2023年中國(guó)數(shù)字孿生行業(yè)研究報(bào)告

中國(guó)數(shù)字孿生行業(yè)研究報(bào)告虛實(shí)相映概念定義：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(guò)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)雙向互聯(lián)互通，反映對(duì)應(yīng)物理實(shí)體的全生命周期過(guò)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(cè)，為優(yōu)化決策賦能。

根據(jù)復(fù)雜程度，數(shù)字孿生可以分成5級(jí)。受益于數(shù)字經(jīng)濟(jì)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、政策落地、技術(shù)突破、下游需求增長(zhǎng)，當(dāng)前行業(yè)步入快速增長(zhǎng)期；數(shù)字孿生關(guān)

鍵技術(shù)包括建模、

渲染、仿真及物聯(lián)網(wǎng)。市場(chǎng)概覽：2022年中國(guó)數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模超100億元，預(yù)計(jì)2025年將達(dá)375億元；當(dāng)前全球?qū)W術(shù)領(lǐng)域?qū)?shù)字孿生研究熱度活躍，中國(guó)論文發(fā)布數(shù)量領(lǐng)先。投融資方面，行業(yè)融資熱度逐步回暖，城市賽道景氣度最高；數(shù)字孿生行業(yè)玩家可分為技術(shù)服務(wù)商（如CIM、

BIM、可視化平臺(tái)廠商等）以及集成方案廠商（如運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)大廠等）。技術(shù)、業(yè)務(wù)、資源三方面筑造數(shù)字孿生廠商競(jìng)爭(zhēng)壁壘。數(shù)字孿生發(fā)展伴隨產(chǎn)生四大挑戰(zhàn)：廠商商業(yè)模式不成熟，支撐技術(shù)要求高，標(biāo)準(zhǔn)體系未統(tǒng)一以及數(shù)據(jù)能力不完善。應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)字孿生與各行業(yè)融合加深，本文主要介紹數(shù)字孿生技術(shù)在城市管理（智慧交通、零碳園區(qū)以及城市應(yīng)急）、智慧工業(yè)（流程型工業(yè)、離散型工業(yè)）、自動(dòng)駕駛測(cè)試以及醫(yī)療場(chǎng)景（智慧醫(yī)院、精準(zhǔn)醫(yī)療及藥物研發(fā)）的應(yīng)用，通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)賦能各行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。發(fā)展展望：呼吁數(shù)字孿生行業(yè)參與者共同建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)體系，構(gòu)建協(xié)同共贏、開(kāi)源創(chuàng)新的數(shù)字孿生產(chǎn)

業(yè)生態(tài)。

2摘要來(lái)源：自主研究及繪制。行業(yè)概述

1市場(chǎng)概覽

2發(fā)展展望

4行業(yè)應(yīng)用

33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(guò)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(guò)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(cè)，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(chǎng)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。⑤L5④L4③L3②L2L1

①虛實(shí)共生：虛實(shí)長(zhǎng)期同

步運(yùn)行，可自主孿生，

精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)以虛優(yōu)實(shí)：可利用數(shù)字

孿生進(jìn)行物理實(shí)體優(yōu)化以虛預(yù)實(shí)：可預(yù)測(cè)物理

實(shí)體未來(lái)一段時(shí)間的運(yùn)

行過(guò)程和狀態(tài)以虛控實(shí)：可通過(guò)孿生

模型間接控制物理實(shí)體

的運(yùn)行過(guò)程以虛映實(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(guò)程數(shù)字模型物理對(duì)象不拘于形數(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(mǎn)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(mǎn)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(chēng)之為數(shù)字

孿生在完成對(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

于物理世界雙向互聯(lián)來(lái)源：公開(kāi)資料，自主研究及繪制。

來(lái)源：公開(kāi)資料，自主研究及繪制。

基本概念數(shù)字孿生等級(jí)劃分①對(duì)物理實(shí)體完全復(fù)制□交互數(shù)字孿生數(shù)字孿生概念②數(shù)據(jù)雙向互聯(lián)互通鏡像4在數(shù)據(jù)層引入物理世界數(shù)據(jù)，通過(guò)應(yīng)用層反作用于現(xiàn)實(shí)實(shí)體數(shù)字孿生通過(guò)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(guò)傳感器等媒介，采集人、物等物理實(shí)體的數(shù)據(jù)，通過(guò)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(guò)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(cè)、問(wèn)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)數(shù)字孿生體行為模型個(gè)性動(dòng)作模型基于遺傳算法建模場(chǎng)景端口物理實(shí)體人物景

