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

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