误区一：数字孪生是纯粹的3D模型
无论是城市规划、环境保护还是大型活动的安全保障，数字孪生通常都会从连接的设备捕获连续的实时数据流，并创建对象操作特征的可视化表示，这使得数字孪生远远超出了物理对象的3D模型或视觉表示。
虽然可视化是一个重要方面，但数字孪生整合数据、创建模拟和运行分析的能力，使它们能够提供先进的见解并支持决策。他们使用人工智能和机器学习来识别数据中的模式、趋势、异常和相关性，并帮助官员做出明智的决策并采取主动行动。例如，城市规划的公共交通项目的数字孪生，显示交通流量、建筑危险和自然屏障，可以为投资者、建筑师和政策制定者的决策提供信息。
误区二：数字孪生仅对大型企业有用
一些人认为，由于成本和可用性方面的争议，数字孪生是为拥有大量资源和预算的大型企业保留的。然而，基于云的平台、可扩展的技术和经济高效的解决方案，也使得小型企业也更容易采用数字孪生。
事实上，数字孪生在较小的层面上可能更有用。例如，小城市的规划和发展办公室，可以使用数字孪生来节省建筑施工和交通规划的时间和金钱。通过可视化新建筑将如何影响社区，官员们可以看到随着时间的推移，不断变化的环境将如何影响交通。一个更大的城市可能看不到同样程度的好处，因为它的规划部门可能拥有更广泛的熟练员工。
误区三：数字孪生仅适用于工程师和技术专家
这种误解常常导致人们对新技术犹豫不决，所以找到一家提供用户友好、协作体验的数字孪生公司，可以帮助人们更容易接受这项技术。经验丰富的合作伙伴还可以指导员工完成实施过程，突出有价值的见解，并实现不同部门或学科之间的协作，以确保技术得到有效利用。
误区四：数字孪生价格昂贵
实施数字孪生的成本可能会有所不同，具体取决于系统的复杂性、所需的详细程度、可用数据的数量和质量以及企业的具体要求。虽然开发和维护数字孪生可能会产生相关成本，但有一些方法可以最大限度地减少费用。
各机构应首先明确定义目的和目标，并将资源集中在提供最大价值的领域。试点项目将有助于验证这一概念，并在扩大规模之前确定节省成本的措施。优先考虑相关和高质量的数据整合将有助于各机构避免在不必要的数据收集上花费时间和金钱。
数字孪生被广泛误解，但通过更多地了解该技术，政府部门可以做出明智的决策，并拥抱技术进步，从而实现增长和成功。