5技術(shù)框架建模層應(yīng)用層功能層幾何模型二維平面繪圖三維立體建模物理模型磁場(chǎng)建模動(dòng)力學(xué)建模數(shù)據(jù)層基于歷史數(shù)據(jù)基于隱性知識(shí)問(wèn)題診斷狀態(tài)預(yù)測(cè)控制優(yōu)化系統(tǒng)認(rèn)知輔助決策…

…精準(zhǔn)醫(yī)療大屏智慧城市WebApp智慧園區(qū)智慧工業(yè)短信…

……

…來(lái)源：自主研究及繪制。管理融合分析存儲(chǔ)采集傳輸標(biāo)識(shí)規(guī)則模型實(shí)時(shí)交互感知IoT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(guò)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(yè)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)大數(shù)據(jù)與人工智能

云計(jì)算與邊緣計(jì)算

網(wǎng)絡(luò)

?

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(lèi)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(lái)兩種方式

將相互結(jié)合，以滿(mǎn)足不同用戶(hù)需求?

仿真是對(duì)物理世界的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，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(cè)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(lái)發(fā)

展的在線(xiàn)預(yù)演，從而優(yōu)化物理實(shí)體運(yùn)行?

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?數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的實(shí)現(xiàn)底座。數(shù)字孿生過(guò)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?，?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(lái)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物

聯(lián)

網(wǎng)?

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(guò)程

6

渲染

仿真

關(guān)鍵技術(shù)建模來(lái)源：專(zhuān)家訪(fǎng)談，自主研究及繪制。當(dāng)前處于增長(zhǎng)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(guó)，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(wèn)題的發(fā)生，隨后美國(guó)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(mén)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(guó)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?Gartner將數(shù)字孿生列入2017-2019年十大戰(zhàn)

略科技發(fā)展趨勢(shì)?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(mén)子推出數(shù)字孿生應(yīng)用模型

720112014美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室

結(jié)構(gòu)力學(xué)部門(mén)在演講上

，提出數(shù)

字

孿

生

（

Digital

Twin）這

一術(shù)語(yǔ)發(fā)展歷程元宇宙概念興起，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2017GE、

PTC、西門(mén)子、

達(dá)索接受

“DigitalTwin”術(shù)語(yǔ)并在市場(chǎng)

宣傳中使用美國(guó)密歇根大學(xué)教

授Michael

Grieves提出“

鏡像空間模型”的概念數(shù)字孿生被列為未來(lái)航

空航天與國(guó)防的6大頂尖技術(shù)之首-20022022步入增長(zhǎng)期視覺(jué)監(jiān)測(cè)人機(jī)交互虛擬現(xiàn)實(shí)來(lái)源：自主研究及繪制。元宇宙增長(zhǎng)初生探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)，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(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，根據(jù)信通院數(shù)據(jù)，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模從2017年的27.2萬(wàn)億增長(zhǎng)至2021年的45.6萬(wàn)億元，隨著“數(shù)字中國(guó)”建設(shè)的推進(jìn)，預(yù)計(jì)2025年將超60萬(wàn)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)。463936312720172018

2019

2020

2021

2025e

數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模（萬(wàn)億元）來(lái)源：信通院，自主研究及繪制。2017

2018

2019

2020

2021 數(shù)字產(chǎn)業(yè)化（%）產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（%）來(lái)源：信通院，自主研究及繪制。驅(qū)動(dòng)因素｜數(shù)字經(jīng)濟(jì)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

2017-2025年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)規(guī)模77.0%

77.2%

79.6%80.2%

80.9%23.0%

22.8%

20.4%

19.8%

19.1%

608工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為國(guó)家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)增長(zhǎng)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(wàn)億上漲至2022年的4.5萬(wàn)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(shì)看，2022年直接產(chǎn)業(yè)規(guī)模增加值為1.3萬(wàn)億元（YoY+8.3%），滲透產(chǎn)業(yè)為3.2萬(wàn)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(lái)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。5GPONTSN時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)IPV6標(biāo)識(shí)解析驅(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)平臺(tái)激數(shù)字孿生解決工業(yè)活數(shù)字孿生生命：

