在数字孪生开放架构的驱动下，数字孪生应用成为数字孪生平台生态的活力所在。
传统的工业系统通常只服务于提供企业自身，如果客户企业需要进行拓展，则需要提供商专门为之定制，这样的市场结构有助于行业结构的稳定，但不利于行业创新快速推进。
平台生态理论研究显示，它受益于个人电脑的成功案例，不少理论正是从该行业抽象出来的。
在个人电脑成功的示范下，移动互联网把理论推向深入，苹果通过封闭的硬件系统构建了应用商店，通过卓越的使用体验“迫使”开发者接受30%的应用税，让苹果赚得盆满钵满。
百度一下得出以下数据：
2020年第三季度苹果公司移动应用收入就高达190亿美元。
与之对应，安卓的应用收入在2020年第三季度为103亿美元。
在平台应用生态潜在价值的驱动下，不少企业投入巨资建设平台，以期将来形成规模，最终从应用收入中获利。例如通用电气，如下图：
通用电气Predix生态发展计划
数字孪生应用遵循类似规律，面临两大难题：
一是杀手级应用。
任何平台生态都有满足行业共性的解决方案，这种解决方案体现为杀手级应用。
对于任何一个产业平台，它必然要解决行业的共性问题，这样才具有行业特征。
过去20年间，研究平台生态的学者形成了一个共识：只有解决了行业共性问题的平台，才可以称为产业平台。
工业4.0研究院分析了近百家数字技术企业建设平台的情况，发现大部分企业都没有意识到或没有能力解决行业共性问题，最终导致其平台一直未能转化为产业平台。
杀手级应用解决的是行业共性问题，它通常具有刚性需求特征。
数字孪生平台的杀手级应用有可能是资产管理，按照数字孪生化五个等级的要求，第一级几何模型构成了数字资产的基本特征，虽然这个等级的数字孪生化代表的数据精度不高，但它已经高出了传统互联网所处理的物体级别精度，在一些领域具有了非常高的价值。
在数字孪生城市、数字孪生建筑、数字孪生航空航天等领域，其本质也体现为资产管理，甚至在目前可见的案例中，90%以上的应用只是实现了可视化的资产管理。
这些应用并非没有用处，它们可视化的效果可以简化管理上的难度和困惑，同时还有利于推进各个设备或子系统之间建立单一数据源——因为数字孪生化第一级实现了几何模型。
数字孪生体解决方案展示了数字孪生应用开发的技巧：
第一，为物理资产建立几何模型，这部分工作较为简单，有助于固化相关标准体系；
第二，为关键部件提供仿真数据描述，包括材料、制造标准等数据，这些数据可以反向提供给物理资产产业链上的供应商；
第三，以数字孪生城市的尺度要求，推进多尺度场景的数据融合，例如，结合GIS和BIM数据，构成了数字孪生城市的解决方案。
虽然目前只实现了数字孪生化的第一级要求，但它已经呈现出了其刚性价值。
在某些应用场景，它有可能是目前唯一的需求。因此，资产管理是数字孪生平台的杀手级应用。
一般情况下，在推进数字孪生应用建设时，应该率先建设资产管理这个杀手级应用。
智慧城市场景就是数字孪生城市应用，核心就是为各个建筑、街区、园区等建立数字模型。
二是“鸡与蛋悖论”。
只有平台上的数字孪生体应用达到一定数量，才会持续吸引开发者进入该平台。
开发者选择某个平台作为创新应用承载，通常比较看重平台上的客户群体数目大小，而客户群体数目的增加通常依赖于平台承载的数目多少，两者互为因果，所以称为“鸡与蛋悖论”。
破解这个困境需要平台运行者持续不断的努力，在发展初期，各大平台都会想方设法吸引开发者，上面说的通用电气在全球建立数字工坊，其目的也在于此。
不过，大量平台运行成功与否的案例显示，解决“鸡与蛋悖论”，建立良性循环的开发者创新生态，关键要素包括简单的开发语言、丰富的SDK、积极的推广等。
苹果和谷歌为了降低开发过程的难度，都推出了自己的开发语言；同时，为了避免开发者重复做底层开发，它们都提供了丰富的SDK；这些平台运行者还重点扶植典型的应用，帮助它们赚取利润，这样可以吸引一些淘金者进入，提升开发者创新生态的活跃度和价值。
目前比较成功的开发者创新生态都是在消费互联网领域，数字孪生体应用生态还没有成功典范。
究其原因，所谓规模化的市场需求和开发者，在目前以非标著称的工业领域都属于扯淡，除非能解决非标的市场定义问题。
如果数字孪生视角能给工业领域带来一致性市场认识，则可以解决数字孪生体应用生态建设难题。
通过通用目的技术相关研究，构建一种解决非标挑战的技术范式，如果企业家能从中获得启发，充分利用数字孪生的潜在价值，为较大范围的实体产业提供通用解决方案，数字孪生体产业将会产生真正的平台领先者。
