中國數(shù)字孿生行業(yè)分析發(fā)展報(bào)告課件

中國數(shù)字孿生行業(yè)分析發(fā)展報(bào)告3行業(yè)概述1市場概覽2行業(yè)應(yīng)用3發(fā)展展望44基本概念鏡像交互物理對(duì)象數(shù)字模型數(shù)字孿生①

對(duì)物理實(shí)體完全復(fù)制②

數(shù)據(jù)雙向互聯(lián)互通在完成對(duì)物理實(shí)體復(fù)制形成模型后，下一步是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)層面的實(shí)時(shí)交互，為模型的“形”注入數(shù)字孿生的“神”。數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通強(qiáng)調(diào)孿生體可以完全反映物理實(shí)體的狀態(tài)數(shù)據(jù)，同時(shí)孿生體的狀態(tài)調(diào)整可以同步作用到物理實(shí)體上。數(shù)字世界的孿生體不光是復(fù)制品，也能反作用于物理世界數(shù)字孿生對(duì)三維世界物理實(shí)體的復(fù)制并不局限于形式，只要是將物理實(shí)體表現(xiàn)為唯一的、可實(shí)時(shí)通信的數(shù)字化表達(dá)，即滿足數(shù)字孿生要求，強(qiáng)調(diào)重點(diǎn)在于唯一數(shù)字實(shí)體與實(shí)時(shí)交互能力，并不一定要求必須形成二維或者三維空間，就算僅僅是一串?dāng)?shù)據(jù)，只要滿足唯一映射以及實(shí)體與孿生體之間數(shù)據(jù)互通，也可以稱之為數(shù)字孿生物理實(shí)體克隆與數(shù)據(jù)雙向?qū)崟r(shí)聯(lián)通構(gòu)成數(shù)字孿生的形與神數(shù)字孿生指將物理實(shí)體鏡像映射到虛擬空間，生成一個(gè)“數(shù)字雙胞胎”，在虛擬空間中的克隆體可以通過物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)雙向互聯(lián)互通，從而反映對(duì)應(yīng)物理實(shí)體的全生命周期過程，在整合底層數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上進(jìn)行仿真預(yù)測，為優(yōu)化決策賦能。同樣是在數(shù)字空間構(gòu)建產(chǎn)物，數(shù)字孿生并不等于元宇宙，數(shù)字孿生是元宇宙的重要技術(shù)基礎(chǔ)之一，二者的區(qū)別在于前者強(qiáng)調(diào)復(fù)現(xiàn)物理對(duì)象的狀態(tài)使其更加貼近現(xiàn)實(shí)，更多使用于B端領(lǐng)域，后者強(qiáng)調(diào)人及其感知，更加貼近C端消費(fèi)場景。另外根據(jù)復(fù)雜程度，數(shù)字孿生可以分成5級(jí)，級(jí)別越高，數(shù)字孿生越強(qiáng)大。數(shù)字孿生概念 數(shù)字孿生等級(jí)劃分L4L3L2L1L5⑤

虛實(shí)共生：虛實(shí)長期同步運(yùn)行，可自主孿生，精準(zhǔn)預(yù)測未來狀態(tài)④

以虛優(yōu)實(shí)：可利用數(shù)字孿生進(jìn)行物理實(shí)體優(yōu)化③

以虛預(yù)實(shí)：可預(yù)測物理實(shí)體未來一段時(shí)間的運(yùn)行過程和狀態(tài)②

以虛控實(shí)：可通過孿生模型間接控制物理實(shí)體的運(yùn)行過程①

以虛映實(shí)：可實(shí)時(shí)復(fù)現(xiàn)物理實(shí)體的實(shí)時(shí)狀態(tài)和變化過程技術(shù)框架在數(shù)據(jù)層引入物理世界數(shù)據(jù)，通過應(yīng)用層反作用于現(xiàn)實(shí)實(shí)體數(shù)字孿生通過構(gòu)建數(shù)字孿生體并對(duì)其全生命周期進(jìn)行模擬分析，為優(yōu)化決策提供依據(jù)，這需要數(shù)據(jù)能力與建模能力作為底層支持。數(shù)字孿生通過傳感器等媒介，采集人、物等物理實(shí)體的數(shù)據(jù)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)傳輸實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，最終在內(nèi)部進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)記與管理，構(gòu)成底層數(shù)據(jù)池。具有底層數(shù)據(jù)做支撐后，數(shù)字孿生將基于現(xiàn)實(shí)世界建模，構(gòu)建一個(gè)與現(xiàn)實(shí)世界基本一致的數(shù)字世界，再通過仿真等技術(shù)模擬物理世界的規(guī)律，實(shí)現(xiàn)狀態(tài)預(yù)測、問題診斷等功能，反饋現(xiàn)實(shí)世界決策。數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)物理實(shí)體人物景IoT感知實(shí)時(shí)交互數(shù)據(jù)層建模層功能層應(yīng)用層場景 智慧城市 智慧園區(qū) 智慧工業(yè) 精準(zhǔn)醫(yī)療 …

…采集傳輸存儲(chǔ)融合標(biāo)識(shí)管理端口 Web App 短信 大屏 …

…系統(tǒng)認(rèn)知問題診斷狀態(tài)預(yù)測控制優(yōu)化輔助決策…

…數(shù)字孿生體幾何模型二維平面繪圖三維立體建模物理模型磁場建模動(dòng)力學(xué)建模規(guī)則模型基于歷史數(shù)據(jù)基于隱性知識(shí)行為模型個(gè)性動(dòng)作模型基于遺傳算法建模4分析關(guān)鍵技術(shù)建模、渲染、仿真及物聯(lián)網(wǎng)融合構(gòu)成數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)數(shù)字孿生過程中涉及多種技術(shù)，可大體分為前端設(shè)備層及技術(shù)層，本頁所談?wù)摰暮诵募夹g(shù)并不涉及傳感器等前端設(shè)備。建模、渲染、仿真是數(shù)字孿生的關(guān)鍵技術(shù)，分別負(fù)責(zé)構(gòu)建模型，讓模型更貼近現(xiàn)實(shí)，讓模型適用現(xiàn)實(shí)世界物理法則。除此，數(shù)字孿生體需要和物理實(shí)體保持全生命周期狀態(tài)的同步更新，要求數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步，因此大數(shù)據(jù)、云計(jì)算以及網(wǎng)絡(luò)成為必不可少的底層技術(shù)支持，保證數(shù)據(jù)流通、實(shí)時(shí)交互。數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)建模 渲染 仿真5建模是構(gòu)建數(shù)字孿生體的核心技術(shù)，也是數(shù)字孿生體進(jìn)行上層操作的基礎(chǔ)建模包括對(duì)物理實(shí)體的幾何結(jié)構(gòu)和外形進(jìn)行三維建模（幾何建模）；還包括對(duì)物理實(shí)體本身的運(yùn)行機(jī)理、內(nèi)外部接口、軟件與控制算法等信息進(jìn)行全數(shù)字化建模）渲染是將模型生成圖像的重要技術(shù)，能將三維模型處理得更加貼近現(xiàn)實(shí)生活，呈現(xiàn)出與實(shí)物類似的質(zhì)感從部署模式看，分成本地渲染（高分辨率與云渲染（便捷性、實(shí)時(shí)互動(dòng)性）兩種模式，目前以本地渲染為主，未來兩種方式將相互結(jié)合，以滿足不同用戶需求仿真是對(duì)物理世界的動(dòng)態(tài)預(yù)測，基于AI智能計(jì)算模型、算法，結(jié)合可視化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能化的信息分析與輔助決策，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理實(shí)體運(yùn)行指標(biāo)的監(jiān)測與可視化，達(dá)成模型算法的自動(dòng)運(yùn)行及對(duì)物理實(shí)體未來發(fā)展的在線預(yù)演，從而優(yōu)化物理實(shí)體運(yùn)行大數(shù)據(jù)與人工智能數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的實(shí)現(xiàn)底座。數(shù)字孿生過程中前端傳感器收集的數(shù)據(jù)量極大，且大部分具有實(shí)時(shí)傳輸?shù)囊螅瑢?duì)大數(shù)據(jù)處理算法提出更高要求，需要與深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)相結(jié)合云計(jì)算是數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)的重要基礎(chǔ)設(shè)施，建模、渲染、仿真所帶來的龐大數(shù)據(jù)的處理需要采取云端結(jié)合的方式，才能更好地在保證算力的情況下提升處理速度云計(jì)算與邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)直接影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)募磿r(shí)性，進(jìn)而影響整個(gè)數(shù)字孿生過程網(wǎng)絡(luò)物聯(lián)

網(wǎng)發(fā)展歷程當(dāng)前處于增長期，隨技術(shù)發(fā)展已在部分行業(yè)完成具體實(shí)踐數(shù)字孿生概念起源于美國，最初是為了預(yù)防損失極高的航天意外事件、空軍戰(zhàn)斗機(jī)維護(hù)等問題的發(fā)生，隨后美國通用電氣公司發(fā)現(xiàn)數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)生產(chǎn)制造的價(jià)值，將之推廣到工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，西門子、達(dá)索等老牌制造企業(yè)紛紛入局，數(shù)字孿生技術(shù)從美國向歐洲擴(kuò)散。隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)的持續(xù)發(fā)展以及元宇宙概念的興起，數(shù)字孿生概念進(jìn)一步完善，適用范圍不斷拓寬，在工業(yè)和城市領(lǐng)域均具備更大的想象空間。數(shù)字孿生發(fā)展歷程-200220172014美國密歇根大學(xué)教授Michael

