我的疑問來自於，數位孿生和模擬的目的是相似的：建立模型、預期結果、提早因應。
舉個例子，政府對於新建築或新重劃區的開發案，因為預期人口增加所帶來的交通衝擊，會要求對人流和車流進行「模擬評估」。
那麼，既然模擬技術已經存在很久了，這個「數位攣生」似乎也是在做同樣的事情，是不是只是更厲害的模擬？甚至被創造出來的另一個 buzzword？
以下內容由 GPT-4 說明，已經為我解惑，未來會再改寫。
數位雙生（Digital Twin）的概念確實與傳統的模擬有許多相似之處，但它們之間還是有一些重要的區別。以下是兩者的主要差異：
- 實時性與互動性: 傳統的模擬通常是基於一組固定的參數，然後運行一次或多次，並從結果中獲得洞察。然而，數位雙生是一種動態的模型，可以實時反映真實世界的狀況。這是因為它利用了物聯網（IoT）技術，可以不斷從真實世界接收和更新數據。這種實時性和互動性使數位雙生可以提供更即時和準確的洞察。
- 預測能力: 由於數位雙生可以實時接收數據，並且可以利用先進的分析和機器學習技術，所以它具有強大的預測能力。例如，它可以預測道路交通的未來狀況，並提供相應的建議。而傳統的模擬可能無法做到這一點。
- 複雜性和全面性: 數位雙生通常涵蓋了更多的變量和更複雜的互動。例如，在規劃新的道路和建築時，數位雙生不僅會考慮道路交通，還會考慮其他因素，如環境影響、能源消耗、公共安全等。這種全面性使數位雙生成為一個強大的決策工具。
因此，儘管數位雙生在某些方面與傳統的模擬相似，但它並不只是一個新的 buzzword。它提供了一種新的方式來理解和管理真實世界的複雜系統。