在行业中经常遇到一种理解，提到数字孪生就直接联想到三维仿真展示，特别是三维仿真的背景中展示一些数据，就认为是数字孪生。
这种理解是片面的。
数字孪生的核心在于对生产现场采集的数据进行近乎实时的计算，以获得对生产现场工况的精准的认知，以便做出符合事件的决策。
其核心是数据和计算。
三维仿真展示虽然也是一种映射，但是只是三维空间的映射，其结果是让数据、状态或事件的展示和系统的浏览很直观，特别是以大屏的方式展示，给参观者一种很酷炫的感觉。
但是，它毕竟是一种人机界面的表达方式，其中所展示的数据、状态或事件必须从数字孪生的数据和算法模型中获得，没有数字孪生的数据和算法的支持，这些展示没有太大的意义。
从另外一个角度来看，如果数字孪生的数据丰富，算法强大，相应的工业APP也功能强大，大部分的生产运维操作都能自动解决，不需要人工干预，那么这些三维仿真展示的必要性就会被弱化了。
就像我们现在用电饭锅做饭，没有谁还会去打开锅盖去看水烧干了没有。
虽然我们当前在大多数场景还达不到这样一个水平。
但是，随着时间的推延，技术的完善，我们会逐步走向这个目标。
有时我们看到一些在三维仿真的模型中进行虚拟设备巡检，操作工不再需要到现场去巡检。
从另外一个方面来看，如果设备的数据都已经采集上来，对设备的运行状态也有算法去监控，并得到相应的报警、记录和处理，这种虚拟巡检的作用就不大了，或许除了满足以往的一些流程的规定。
三维仿真作为数字孪生模型的一种，以物理实体的实际空间参数，以及空间的拓扑关系建立可视化模型， 特别是与AR结合，对于设计、设备拆装和维修操作指导，运动设备作业事件重播等将继续有独特的作用。
传统的模拟仿真模型不等同于数字孪生在行业中的另外一种理解是把数字孪生与模拟仿真等同起来。
模拟仿真是在计算机中建立模型复现物理系统中发生的本质过程，并通过调整模型的输入和控制参数进行实验性计算，用于研究和评估存在的或设计中的系统特征和行为，寻找可行或最优的设计，在制造业中的应用广泛。
由于物理过程必须符合物理和化学定律，如物体的运动轨迹和速度、不同物体在空间的拓扑关系、液体介质的流动，固体的材料特性和热力工程特征等等，都可以利用物理和化学方程进行表征和计算。
一般而言，实际系统建造成本高，所需的时间长、有些试验需要很长的时间或危险性大，利用计算机仿真进实验显然是一种事半功倍的手段。
如果说数字孪生是在计算机中建立的覆盖产品或系统全生命周期的复制体，那么这些用于产品或系统设计中的仿真模型显然属于数字孪生算法模型的一类。
如果这些仿真模型能够精准地计算实际系统的特征和行为，的确可以成为数字孪生的主要计算模型，用于生产过程的计算。
但是，由于实际系统一般都很复杂，并受当前技术的局限，在建立这些模拟仿真模型的时候，大多都需要进行很多简化，只关注关键的因素，忽略次要因素，或只模拟系统的某一些方面，可以满足在设计过程中验证设计的结果是否符合一定的设计要求，比如安全生产的要求，而这些要求一般都有比较大的冗余范围，但计算的精度不容易达到在生产过程监管和优化的需求。
另外，大多用于设计过程的仿真模型软件基于模拟的数据，批次性使用，并不与生产现场实时数据连接，从计算性能上也不易支持持续性的流式计算，难以支撑数字孪生中对生产运营过程中的管控和优化。
综合而言，模拟仿真是数字孪生的一个重要支撑技术，设计过程中的仿真模型是数字孪生算法模型的一个重要组成部分，但是不等同于数字孪生本身。
数字孪生用于生产运营过程管控和优化的模型，一般而言，要么要对设计仿真模型进行改造提升，要么利用机理模型或数字模型建立新的算法模型。
数字孪生作为一种技术框架体系数字孪生对现实世界中的实体进行映射，对其状态进行模式判定，根因分析，状态预测等计算。
从这个目的来看，一般不宜把数字孪生作为一个为用户使用的终端的应用，而是作为数字化工业应用的一种支撑性的技术，甚至可以构建为这些应用架构中的中间件。
数字孪生要映射生产现场的设备的状态和行为，需要在软件中建立相应的镜像对象。
如果借鉴面向对象编程的范式，我们需要在数字孪生中设定与设备对应的参数，这些参数包括是属性、状态、指令等类型。
在这个基础上把这些参数与从设备采集的数据一一对应连接，如果设备的某个运行参数变化了，在相应数字孪生体上也几乎实时地得到反映。
这是一个对设备数据梳理的过程，也是工业知识沉淀到软件的过程。
在此之后，我们可以利用算法模型对这些数据进行分析计算，实现对物理实体的行为进行映射。
比如，对设备的运行状态进行模式判定或预测，是否属于运行异常，是否符合工艺要求，是否符合能效要求等，如果判定了异常，对异常的根因分析，还有解决的策略，这些会用到机理模型和数据算法的模型。
然而，数字孪生体的数据和算法并不是最终的解决方案。
最终的解决方案必须把数字孪生体所映射的设备的运行特征和行为作为输入，结合生产运营管理的业务逻辑和生产规则，特别是精益管理的原则和方法论，做出的适合的决策，并得以执行。
这些逻辑一般可用App的方式实现。
