数字孪生相较于数据可视化有着更为繁杂的架构。在传统数据可视化的展示价值基础上，数字孪生增加了业务运营价值，尤其在可视管理、模拟演练等场景里价值明显。比如面向复杂体、隐蔽体、综合体的业务运营层面效果突出，所以在数字政府、数字城市等领域应用广泛。
面对越来越纷杂和深度的疑难诉求，数字孪生需要更为清晰的方法论用于将复杂问题简单化，从而将抽象问题有效拆解为具象的目标，再将具象目标转化为易用好用的应用系统，最终将问题有效解决。
基于丰富的数字孪生世界实践经验，易知微整理出了数字孪生世界方法论V模型，主要包括模型化、集成化、数字化、系统化、智能化五个阶段的建设。
图4.1 数字孪生世界方法论V模型
1) 模型化
数字孪生世界的首要任务是对现实世界进行3D建模，建模又可以根据精细程度进行更细粒度的划分。同时也会根据建筑、地表、设备等进行不同类型划分。而GIS地图则是3D模型的分布底板，所有模型都要跟现实世界进行一一对应才能做到真正的孪生。
2) 集成化
有了模型，下一个重要的步骤是对现有的系统进行统一集成。其中IoT包括但不限于摄像头、传感器、定位仪、消防设备、物联设备、传感设备等等，涵盖了所谓的“天眼”和“地眼”。业务系统则包括OA系统、交易系统、账户系统、库存系统等等业务相关的各种系统。除此之外，还会涉及到一些三方系统，诸如其他部门或者其他单位的系统。只有对这些系统的数据做好集成，才能实现更深纬度的数据整合、碰撞等，产生更大的价值。
3) 数字化
如果把模型和系统理解为数字孪生世界的骨骼和肌肉，那么数字化就是数字孪生世界里流淌的血液。我们要做的不单单是要保证血液能够毫无障碍地流遍全身，还要对血液建立更为全面的指标体系。只有有了指标体系，才能对数字孪生世界的健康状况了如指掌。
谈到数字化，我们最容易联想到的是“数据中台”。我们袋鼠云是数据中台行业的领航者，所以如果需要对“数据中台”进行更为全面的了解，可以联系我们。
4) 系统化
有了身躯，下一步要做的就是塑造各项功能，所以在系统化里面我们需要重点对原有系统进行重塑，对所需功能进行再造。比如在某些项目中，我们会新建协同平台，用于解决现实世界跟孪生世界里的数据协同和任务协同，有了协同平台，我们不但能够对人员位置和正在做的任务进行可视化呈现，更能够对人员和任务进行指挥干预。这种虚实结合的解决方案会极大地提升人员协作效率。除此之外，我们能联想到的还有虚拟交易系统、模拟演练系统、数字沙盘等等
5) 智能化
在数字孪生世界里，很多智能化的场景都可以被更好的落地。在空间分析中，我们可以实现人员轨迹溯源、路线优化、路线推演、空间测量等功能。这些新功能在行业里又会产生非常大的价值。比如人员轨迹溯源功能可应用于公安行业，路线优化可应用于交通行业，空间测量可应用于测绘行业等等。智能分析场景里可以发挥的空间也非常大，在智能分析里，算法的应用随处可见。比如图像对比分析，压力评估等等。在智能化方面，我们能做场景太多太多，实践派们可以充分发挥自己的想象力尽情创造。
在V模型中，前半部分更多涉及虚拟世界模型的呈现，也可以称之为实景三维可视化，也是之前很多“数字孪生”项目中存在的一些片面解读，将数字孪生等同于实体的1:1三维建模。而要想真正实现虚拟联动的数字孪生世界，更需要的是需要后半部分的数字化、系统化和智能化的建设。
构建数字孪生世界，不是简单的在三维模型层面去“克隆地球”，更是需要更进一步实现“数字化智能化地球”。
以上内容摘自易知微和数字孪生世界企业联盟出品《数字孪生世界白皮书(2022)》