Grieves提出“

鏡像空間模型”的概念美國空軍研究實(shí)驗(yàn)室結(jié)構(gòu)力學(xué)部門在演講上，

提出數(shù)字孿生（DigitalTwin

）這一術(shù)語2011數(shù)字孿生被列為未來航空航天與國防的6大頂尖技術(shù)之首GE、PTC、西門子、達(dá)索接受

“

DigitalTwin”術(shù)語并在市場宣傳中使用初生探索增長Gartner將數(shù)字孿生列入2017-2019年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢工業(yè)4.0概念自2013年提出之后，數(shù)字孿生關(guān)注度逐漸提升，西門子推出數(shù)字孿生應(yīng)用模型元宇宙概念興起，數(shù)字孿生作為底層技術(shù)在工業(yè)、醫(yī)療、城市管理等領(lǐng)域均已具備具體實(shí)踐2022元宇宙步入增長期虛擬現(xiàn)實(shí)人機(jī)交互視覺監(jiān)測6驅(qū)動(dòng)因素｜數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化攜數(shù)字孿生進(jìn)入發(fā)展深水區(qū)近幾年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)?？焖僭鲩L，根據(jù)信通院數(shù)據(jù)，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模從2017年的27.2萬億增長至2021年的45.6萬億元，隨著“數(shù)字中國”建設(shè)的推進(jìn)，預(yù)計(jì)2025年將超60萬億元。隨著數(shù)字技術(shù)賦能傳統(tǒng)行業(yè)，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的比重連年上漲，2021年產(chǎn)業(yè)數(shù)字化比重達(dá)到80.9%。隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型往縱深發(fā)展，數(shù)字孿生作為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級(jí)的基本工具和方法，也將隨產(chǎn)業(yè)數(shù)字化一同進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深水區(qū)。2017-2025年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)市場規(guī)模2017-2021年產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與數(shù)字產(chǎn)業(yè)化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)比重23.0%22.8%20.4%19.8%19.1%77.0%77.2%79.6%80.2%80.9%20

1720

2120

18 20

19數(shù)字產(chǎn)業(yè)化（%）20

20產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（%）CAGR=13.8%36312739604620

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25e20

19 20

20數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模（萬億元）70.80.91.01.21.32.02.32.62.93.220

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20直接產(chǎn)業(yè)（萬億元）20

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22E滲透產(chǎn)業(yè)（萬億元）驅(qū)動(dòng)因素｜工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展，賦予數(shù)字孿生新生命力工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為國家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)增長的新引擎，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模從2018年的2.8萬億上漲至2022年的4.5萬億元，占GDP比重從2018年的3%上升至2022年的3.7%。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢看，2022年直接產(chǎn)業(yè)規(guī)模增加值為1.3萬億元（YoY+8.3%），滲透產(chǎn)業(yè)為3.2萬億元（YoY+10.3%）

，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)各產(chǎn)業(yè)的滲透越來越深。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，也重新賦予數(shù)字孿生新生命力。作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)之一，數(shù)字孿生拓寬工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層面可能性，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)真實(shí)實(shí)體的全面感知、深度互聯(lián)，也成為數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展的孵化床。2022年3.7%2021年3.6%2020年3.5%2019年3.2%2018年3.0%2.83.23.64.14.52018-2022年中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模增加值 數(shù)字孿生與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)雙向賦能占GDP比重工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)數(shù)字孿生5GTSN時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)邊緣計(jì)算IPV6PON無源光網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)解析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)重塑數(shù)字孿生閉環(huán)：網(wǎng)絡(luò)連通效用實(shí)現(xiàn)了數(shù)字孿生不同應(yīng)用場景數(shù)據(jù)的打通，數(shù)據(jù)開始發(fā)生關(guān)聯(lián)、互相補(bǔ)充，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的閉環(huán)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)激活數(shù)字孿生生命：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可整合供需資源完成各類數(shù)據(jù)收集和交換，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生模型共享，觸達(dá)更多的用戶，激活數(shù)字孿生生命力數(shù)字孿生解決工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)IT與OT融合痛點(diǎn)：IT與OT的融合過程中存在各種縫隙，需要數(shù)據(jù)作為粘合劑，而數(shù)字孿生提供了融合所需數(shù)據(jù)和技術(shù)的接口CAGR=12.7%8驅(qū)動(dòng)因素｜政策標(biāo)準(zhǔn)2019.11發(fā)改委，《關(guān)于推動(dòng)先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深度融合發(fā)展的實(shí)施意見》相關(guān)政策部署加速，營造數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)良好發(fā)展環(huán)境我國早已對(duì)數(shù)字孿生進(jìn)行相關(guān)政策布局，隨著“十四五”規(guī)劃的出臺(tái)，近年來數(shù)字孿生相關(guān)政策部署與落地明顯提速，為產(chǎn)業(yè)提供良好的社會(huì)環(huán)境，助力其發(fā)展規(guī)范性進(jìn)一步提升。2019-2023年數(shù)字孿生相關(guān)政策概覽發(fā)文單位及政策名稱 主要內(nèi)容深化制造業(yè)服務(wù)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展。大力發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+”，激發(fā)發(fā)展活力和潛力，營造融合發(fā)展新生態(tài)。突破工業(yè)機(jī)理建模、數(shù)字孿生、信息物理系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)開展數(shù)字孿生創(chuàng)新計(jì)劃。鼓勵(lì)研究機(jī)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟舉辦形式多樣的創(chuàng)新活動(dòng)，圍繞解決企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所面臨數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、通用軟件和應(yīng)用場景等難題，聚焦數(shù)字孿生體專業(yè)化分工中的難點(diǎn)和痛點(diǎn)，引導(dǎo)各方參與提出數(shù)字孿生的解決方案2020.04發(fā)改委，《關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動(dòng)

培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)施方案》的通知》支持建設(shè)云仿真、數(shù)字孿生等技術(shù)專業(yè)型平臺(tái)，加快信息技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用，研發(fā)構(gòu)建數(shù)字孿生創(chuàng)新工具，打造創(chuàng)新解決方案，發(fā)展基于數(shù)字孿生技術(shù)的工業(yè)智能解決方案2020.12工信部，《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2021-2023年）》提升城市綜合管理服務(wù)能力，完善城市信息模型平臺(tái)和運(yùn)行管理服務(wù)平臺(tái)，因地制宜構(gòu)建數(shù)字孿生城市融合應(yīng)用市場加速繁榮，場景挖掘?qū)倪吘墱\層向核心深層拓展?；跀?shù)字孿生體的制造執(zhí)行、跨系統(tǒng)跨產(chǎn)業(yè)鏈的綜合性分析等深層次應(yīng)用將加速涌現(xiàn)要推進(jìn)數(shù)字流域、數(shù)字孿生流域建設(shè)，實(shí)現(xiàn)防洪調(diào)度、水資源管理與調(diào)配、水生態(tài)過程調(diào)節(jié)等功能，推動(dòng)構(gòu)建水安全模擬分析模型，要在重點(diǎn)防洪區(qū)域開展數(shù)字孿生流域試點(diǎn)建設(shè)2021.06國務(wù)院，《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》2021.11工信部，《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》2022.01發(fā)改委、水利部，《“十四五”水安全保障規(guī)劃》2022.10國家能源局，《能源碳達(dá)峰碳中和標(biāo)準(zhǔn)化提升行動(dòng)計(jì)劃》加快完善能源產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系，推進(jìn)能源各領(lǐng)域數(shù)字孿生、能源大數(shù)據(jù)、智能化等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制修訂推動(dòng)生態(tài)環(huán)境智慧治理，加快構(gòu)建智慧高效的生態(tài)環(huán)境信息化體系，運(yùn)用數(shù)字技術(shù)推動(dòng)山水林田湖草沙一體化保護(hù)和系統(tǒng)治理，完善自然資源三維立體“一張圖”和國土空間基礎(chǔ)信息平臺(tái)，構(gòu)建以數(shù)字孿生流域?yàn)楹诵牡闹腔鬯w系2023.01 中共中央、國務(wù)院，《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》9驅(qū)動(dòng)因素｜技術(shù)發(fā)展傳感器技術(shù)傳感器尺寸往毫米級(jí)以下的微型化發(fā)展，更容易集合進(jìn)零部件中，實(shí)現(xiàn)更深層次數(shù)據(jù)感知多類傳感能力集成至單模塊（如MEMS整合多類傳感器功能）實(shí)現(xiàn)更豐富的數(shù)據(jù)感知獲取XR技術(shù)AR芯片生態(tài)完善，加速與CAD/仿真/三維掃描建模等技術(shù)的融合，提升數(shù)字孿生可視化效果高算力一體機(jī)VR頭顯的發(fā)展，結(jié)合5G與實(shí)時(shí)渲染技術(shù)，拓寬數(shù)字孿生應(yīng)用場景基礎(chǔ)及核心技術(shù)完善，加快數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展近年來基礎(chǔ)技術(shù)的發(fā)展為數(shù)字孿生落地生產(chǎn)提供了實(shí)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)與技術(shù)保障，關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展以下將分為基礎(chǔ)技術(shù)與核心技術(shù)兩方面展開。基礎(chǔ)技術(shù)部分，1）仿真建模技術(shù)的提升，加快數(shù)字孿生計(jì)算速度及模型構(gòu)建效率；2）傳感器微型化、集成化發(fā)展，可實(shí)現(xiàn)更深層次的數(shù)據(jù)感知與獲取，進(jìn)而提升模型精度；3）XR技術(shù)的完善帶來新型人機(jī)交互模式，提升拓寬數(shù)字孿生應(yīng)用空間。核心技術(shù)方面，1）數(shù)字線程技術(shù)發(fā)展提升數(shù)據(jù)集成能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生多類模型數(shù)據(jù)融合；2）模型修正技術(shù)提升數(shù)字孿生模型精度。技術(shù)驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生發(fā)展數(shù)字線程技術(shù)從單領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)向多領(lǐng)域集成發(fā)展，加深數(shù)據(jù)集成深度借助IoT平臺(tái)跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)集成能力，將整個(gè)產(chǎn)品生命周期中生成的數(shù)據(jù)集成在一起，拓寬數(shù)據(jù)集成范圍模型修正技術(shù)在線機(jī)器學(xué)習(xí)模塊嵌入AI工具中，完善實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)持續(xù)驅(qū)動(dòng)模型，可以有效對(duì)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正仿真工具完善有限元模型修正的接口與模塊，用戶可基于實(shí)驗(yàn)或?qū)崪y數(shù)據(jù)對(duì)原始模型進(jìn)行修正基礎(chǔ)技術(shù)仿真建模技術(shù)建模工具創(chuàng)新應(yīng)用如基于AI的創(chuàng)成式設(shè)計(jì)工具、仿真工具融入無網(wǎng)格劃分功能等，