互聯(lián)網(wǎng)IT與OT融

術(shù)融而數(shù)在和供劑需中與數(shù)生粘隙過(guò)：口需孿為縫合點(diǎn)接所字作種融痛的合數(shù)據(jù)各的合數(shù)更生交成可活達(dá)孿和完臺(tái)力激觸字集源平生戶(hù)享現(xiàn)據(jù)需聯(lián)生用共實(shí)數(shù)供互字多模換各整工環(huán)實(shí)關(guān)通應(yīng)現(xiàn)的充發(fā)的不用生補(bǔ)始據(jù)生效孿相開(kāi)數(shù)孿通字互據(jù)景字連4.13.63.22.82.92.62.32.02022年3.7%2021年3.6%2020年3.5%2019年3.2%2018年3.0%2018-2022年中國(guó)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)雙向賦能來(lái)源：公開(kāi)資料，自主研究及繪制。

來(lái)源：統(tǒng)計(jì)局，中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院，自主研究及繪制。

20182019202020212022E

直接產(chǎn)業(yè)（萬(wàn)億元）滲透產(chǎn)業(yè)（萬(wàn)億元）邊緣計(jì)算

數(shù)字孿生

CAGR=12.7%

0.8

0.9

1.0工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)重塑數(shù)字孿生閉環(huán)：網(wǎng)絡(luò)4.53.2占GDP比重1.2

1.3無(wú)源光網(wǎng)絡(luò)9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(yíng)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(kāi)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(chǎng)景等難題，聚焦數(shù)字孿生體專(zhuān)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)字孿生的解決方案支持建設(shè)云仿真、數(shù)字孿生等技術(shù)專(zhuān)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(chǎng)加速繁榮，場(chǎng)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(guò)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(kāi)展數(shù)字孿生流域試點(diǎn)建設(shè)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(guó)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(jiàn)》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》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）》國(guó)務(wù)院，《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》工信部，

《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》發(fā)改委、水利部，

《“十四五”水安全保障規(guī)劃》國(guó)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》中共中央、國(guó)務(wù)院，《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》相關(guān)政策部署加速，營(yíng)造數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)良好發(fā)展環(huán)境我國(guó)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(lái)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)政策概覽驅(qū)動(dòng)因素｜政策標(biāo)準(zhǔn)

發(fā)文單位及政策名稱(chēng)

主要內(nèi)容

10來(lái)源：自主研究及繪制。2020.042021.062020.122022.012022.102021.112023.012019.11近年來(lái)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(kāi)?；A(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(lái)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(xiàn)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(lèi)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(wú)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(cè)建模能力得以增強(qiáng)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(lèi)傳感能力集成至單模塊（如MEMS整合多類(lèi)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(chǎng)景驅(qū)動(dòng)因素｜技術(shù)發(fā)展基礎(chǔ)及核心技術(shù)完善，加快數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展模型修正技術(shù)?在線(xiàn)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(hù)可基于實(shí)驗(yàn)或?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)對(duì)原始模型進(jìn)行修正數(shù)字線(xiàn)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)集成范圍核心技術(shù)

基礎(chǔ)技術(shù)來(lái)源：公開(kāi)資料，自主研究及繪制。11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(wèn)題，提升智慧工業(yè)水平。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(cè)、診斷、回溯、預(yù)測(cè)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。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(cè)物理實(shí)體電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測(cè)電網(wǎng)

發(fā)展趨勢(shì)、優(yōu)化電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)策略。監(jiān)測(cè)、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。采集流域地理環(huán)境、自然資源、生態(tài)環(huán)境等信息，通過(guò)構(gòu)建影像模型，便于各級(jí)部門(mén)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。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(lái)數(shù)字孿生在前述行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)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(hù)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)需求數(shù)字孿生下游行業(yè)需求驅(qū)動(dòng)因素｜用戶(hù)需求與各行業(yè)融合深化，用戶(hù)需求驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生發(fā)展

12智慧工業(yè)數(shù)字醫(yī)療數(shù)字流域智慧城市管理新型電力系統(tǒng)來(lái)源：自主研究及繪制。行業(yè)概述

1市場(chǎng)概覽

2發(fā)展展望

4行業(yè)應(yīng)用

313193122774931增長(zhǎng)57.1%，2020-2022年CAGR為57.6%。預(yù)計(jì)未來(lái)全球數(shù)字孿生市場(chǎng)仍保持高增速，2025年市場(chǎng)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(chǎng)規(guī)模市場(chǎng)規(guī)模｜全球預(yù)計(jì)2025年全球市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)305億美元2022e

