数字孪生
digital twin
物理对象的在线同步模型。在钢铁行业，务实的形态是「在线机理模型 + 数据校正」。
ai engineer's view
一个持续被真实系统校正的影子实例。它的价值在于能回答「如果现在这么操作会怎样」——反事实推理，而不只是可视化。
这个词被用得很泛，从三维可视化到全物理仿真都自称数字孪生。在钢铁行业，真正有工程意义的形态是：
一个与实际设备同步运行的在线模型，持续接收实测数据校正自身状态，并输出那些测不到的内部量。
比如高炉的孪生模型持续估计炉内温度场与料层分布；连铸的孪生模型实时算凝固壳厚度和凝固终点位置。
它与离线仿真的区别是在线、同步、被校正；与软测量的区别是它维护的是一个完整的状态场而不只是一个标量。
对 AI 的机会：完整物理仿真跑不到实时，用神经算子/代理模型加速后，实时孪生才真正可行。这也是仿真代理模型场景的直接落点。
要警惕的是概念先行：没有可靠机理模型和数据基础的「数字孪生」项目，通常最后只剩一个三维动画。