提升建模效率，模型降階多路徑化，降低計(jì)算難度，提升孿生計(jì)算速度AI+數(shù)字孿生，預(yù)測建模能力得以增強(qiáng)核心技術(shù)10驅(qū)動(dòng)因素｜用戶需求數(shù)字孿生下游行業(yè)需求

智慧工業(yè)智慧城市管理新型電力系統(tǒng)數(shù)字醫(yī)療數(shù)字流域采集流域地理環(huán)境、自然資源、生態(tài)環(huán)境等信息，通過構(gòu)建影像模型，便于各級(jí)部門對(duì)整個(gè)流域進(jìn)行有效管理，提升資源利用率和決策效率。11監(jiān)測、處理、整合影像信息及電子病歷等醫(yī)用數(shù)據(jù)，生成患者、醫(yī)院數(shù)字孿生模型，協(xié)助醫(yī)療資源管理優(yōu)化，確定用藥方案、驗(yàn)證手術(shù)方案可行性等。利用電網(wǎng)運(yùn)行中的信息數(shù)據(jù)流、虛擬電網(wǎng)構(gòu)建數(shù)字孿生體，感知和監(jiān)測物理實(shí)體電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測電網(wǎng)發(fā)展趨勢、優(yōu)化電網(wǎng)運(yùn)營策略。構(gòu)建數(shù)字孿生城市，實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的監(jiān)測、診斷、回溯、預(yù)測和決策控制，用于實(shí)體城市的規(guī)劃、建設(shè)、治理和優(yōu)化等全生命周期管理，提高城市運(yùn)行效率。產(chǎn)進(jìn)行驗(yàn)證，縮短周期，提升效率；解決工業(yè)制造設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)行、維護(hù)等問題，提升智慧工業(yè)水平。與各行業(yè)融合深化，用戶需求驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生發(fā)展在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的大背景下，數(shù)字孿生正與社會(huì)發(fā)展不斷融合深化，并向部分行業(yè)全生命周期全面滲透，目前數(shù)字孿生已應(yīng)用至工業(yè)、城市管理、能源電力、醫(yī)療、水利行業(yè)，用于支持智慧工業(yè)、智慧城市管理、新型電力系統(tǒng)、數(shù)字醫(yī)療、智慧網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字流域，未來數(shù)字孿生在前述行業(yè)的應(yīng)用場景的寬度不斷拓寬，同時(shí)也將滲透至更多的行業(yè)，各行業(yè)用戶對(duì)數(shù)字孿生的需求也將驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生發(fā)展。數(shù)字孿生下游行業(yè)需求貫穿工業(yè)制造全生命周期各階段，對(duì)產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)生13行業(yè)概述1市場概覽2行業(yè)應(yīng)用3發(fā)展展望4市場規(guī)模｜全球預(yù)計(jì)2025年全球市場規(guī)模將達(dá)305億美元根據(jù)信通院數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生市場增長潛力大，具備廣闊的發(fā)展空間。2022年全球數(shù)字孿生市場規(guī)模達(dá)到77億美元，同比增長57.1%，2020-2022年CAGR為57.6%。預(yù)計(jì)未來全球數(shù)字孿生市場仍保持高增速，2025年市場規(guī)模達(dá)到305億美元，2022-2025年CAGR為35.7%。2020-2025年全球數(shù)字孿生市場規(guī)模CAGR=35.7%314977122193305CAGR=57.6%58.1%57.1%58.4%58.2%58.0%202020212025e2022e 2023e全球數(shù)字孿生市場規(guī)模（億美元）2024eYoY(%)13市場規(guī)模｜中國2022年中國市場規(guī)模突破100億，未來仍將保持高增長2022年中國數(shù)字孿生市場規(guī)模為104億元，同比增長35.0%，2020-2022年CAGR為65.4%。隨著各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，數(shù)字孿生滲透率也將上升，推動(dòng)國內(nèi)未來數(shù)字孿生市場規(guī)模增長，預(yù)計(jì)2025年國內(nèi)市場規(guī)模將達(dá)375億元，

2022-2025年CAGR為54.3%。2020-2025年中國數(shù)字孿生市場規(guī)模CAGR=54.3%CAGR=65.4%3877104167253375102.7%35.0%60.9%51.2%48.2%202020212023e2024e2025e2022中國數(shù)字孿生市場規(guī)模（億元）YoY(%)14學(xué)術(shù)論文情況全球?qū)W術(shù)研究熱度活躍，中國論文發(fā)布數(shù)量領(lǐng)先近年全球?qū)W術(shù)界對(duì)數(shù)字孿生的研究勢頭活躍，全球論文發(fā)布數(shù)量呈現(xiàn)逐年增長趨勢，自2019年以來研究熱度持續(xù)高漲。根據(jù)Web

of

Science數(shù)據(jù)，2022年全球共發(fā)布與數(shù)字孿生相關(guān)論文數(shù)量為2027篇，同比增長42.1%。我國論文發(fā)布數(shù)量與全球趨勢保持一致，且占全球比重逐年上升，2022年中國共發(fā)布688篇數(shù)字孿生相關(guān)論文，占全球33.9%。從總量上看，2017-2022年間，全球共累計(jì)發(fā)布4727篇數(shù)字孿生相關(guān)論文，其中中國（1306篇，27.6%）、美國（725篇，15.3%）

、德國（574篇，12.1%）

、意大利（300篇，6.3%）等國家是論文產(chǎn)出最多的國家。2017-2022年中國及全球數(shù)字孿生相關(guān)論文發(fā)布情況全球中國美國德國意大利英國法國17-22年累計(jì)發(fā)布論文（篇）47271306725574300297201占比（%）100%27.6%15.3%12.1%6.3%6.3%4.3%13067255743002972012017-2022年主要國家數(shù)字孿生領(lǐng)域論文累計(jì)發(fā)布情況27.6%15.3%12.1%6.3%6.3%4.3%中國英國法國美國 德國 意大利17-22年累計(jì)發(fā)布論文數(shù)量（篇）占比（%）22227314635568896145325707142722.9%15.2%22.5%20.7%24.9%33.9%202720

1720

1820

1920

2020

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22中國（篇）全球（篇）占比（%）15企業(yè)投融資情況融資熱度逐步回暖，城市賽道景氣度最高自數(shù)字孿生步入增長期，行業(yè)的相關(guān)投融資事件起數(shù)及融資規(guī)模整體趨勢往上增長，根據(jù)IT桔子數(shù)據(jù)，2017年至2022年，國內(nèi)數(shù)字孿生相關(guān)企業(yè)融資事件共計(jì)80起，融資總額82.6億元。從融資熱度角度，2022年處于快速發(fā)展期，融資金額在2021年相對(duì)回落后又持續(xù)走高，2022年攀升至25.4億元。從融資輪次角度，主要以A輪及以前的相關(guān)事件為主，戰(zhàn)略投資及Pre-IPO事件近年來頻現(xiàn)。從應(yīng)用場景看，城市作為數(shù)字孿生最重要的落地場景，近年來始終維持較高景氣度，其次為制造。2017-2022年國內(nèi)數(shù)字孿生投融資事件數(shù)量及投融資金額2017-2022年數(shù)字孿生企業(yè)投融資輪次（上）及應(yīng)用場景（下）分布65.2%17.4%8.7%8.7%61.1%16.7%11.1%11.1%30.8%15.4%7.7%46.2%58.3%16.7%8.3%16.7%100.0%71.4%28.6%202220212020201920182017A輪及以前 B輪C輪 戰(zhàn)略投資及Pre-IPO14.3%14.3%16.7%23.1%27.8%39.1%57.1%57.1%58.3%61.5%33.3%26.1%14.3%14.3%8.3%7.7%16.7%8.3%11.1%13.0%14.3%14.3%8.3%7.7%11.1%21.7%201720182019202220212020文娛及游戲制造 城市 能源 醫(yī)療77121318236.11.559.8125.214.525.42017 2018 2019 2020融資事件數(shù)（起）2021 2022融資金額（億元）16產(chǎn)業(yè)鏈及流程圖示GIS/BIM等環(huán)境元素?cái)?shù)據(jù)上游 中游 下游數(shù)據(jù)融合與分析平臺(tái)IOT/CAD等零部件元素?cái)?shù)據(jù)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)交互與可視化展示城市管理工業(yè)/制造業(yè)自動(dòng)駕駛…數(shù)據(jù)中心集群芯片AI算法數(shù)據(jù)庫技術(shù)5G/6G先進(jìn)技術(shù)數(shù)據(jù)采集傳感器 測繪視/聲覺算法數(shù)據(jù)清洗與處理數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)融合輕量化處理多源數(shù)據(jù)融合處理模型CIMGISBIMCAD3DSMAX點(diǎn)云傾斜攝影仿真技術(shù)CAE分析/預(yù)測機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)交互/控制HMIWeb可視化XR渲染本地渲染云渲染虛實(shí)實(shí)先進(jìn)技術(shù)輔助支持分析預(yù)測結(jié)果回傳，進(jìn)行迭代17數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)流程概覽數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)業(yè)圖譜網(wǎng)絡(luò)支撐技術(shù)算力GPU/CPU云計(jì)算服務(wù)器邊緣計(jì)算AI引擎數(shù)據(jù)層信息采集工業(yè)測繪傳輸與同步外部調(diào)用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)建模仿真要素仿真推演CAD環(huán)境CIMBIMGIS平臺(tái)解決方案下游應(yīng)用工業(yè)制造其芯片他傳感器基IDC廠商礎(chǔ)攝像頭設(shè)施…城市/園區(qū)醫(yī)療醫(yī)藥電力電網(wǎng)…注釋：僅展示部分廠商18玩家類型技術(shù)服務(wù)商可視化廠商解決方案集成商BIMCIMIoTGISIoTCAECAD環(huán)境建模：通用平臺(tái)依托行業(yè)沉淀與技術(shù)創(chuàng)新，產(chǎn)品已經(jīng)成熟工業(yè)建模/仿真：工業(yè)軟件產(chǎn)品發(fā)展成熟，主要被國外廠商所掌控可視化平臺(tái)：基于多年技術(shù)沉淀與行業(yè)可視化實(shí)現(xiàn)多源積累，數(shù)據(jù)融合、數(shù)字底座搭建與多元仿真模擬，但與業(yè)務(wù)融合度不足垂直領(lǐng)域應(yīng)用：深耕垂直領(lǐng)域，