2023e

2024e

2025e

全球數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模（億美元）YoY(%)根據(jù)信通院數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生市場(chǎng)增長(zhǎng)潛力大，具備廣闊的發(fā)展空間。

2022年全球數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到77億美元，同比

1458.1%57.1%

58.4%

58.2%

58.0%

來(lái)源：信通院，自主研究及繪制。202120203052022年中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模突破100億，未來(lái)仍將保持高增長(zhǎng)2022年中國(guó)數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模為104億元，同比增長(zhǎng)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(guó)內(nèi)未來(lái)數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2025年國(guó)內(nèi)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)375億元，2022-2025年CAGR為54.3%。2020-2025年中國(guó)數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模25316710477382020

2021

2022

2023e2024e2025e

中國(guó)數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模（億元）YoY(%)來(lái)源：專(zhuān)家訪(fǎng)談，公開(kāi)資料，自主研究及繪制。市場(chǎng)規(guī)模｜中國(guó)

15

102.7%35.0%

48.2%37560.9%51.2%近年全球?qū)W術(shù)界對(duì)數(shù)字孿生的研究勢(shì)頭活躍，全球論文發(fā)布數(shù)量呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)，自2019年以來(lái)研究熱度持續(xù)高漲。根據(jù)WebofScience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(zhǎng)42.1%。我國(guó)論文發(fā)布數(shù)量與全球趨勢(shì)保持一致，且占全球比重逐年上升，2022年中國(guó)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(guó)（1306篇，27.6%）、美國(guó)（725篇，15.3%）、

德國(guó)（574篇，12.1%）、意大利（300篇，6.3%）等國(guó)家是論文產(chǎn)出最多的國(guó)家。22.5%15.2%

1427707325145

73

14615.3%12.1%13066.3%4.3%725574學(xué)術(shù)論文情況全球?qū)W術(shù)研究熱度活躍，中國(guó)論文發(fā)布數(shù)量領(lǐng)先全球中國(guó)美國(guó)德國(guó)意大利英國(guó)法國(guó)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%2017-2022年主要國(guó)家數(shù)字孿生領(lǐng)域論文累計(jì)發(fā)布情況27.6%注釋?zhuān)汉Y選基于

Webofscience核心合集，選取范圍為學(xué)術(shù)論文。來(lái)源：WebofScience

，自主研究及繪制。

注釋?zhuān)汉Y選基于

Webofscience核心合集，選取范圍為學(xué)術(shù)論文。來(lái)源：WebofScience

，自主研究及繪制。

20172018

中國(guó)（篇）2019

2020

全球（篇）2021

2022

占比（%）2017-2022年中國(guó)及全球數(shù)字孿生相關(guān)論文發(fā)布情況中國(guó)美國(guó)德國(guó)意大利英國(guó)法國(guó) 17-22年累計(jì)發(fā)布論文數(shù)量（篇）占比（%）33.9%202722.9%24.9%20.7%6.3%2012976883003559622221614.59.81

236.11.5518131277自數(shù)字孿生步入增長(zhǎng)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(shì)往上增長(zhǎng)，根據(jù)IT桔子數(shù)據(jù)，2017年至2022年，國(guó)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(lái)頻現(xiàn)。從應(yīng)用場(chǎng)景看，城市作為數(shù)字孿生最重要的落地場(chǎng)景，近年來(lái)始終維持較高景氣度，其次為制造。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%2017-2022年國(guó)內(nèi)數(shù)字孿生投融資事件數(shù)量及投融資金額25.225.42017

2018

2019

2020

2021

2022

融資事件數(shù)（起）

融資金額（億元）來(lái)源：IT桔子，自主研究及繪制。

來(lái)源：IT桔子，自主研究及繪制。

39.1%27.8%23.1%16.7%14.3%14.3%26.1%33.3%61.5%58.3%57.1%57.1%8.3%14.3%

14.3%7.7%

7.7%8.3%

8.3%14.3%14.3%2022202120202019201820172022202120202019201820172017-2022年數(shù)字孿生企業(yè)投融資輪次（上）13.0%

