数字孪生的概念仍在不断演变。如果你查看维基百科上关于数字孪生的页面，你会发现至少有七种定义。这些定义涵盖了从相对简单的物联网数据集合到完整的建模系统。在最近的 ERCIM新闻特刊中也可以看到同样的多样性：一个研究小组用它来创建分布式控制系统，另一个研究小组将该概念应用于复杂材料模型，还有一小组引入了“数字阴影”一词来区别于数字孪生，这更加剧了人们的困惑。
通用电气、西门子和达索各自提供了通用数字孪生功 最近的手机号码数据 能的专有版本。微软也拥有数字孪生技术，但目前似乎主要专注于收集数据以供进一步分析。PTC的产品也是如此。Akselos提供的数字孪生技术能够近乎实时地为海上工业进行令人印象深刻的结构模拟，但它们似乎不太适合用作工厂生产线的数字孪生。因此，该领域的每个参与者都对这一概念提出了自己的解读。
我认为这种割裂的竞争环境阻碍了数字孪生技术的进步。本质上，数字孪生技术的开发需要来自不同背景的人们通力合作。这包括：连通性，使远程设备的数据可供数字孪生使用；快速计算技术，用于模拟复杂的多物理场；统计学和机器学习，以便从数据中获取物理建模不易获得的洞见；网络安全，以确保数字系统的安全。这些只是需要解决的众多课题中的一部分。每个领域都有一个蓬勃发展的研究社区，致力于解决许多尚未解决的问题。