相结合”的思想孕育的一系列仿真范式，并辨析了它们之间的联系和区别；详细介绍了基于粒子滤波的数据同化方法和identical-twin仿真实验方法；从应用场景、模型和数据、数据同化算法、与新技术的融合等四个维度综述了动态数据驱动仿真的研究现状；最后，从仿真模型、观测数据、数据同化、运行效率、应用领域等五个方面对动态数据驱动仿真未来研究方向进行了展望。
