数字孪生仿真平台与传统仿真软件的一个显著区别在于数据的使用。传统仿真软件主要使用预先建立的模型和假设，依赖于静态数据进行仿真分析。而数字孪生仿真平台则基于实时数据采集和处理，能够动态更新模型，并与实际系统保持同步。这样的特点使得数字孪生能够更准确地反映实际系统的运行状态和变化情况，提高仿真的可信度和有效性。

另一个区别在于仿真的范围和能力。传统仿真软件通常局限于特定问题或特定领域的仿真分析，难以实现不同系统之间的集成和交互。数字孪生仿真平台提供了更广泛的仿真范围，可以涵盖整个生命周期、全局视角下的系统运行与优化，并支持多系统之间的协同仿真，实现跨领域、跨系统的综合分析和决策。

数字孪生还注重数据驱动和智能优化。传统仿真软件主要依靠人工设定的规则和参数进行仿真分析，缺乏对数据的智能利用和优化能力。而数字孪生平台利用机器学习、人工智能等技术，能够实现对海量数据的高效处理和分析，自动学习系统的特征和规律，提供智能化的决策支持和优化方案。这样可以大大提高仿真的效率和精度，帮助用户更好地理解和优化系统运行。

此外，数字孪生平台还具有实时性和交互性强的特点。传统仿真软件通常需要花费大量时间来建立模型、运行仿真和分析结果，反馈周期较长，难以实现实时监测和响应。而数字孪生平台能够实时采集数据、动态更新模型、快速进行仿真分析，支持实时监控和交互式决策，可以更及时地发现问题、调整策略，提高系统的响应能力和适应性。

综上所述，数字孪生仿真平台相较于传统仿真软件具有更高的数据可信度、更广泛的仿真范围、更智能的优化能力、更实时的运行效果，这些特点使得数字孪生在工程、制造、运营等领域具有更大的应用潜力，为用户提供更全面、精准的仿真分析和决策支持。