数字孪生体
数字孪生体也称数字孪生实例，是指现实世界的物理对象在数字空间所对应的数字体。这个数字体不仅仅是一个ID、一条数据，而是一个完整的信息集合。它包括可视化表达的几何模型（3D以及构成3D的几何数据）；描述或管理这个对象的各类信息（型号、负责人、厂商）；时间维度上的状态数据（指标、告警、日志、位置等）；物理对象可执行的指令动作集合；可进行基于自然法则的机理分析模型；基于AI学习的算法模型。
数字孪生体是所映射的“物理体”等效的信息表达，那么如何理解物理体等效信息表达这个含义呢？
我们试想一下，假如有一瓶水，它的长宽高这些信息天然就是存在于物理对象中，而尺寸是人们采用度量工具测算出来的。此外，水温度每时每刻都在变化中，也是通过测温方法获取的。而这瓶水在什么温度下会蒸发，蒸发的速度有多快等问题，只要在合适的环境和一定的时间内都能够给出答案。
但是我们为了预测未来的走势，会结合已知的化学、物理等规则形成了机理仿真的模型来进行运算。每一个物理实体，本质上由物质、能量、信息三个维度构成。而数字孪生体，就是希望能够抽取出物理体的信息在数字空间内进行还原。
而在真正的项目中，数字孪生体（实例）是按需孪生的，怎么理解按需呢？其实就是要根据上层应用的需要来构建数字孪生体，如果上层应用仅需要一个3D模型解决认知效率问题，那么就没必要对其他维度的信息进行孪生。但上层应用是不断变化的，因此数字孪生的管理系统，就需要有灵活、迅速、可扩展的能力，能够及时响应不断变化的应用需求。
数字孪生分类
也被称为数字孪生类，在了解数字孪生分类之前，我们先了解下类。
类，是一类或者一组具有类似属性和共同行为的实体抽象表达。分类是我们认知世界的一种抽象表达，用于简化我们的认知负担，提升我们的认知效率。比如，我们的家里有很多台空调，空调就是类，具体的卧室空调和客厅空调就是实体对象。
比如，当我们说空调的时候，大家脑海里想到的空调基本功能就是制冷、制热、吹风、干燥等，而无论是按所属区域划分（办公室空调、卧室空调）还是按品牌划分（格力、海尔等），我们都会天然以这些功能属性给其分类。
在物理世界里对我们认知和管理的实体进行天然的抽象分类，将类进行聚合便于信息更高效的传输和理解。而数字孪生分类就是继承这一概念，用于表示具有相同属性和功用的数字孪生体（实例）。
在数字孪生项目分类定义的过程中，最好能够穷尽但又不交叉，不能让一个数字孪生对象同时属于两个分类。比如，不同厂商型号的空调是分成一个类还是两个类？都是操作系统Linux的和Windows的是如何分类呢？这就需要站在应用视角来看，在应用过程中对于不同厂商型号所提供的功用、描述、以及算法是否不同。如果管理应用上没有需要尽量简化，“如无必要，勿增实体”。但是对于软件来说，要能很好地支撑“类”的快速定义和扩展，以便应对业务的变化。
数字孪生元模型
有时会称为数字孪生分类模型，本义上元模型是关于模型的模型，用于定义概念并提供用于创建该领域中模型所构建元素的一种语义表达。
结合数字孪生来看，数字孪生体本身是对应实体对象的信息集合，在大家的普遍认知里这个概念包含了3D的几何模型、描述的数字模型、化学物理的机理模型，分析预测的计算模型。因此，每一个数字孪生体都是由各种模型来构成的，但在实际应用中，并非需要全尺寸的模型构建，那么此时就需要通过元模型来定义不同的数字孪生分类所需要的模型。
数字孪生的元模型从另外一个角度看，也是我们去建立数字孪生的标准，我们在构建每一个数字孪生体时，到底要按照什么样的标准去加工呢？这就要依靠我们定义的元模型了。
例如，Excel表格中，元模型相当于定义的表头，而数字孪生体则是每一行数据，当然数字孪生的元模型支撑定义的内容比表头要丰富许多。目前在我们的系统里，元模型支持定义描述类的属性信息，这些属性包括传统的资产台帐、操作手册、图片、3D模型。