對(duì)場景訴求理解深刻云服務(wù)廠商：云計(jì)算、大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)積累助力孿生平臺(tái)搭建垂直領(lǐng)域應(yīng)用廠商交通水利能源游戲汽車航空…云服務(wù)廠商互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)云計(jì)算業(yè)內(nèi)玩家類型可分為技術(shù)服務(wù)商與解決方案集成廠商數(shù)字孿生行業(yè)內(nèi)玩家可以分為兩類，分別為數(shù)字孿生相關(guān)技術(shù)提供商與解決方案集成商。其中，技術(shù)提供商包括可視化廠商、BIM、GIS、CIM以及CAD/CAE仿真建模等技術(shù)廠商；而解決方案廠商主要是為不同行業(yè)客戶提供定制化的物聯(lián)網(wǎng)解決方案和服務(wù)，從而幫助廣大客戶實(shí)現(xiàn)不同層級(jí)的數(shù)字孿生解決方案，代表企業(yè)主要為互聯(lián)網(wǎng)大廠（BAT）、華為等云廠商以及三大運(yùn)營商、萬睿科技、軟通動(dòng)力等垂直領(lǐng)域綜合智慧平臺(tái)廠商。數(shù)字孿生行業(yè)玩家類型及主要特點(diǎn)運(yùn)營商19競爭壁壘技術(shù)、業(yè)務(wù)、資源三方面筑造數(shù)字孿生廠商競爭壁壘數(shù)字孿生行業(yè)玩家競爭壁壘主要體現(xiàn)在技術(shù)、業(yè)務(wù)及資源三方面。技術(shù)壁壘主要是掌握?qǐng)鼍皵?shù)量、多元異構(gòu)數(shù)據(jù)處理能力以及自研渲染引擎打磨能力；除了技術(shù)壁壘以外，數(shù)字孿生行業(yè)還具有業(yè)務(wù)壁壘，需要玩家積累深刻的下游應(yīng)用行業(yè)Know-how、對(duì)用戶服務(wù)能力；最后為資源壁壘，主要是服務(wù)商的渠道關(guān)系，是否擁有行業(yè)標(biāo)桿案例。三個(gè)壁壘既相互獨(dú)立，又相互掣肘和促進(jìn)。數(shù)字孿生行業(yè)競爭壁壘競爭壁壘= 技術(shù) +業(yè)務(wù)

+

資源③

資源壁壘渠道關(guān)系：數(shù)字孿生項(xiàng)目需要對(duì)客戶整體業(yè)務(wù)流程進(jìn)行改造，執(zhí)行過程中觸及到部分敏感數(shù)據(jù)，因此出于安全性及可靠性因素考量，客戶往往傾向于選擇合作次數(shù)多，擁有良好渠道關(guān)系的廠商作為長期合作方標(biāo)桿案例：新客戶在出于磨合成本、執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)等因素，會(huì)重點(diǎn)考察廠商過往標(biāo)桿案例、歷史合作客戶場景數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)處理技術(shù)壁壘……渠道關(guān)系

資源行業(yè)案例優(yōu)勢行業(yè)理解業(yè)務(wù)壁壘資源投入用戶服務(wù)渲染引擎①

技術(shù)壁壘場景數(shù)據(jù)量：場景數(shù)據(jù)積累量越大，可以建立更多的物理模型，進(jìn)而打造更為豐富的標(biāo)準(zhǔn)化資源庫，能更快地實(shí)現(xiàn)“以虛管實(shí)”，最終形成智能建模、智能孿生、智能決策推演體系數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)孿生涉及海量異構(gòu)多維時(shí)空數(shù)據(jù)，能否利用各類算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別、挖掘、三維重建，并創(chuàng)建時(shí)空數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入、交換和高效共享，是體現(xiàn)廠商數(shù)據(jù)處理能力的關(guān)鍵渲染引擎：隨著“云邊協(xié)同”時(shí)代的到來，云渲染引擎對(duì)于廠商而言至關(guān)重要，打磨自研的云渲染引擎以具備現(xiàn)場級(jí)修改能力，是公司能否從項(xiàng)目制向產(chǎn)品制演化的關(guān)鍵②

業(yè)務(wù)壁壘行業(yè)Know-how：數(shù)字孿生是基于人工智能從建模、預(yù)演到控制的體系，各行業(yè)客戶所處的業(yè)務(wù)場景與對(duì)應(yīng)的需求不一樣，需要廠商通過項(xiàng)目實(shí)踐不斷積累Know-how，結(jié)合數(shù)據(jù)資產(chǎn)中的數(shù)據(jù)要素，不斷打磨模型，才能建立精準(zhǔn)智能的業(yè)務(wù)模型服務(wù)能力：主要是分為需求響應(yīng)及時(shí)性、資源投入情況（廠商在后續(xù)執(zhí)行項(xiàng)目過程中是否投入較多時(shí)間、配備專業(yè)人才等）以及問題解決能力20現(xiàn)存挑戰(zhàn)數(shù)字孿生發(fā)展伴隨產(chǎn)生一系列挑戰(zhàn)目前中國數(shù)字孿生行業(yè)現(xiàn)存挑戰(zhàn)主要有四大挑戰(zhàn)：廠商商業(yè)模式不成熟，主要體現(xiàn)在客戶需求端較低迷，產(chǎn)品高定制化需求導(dǎo)致供給廠商盈利困難；其次是行業(yè)內(nèi)缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)體系，數(shù)字孿生數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、項(xiàng)目落地等標(biāo)準(zhǔn)體系有待完善；此外，數(shù)字孿生對(duì)高性能計(jì)算、顯示技術(shù)等基礎(chǔ)支撐技術(shù)要求較高，且基礎(chǔ)軟件和渲染引擎仍依賴國外廠商；第四點(diǎn)是數(shù)據(jù)能力方面，挑戰(zhàn)體現(xiàn)在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性無法保證，數(shù)據(jù)處理能力弱及可靠性低以及數(shù)據(jù)安全性易受攻擊等。數(shù)字孿生技術(shù)現(xiàn)面臨主要挑戰(zhàn)對(duì)企業(yè)而言，數(shù)字孿生落地需要對(duì)研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)等流程進(jìn)行改造，需要大量的資金和團(tuán)隊(duì)構(gòu)建完整的技術(shù)棧和服務(wù)內(nèi)容，投資成本高導(dǎo)致用戶需求不旺盛對(duì)廠商而言，各行業(yè)客戶的需求差異大，解決方案均為定制化開發(fā)，復(fù)制性差，難以高效推廣，且成熟的方案需長期迭代優(yōu)化，導(dǎo)致交付成本高難以實(shí)現(xiàn)盈利主要挑戰(zhàn)商業(yè)模式不成熟支撐技術(shù)要求高數(shù)字孿生對(duì)處理芯片、計(jì)算機(jī)設(shè)備都提出了高要求，由于孿生設(shè)計(jì)的模型與數(shù)據(jù)規(guī)模大，需要計(jì)算機(jī)硬件具備強(qiáng)大的處理與計(jì)算能力數(shù)字孿生對(duì)可視化呈現(xiàn)有高互動(dòng)、高沉浸、高清晰的要求，終端設(shè)備的傳輸能力、顯示技術(shù)面臨更大挑戰(zhàn)核心軟件自主可控能力差，以CAX為代表的基礎(chǔ)軟件、以UE/Unity為代表的渲染引擎仍嚴(yán)重依賴于國外標(biāo)準(zhǔn)體系未統(tǒng)一業(yè)內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)層面的標(biāo)準(zhǔn)未統(tǒng)一，如采集尺度、參數(shù)、格式、周期等缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)數(shù)據(jù)融合與對(duì)接提出較大挑戰(zhàn)技術(shù)框架/技術(shù)協(xié)議不統(tǒng)一，在數(shù)字孿生項(xiàng)目集成和對(duì)接各孿生體過程中，軟硬件產(chǎn)品缺乏互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字孿生項(xiàng)目建設(shè)內(nèi)容、交付要求未有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，大部分項(xiàng)目落地質(zhì)量參差不齊，限制了數(shù)字孿生發(fā)展數(shù)據(jù)能力不完善數(shù)字孿生需要大量的數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)等，但這些數(shù)據(jù)可能存在質(zhì)量不高或不完整的情況，導(dǎo)致數(shù)字孿生的準(zhǔn)確性受到影響數(shù)字孿生需要的數(shù)據(jù)格式和質(zhì)量可能存在差異，需要在數(shù)據(jù)處理階段進(jìn)行大量的標(biāo)準(zhǔn)化和清洗數(shù)字孿生技術(shù)涉及大量敏感數(shù)據(jù)，如產(chǎn)線布局、設(shè)備信息等，如何保證數(shù)據(jù)的安全和隱私成為關(guān)鍵21行業(yè)概述221市場概覽2行業(yè)應(yīng)用3發(fā)展展望4城市管理智慧工業(yè)自動(dòng)駕駛測試智慧醫(yī)療23場景分析｜城市管理建模技術(shù)物理服務(wù)器交換機(jī)、光纜硬件 存儲(chǔ)設(shè)備天氣數(shù)據(jù)地理數(shù)據(jù)政務(wù)數(shù)據(jù)……聚根據(jù)不同數(shù)據(jù)類型進(jìn)行存儲(chǔ)根據(jù)業(yè)務(wù)屬性構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫與模型人工分析機(jī)器算法……通過傳感器、監(jiān)控、測繪等方式收集前端數(shù)據(jù)存 管 用物聯(lián)感知完全映射、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)孿生城市信息模型平臺(tái)（CIM)物聯(lián)感知渲染引擎仿真算法……虛擬機(jī)云主機(jī)彈性計(jì)算……對(duì)象存儲(chǔ)文件存儲(chǔ)塊存儲(chǔ)……算 存寬帶VPN網(wǎng)關(guān)……網(wǎng)感知設(shè)備從頂層設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)虛實(shí)互映，已經(jīng)在多個(gè)城市場景落地?cái)?shù)字孿生城市指利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、地理信息技術(shù)以及智能建筑城市模型等將物理城市轉(zhuǎn)化為虛擬數(shù)字城市模型，通過模型模擬運(yùn)營，達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)測效果，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)預(yù)測、分析、優(yōu)化等功能。傳統(tǒng)智慧城市概念只是將不同部分的城市職能實(shí)現(xiàn)單體智能，數(shù)字孿生城市在頂層設(shè)計(jì)上就將虛擬和現(xiàn)實(shí)結(jié)合起來，在數(shù)字化、信息化的基礎(chǔ)上將物理實(shí)體與對(duì)應(yīng)孿生體重疊，實(shí)現(xiàn)虛實(shí)互動(dòng)。數(shù)字孿生的應(yīng)用場景廣泛，目前在交通、園區(qū)、城市應(yīng)急等領(lǐng)域已經(jīng)具備較為成熟的實(shí)踐案例。數(shù)字孿生城市基本技術(shù)平臺(tái)架構(gòu)應(yīng)用 交通 應(yīng)急 管網(wǎng) 教育 水利 治安 園區(qū) ……城市管理 智慧工業(yè) 自動(dòng)駕駛測試 智慧醫(yī)療24細(xì)分場景應(yīng)用｜城市交通城市交通場景痛點(diǎn)分析數(shù)字孿生助力智慧交通升級(jí)全息路口交通樞紐全息路口采用雷達(dá)攝像頭等感知設(shè)備監(jiān)測，存在對(duì)全天候大范圍交通事件監(jiān)測不穩(wěn)定、對(duì)行人和設(shè)備監(jiān)測效果較差等問題；主要以二維視角呈現(xiàn)，無法滿足部分場景（如應(yīng)急指揮、交通規(guī)劃）的推演及決策需求高速公路傳統(tǒng)智慧高速以監(jiān)控?cái)z像機(jī)為主，點(diǎn)位密集程度有限，僅覆蓋重點(diǎn)區(qū)域，對(duì)完整路段上的路況、事件缺乏掌握手段，監(jiān)管存在盲區(qū)，難以形成有效全域感知；數(shù)據(jù)采而不用，輔助決策價(jià)值低解決當(dāng)前交通管理痛點(diǎn)，推動(dòng)智慧交通再升級(jí)交通行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已發(fā)展多年，道路交通的運(yùn)行效率顯著提升，但仍存在部分問題有待解決。隨著數(shù)字孿生技術(shù)的興起，基于數(shù)字孿生城市的虛擬空間，結(jié)合交通信息數(shù)據(jù)和高精度地圖，構(gòu)建具備實(shí)時(shí)性、可模擬、可預(yù)測、并可控制物理實(shí)體的新型智慧交通體系，將是未來交通發(fā)展新方向。在智慧城市交通場景下，數(shù)字孿生技術(shù)可應(yīng)用至全息路口、高速公路及交通樞紐（地鐵、車站、機(jī)場等）三個(gè)子細(xì)分場景。數(shù)字孿生城市交通應(yīng)用分析孿生路口