21.7%16.7%

11.1%11.1%及應(yīng)用場(chǎng)景（下）分布 A輪及以前B輪C輪戰(zhàn)略投資及Pre-IPO 制造

城市

能源醫(yī)療文娛及游戲17上游中游下游虛分析預(yù)測(cè)結(jié)果回傳，進(jìn)行迭代來(lái)源：公開(kāi)資料，自主研究及繪制。產(chǎn)業(yè)鏈及流程圖示

先進(jìn)技術(shù)

芯片AI算法數(shù)據(jù)中心集群數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)5G/6G渲染GIS/BIM等環(huán)境元素?cái)?shù)據(jù)IOT/CAD等零部件元素?cái)?shù)據(jù)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)交互與可視化展示數(shù)據(jù)融合與分析平臺(tái)數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)流程概覽云渲染本地渲染

實(shí)

實(shí)

傾斜攝影視/聲覺(jué)算法數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)清洗與處理數(shù)據(jù)采集數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)鏈多源數(shù)據(jù)融合處理模型自動(dòng)駕駛…城市管理工業(yè)/制造業(yè)Web可視

化輕量化處理深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)預(yù)處理先進(jìn)技術(shù)輔助支持XRHMI3DSMAX分析/預(yù)測(cè)交互/控制CAEBIMCIM傳感器GIS點(diǎn)云CAD仿真技術(shù)測(cè)繪18建模仿真數(shù)據(jù)層外部調(diào)用支撐技術(shù)解決方案8騰訊云個(gè)百度智能云算力

GPU/CPU

inspur浪潮@la平臺(tái)環(huán)境下游應(yīng)用要素大數(shù)據(jù)信息采集傳輸與同步其他基礎(chǔ)設(shè)施仿真推演/\nsyssIEMENSCADSIEMENSZWSOFTBIMCIMGIS.Maplnfo工業(yè)測(cè)繪網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)圖譜注釋?zhuān)簝H展示部分廠商來(lái)源：公開(kāi)資料，自主研究及繪制。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)器云計(jì)算邊緣計(jì)算AI引擎城市/園區(qū)Honeywell電力電網(wǎng)…工業(yè)制造醫(yī)療醫(yī)藥芯片攝像頭IDC廠商傳感器…19業(yè)內(nèi)玩家類(lèi)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(lèi)，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(hù)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(hù)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(yíng)商、萬(wàn)?？萍?、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(lèi)型及主要特點(diǎn)解決方案集成商交通垂直領(lǐng)域應(yīng)用廠商航空云服務(wù)廠商技術(shù)服務(wù)商BIMCIM可視化廠商IoT

CAD

CAE

>

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(guó)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(chǎng)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)搭建玩家類(lèi)型來(lái)源：自主研究及繪制。能

源水

利汽

車(chē)游

戲大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商云計(jì)算互聯(lián)

網(wǎng)GISIoT20…技術(shù)、業(yè)務(wù)、資源三方面筑造數(shù)字孿生廠商競(jìng)爭(zhēng)壁壘數(shù)字孿生行業(yè)玩家競(jìng)爭(zhēng)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(hù)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(jìng)爭(zhēng)壁壘①技術(shù)壁壘>場(chǎng)景數(shù)據(jù)量：場(chǎng)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(kù)，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(lèi)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(kù)，

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(lái)，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(chǎng)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(hù)所處的業(yè)務(wù)場(chǎng)景與對(duì)應(yīng)的需求不一樣，需

要廠商通過(guò)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(guò)程中是否投入較多時(shí)間、配備專(zhuān)業(yè)人才等）以及問(wèn)題解決能力技術(shù)壁壘場(chǎng)景數(shù)據(jù)量—今數(shù)據(jù)處理

—今渲染引擎……資源優(yōu)勢(shì)>

渠道關(guān)系：數(shù)字孿生項(xiàng)目需要對(duì)客戶(hù)整體業(yè)務(wù)流程進(jìn)行改造，執(zhí)

行過(guò)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(hù)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(zhǎng)期合作方>

標(biāo)桿案例：新客戶(hù)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(guò)往標(biāo)桿案例、歷史合作客戶(hù)來(lái)源：專(zhuān)家訪(fǎng)談，公開(kāi)資料，自主研究及繪制。競(jìng)爭(zhēng)壁壘