那么为什么我们要去定义元模型呢？当用户在数字孪生加工环节时，需要按照标准完成数字孪生体的加工。同时，在消费端元模型的定义也很重要，当上层应用在定义、执行逻辑的时候就可以按照元模型反馈的标准能力进行分析和判断，而不需要针对每一个数字孪生体定义业务的逻辑去判断与执行。
比如，烟雾探测器感知到火灾发生，管理端需要操作每层楼的门禁系统自动开启。如果没有元模型，那么10层大楼就需要逐个绑定烟雾探测器和门禁之间的关系。但是如果有了元模型，只需要依照元模型来进行定义就可以了，在同楼层的烟雾探测发生告警后，同楼层的门禁自动打开。
元模型的定义对于数字孪生质量也非常重要，如果没有一个元模型作为数字孪生的标准输入，就根本没办法进行自动化的质量分析。
数字孪生服务
数字孪生服务是指承载数字孪生体的系统能够对上层应用所提供的服务，这种服务一般是以API的形式来提供的。
服务包含数字孪生体自身所能对我们提供的一系列能力。例如，描述信息的查询服务、感知服务、控制服务，分析服务等。这些服务能力都是由元模型定义出来的，不同的数字孪生分类可能提供的服务不一样，空调有调整温度的控制服务，门禁则没有。
除了上面由数字孪生体自身所提供的能力外，依托数字孪生图谱和图遍历算法，还可以多孪生体之间进行关联查询、联动服务、统计分析服务等。
对于服务这部分，目前定义的还有些瑕疵，数字孪生体的感知服务和控制服务容易让人与数字孪生服务搞混，其实这两个服务是孪生服务的子集。
感知服务，是指数字孪生实例（体）所对上层应用提供的感知物理实体对象状态的一种服务，这种服务目前包括指标、告警、位置、日志、状态等。目前系统对于状态和位置暂时当作一种特殊的指标数据，对于日志还未开始实现。
控制服务，主要是数字孪生体对上层应用提供的控制物理实体的服务能力。数字孪生体可以接收上层应用指令发送给所对应的物理实体去执行控制的指令，从而实现数字空间管控物理空间能力的目标。
比如，开关门、风速调整都是数字孪生体提供的一种控制服务。需要注意的是控制服务是执行指令，但是每一种执行理应对应着一种当前状态。例如开关门，现实世界中门是关闭状态，下发开门指令才有意义，所以控制指令执行过程中也需要感知到物理实体的状态。
数字孪生图谱
数字孪生图谱，是由数字孪生体以及数字孪生体之间的关系所组成的拓扑图，每个数字孪生体是一个节点，孪生体和孪生体之间的关系为线。因为物理世界中两个实体对象会存在多种关系，所以两个孪生体也会直接出现一种以上的关系。
与普通拓扑图不同的是，对于数字孪生的图谱是带有时间的三维图谱，每一个时间都可以形成自己的数字孪生图谱，这个时间维度应支持历史和未来时间。历史就需要靠记录数据的历史版本，而未来则需要机理的仿真计算和机器学习的预测算法来提供。
数字孪生图谱之上还有一个分类关系图，是在定义元模型时设定的分类与分类的关系，有时候会简称为类关系。有了分类关系图图谱，我们就可以设定查询的视图。
例如，我们定义元模型时，排风扇与房间有归属关系，一氧化碳探测器也与房间有归属关系。我们就可以定义一个“一氧化碳-房间-排风扇”的查询视图。通过传递某一个一氧化碳传感器，找到这个传感器所在的房间，再根据排风扇与房间的关系查询到所有排风扇，接着就可以调动排风扇开关完成排风任务。
DTID
DTID是数字孪生体的唯一ID，系统内不允许重复。每一个数字孪生ID代表一个数字孪生体（实例），同时也映射着一个物理实体，代表一个物理实体对象。
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