数字孪生的落地，建模成本常被低估。
几何建模只是起点。设备外形可以扫描，但内部结构与运动关系需要人工整理。
数据接入决定孪生的价值。缺少实时数据时，模型只是静态展示。
模型与现实的同步需要机制。参数变化后若不更新，孪生的判断会逐渐偏离。
精度选择应与用途匹配。用于布局验证与用于工艺优化的模型，细致程度差别很大。
维护成本长期存在。模型库的更新与场景扩展，是持续投入。
组织配套同样重要。工艺、设备与信息部门的分工，影响模型能否持续运行。
数字孪生的意义在于支撑决策，先明确要解决什么问题，再决定建模精度，投入才不会浪费。