这就是数字孪生作为一种技术框架体系，作为数字化工业应用架构的中间件的意义：下启物联数据，连接现场，上承工业APP，输送对现场状态和行为的洞察认知，支撑管控现场的决策。
数字孪生的特征作用数字孪生系统性地在数字空间映射表征物理世界，其目的是使能复杂场景工业软件的高效实现和持续改善。
在这一页中，我列举了不少数字孪生的特征作用供大家参考，其中的一些在前面我们都有不同程度的讨论。
在这里我想强调一下所谓的OT化和解耦式这两点。
我们利用数字孪生的方法论，建立一种新的技术框架，在结构上从OT的角度，以设备作为主体对象进行建模，定义设备的特征数据，建立算法模型判定或预测行为，那么数字孪生可以相对容易地让懂设备的专家定义设备的特征数据，让懂设备运行和生产工艺的专家与算法工程师合作建立算法模型，通过数字孪生的结构融合在一起。
以这种方法对各类设备建立数字孪生体，把数据定义和算法封装成可以在多处以插件方式重用复用的软件组件。
而熟悉设备的设备供应商或熟悉工艺过程的工业设计院所也可独立构建和提供某类设备或生产过程的数字孪生，并可以支持多个场景。
同时，数字孪生本身在软件结构与其它业务性的软件组件（如生产规则或用户界面）代码解耦分离，当数字孪生的算法迭代提升，比如提高了某种计算的准确性，只是需要独立更新数字孪生体，而不需要重新修改更改业务性的软件代码。
总而言之，利用数字孪生的方法论，有机会建造一种可以有效支持数字化技术和工业知识的融合的技术框架，促进工业知识的沉淀、积累与持续提升，推动生态型工业知识的广泛重用共享。
数字孪生所面临的挑战要实现数字孪生的价值需要多种技术和知识的融合，特别是数字化技术（IT）和工业知识（OT）的融合。
对于制造业企业来讲，经常遇到IT技术资源薄弱，OT知识积累单薄的窘境，要单独利用数字孪生推进数字化的生产运营管理一般会面临很多障碍。
由于工业系统的高度复杂度，生产环境工况的多样化和多变性，工业知识积累的碎片化，要建立有效的数字孪生，需要行业性生态合作伙伴的共力，数字化技术供应商，设备供应商，工业知识供应者（如工业研究院所和设计院所等）与作为甲方的企业一起来建设、改善技术和系统。
在这个过程中，在行业生态推进数字孪生的重用复用尤为重要。
作为使用数字孪生的目标，利用软件对设备和生产过程特征状态和行为进行深度和精准的表征映射，在每一个企业的场景单独构建门槛居高，成本高昂，积累提升缓慢，事倍功半。
如果能够在行业内建立相应的数字孪生共享技术框架和价值交易机制，促进数字孪生的重用复用，将降低启用成本，加快其有效性、质量和性能的提升，提高数字孪生应用的性价比。
从更广的范围来说，软件可以说是用出来的。
一件软件应用，用户多了，使用的场景多了，解决了的问题多了，它的功能也会变得丰富和强大，稳定性也会提高，这是通过重用复用积累的结果。
这就是为什么第三方的软件产品一般会比自研的好，这是空间（场景）和时间积累的差异性所导致的，特别是跨空间的重用复用的优势。
所以，重用复用并不是仅仅对于软件供应商有利，对软件的用户也是有利的。
数字孪生并不是点金术是持续改善的机会数字孪生作为一种方法论，一种框架性技术体系，甚至是一种面向生产运营环境数字化架构的中间件，不是一种一蹴而就的神奇技术，不是一剂一吃见效的灵丹秒药。
数字孪生的有效性取决于设备或生产过程的复杂度，进行模式判定、状态预测或优化策略计算的难度，以及用于计算的，从现场采集的传感数据的完备性和准确性。
正如人对现实世界的认知有一个持续学习不断提升的过程，数字孪生对物理世界的把握程度也有一个不断提升的过程，一个从粗糙到精细的过程。
在实际应用中，如果数字孪生的计算能够比手工判定和操作有显著的改善，采用数字孪生能够带来一定的价值，那么，采用这样一个数字孪生就应该是一个好的起点，有了一个不断提升的机会。
如果没有这样一个落地的基础，就永远没有改善提升的机会。
就像一个小孩，从小就不上学，那就永远没有机会成为一个有丰富知识的成人。
我们不应改把数字孪生当作一种点金技术，期望数字孪生可以一步到位解决高难问题。
这是一种不切合实际的期望。
数字孪生的确能有效解决一些的问题，但对于不少的问题需要在落地后有一段时间根据使用反馈持续改善和提升。
数字化技术其核心是软件，在本质上就是一种持续改善的技术。
不持续迭代提升的软件是没有生命力的。
目前不少的企业在构建数字化应用系统还是沿用了传统的软件项目型实施管理机制，属于一次性的项目实施，解决方案供应商中标实施交付后，保用一年，之后一般没有后续维护或更新的考虑或机会。
下次推倒重来，这样难以积累和提升。
如果这样去对待数字孪生，这种数字孪生是无生命力的。
企业需要与解决方案供应商维持长久的合作关系，提供相应的投入支持软件应用的维护和提升，为所建立的数字化解决方案留长远一点的生路，有生长成熟的机会，避免一锤子买卖。
同时，企业也可以多考虑采用第三方供应商的产品，避免无必要的自建项目，这样可以借力供应商产品在前面提到过空间重用复用的积累提升成果。
众趣科技作为一家数字孪生云服务提供商，提供的不仅是VR服务，更包括云端平台，构建庞大的数字空间，是实现元宇宙最基础的一环。