市面上关于工业数字孪生的概念很多。通俗来讲，工业数字孪生是将工业物理对象以业务、产品、机理等多维度，在数字空间构建尽可能完整的孪生体，包括感知、数据建模、行为分析与数据分析等，再将分析结果以交互的方式反馈给物理实体，实现优化。下面这七个问题，可能会有助你进一步理解。
数字孪生不是技术名词，并没有带来新的技术，本身也不是新技术。数字孪生在市场层面的概念大于技术概念。更像是新瓶装旧酒，比如Docker容器技术的翻红，滋养了DevOps、云原生等一系列应用技术。数字孪生里面也涉及各种技术，比如数据采集、数据传输、数据建模、数据分析、数据可视化等，数字孪生能把这些技术封装成一个非常好的形态。从业务角度看，能让工业物理对象变得具象起来，让技术的可消费性得到了质的飞跃。这一定程度上能促进工业大数据行业的发展。
3D可视化是数字孪生的其中一部分，但除此之外，还有背后的数据建模、行为建模，而行为建模背后依托的就是数据分析技术。
数字孪生有一个孪生的概念，本质上是把看到的工业物理对象映射到虚拟的空间里，在虚拟空间里涉及大量的计算和分析，不是表面的相似关系。
可以。任何事物的发展都是渐进式的，并没有人规定数字孪生必须结构模型、行为模型、可视化三个维度都齐全才能叫数字孪生。在发展过程中，一些技术维度的建设会有先有后，取决于我们想用数字孪生做什么。如果当前可视化没有那么重要，就可以适当弱化，有基本的人机交互界面就可以。如果需要做大量的仿真，那我当前可能更关注行为分析。如果更关注数据集成（集成本身也是一种业务场景），那我可能更关注底层的数据技术。
仿真技术本身是数字孪生最原始的基础。数字孪生刚提出的时候，就是以仿真为出发点的。仿真和数字孪生最大的不同在于，数字孪生更强调和真实数据的实时交互，需要不断读取当前的状态去计算下一个状态，再把指令返回来。而仿真的分析往往都是离线的，需要的时候才去读取数据。如果仿真计算中某些验证可行性的结果，以某种指令下达到物理世界中，那在结果上也就完成了数字孪生的过程。
工业数字孪生定义中有个关键词是物理对象，一定有一个物理实体与数字孪生体相对应，数字空间的数据和行为是不能脱离现实去臆造的。而元宇宙不要求物理实体与之对应，可以是全新的虚拟世界，也可以是半虚拟的世界。
根据工业互联网产业联盟《工业数字孪生白皮书（2021）》，工业数字孪生是多类数字化技术集成融合和创新应用，基于建模工具在数字空间构建起精准物理对象模型，再利用实时
IOT 数据驱动模型运转，进而通过数据与模型集成融合构建起综合决策能力，推动工业全业务流程闭环优化。
本文摘选自昆仑数据视频号10月26日直播内容，如需了解更多，可以移步直播回放区。
