应该要怎么区分数字孪生与大数据呢

 

数字孪生概念，数字孪生体是现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，通过优化和指令来调控物理实体对象的行为，通过相关数字模型间的相互学习来进化自身，同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。

数字孪生及其在航空航天中的应用一文所描述，数字孪生体建设的最终目标是模拟真实物理世界的运行，从而服务于真实物理系统的优化与决策。从数字孪生体存在的价值角度看，其优势在于：对物理世界描述的完整性，通过数字孪生体的建设，将物理世界全生命周期的数据集中管理和应用，从而这与真实物理世界的双向沟通提供了基础。

与物理世界的动态一致性，通过数据收集与设备控制环节，实现了针对变化物理世界的数字孪生体的实时性跟随变化，数字孪生体具有了在物理世界生命周期内的成长和演化能力。

数字孪生体作为物理世界的一个虚拟系统，可以反映物理世界的行为、状态特征，监测物理世界的健康状态；与此同时，通过实例化为多个运行对象，并以不同的状态向前推演，可预测物理世界未来的状态，从而达到对物理世界优化决策的目的。

大数据概念，大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产；是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

一般认为大数据具有海量（Volume）、异构（Variety）、高速（Velocity）、可变性（Variability）、真实性（Veracity）、复杂性（Complexity）、价值（Value）等特征。

从两个概念可以看出，两个技术都以数据为基础，数据采集都是二者不可缺少的环节，不同的是数字孪生技术更强调优化，大数据更强调数据分析。

大数据技术可以认为是数字孪生模型建设所应用的核心技术。无论是从大数据出发，还是从数字孪生出发，最终建设形成的信息系统可能殊途同归，最终形成可能都是当前数字孪生标准所描述的系统。

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