本申请公开基于数字孪生DaaS平台的深度学习编程方法及系统，包括：获取不同终端设备的业务流程中各子作业流程的设备运行数据，其中，所述设备运行数据包括各子作业流程的工序编号，对所述不同终端设备中各子作业流程的设备运行数据进行数据建模后对比分析，并基于分析结果判断终端设备是否需要升级优化，则基于已训练好的时序编程模型，对各所述子作业流程的设备运行数据进行深度学习编程，自动生成目标运行代码，并将所述目标运行代码分布式升级至对应的终端设备，其中，所述时序编程模型为基于预先采集的不同终端设备中业务流程对应的各子作业流程的设备运行数据进行构建。本申请解决业务流程和设备优化升级效率较低和人力成本较高的问题。