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。
三维可视化定义分析
三维可视化是描述和理解模型的一种手段，也是数据体的一种表达形式。简单地说，三维可视化是一个利用三维软件通过物理世界收集到的数据创建图形和渲染的过程。它基于模型，将数据结合到场景中，以多维方式显示数据。
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。
三维可视化和数字孪生是数字化时代的两大重要概念，它们都与数字建模和数字仿真相关，但却存在一些不同之处。三维可视化是将三维模型转化为可视化的产品或形象展示，通过将该模型的属性表示在屏幕上，如位置、大小、结构、颜色等，来展示该模型的特征和信息。三维可视化应用广泛，涉及许多领域，如建筑设计，工业制造，医学等。数字孪生是依据现实世界的特征和数据，在数字环境中创建一个与之对应的虚拟模型。这个模型除了具有与实体相同的形态和特征，还具有实时仿真预测的能力，可以对实体所在的环境和各种因素进行仿真和分析，解决实际问题，提升生产效率和安全性等方面。虽然三维可视化和数字孪生都与数字化建模和仿真相关，但他们的目的有所不同。三维可视化更多地关注产品或形象的展示和宣传，而数字孪生则着眼于在数字化环境中解决实际问题。
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。
