Digital Twins 的复杂程度各不相同。复杂程度取决于数字 Twins 的复杂程度、与数据源的集成程度以及部署数字 Twins 的用例。

为提升客户体验而构建和部署的数字 Twins 可能只要求该孪生体是资产或产品的物理精确数字呈现，以模拟其现实世界中的对应物。然而，为商店规划而构建的数字 Twins 需要集成流程优化、假设模拟和机器学习等功能。

确定 Digital Twins 的用例和所需的复杂程度是至关重要的第一步。

为零售业设计的 Digital Twins 是通过导入所有组件的相应数据来构建的，这些组件将被纳入最终模型中。

例如，要为产品配置器建立一个 Digital Twins，就必须包括颜色、尺寸和材料等产品数据。另一方面，用于店铺规划的 Digital Twins 应包括店铺布局、通道配置、货架和展示架的数据，以及位置和空间数据。

您可以通过各种方法收集这些数据。Deckers Brands 使用摄影测量技术（一种拍摄多张重叠照片并从中得出测量结果的技术）来创建物体的 3D 模型。您还可以导入计算机辅助设计（CAD）或建筑信息模型（BIM）数据。

接下来，您需要将所有相关数据整合到一个单一的集中式平台中。这一过程需要 数据转换工具来优化现有数据，为交互式 可视化应用做好准备，例如，将 CAD 模型转换为网格数据。

准备好数据后，就可以使用实时3D 可视化工具来构建和完善 Digital Twins。这样就能将物理数据和虚拟数据以及客户互动和产品定制等实时信息结合起来。

无论使用案例或成熟度如何，重要的是要考虑人们将如何访问你的 Digital Twins 应用程序。例如，顾客可能更喜欢手机等无障碍设备，而商店规划人员可能会发现扩展现实（XR）应用在可视化方面更有效。

您可以将使用 Unity 实时 3D 技术构建的 Digital Twins 部署到 17 个以上的平台，使客户和利益相关者能够在多种设备和平台上进行互动，包括 Web、iOS、Android、PC、Mac、虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR)。

Digital Twins（数字孪生）有助于释放数据的全部力量，从而做出更好的决策。例如，从产品配置器中收集到的客户偏好数据可以帮助市场推广团队就其战略做出更明智的决策。

此外，用于店铺规划的更成熟的 Digital Twins 可以利用机器学习或人工智能来分析海量数据，并生成对未来店铺规划的预测，包括布局和陈列效果。