物理孪生阶段，用实体“孪生”实体，成本高昂。除了上面提到的美国宇航局的实践外，工业领域在规模化生产之前，制作的物理样机，需要准确表达模型诉求，将生产预见性前移，这也属于物理孪生的一种。
复制孪生阶段，开始把“孪生”转移到数字虚拟层面，这时候就需要能够充分利用历史数据以及实时运行数据，对一个产品或者系统实现精准、全面的映射，并且全部转化为信息储存。这时候相当于造出来了数字化双胞胎的一个肉体，但仍然缺乏最为关键的灵魂，它不能用来控制分析，只能显示。
数字孪生阶段，也就是目前正在研究的阶段，能够根据物理本体的物理设计模型，还有本体传感器反馈的实时数据，以及本体此前运行的历史数据，做到动态仿真。比如对智慧城市进行全域感知和实时更新，形成真正的虚拟全息城市。
决策孪生阶段，需要对过往积累的数据精细化尺度感知，模拟未来不同的外界因素、不同的环境背景下的发展情景，从中学习、分析并总结出物理本体的运行规律，为决策者提供建议和参考。这时候提供的建议可能会较为理想而偏离现实，但也存在一定参考价值。
智能孪生阶段，利用AI进行精准分析与规划设计响应，并做出最有利的判断与自主控制。也可以为参与者提供新的视角，甚至可以帮助人从传统思维方式向大数据思维方式转变，不过这仍然是一个较为遥远的一个目标。
回到现实，目前的数字孪生阶段仍然处于研究和探索探索阶段，具体的应用场景大致可以分为两类：虚拟仿真和监测分析。
虚拟仿真往往是通过结合流体力学、热力学、光学、电子等原理，利用数字化计算机进行辅助设计和仿真，将现实世界中的物理本体（设备、建筑、城市等），在数字空间映射出孪生体。可以预测和验证孪生体在虚拟环境下的系统表现，进而保障设计质量和鲁棒性。这一应用主要是落地于设计，从而支持工程师进行产品创新或系统改进，代表性的有安世亚太、AspenTech、Ansys等厂商。
检测分析涉及到物理实体真实运行状态的监测和评估。需要使用大量真实环境的动态数据，在真实运行过程中，通过传感器数据采集，判断环境变化、系统状态，实现对未来运行状态的监测、分析、评估和预警。代表性的有和利时、寄云科技、PTC Thingworx、等。
本质上，虚拟仿真和检测分析代表的是两种不同的数据流向重心。虚拟仿真的重点在于物理本体向孪生体输出足够精确全面的数据，尽量减少虚拟仿真所带来的误差。而检测分析的重点在于孪生体向本体所反馈的数据信息要足够精准，然后对物理本体做出正确的干预。
未来随着数字孪生技术成熟，企业发展数字孪生的难点或许已经不再是数字孪生本身，而是数字孪生技术与本行业的结合度能够有多高。
这就需要企业拥有“倒T型”能力。一方面，横向拓展，掌握本行业的知识经验体系，打好行业地基。另一方面，掌握数字孪生技术，并寻找数字孪生和行业相结合的机会点。如果把数字孪生比作一颗钉子，落地的行业比作一块木板，关键就在于能不能找到合适的锤子，让这颗钉子深深扎进去。
写在最后：
未来几年，以数字孪生为核心的产业将如雨后春笋般出现，数字孪生也将成为企业的标配。但是技术之外，数字孪生仍然面临着制度、管理、人才等各方面的挑战，而这些因素的背后，本质上更是一种思维方式的进化，数字孪生发展需要思维先行。
同时，也需要警惕数字孪生的概念化陷阱。不能为了数字孪生而数字孪生，毕竟数字孪生本身并不会主动释放价值，也无法单独作为生产力而存在，如果只是单纯的推销数字孪生的概念，也将如梦幻泡影而随时面临破灭的风
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