很多数字孪生平台从可视化开始：建立模型、连接设备、展示指标，再用三维界面呈现现实对象。

但对于需要自主决策的 Agent、机器人和企业系统来说，真正困难的问题并不是如何显示一个对象，而是如何判断：

关于这个对象，现在究竟什么是真的？

企业运行状态通常分散在 IoT 平台、CMDB、业务数据库、流程系统、机器人系统和 Agent 私有上下文中。同一个对象可能同时存在多个值，而且每个值的时间、来源和可信度都不同。

如果系统只保留一个“最新值”，就会掩盖关键差异：

• 传感器实际观察到的值；
• 人员或外部系统报告的值；
• 根据其他数据计算得到的值；
• 模型推断的值；
• 对未来状态的预测；
• 只存在于仿真实验中的值。

ONTOVELA 将自己定义为 Digital Enterprise Twin and Operational World Model Platform。它把物理、数字、组织、流程、Agent 和机器人状态组织成带证据的时态图，为规划、仿真、干预和闭环自治提供统一现实基础。

ONTOVELA 对状态作出严格分类：

• Observed：由设备或系统直接观察；
• Reported：由人员或外部主体报告；
• Derived：按照确定规则计算；
• Inferred：由模型或推理过程产生；
• Predicted：关于未来的预测；
• Simulated：只存在于仿真世界中的状态。

这些状态不能相互冒充。特别是 Simulated State 不能直接解析为真实运行状态，否则 Agent 可能把一次实验中的假设结果当作现实事实。

ONTOVELA 还采用双时态模型：

• Event Time 表示事件在现实中何时发生；
• System Time 表示平台何时知道并保存这项信息。

这使系统能够分别回答：

• 某个时刻现实中发生了什么；
• 在当时已有信息条件下，系统知道什么；
• 后来补录或修正的信息为什么改变了当前认识。

当多个来源给出不同状态时，平台不会简单地用最后写入值覆盖其他记录，而是依据来源权威度、新鲜度和用途进行解析，并可以明确返回 Unknown 或 Conflicted。

对于具体任务，ONTOVELA 通过 Reality View 提供有限、目的绑定的现实切片。规划器不必读取整个企业世界，而可以声明需要哪些对象、属性、新鲜度和证据条件。

系统还可以生成签名快照。某项计划或决策引用的不是一个不断变化的数据库查询，而是一个可以验证、比较和审计的现实版本。

这形成了清晰的产品分工：

• GNOSIVELA 表达相对稳定的企业知识；
• MNEMOVELA保存 Agent 的记忆和认知状态；
• PEIRAVELA创建受控的可能世界；
• ONTOVELA维护具有来源和时间语义的运行现实。

ONTOVELA 的核心价值可以概括为：

世界模型不是现实的单一镜像，而是关于观察、报告、推断、预测和仿真的可验证区分。

当 Agent 开始根据企业状态采取行动时，“数据最新”已经不够。系统还必须知道它来自哪里、何时成立、是否冲突、当前是否仍然新鲜，以及它究竟属于现实还是模拟。

项目地址：GitHub - axisrobo/ontovela-open: Open developer platform for evidence-bearing digital enterprise twins and operational world models. · GitHub