在路口監(jiān)測性能更全面，更穩(wěn)定。具備“三維實(shí)時(shí)仿真+精準(zhǔn)預(yù)測+動(dòng)態(tài)控制”能力，基于實(shí)時(shí)信息還原三維立體路口場景，推測當(dāng)前交通管控方案和流量狀況下是否會(huì)發(fā)生擁堵或交通事故及對(duì)應(yīng)級(jí)別，輔助管理者靈活調(diào)整管控策略，實(shí)現(xiàn)通行效果最優(yōu)化孿生高速

通過點(diǎn)云掃描等手段采集并融合多源交通態(tài)勢數(shù)據(jù)，構(gòu)建全網(wǎng)交通數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)道路盲區(qū)檢測，并通過建模計(jì)算還原監(jiān)控盲區(qū)的車輛狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)交通事故追蹤還原；基于孿生仿真模型，模擬預(yù)測如維修高速公路、關(guān)閉個(gè)別ETC車道等運(yùn)維事件對(duì)真實(shí)環(huán)境造成的影響當(dāng)前樞紐場景數(shù)據(jù)系統(tǒng)繁雜龐大且不互通，數(shù)據(jù)處理仍沿用單維度統(tǒng)計(jì)方法，預(yù)測判斷能力差；排班基本依賴員工經(jīng)驗(yàn)判斷，在高峰與節(jié)假日時(shí)期，常出現(xiàn)因預(yù)測失誤、排班不足，導(dǎo)致旅客滯留現(xiàn)象孿生樞紐依托數(shù)字孿生平臺(tái)高性能計(jì)算處理多源數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通與可視化；基于日常人流監(jiān)控、車輛熱力圖分布，依據(jù)孿生模擬，對(duì)高峰、節(jié)假日期間運(yùn)力、突發(fā)情況等進(jìn)行模擬，提前預(yù)演處理措施，輔助運(yùn)營部門形成決策判斷，提高實(shí)際工作效率城市管理 智慧工業(yè) 自動(dòng)駕駛測試 智慧醫(yī)療25細(xì)分場景應(yīng)用｜零碳園區(qū)城市管理 智慧工業(yè) 自動(dòng)駕駛測試 智慧醫(yī)療空間信息數(shù)據(jù)GISBIMCIM點(diǎn)云3D

MAXCAD傾斜攝影IoT傳感器/業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)濕度溫度車輛資產(chǎn)基建人員空間數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)服務(wù)WiFi5G/6G邊緣網(wǎng)關(guān)IoT網(wǎng)關(guān)…數(shù)字孿生平臺(tái)層碳排放檢測：如公司A碳排量：xx噸光伏板鋪設(shè)計(jì)劃區(qū)域碳核算碳規(guī)劃光儲(chǔ)協(xié)同碳分布降碳策略碳盤查碳計(jì)算能效監(jiān)控碳能效優(yōu)化具體應(yīng)用層①

統(tǒng)計(jì)園區(qū)內(nèi)各企業(yè)的碳排放數(shù)據(jù)，對(duì)碳排放數(shù)據(jù)監(jiān)測、統(tǒng)計(jì)、核算、核查，精準(zhǔn)分析碳排放源②

建立碳排放核查體系、利用數(shù)字孿生技術(shù)完成可持續(xù)的碳核查，通過碳足跡建設(shè)從原料到產(chǎn)品的全過程監(jiān)管③

基于碳排放現(xiàn)狀和目標(biāo)，對(duì)雙碳進(jìn)程進(jìn)行模擬預(yù)測④

根據(jù)模擬與實(shí)際值之間的差異，提出相應(yīng)的碳排放優(yōu)化方案，強(qiáng)化企業(yè)對(duì)生產(chǎn)、運(yùn)營的管控，提高價(jià)值創(chuàng)造的效率數(shù)字孿生全面賦能零碳智慧園區(qū)，助力實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)數(shù)字孿生可賦能智慧園區(qū)，輔助園區(qū)管理者完成園區(qū)運(yùn)營、安防、業(yè)務(wù)等管理工作，實(shí)現(xiàn)管理降本提效，優(yōu)化員工工作生活體驗(yàn)。隨著我國“雙碳”戰(zhàn)略的推進(jìn)，零碳園區(qū)隨之產(chǎn)生。根據(jù)國際能源署數(shù)據(jù)，我國工業(yè)園區(qū)的耗能約占全社會(huì)總耗能的69%，碳排放量約占全國總排放量的31%，并呈現(xiàn)出持續(xù)增長勢頭，因此零碳園區(qū)建設(shè)重要性不言而喻，零碳園區(qū)成為智慧園區(qū)下一步發(fā)展方向。數(shù)字孿生賦能零碳園區(qū)建設(shè)，即在數(shù)字孿生園區(qū)基礎(chǔ)上，通過傳感技術(shù)采集碳排放相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合AI算法模擬預(yù)測碳排放規(guī)劃、碳計(jì)算、能效監(jiān)控等工作，通過建設(shè)高效、安全、智慧的零碳園區(qū)，助力園區(qū)雙碳目標(biāo)的早日實(shí)現(xiàn)。數(shù)字孿生助力智慧園區(qū)往零碳園區(qū)轉(zhuǎn)型26電量細(xì)分場景應(yīng)用｜城市應(yīng)急價(jià)值體現(xiàn)技術(shù)賦能 適用場景n

人文意義提高城市安全等級(jí)：提供全面的信息支持，幫助應(yīng)急指揮中心快速響應(yīng)，有效應(yīng)對(duì)應(yīng)急事件保障公共利益：提供預(yù)測和規(guī)劃、實(shí)時(shí)監(jiān)測、模擬演練、優(yōu)化決策和提高應(yīng)急響應(yīng)能力等價(jià)值n