=

技術(shù)

+

業(yè)務(wù)

+

資源業(yè)務(wù)壁壘渠道關(guān)系行業(yè)案例

21競(jìng)爭(zhēng)壁壘③資源壁壘行業(yè)

理解用戶(hù)

服務(wù)資源

投入數(shù)字孿生發(fā)展伴隨產(chǎn)生一系列挑戰(zhàn)目前中國(guó)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(hù)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(lài)國(guó)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(wú)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(lài)于國(guó)外>

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(guò)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)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(yǔ)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(xiàn)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>

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(hù)需求不旺盛>

對(duì)廠商而言，各行業(yè)客戶(hù)的需求差異大，解決方案均

為定制化開(kāi)發(fā)，復(fù)制性差，難以高效推廣，且成熟的方案需長(zhǎng)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)

22現(xiàn)存挑戰(zhàn)數(shù)字孿生技術(shù)現(xiàn)面臨主要挑戰(zhàn)標(biāo)準(zhǔn)體系未統(tǒng)一支撐技術(shù)要求高數(shù)據(jù)能力不完善商業(yè)模式不成熟來(lái)源：自主研究及繪制。行業(yè)概述

1市場(chǎng)概覽

2發(fā)展展望

4行業(yè)應(yīng)用

323城市管理智慧工業(yè)自動(dòng)駕駛測(cè)試智慧醫(yī)療24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(chǎng)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(guò)模型模擬運(yùn)營(yíng)，達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)效果，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)、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(lái)，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(chǎng)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。場(chǎng)景分析｜城市管理城市管理智慧工業(yè)自動(dòng)駕駛測(cè)試智慧醫(yī)療數(shù)據(jù)孿生城市信息模型平臺(tái)（CIM)通過(guò)傳感器、監(jiān)控、測(cè)繪等方式收集前端數(shù)據(jù)對(duì)象存儲(chǔ)文件存儲(chǔ)塊存儲(chǔ)……虛擬機(jī)云主機(jī)彈性計(jì)算……寬帶VPN網(wǎng)關(guān)根據(jù)業(yè)務(wù)

屬性構(gòu)建

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與模型根據(jù)不同

數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行存儲(chǔ)天氣數(shù)據(jù)

地理數(shù)據(jù)

政務(wù)數(shù)據(jù)……人工分析

機(jī)器算法……數(shù)字孿生城市基本技術(shù)平臺(tái)架構(gòu)建模技術(shù)仿真算法渲染引擎物理服務(wù)器交換機(jī)、

光纜……存儲(chǔ)設(shè)備感知設(shè)備來(lái)源：信通院，自主研究及繪制。物聯(lián)感知物聯(lián)感知……應(yīng)急交通治安園區(qū)教育管網(wǎng)水利

硬件完全映射、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)存存聚網(wǎng)算管用應(yīng)用25全息路口采用雷達(dá)攝像頭等感知設(shè)備監(jiān)測(cè)，存在對(duì)全天候大范圍交通事件監(jiān)測(cè)不穩(wěn)定、

對(duì)行人和設(shè)備監(jiān)測(cè)效果較差等問(wèn)題；主要

以二維視角呈現(xiàn)

，無(wú)法滿(mǎn)足部分場(chǎng)景（如 應(yīng)急指揮、交通規(guī)劃）的推演及決策需求傳統(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)值低當(dāng)前樞紐場(chǎng)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(cè)判斷能力差；排班基本依賴(lài)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(cè)失誤、 排班不足，導(dǎo)致旅客滯留現(xiàn)象解決當(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(wèn)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(cè)、并可控制物理實(shí)體的新型智慧交通體系，將是未來(lái)交通發(fā)展新方向。在智慧城市交通場(chǎng)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(chē)站、機(jī)場(chǎng)等）三個(gè)子細(xì)分場(chǎng)景。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(chē)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(yíng)部門(mén)形成決策判斷，提高實(shí)際工作效率孿生高速

通過(guò)點(diǎn)云掃描等手段采集并融合多源交通態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建全網(wǎng)交通數(shù)據(jù)模型，模計(jì)算交通模車(chē)細(xì)分場(chǎng)景應(yīng)用｜城市交通定。具備“三維實(shí)時(shí)仿真+精準(zhǔn)預(yù)測(cè)+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(chǎng)景，推測(cè)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)化實(shí)現(xiàn)道路盲區(qū)檢測(cè)，并通過(guò)建還原監(jiān)控盲區(qū)的車(chē)輛狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)

