早在2019年，笔者就提出数字孪生体分为三大流派，分别为仿真派、连接派和数据派。这个结论在后续出版的图书及承接军委项目中得到进一步的阐述。
在2020年出版的《数字孪生体：第四次工业革命的通用目的技术》中，对数字孪生体三大流派的特点，结合到数字孪生体关键技术做了分析；进一步在承接军委装备数字化的研究中，对如何开展数字孪生装备工作做了详细的分析。
最近一段时间，不少行业人士谈及数字孪生体产业发展情况时，仍然有不少困惑，其中最突出的就是数字孪生体应用的价值问题，他们大都反馈，企业不认同现在提供的数字孪生体解决方案。
| 特征 | 仿真派 | 连接派 | 数据派 |
| 价值诉求 | 实现高精度的仿真 | 实现网络连接和资产管理 | 实现数据反馈的机制 |
| 优势 | 能够实现对物理系统的高保真描述 | 能够实现大面积的物体管理 | 能够实现数据驱动的分析，灵活度高 |
| 技术流程 | 在仿真基础上，通过选择控制点，建立联合仿真分析，提出质量管理优化的解决方案 | • 对物理设备或系统建立数字孪生模型
• 对采集的数据进行分析 • 在分析基础上，提出维修保障等质量管理建议 |
• 建立物理系统或传感器的数字孪生模型
• 对比物理和数字（或虚拟）传感器的数据，建立反馈 • 通过不断反馈的闭环，让物理和数字传感器特性同步 |
| 挑战 | 计算量大，成本高 | 对目标对象描述精度不够 | 对目标对象仿真不足 |
| 发展方向 | 多学科设计分析和优化 | 资产性能管理 | 动态数据驱动应用系统 |
| 示例 | Phoenix Integration的ModelCenter | GE的Predix提供资产性能管理 | 美国空军研究实验室的无人系统和DARPA的X-DATA |
来源：军委资助研究项目
事实并非如此，我国数字孪生体产业发展出现这样的状况，跟我国过去40年外生创新的习惯有关系。
所谓外生创新，它指的是来自客户需求的创新，诸如不少企业提供的可视化解决方案，就是外生创新；与之对应，还有内生创新，即来自技术本身的突破带来的创新应用，我国几乎没有这样的应用，因为国内企业大都不重视理论研究。
我国科研体制有一定局限，从高校及科研机构的资金来源来看，大都受制于科技部、教育部等评价体制的要求，如果这些评价体制内的评审专家不理解，不认同，那么新型的概念及技术就没有了支持来源。数字孪生体就遇到了这样的困境。
即便有部分资金支持，但国内学术界追求各种因子，以及各种难以明说的原因，也难以支持一个有多方争议的技术，更何况不少功成名就的院士已经对数字孪生体下了结论：数字孪生体不就是仿真嘛。
为了描述各界人士对数字孪生体的认识，笔者设计了三种视角的数字孪生体流派，这三种流派各自有自己的核心价值观，同时也有自己的核心商业述求，能够代表行业人士对该概念体系的基本认识。由于《数字孪生体》一书有详细论述，本文不做分析讨论。
对于笔者在各种场合提到的数字孪生体应用典型案例，例如特斯拉、苹果等，由于缺乏所谓来自美国的公开资料，一些行业人士选择不相信。之所以出现这些行业人士不相信特斯拉及苹果采用了数字孪生技术，是因为这些公司都没有公开表示自己采用了数字孪生体。
笔者认为，这本质上是研究方法的认同问题，一些做实际工作的人士，通常是眼见为实，对于看不到的东西，自然会怀疑，或者他们希望笔者提供完备的证据，但考虑到国内常见的抄袭作风，还是不与其争论为好。
时间会证明一切。
作者：胡权，工业4.0研究院院长，数字孪生体联盟理事长
