数字双胞胎与仿真三个主要差异
Digital Twins是一个概念，而不是单个产品或一项技术。3D仿真，IOT，4G / 5G，大数据，区块链，边缘计算，云计算和人工智能等多种技术共同使该概念成为现实。对于物理实体或资产，核心原则是虚拟世界中的数字等效物。经常被问到的一个问题是：“数字孪生和模拟是否相同?”鉴于数字孪生概念的新兴性质，提出这个问题是很自然的。尽管仿真是数字孪生的重要组成部分，但数字孪生的目的却超出了仿真。让我们看一下三个主要区别：
过去
仿真通常用于设计，在某些情况下还用于离线优化。相反，数字双胞胎被实时用于整个设计，执行，变更，停用的生命周期。
想象一下，有一辆汽车开进车库要定期维修。传统上，分配的服务工程师会在决定服务计划之前会与车主进行面谈，进行外观检查并下载日志。现在，想象一个虚拟模型，该模型直到现在都知道有关汽车的所有信息–定期收集重要的性能统计数据;过去更换的零件;以前的服务记录;传感器观察到的潜在问题;和更多。在这种运行情况下，数字双胞胎有助于节省时间，成本和精力。每个利益相关者都将从适当时机获得的增强的相关信息中受益。
现在
模拟充其量可以帮助您了解现实世界中可能发生的情况。Digital Twins不仅有助于理解可能发生的情况，而且还至关重要地帮助您了解正在发生的事情(设计在现实世界中的行为方式)。
任何寻求项目状态报告的人都将理解信息的细流，不一致的更新以及理解数据的痛苦。问题是多方面的，很少有常见原因是及时更新的可用性，手动数据收集以及收集信息所涉及的距离和物流。现在，设想一种情况，其中通过传感器将真实世界的数据整理到虚拟模型中。数字双胞胎以人类友好的3D视觉格式提供实时视图。人工监督和解释现状大型项目，复杂的工艺和设备，可操作的装配线，甚至正在接受护理的患者，都将从及时易用的信息中受益。在瞬息万变的世界中，时间至关重要，实时洞察力将有助于防止许多错误的决定，进行预防性维护并减少不良事件。
未来
传统的模拟无法提供对物理相互作用的深入了解。当物理事物相互作用时，数字孪生将成为理解冲突和冲突的来源。
组织通常以关键资产的模拟开始其数字双胞胎之旅。这样的模拟非常适合模拟假设资产的业务情景。但是，在现实世界中，当资产与其他产品，人员和过程相交时，就会出现许多不希望发生的意外行为。Gartner提出了Digital Twins超越资产的演变，涵盖了涵盖人员，流程和行为的整个组织。Digital Twins拥有现实世界的观点，将帮助运营商了解互动并融入他们的模拟中。独立的模拟将融合到Digital Twins中，以了解城市，港口或人体的工作方式。此外，数字孪生集合体(DTA)有望为集体提供迄今为止未知的见解;独立的模拟不能。
Digital Twins的旅程才刚刚开始。在蓝图，2D和3D模型中，组织在模拟范围内的现状将有所不同。无论他们身在何处，数字双胞胎都是他们数字化转型旅程的下一步。特斯拉每辆生产的汽车都有一个数字双胞胎。每天，来自汽车的数千英里数据都将反馈到工厂的仿真模型中。这是一千多种从现实世界中学习和优化的方法，仅模拟模型是不可能的。在无人驾驶的未来，车辆可能会在天气不佳时开车进入车库进行检查，而不必“麻烦”车主。