經(jīng)濟(jì)意義促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展：可以為應(yīng)急產(chǎn)業(yè)提供發(fā)展機(jī)遇，推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與城市應(yīng)急的深度融合，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展吸引投資：數(shù)字孿生可以提高城市應(yīng)急響應(yīng)能力和水平，有助于提升城市形象以此吸引投資云與大數(shù)據(jù)AI物聯(lián)?XR城市管理 智慧工業(yè) 自動(dòng)駕駛測試 智慧醫(yī)療數(shù)字孿生賦能智能應(yīng)急，筑牢城市安全防線數(shù)字孿生技術(shù)在城市應(yīng)急領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)開始逐步展現(xiàn)出其優(yōu)越性和應(yīng)用潛力，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和信息的監(jiān)測和分析，可以及時(shí)響應(yīng)各類應(yīng)急事件，數(shù)字孿生可應(yīng)用至城市應(yīng)急的應(yīng)急演練、災(zāi)害預(yù)警和決策支持、環(huán)境監(jiān)測和評(píng)估、危險(xiǎn)品管理等場景，可提高城市管理、救援效率和減少損失

，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的不斷拓展，數(shù)字孿生技術(shù)將助力城市管理者打造更加智能、高效的城市應(yīng)急管理體系，且具有重要的人文意義和經(jīng)濟(jì)意義。數(shù)字孿生在城市應(yīng)急管理場景下的應(yīng)用應(yīng)急演練：通過數(shù)字化建模和仿真，構(gòu)建城市應(yīng)急情景模型，對(duì)不同應(yīng)急情景進(jìn)行模擬和演練，并預(yù)測各種緊急情況的影響和后果，并提前采取措施進(jìn)行應(yīng)對(duì)27災(zāi)害預(yù)警和決策支持：將城市實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和分析，預(yù)測可能存在的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和隱患；也可模擬災(zāi)難預(yù)警情境，提前發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患環(huán)境監(jiān)測和評(píng)估：傳感器收集空氣質(zhì)量、溫度、濕度等數(shù)據(jù)，對(duì)城市環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測和評(píng)估；還可以模擬城市環(huán)境污染、氣象變化等情況危險(xiǎn)品管理：對(duì)危險(xiǎn)品運(yùn)輸路線、裝卸場所等進(jìn)行監(jiān)測，對(duì)危險(xiǎn)品事故進(jìn)行還原和分析，保障公眾安全；模擬并預(yù)測事故，對(duì)應(yīng)急措施進(jìn)行演練29場景分析｜智慧工業(yè)數(shù)字孿生賦能工業(yè)實(shí)現(xiàn)四大價(jià)值行業(yè)分類離散工業(yè)：將不同的現(xiàn)成元件及子系統(tǒng)組成配置加工成較大型系統(tǒng)，在生產(chǎn)過程中沒有發(fā)生物質(zhì)改變，只是物料的形狀和狀態(tài)發(fā)生改變。代表細(xì)分行業(yè) 特點(diǎn)離散型工業(yè)裝備制造涉及專業(yè)多，研發(fā)設(shè)計(jì)協(xié)同難度大零部件種類多，生產(chǎn)協(xié)同難度大單價(jià)高、壽命長，后期維護(hù)時(shí)間長家電設(shè)備

產(chǎn)品更新迭代快規(guī)?；a(chǎn)流程型工業(yè)鋼鐵、冶金庫存管理難度大生產(chǎn)流程長，工藝過程復(fù)雜規(guī)模化、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)化工、制藥生產(chǎn)流程工藝復(fù)雜生產(chǎn)過程連續(xù)且控制嚴(yán)格，可靠性要求高能耗大，污染高數(shù)字孿生賦能工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)四大價(jià)值數(shù)字孿生起源于工業(yè)，隨著數(shù)字孿生技術(shù)的成熟，工業(yè)也將成為數(shù)字孿生應(yīng)用較廣的場景。工業(yè)企業(yè)通過物聯(lián)網(wǎng)及邊緣計(jì)算上傳相關(guān)數(shù)據(jù)后，使用數(shù)字孿生技術(shù)可以完成生產(chǎn)、能耗、設(shè)備、設(shè)計(jì)、制造管理等工作，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)提質(zhì)、降本、創(chuàng)收、增效四大價(jià)值。工業(yè)根據(jù)生產(chǎn)過程涉及的操作不同，可分為流程型和離散型工業(yè)，后文將分別介紹數(shù)字孿生在這兩類工業(yè)的應(yīng)用情況。流程型和離散型制造業(yè)定義及特點(diǎn)流程工業(yè)：被加工對(duì)像通過一系列的加工設(shè)備使原材料進(jìn)行化學(xué)或物理變化，最終得到產(chǎn)品。分重復(fù)生產(chǎn)和連續(xù)生產(chǎn)兩類型，主要區(qū)別在于前者生產(chǎn)的產(chǎn)品可一個(gè)個(gè)分開。生產(chǎn)管理設(shè)備管理能耗管理設(shè)計(jì)優(yōu)化質(zhì)量管理…典型應(yīng)用工廠模型工藝流程設(shè)備模型產(chǎn)品原型機(jī)理模型…數(shù)字孿生物聯(lián)網(wǎng)&邊緣計(jì)算設(shè)備數(shù)據(jù)

環(huán)境數(shù)據(jù)產(chǎn)品/原料數(shù)據(jù)市場數(shù)據(jù)執(zhí)行提質(zhì)追溯產(chǎn)品信息優(yōu)化工藝流程優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)提高良率延長設(shè)備壽命…降本降低能耗降低運(yùn)維成本減少故障損失減少產(chǎn)線浪費(fèi)降低試錯(cuò)成本…增效提高員工效率縮短產(chǎn)品周期合理分配資源優(yōu)化業(yè)務(wù)流程提高產(chǎn)線效率…創(chuàng)收新市場機(jī)會(huì)主營收入增加單位產(chǎn)品增值新投資機(jī)會(huì)新商業(yè)模式…數(shù)字孿生技術(shù)助力工業(yè)實(shí)現(xiàn)四大價(jià)值城市管理 智慧工業(yè) 自動(dòng)駕駛測試 智慧醫(yī)療細(xì)分場景應(yīng)用｜離散型工業(yè)設(shè)計(jì)精益化設(shè)計(jì)制造智能化制造調(diào)試虛擬調(diào)試運(yùn)行智能運(yùn)行決策維護(hù)智能維護(hù)報(bào)廢綠色回收預(yù)測狀態(tài)/壽命預(yù)測鏡像交互數(shù)字孿生精益化設(shè)計(jì)：在設(shè)計(jì)階段驗(yàn)證產(chǎn)品的適應(yīng)性和系統(tǒng)性表現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)基于需求、功能、邏輯、物理的全過程仿真驗(yàn)證，針對(duì)物理樣本建立虛擬副本進(jìn)行缺陷和故障的發(fā)現(xiàn)和產(chǎn)品性能的持續(xù)改進(jìn)設(shè)計(jì)方案等智能化制造與調(diào)試：通過孿生平臺(tái)對(duì)制造樣機(jī)進(jìn)行虛擬試驗(yàn)，最大程度減少樣機(jī)試驗(yàn)次數(shù)、時(shí)間以及故障次數(shù)；對(duì)生產(chǎn)環(huán)境、設(shè)備狀態(tài)動(dòng)態(tài)映射，模擬設(shè)置制造裝備最優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)，提高制造效率等智能維護(hù)與精準(zhǔn)預(yù)測：通過孿生平臺(tái)結(jié)合檢修數(shù)據(jù)及設(shè)備運(yùn)行記錄，模擬復(fù)現(xiàn)故障場景，并根據(jù)故障特征，迅速對(duì)故障部位進(jìn)行精準(zhǔn)定位；結(jié)

合運(yùn)行、維修記錄，建立零部件壽命預(yù)測模型，智能分析設(shè)備壽命情況，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)綠色回收：判斷零部件性能衰弱情況，進(jìn)行回收再利用，實(shí)現(xiàn)設(shè)備價(jià)值最大化；分析不同廢棄零件處置方案，減少對(duì)環(huán)境污染城市管理 智慧工業(yè) 自動(dòng)駕駛測試 智慧醫(yī)療n

研發(fā)設(shè)計(jì)階段，研發(fā)人員與制造人員存在溝通壁壘，產(chǎn)品設(shè)計(jì)對(duì)制造能力認(rèn)識(shí)不全面，未能完全精準(zhǔn)洞察用戶需求，導(dǎo)致產(chǎn)品制造時(shí)部分設(shè)計(jì)功能難以實(shí)現(xiàn)，成品良率較低，需重復(fù)返工溝通修改，造成制造成本浪費(fèi)，研發(fā)效率低，延長產(chǎn)品交付周期n

設(shè)備運(yùn)維檢測主要依托人工開展質(zhì)量檢測，依賴人員經(jīng)驗(yàn)，檢測效率低，影響產(chǎn)線生產(chǎn)；質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)采集、管理及追溯難度大，難以支撐質(zhì)量數(shù)據(jù)應(yīng)用；設(shè)備健康狀況無法預(yù)測，設(shè)備意外故障時(shí)需停機(jī)導(dǎo)致生產(chǎn)線停擺n

