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自工业4.0研究院提出数字孪生战场（DTB，Digital Twin Battlefield）以来，不少行业人士对该概念跟平行战场的差异心存疑虑，或者，不少人认为两者是相同的概念体系。

工业4.0研究院认为，两者在“可组合”（Composability）上有一定程度的不同。可组合的议题是来自复杂系统建模仿真中的问题。DARPA曾经在20世纪90年代针对可组合的技术问题做了分析，2002年，美国国防建模仿真办公室支持兰德智库做了专门研究，启动了可组合任务太空环境计划，最终提交了《提升美国国防部建模仿真的可组合性》的报告。

针对复杂系统的可组合问题，兰德智库提出了十几条技术建议，笔者对即插即用的标准印象深刻，它很好体现了美国军工和电子产业发展的模式，这也是德国和日本难以匹敌的一个重要因素。

笔者在《数字孪生体》一书提到，DARPA为了解决传统系统工程的复杂性问题，提出了“数字孪生体”概念，其目的就是为了建立一套天然具有可组合能力的模型和数据体系。

因此，建立在数字孪生模型基础上的数字孪生战场体系，继承了其可组合性特性，能够较好满足联合作战的多方面要求，这一点已经从DARPA在美国国防部的诸多会议演讲中得到印证。

平行战场是建立在平行系统基础上的概念，在《基于ACP方法的平行战场情报系统》的论文中，介绍了平行系统的定义：平行系统是由某一个自然的现实系统和对应的一个或多个虚拟或理想的人工系统所组成的共同系统。

通过对比传统的控制系统，平行系统更强调虚拟人工系统与实际物理系统是“平行”与“平等”的，而且平行系统与物理系统是动态的、同步执行的。

从应用效果描述上来看，数字孪生战场跟平行战场应无实质性差别，但两者在工程实现过程和要求有较大的不同，前者对可组合性有明确规定，后者则未见相关说明。《基于ACP方法的平行战场情报系统》论文对平行战场情报系统做了分析，其中有提及基于代理的系统方法，这跟数字孪生体相关技术比较接近，但不完全等同于数字孪生模型，例如，工业4.0研究院设计了数字孪生模型可信度增长理论体系。

对于复杂系统的降维需求，全球有不少学者专家在开展研究，并形成了各种流派，平行理论是其中一种，数字孪生体则是另外一套体系。正如库恩在《科学革命的结构》一书中所说，在任何一门科学的早期发展阶段，各种假说和理论相互排斥，但随着观察与实验的深入发展，总会出现一些代表性的科学成就，逐步成为一种“范式”。对于未来战场的描述，也适用于以上判断标准。