我们常提到，无仿真不孪生，唯仿真也不孪生。目前在业界，数字孪生的定义还比较乱，我用“瞎子摸象”的寓言来形容这个现象，大家从自己的视角出发，认定自己视角的东西叫数字孪生，所以产生了不同的孪生模式。比如我们做仿真，就大谈无仿真不孪生，仿真就是孪生。很多人追问我仿真跟孪生的区别是什么？当我为他讲完生命体模型之后，他恍然发现，和自己所理解的完全不是一个东西；还有人从大数据的预测性维护角度出发，认为实时跟踪，软、硬件同步就是孪生；还有将物联网数据和真实车间数据连接，能够看到车间工作状况算为孪生；以及认为依靠虚拟现实技术，通过模型逼真的展示现场，并进行人机交互即为数字孪生；或者数据管理行业，认为数据线程是孪生。大家从不同的视角在定义孪生，每一个视角不能说完全错，也不能说完全对。我认为应该有更完整的一个方式来去定义完善数字孪生。

我喜欢研究哲学，也研究生命体。我认为生命体与哲学有很相似之处，二者都是较完备的体系。生命是进化而来，丢掉不必要的东西，保留最重要的东西，生命才最精益。所以生命体是一个比较好的对标对象。当我很多东西想不清楚的时候，就和生命进行比较，就会得知哪些东西有缺陷，哪些东西不够，哪些东西多了，基于此形成生命体模型，把刚才多视角的研究方向整合在一起，形成完整体系。 

上面大家所提到的观点之中，建模或者虚拟现实，我认为它是躯体的一部分；IoT物联网传输数据、信息的部分，我把它比喻成神经；仿真是基于确定性的知识的计算，它就像人的左脑，拥有逻辑思维；基于数据不确定性的知识推测的Iot、 AI等，我称之为右脑；数据传输或者数字线程，我把它比喻成基因。此外，数字孪生还具有社会性。 

前面我们提到的瞎子摸象，大家摸着耳朵说大象像扇子，就像是过去大家对于数字孪生的观点。现在形成的生命体完整体系好处明显，比如在进行产品设计时，产品智能化的过程能够完全颠覆过去的做法。过去，需要对产品硬件进行大部分改造，才能形成智能产品；而现在，利用数字孪生体思维时，不需要复杂的硬件操作，产品适当改造之后，它的智能化在孪生体一端，孪生体的任何一个进步都会让产品进步，提升智能化。这样以来，产品的更新升级将不再局限于硬件提升以及出厂时的状态，未来还可以继续智能化。由此可见，孪生体对产品的智能性提供了非常重要的价值。 

还有就是研发体系的智慧化。未来的下一代产品到底应该如何研发？这并不取决于这一代产品的研发工程师，而是依靠产品发出去之后回收的新信息。质量问题不是靠写报告，而是了解用户实际使用效果，在优化下一代产品时，哪些地方容易出现问题，哪些地方不容易出现问题，收集到的信息对产品的研发体系有非常大的促进作用，孪生的方式可以做到体系智慧化。