生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)復(fù)雜，難以保證質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)一致；制造過程的動(dòng)態(tài)變化無法在決策模型中實(shí)時(shí)反饋，缺乏對(duì)產(chǎn)品制造狀況、產(chǎn)線排產(chǎn)等信息的全面掌控；制造設(shè)備性能需要人、機(jī)、環(huán)境等因素的有效協(xié)作和適配，高性能設(shè)備難以發(fā)揮應(yīng)有效能數(shù)字孿生貫穿工業(yè)設(shè)備產(chǎn)品全生命周期解決離散型工業(yè)痛點(diǎn)，數(shù)字孿生貫穿產(chǎn)品全生命周期離散型工業(yè)當(dāng)前面臨研發(fā)設(shè)計(jì)階段效率低，生產(chǎn)制造過程難以全面掌控，設(shè)備運(yùn)維檢測依賴人工等痛點(diǎn)，數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用至離散工業(yè)領(lǐng)域，可以貫穿工業(yè)設(shè)備產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造、調(diào)試、運(yùn)行、維護(hù)、預(yù)測、報(bào)廢的全生命周期，完成精益化設(shè)計(jì)、智能化制造與調(diào)試、智能維護(hù)以及精準(zhǔn)預(yù)測等工作。數(shù)字孿生解決離散型工業(yè)痛點(diǎn)離散型工業(yè)當(dāng)前主要痛點(diǎn)29細(xì)分場景應(yīng)用｜流程型工業(yè)城市管理 智慧工業(yè) 自動(dòng)駕駛測試 智慧醫(yī)療物料配方復(fù)雜：流程工業(yè)生產(chǎn)涉及多工序，各工序配料要求不同，還要考慮前后工序的復(fù)雜耦合作用，難以全局優(yōu)化；實(shí)時(shí)物料信息獲取難，多級(jí)配料間能質(zhì)流耦合復(fù)雜，各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)壁壘難以打破工藝參數(shù)復(fù)雜：涉及工藝參數(shù)多，通常依賴人員經(jīng)驗(yàn)調(diào)參，再根據(jù)結(jié)果反饋修正，導(dǎo)致結(jié)果不精確，且參數(shù)非最優(yōu)化；耗費(fèi)大量人力資源成本以及增加實(shí)物驗(yàn)證成本；生產(chǎn)過程現(xiàn)場調(diào)參面臨安全風(fēng)險(xiǎn)在孿生平臺(tái)將不同配料情況下的數(shù)據(jù)與生產(chǎn)現(xiàn)場實(shí)際感知數(shù)據(jù)相結(jié)合，模擬分析工藝各測量變量間耦合關(guān)系，評(píng)價(jià)各潛在配料優(yōu)化目標(biāo)和優(yōu)化約束條件，完成物料配方的協(xié)同優(yōu)化，提高產(chǎn)品質(zhì)量物料配方優(yōu)化將生產(chǎn)設(shè)備和工藝流程建模，通過虛擬世界的精準(zhǔn)模擬，進(jìn)行工藝調(diào)參，驗(yàn)證工藝變更的合理性，在保證工況運(yùn)行前提下和約束范圍內(nèi)，實(shí)時(shí)調(diào)整過程參數(shù)以實(shí)現(xiàn)效益最大化工藝參數(shù)優(yōu)化通過傳感器對(duì)新產(chǎn)生的化學(xué)物質(zhì)、現(xiàn)場煙霧、溫濕度等進(jìn)行采集監(jiān)控，在孿生平臺(tái)進(jìn)行監(jiān)控并分析預(yù)測是否會(huì)超標(biāo)，及時(shí)感知生產(chǎn)隱患預(yù)警并控制環(huán)保檢測預(yù)警生產(chǎn)過程污染大：流程工業(yè)在生產(chǎn)過程中涵蓋多種化學(xué)反應(yīng)，會(huì)產(chǎn)生大量化學(xué)污染物，若在污染物處理、?；繁O(jiān)管方面的措施落實(shí)不到位，將會(huì)導(dǎo)致危化品事故頻發(fā)流程工業(yè)生產(chǎn)線過程主要痛點(diǎn)數(shù)字孿生技術(shù)可優(yōu)化流程工業(yè)生產(chǎn)過程流程工業(yè)包括能源、化工、制藥、冶金等細(xì)分行業(yè)，這類行業(yè)在生產(chǎn)過程中設(shè)涉及多種復(fù)雜的物理化學(xué)反應(yīng)，各流程工序間耦合強(qiáng)，因此面臨缺乏最優(yōu)物料配方方案導(dǎo)致能耗物耗高，資源利用效率低，工藝調(diào)參復(fù)雜導(dǎo)致生產(chǎn)成本高企，生產(chǎn)過程環(huán)保措施不到位導(dǎo)致環(huán)境污染等問題。通過數(shù)字孿生技術(shù)可以幫助流程工業(yè)完成優(yōu)化物料配方、工藝參數(shù)以及環(huán)保檢測預(yù)警等工作。流程工業(yè)中數(shù)字孿生部分應(yīng)用數(shù)字孿生優(yōu)化流程工業(yè)生產(chǎn)過程30智慧工業(yè)優(yōu)秀廠商｜軟通動(dòng)力專注于工業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)數(shù)字孿生解決方案2015年軟通動(dòng)力開始在數(shù)字孿生與元宇宙領(lǐng)域探索，2020年發(fā)布升級(jí)的數(shù)字孿生平臺(tái)，首次提出云端多維時(shí)空推演平臺(tái)架構(gòu)體系。目前軟通動(dòng)力已經(jīng)初步建立起以iSSMeta平臺(tái)為核心的數(shù)字孿生體系，通過云端三維場景構(gòu)建、全要素?cái)?shù)據(jù)融合、場景效果設(shè)計(jì)、場景服務(wù)發(fā)布等工具賦能工業(yè)智慧工業(yè)，采用基于云端的建模能力、模擬仿真、可視化組件、低代碼能力等技術(shù)，支持企業(yè)進(jìn)行數(shù)字孿生探索。iSSMate平臺(tái)能力矩陣以及核心優(yōu)勢四大核心優(yōu)勢①

場景資產(chǎn)庫和仿真模擬庫資源豐富提供1700+預(yù)制資源模型，10+仿真機(jī)理模型，全域工藝流程的監(jiān)控、工藝組件50+，支持快速搭建工業(yè)數(shù)字孿生業(yè)務(wù)場景城市管理 智慧工業(yè) 自動(dòng)駕駛測試 智慧醫(yī)療術(shù)實(shí)現(xiàn)工業(yè)園區(qū)、廠區(qū)、產(chǎn)線、設(shè)備等多級(jí)精準(zhǔn)映射可對(duì)現(xiàn)實(shí)環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)建模及映射，利用三維建模

空間建模、圖紙翻模、影像三維重建等技能力采用粒子系統(tǒng)、材質(zhì)系統(tǒng)、渲染管線、AI計(jì)算等實(shí)現(xiàn)仿真高逼真渲染通過場景編輯面板，開發(fā)動(dòng)畫編輯、位置編輯、屬性編輯、數(shù)據(jù)適配，降低可視化開發(fā)門檻，提升工廠交互效率，確保信息傳遞的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，降低信息查詢和瀏覽的難度基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)制的仿真業(yè)務(wù)流機(jī)理模型，渲染仿真

通過統(tǒng)一求解器，實(shí)現(xiàn)工業(yè)仿真CAE能力；能力可視化能力②

自動(dòng)建模及渲染能力強(qiáng)具備大場景下自動(dòng)建模及設(shè)備級(jí)精細(xì)建模能力，支持高清管線、光線追蹤、千億級(jí)頂點(diǎn)渲染及支持工業(yè)真實(shí)環(huán)境模擬③

組件化設(shè)計(jì)及云端服務(wù)能力組件封裝數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)場景，拖拉拽構(gòu)建基礎(chǔ)數(shù)字底座；云原生技術(shù)框架，支持工業(yè)孿生底板云端渲染，支持跨平臺(tái)發(fā)布，適配大中小屏渲染需求④

工業(yè)行業(yè)積累專注工業(yè)領(lǐng)域，多年數(shù)字孿生技術(shù)積累，打造多項(xiàng)應(yīng)用實(shí)踐案例，在工藝流程仿真設(shè)計(jì)、仿真模擬、資產(chǎn)管理、設(shè)備管理等全域數(shù)字化領(lǐng)域深耕31助力傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)管理數(shù)字化、智能化iSSMeta平臺(tái)在水泥、電解鋁等工業(yè)領(lǐng)域均有實(shí)踐案例，助力傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。iSSMeta曾幫助某電解鋁企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用實(shí)踐，解決生產(chǎn)過程中各環(huán)節(jié)、各設(shè)備孤立的問題。iSSMeta可將整個(gè)廠區(qū)進(jìn)行虛擬映射，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)生產(chǎn)流程的安全監(jiān)控；對(duì)核心生產(chǎn)流程中各設(shè)備進(jìn)行三維建模并實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，追蹤生產(chǎn)過程中的各項(xiàng)指標(biāo)；形成一套可視化監(jiān)控系統(tǒng)，通過系統(tǒng)所映射的真實(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)度與故障處理，促進(jìn)生產(chǎn)安全與效率提升。iSSMeta平臺(tái)在電解鋁行業(yè)的應(yīng)用核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)設(shè)備互聯(lián)互通單機(jī)工作模式

→

數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化程序網(wǎng)絡(luò)通信 數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集 程序集中管理數(shù)據(jù)溯源 大數(shù)據(jù)分析 可視化展現(xiàn)智能化決策支持生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)優(yōu)化生產(chǎn)資源配置，可視化生產(chǎn)各環(huán)節(jié)狀態(tài)構(gòu)建一套可視化管理系統(tǒng)，對(duì)公司整體環(huán)境、生產(chǎn)車間及設(shè)備、安全重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控通過打通生產(chǎn)全量數(shù)據(jù)，更加精準(zhǔn)地優(yōu)化生產(chǎn)和服務(wù)資源配置，促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)智慧工業(yè)優(yōu)秀廠商｜軟通動(dòng)力城市管理 智慧工業(yè) 自動(dòng)駕駛測試 智慧醫(yī)療對(duì)廠區(qū)主要建筑進(jìn)行三維建模，得到三維虛擬化園區(qū)將監(jiān)控采集的數(shù)據(jù)匯總到可視化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)所見即所得對(duì)主要生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行精細(xì)化建模，實(shí)現(xiàn)主要生產(chǎn)車間設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步監(jiān)控實(shí)現(xiàn)路徑iSSMeta

