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業內有一種理解，即數字孿生相當于傳統仿真模型。傳統仿真模型是在計算機中建立模型，以再現物理系統中發生的基本過程，并通過調整模型的輸入和控制參數進行實驗計算。它用于研究和評估現有或設計系統的特性和行為，并找到可行或最佳設計。它廣泛應用于制造業。因為物理過程必須符合物理和化學定律，例如軌跡和速度、不同物體在空間的拓撲關系、液體介質的流動，固體的材料特性和熱力工程特征等等，都可以利用物理和化學方程進行表征和計算。一般而言，實際系統建造成本高，所需的時間長、有些試驗需要很長的時間或危險性大，利用計算機仿真進實驗顯然是一種事半功倍的手段。
如果說數字孿生是在計算機中建立的覆蓋產品或系統全生命周期的復制體，那么這些用于產品或系統設計中的仿真模型顯然屬于數字孿生算法模型的一類。如果這些仿真模型能夠精準地計算實際系統的特征和行為，的確可以成為數字孿生的主要計算模型，用于生產過程的計算。但是，由于實際系統一般都很復雜，并受當前技術的局限，在建立這些模擬仿真模型的時候，大多都需要進行很多簡化，只關注關鍵的因素，忽略次要因素，或只模擬系統的某一些方面，可以滿足在設計過程中驗證設計的結果是否符合一定的設計要求，比如安全生產的要求，而這些要求一般都有比較大的冗余范圍，但計算的精度不容易達到在生產過程監管和優化的需求。
另外，大多用于設計過程的仿真模型軟件基于模擬的數據，批次性使用，并不與生產現場實時數據連接，從計算性能上也不易支持持續性的流式計算，難以支撐數字孿生中對生產運營過程中的管控和優化。
綜合而言，模擬仿真是數字孿生的一個重要支撐技術，設計過程中的仿真模型是數字孿生算法模型的一個重要組成部分，但是不等同于數字孿生本身。數字孿生用于生產運營過程管控和優化的模型，一般而言，要么要對設計仿真模型進行改造提升，要么利用機理模型或數字模型建立新的算法模型。
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