三级数字孪生是预测性孪生，利用来自资产、事件、分析的物理数据（实时数据、环境数据、历史数据等）。该级别使用算法预测未来的行为、性能和风险，并提供潜在问题预警。系统可预测复杂设施与设备运行的结果和潜在问题，并做出更好、更明智的决策。
四级数字孪生是规范性孪生，利用建模（基于物理、基于资产等）和实时模拟来了解潜在未来场景，并利用以机器学习辅助的行业佳实践为基础的规范性分析和建议。该级别可模拟和复制设备/设施/产品和人员行为，并包含内置物理模型、流程模型和数据模型。
四级数字孪生技术上应该实现：
整合领域知识与知识图
机器学习能力
语义识别、点云分割
计算机视觉
主要的行业应用场景包括：
基于数据和趋势模式的建议响应或行动
更换部件的建议佳断电时间，增加 产品/机器生命周期的行动
两者的区别为
三维可视化提供数字支持虽然三维可视化也可以理解为一种映射和克隆，但它只是一种空间层面的映射，旨在使数据的显示更加直观。如果要实现更深层次的显示，显示的数据从数字孪生数据和算法模型中获得。没有数字孪生数据和算法的支持，就不可能进行更深层次的显示。
在实际数字孪生项目交付中，通常对三维数字模型有以下要求，需要引起注意：
化：模型需要能够准确地反映物理实体或系统的结构、属性、方法和行为，以及与环境的交互。并且，具有足够的细节和精度，以满足不同层次和目标的分析和仿真需求。
标准化：遵循统一的规范和格式，便于三维数字模型在不同平台和系统之间进行共享和交换。模型应该具有良好的可读性、可理解性和可扩展性，以便于后期进行模型资产的修改和更新。
轻量化。模型应尽可能地减少数据量和计算量，以提高运行效率和节省资源。需要采用合适的抽象和简化方法，去除冗余和无关信息，保留模型核心特征。
可视化：模型应该能够通过图形、图像、动画等方式进行直观地展示，以便于用户观察、理解和操作。支持多种视角和尺度的切换，以适应不同场景下模型展示和变换的需求。
若交付的数字孪生项目为B/S架构，为了实现和的数字孪生场景，通常需要注意模型大小、格式和质量等方面的要求，主要包括：
模型的大小：模型的大小决定了加载和渲染的速度，过大的模型会导致网络传输和内存占用过高，影响用户体验。因此，模型需要进行合理的压缩和优化，降低其数据量和复杂度。模型的格式。模型的格式决定了其兼容性和功能性，不同的格式有不同的特点和优劣势。一般来说，WEB端可视化场景需要选择支持动画、纹理、材质等属性的格式，例如GLTF、数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)FBX、OBJ等。同时，也需要考虑浏览器对不同格式的支持程度，选择适合当前环境和需求的格式。
模型的质量：模型的质量决定了其视觉效果和真实感，过低或过高的质量都会影响用户体验。过低的质量会导致模型失真、粗糙、不自然；过高的质量会导致渲染压力过大、卡顿、延迟。因此，模型需要根据目标分辨率和设备性能进行适当的细分或简化，并保持合理的比例和形态。
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