Taiwan Database

商业领域也呈现出类似的分歧。通用电气、。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 最近的手机号码数据 的研究社区，致力于解决许多尚未解决的问题。如果所有这些研究人员都能在一个共同的框架上工作，以便其他研究人员、软件公司和最终用户可以立即利用所取得的任何进展，那岂不是很好？
，但源代码可以在GitHub上找到，所以如果博世在某个时候变得不那么仁慈，没有什么可以阻止它分叉。然而，博世的竞争对手可能对在 Ditto 上构建他们的产品持谨慎态度。

另一个登上谷歌首页的开源数字孪生项目是iModel.js。同样，这也是一项商业计划，与美国基础设施公司Bentley有关。因此，它专注于基础设施建模也就不足为奇了。就其本身而言，它似乎配置良好，使用BIM作为建模框架，并提供可以轻松完成工作的npm 软件包。但与 Ditto 一样，它似乎并非为某些多物理场模型所需的繁重计算而构建。