近几年来，数字孪生的概念被广泛传播和大量应用，但是众多的企业和机构对数字孪生有着各自不同的解读。在这种情况下，那些管理复杂度日益增高，希望利用数字孪生相关技术提升管理效率的客户（如数据中心）就显得无所适从，无法依据外部信息进行有效决策。

下面，我们将从应用场景和数字孪生化两个方面，对本规范中最核心最重要的部分进行解读，让您快速了解规范的精华内容。

01 应用场景

不想当将军的士兵不是好士兵，不解决实际问题的数字孪生应用也不是有价值的应用。数字孪生应用自从推出以来，虽然以其直观易懂的表达和交互方式、炫酷的效果吸引了众多的客户，但也产生了花瓶、华而不实、中看不中用等负面的评价。

为了保证数字孪生理念能够在数据中心日常管理中真正发挥作用，《数据中心数字孪生技术规范》的专家组成员，在编制规范的过程中，就着重考虑了应用的实用价值问题。他们考察了几十个由规范编制组成员单位承建的数据中心数字孪生成功项目，再结合最新的技术和业务发展趋势，总结出了几十种应用场景。下面，我们列举运维优化阶段常见的14类应用场景进行说明，为了便于读者的理解，我们又把这些应用场景分为基础应用场景和融合应用场景两大类：

1.1 基础应用场景

基础应用场景是指数字孪生系统利用自身以及数据中心已有的常规系统（如网络监控系统等）的一些算法和数据，就能够发挥作用的场景。这些场景实现起来难度较低，周期较短，能够让数字孪生系统迅速发挥作用。它们包括：容量管理、能耗分析、变更评估、模拟演练和人员培训。

以容量管理为例，只需管理对象的一些物理属性数据（如尺寸，重量等）和性能数据（如能耗），辅之以数字孪生系统特有的实体三维仿真和数据可视化技术，就能够实现数据中心海量机柜及其内设备的承重、能耗和空间等维度的容量管理。

1.2 融合应用场景

融合应用场景是指数字孪生系统需要集成多个外部系统的能力和数据，来共同实现一些难度较高的功能。这些外部系统中，至少包含一套复杂度较高的管理系统。融合应用场景实现起来难度较高，周期较长，需要一段时间的完善和优化才能无缝融合在一起，进而发挥作用。它们包括：气流组织优化、故障检测、故障预测、安全评估、健康评估、故障定位、寿命预测、智能巡检、运行优化。

以安全评估为例，数字孪生系统需要综合实时数据、历史数据、专家经验，通过数据处理、数据分析、数据挖掘、模型搭建等数字化技术手段来实现，这些技术手段一方面需要大量的数据，另一方面又可能需要人工参与下的参数调优，最终才能以可视化的方式直观地呈现出来。

总体来说，规范中提及的数字孪生场景较多，覆盖面也较广。