主要的行业应用场景包括：物联网数据（空气质量、供暖、CO2 水 平等）和实时数据（航班时刻表、人流 量、客流量等），历史数据输入到数字孪生中。 主要用例包括资产管理、设施管理、工作现场 QA/QC 等来自机器可编程逻辑控制器 （PLC)）的输入访问权限（油温、轴的位置）和制造执行系统信息（机器上的工作调度）
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。
三级数字孪生技术上应该实现：
数据分析（历史数据）
预测性分析/数据外推
使用情况分析（用户行为映射、热图等）
预测性警报/基于趋势的警报
预测性模型和分类器
主要的行业应用场景包括：机器运行障碍预测，例如，飞机备份、警戒线中的瓶颈等
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。
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。
三维数字孪生模型在数字孪生领域的应用可以分为以下几个方面：
三维数字孪生模型可提高数字孪生的精度和逼真度，使得虚拟世界中的数据模型能够更好地反映真实世界中的物理对象或系统的状态和变化。
三维数字孪生模型可以支持数字孪生的多维度展示和交互，使得用户能够从不同角度、不同层次、不同尺度观察和操作虚拟世界中的数据模型，增强用户体验和效率。
三维数字孪生模型可以促进数字孪生的跨领域应用和创新，使得不同行业、不同场景、不同需求之间能够通过共享和融合虚拟世界中的数据模型，实现协同创新和价值提升。