平臺(tái)平臺(tái)價(jià)值10

天安全生產(chǎn)經(jīng)營指標(biāo)提前10天達(dá)成10

%相比去年同期原鋁產(chǎn)量提升10%5

天持續(xù)安全生產(chǎn)天數(shù)提升5天nn在生產(chǎn)上幫助該公司客戶實(shí)現(xiàn)質(zhì)與效的雙重提升，在管理上幫助實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)通過行業(yè)know-how積累，該模式具備在電解鋁行業(yè)廣泛推廣的潛力32場景分析｜自動(dòng)駕駛測試城市管理 智慧工業(yè) 自動(dòng)駕駛測試 智慧醫(yī)療以數(shù)字孿生技術(shù)為牽引，自動(dòng)駕駛場景加速落地在數(shù)字孿生測試體系中，真實(shí)測試車輛可將實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)字孿生平臺(tái)，用于驅(qū)動(dòng)虛擬車輛模型，完成對(duì)真實(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的處理和分析，基于評(píng)價(jià)維度和數(shù)據(jù)庫對(duì)車輛行為進(jìn)行評(píng)價(jià)。同時(shí)數(shù)字孿生平臺(tái)將場景數(shù)據(jù)下發(fā)至真實(shí)測試車輛控制器上，汽車根據(jù)自身算法做出決策行為。通過虛實(shí)結(jié)合，虛擬車輛模型構(gòu)建工作和測試場景搭建的過程實(shí)現(xiàn)簡化，提高自動(dòng)駕駛測試效率。數(shù)字孿生下自動(dòng)駕駛測試體系架構(gòu)高精地圖三維建模車輛模型虛擬試驗(yàn)場數(shù)字孿生平臺(tái)場景庫場景管理軟件測試場景車載工控機(jī)注入設(shè)備視頻監(jiān)控設(shè)備評(píng)價(jià)分析監(jiān)控中心駕駛模擬器AR/VR主、客觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫孿生層現(xiàn)實(shí)場景用戶側(cè)動(dòng)態(tài)檢測設(shè)備信息傳輸?shù)谝浑A段：車載工控直連信息傳輸?shù)诙A段：網(wǎng)絡(luò)下發(fā)3335場景分析｜自動(dòng)駕駛測試數(shù)字孿生解決自動(dòng)駕駛測試難點(diǎn)自動(dòng)駕駛行業(yè)內(nèi)一直有“里程測試需達(dá)到177億公里，自動(dòng)駕駛可靠性才能達(dá)到相對(duì)理想的置信區(qū)間”的觀點(diǎn)，然而實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)需投入巨額的時(shí)間和金錢，很大程度限制了自動(dòng)駕駛發(fā)展。隨著數(shù)字孿生、仿真等技術(shù)發(fā)展，業(yè)內(nèi)普遍采取“99.9%+0.09%+0.01%”解決方案的共識(shí)，通過數(shù)字孿生技術(shù)賦能，保障自動(dòng)駕駛研發(fā)測試算法的演進(jìn)。除此之外，還面臨測試場景碎片化、成本高企風(fēng)險(xiǎn)大、難以復(fù)現(xiàn)測試場景的挑戰(zhàn)，將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用在自動(dòng)駕駛研發(fā)測試上，具有測試場景持續(xù)化，節(jié)省測試場景建設(shè)成本，同時(shí)提高開發(fā)迭代效率等優(yōu)勢。自動(dòng)駕駛測試?yán)锍?9.9%可由數(shù)字孿生協(xié)助完成 數(shù)字孿生解決自動(dòng)駕駛測試場景其他難點(diǎn)自動(dòng)駕駛測試難點(diǎn)測試場景碎片化：真實(shí)空間中難以測試各場景（如行人橫穿、跟車行駛、穿越隧道、緊急制動(dòng)等）下自動(dòng)駕駛車輛的連續(xù)行為高成本高風(fēng)險(xiǎn)：需要設(shè)置專業(yè)的場地和配置復(fù)雜設(shè)備，成本較高；整車封閉和開放道路測試安全風(fēng)險(xiǎn)大測試場景難復(fù)現(xiàn)：無法將復(fù)雜、海量的測試場景在現(xiàn)實(shí)世界中復(fù)現(xiàn)1數(shù)字孿生技術(shù)賦能234測試場景可連續(xù)：可以將多種測試場景設(shè)置連續(xù)，且可定制環(huán)境條件，貼合實(shí)際使用的連續(xù)行駛場景降本降風(fēng)險(xiǎn)：可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場景快速建模，節(jié)約場地建設(shè)成本，降低道路風(fēng)險(xiǎn)測試結(jié)果更真實(shí)：測試中無需基于動(dòng)力學(xué)模型，可基于實(shí)際路面進(jìn)行測評(píng)，結(jié)果更貼合實(shí)際現(xiàn)實(shí)測試效率高：在孿生平臺(tái)中可實(shí)現(xiàn)海量仿真測試，可復(fù)現(xiàn)測試場景；可根據(jù)自動(dòng)駕駛技術(shù)升級(jí)進(jìn)行再測試，效率高城市管理 智慧工業(yè) 自動(dòng)駕駛測試 智慧醫(yī)療“要證明自動(dòng)駕駛系統(tǒng)比人類駕駛員更可靠，至少需要進(jìn)行1

10億英里（177億公里）

的里程測試。”——

RAND177億km

≈

1000輛車

x365天

x

24h

x

40km/h

x

50年數(shù)字孿生技術(shù)賦能177億km測試量99.9%仿真平臺(tái)測試0.09%封閉測試0.01%實(shí)路測試場景分析｜智慧醫(yī)療模型構(gòu)建層醫(yī)療資源模型醫(yī)療能力模型人體健康模型醫(yī)院空間模型…基撐數(shù)據(jù)互動(dòng)層用戶接口 服務(wù)提供交互 平臺(tái)運(yùn)營交互 服務(wù)請(qǐng)求交互基礎(chǔ)功能數(shù)據(jù)管理模型管理用戶管理服務(wù)管理知識(shí)管理…數(shù)據(jù)傳輸4G/5G/6GWI-FIRFIDZigBee藍(lán)牙…數(shù)據(jù)采集與處理資源采集資源連接資源交流可視化平臺(tái)空間數(shù)字孿生設(shè)備數(shù)字孿生患者個(gè)體數(shù)字孿生手術(shù)流程數(shù)字孿生治療方案數(shù)字孿生數(shù)字孿生層患者管理醫(yī)務(wù)管理門診管理病房管理物資管理支層醫(yī)療設(shè)備醫(yī)養(yǎng)資源醫(yī)院信息系統(tǒng)…可穿戴設(shè)備個(gè)人醫(yī)療信息監(jiān)護(hù)設(shè)備…診斷能力醫(yī)養(yǎng)能力康復(fù)能力…城市管理 智慧工業(yè) 自動(dòng)駕駛測試 智慧醫(yī)療經(jīng)濟(jì)意義實(shí)現(xiàn)醫(yī)院精細(xì)化管理，降低醫(yī)院管理成本模擬藥物研發(fā)試驗(yàn)，縮短研發(fā)周期，減少研發(fā)成本實(shí)現(xiàn)醫(yī)療信息和資源共享，優(yōu)化醫(yī)療資源配置…社會(huì)意義實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程治療，提升偏遠(yuǎn)地區(qū)醫(yī)療水平助推藥物研發(fā)項(xiàng)目，提升生物醫(yī)藥研發(fā)水平解決“看病難”問題，提升患者就醫(yī)體驗(yàn)對(duì)公共衛(wèi)生事件監(jiān)測預(yù)警，降低社會(huì)傳染風(fēng)險(xiǎn)…..依托多維度醫(yī)療數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療場景數(shù)字孿生醫(yī)療數(shù)字孿生技術(shù)通過實(shí)時(shí)采集與計(jì)算醫(yī)療設(shè)備數(shù)據(jù)及醫(yī)療信息系統(tǒng)等真實(shí)多維度多樣化數(shù)據(jù)，基于AI建模，結(jié)合BIM、CIM等技術(shù)，將醫(yī)院物理空間轉(zhuǎn)化為醫(yī)院孿生模型，通過預(yù)測、分析等功能完成醫(yī)務(wù)管理、門診管理、設(shè)備管理等精細(xì)化管理工作。此外，基于DICOM數(shù)據(jù)的重建技術(shù)，構(gòu)建高精度人體模型，對(duì)手術(shù)流程、治療方案等進(jìn)行孿生。醫(yī)療數(shù)字孿生的應(yīng)用對(duì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)具有積極意義，但當(dāng)前醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)字孿生技術(shù)還未成熟，仍面臨數(shù)據(jù)安全及隱私、道德倫理等挑戰(zhàn)。醫(yī)療數(shù)字孿生技術(shù)平臺(tái)架構(gòu) 醫(yī)療數(shù)字孿生意義孿生應(yīng)用層35細(xì)分場景應(yīng)用｜智慧醫(yī)院助力智慧醫(yī)院完成精細(xì)化管理工作數(shù)字孿生應(yīng)用至醫(yī)療具體場景可基于建筑、環(huán)境等數(shù)據(jù)對(duì)醫(yī)院空間進(jìn)行孿生，通過建立醫(yī)院數(shù)字孿生模型，可以幫助醫(yī)院管理者完成醫(yī)療設(shè)備管理維護(hù)、資源調(diào)配利用、醫(yī)療安全及風(fēng)控、能效監(jiān)控等精細(xì)化工作。數(shù)字孿生在智慧醫(yī)院領(lǐng)域應(yīng)用醫(yī)療設(shè)備使用狀態(tài)監(jiān)測特殊病患監(jiān)控資產(chǎn)定位管理門診智能導(dǎo)診醫(yī)護(hù)人員排班管理虛擬環(huán)境醫(yī)療教學(xué)環(huán)境能耗監(jiān)測患者定位