本发明公开了一种数字孪生建模方法，涉及数字化建模技术领域，用于解决现有数字孪生建模效果不够好的问题，该方法包括以下步骤：接收物理系统在实际生产过程中的原始数据；构建生成对抗网络模型，所述生成对抗网络模型的主干网络为深度卷积神经网络CNN；通过基于梯度的优化算法，根据所述原始数据，交替更新判别器和生成器对所述生成对抗网络进行训练；对训练好的所述生成对抗网络模型进行评估，直至满足工程要求，停止训练，得到数字孪生建模。本发明还公开了一种数字孪生建模装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过生成对抗网络结合CNN及梯度优化，进而得到高准确度的数字孪生建模。