事故追蹤還原；基于孿生仿真模型，

擬預(yù)測(cè)如維修高速公路、關(guān)閉個(gè)別ETC道等運(yùn)維事件對(duì)真實(shí)環(huán)境造成的影響城市管理智慧工業(yè)自動(dòng)駕駛測(cè)試智慧醫(yī)療數(shù)字孿生助力智慧交通升級(jí)介城市交通場(chǎng)景痛點(diǎn)分析孿生路口

在路口監(jiān)測(cè)性能更全面，更穩(wěn)數(shù)字孿生城市交通應(yīng)用分析來(lái)源：專(zhuān)家訪(fǎng)談，公開(kāi)資料，自主研究及繪制。高速公路交通樞紐全息路口26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(yíng)、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(guó)“雙碳”戰(zhàn)略的推進(jìn)，零碳園區(qū)隨之產(chǎn)生。

根據(jù)國(guó)際能源署數(shù)據(jù)，我國(guó)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(guó)總排放量的31%，并呈現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)勢(shì)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(guò)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(cè)碳排放規(guī)劃、碳計(jì)算、能效監(jiān)控等工作，通過(guò)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)型碳排放檢測(cè)：如公司A碳排量：xx噸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(guò)碳足跡建設(shè)從原料到產(chǎn)品的全過(guò)程監(jiān)管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(cè)、統(tǒng)計(jì)、

核算、

核查，精準(zhǔn)分

析碳排放源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(cè)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(yíng)的管控，提高價(jià)值創(chuàng)造的效率細(xì)分場(chǎng)景應(yīng)用｜零碳園區(qū)城市管理智慧工業(yè)自動(dòng)駕駛測(cè)試智慧醫(yī)療光儲(chǔ)協(xié)同碳分布降碳策略碳計(jì)算能效監(jiān)控碳能效優(yōu)化IoT傳感器/業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)空間信息數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)服務(wù)空間數(shù)據(jù)

電量

濕度

溫度

車(chē)輛

資產(chǎn)

基建人員來(lái)源：公開(kāi)資料，自主研究及繪制。數(shù)字

孿生平臺(tái)層IoT網(wǎng)關(guān)邊緣網(wǎng)關(guān)傾斜攝影碳規(guī)劃碳盤(pán)查3D

MAX區(qū)域碳核算5G/6G具體應(yīng)用層Wi

FiCAD點(diǎn)云CIMBIMGIS…光伏板鋪設(shè)計(jì)劃27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(kāi)始逐步展現(xiàn)出其優(yōu)越性和應(yīng)用潛力，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和信息的監(jiān)測(cè)和分析，可以及時(shí)響應(yīng)各類(lèi)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(cè)和評(píng)估、危險(xiǎn)品管理等場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)景下的應(yīng)用細(xì)分場(chǎng)景應(yīng)用｜城市應(yīng)急數(shù)字孿生賦能智能應(yīng)急，筑牢城市安全防線(xiàn)云與大數(shù)據(jù)AI物聯(lián)網(wǎng)XRn

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(cè)和規(guī)劃、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、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ü

應(yīng)急演練：通過(guò)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(cè)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)ü

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(cè)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)潛在的安全隱患城市管理智慧工業(yè)自動(dòng)駕駛測(cè)試智慧醫(yī)療ü

危險(xiǎn)品管理：對(duì)危險(xiǎn)品運(yùn)輸路線(xiàn)、裝卸場(chǎng)所等進(jìn)行監(jiān)測(cè)，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(cè)事故，對(duì)應(yīng)急措施進(jìn)行演練ü

環(huán)境監(jiān)測(cè)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(cè)和評(píng)估；還可以模擬城市環(huán)境污染、氣象變化等情況

28適用場(chǎng)景技術(shù)賦能價(jià)值體現(xiàn)來(lái)源：公開(kāi)資料，自主研究及繪制。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(chǎng)景。工業(yè)企業(yè)通過(guò)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(guò)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(lèi)工業(yè)的應(yīng)用情況。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(zhǎng)設(shè)備壽命?…?

降低能耗?

降低運(yùn)維成本?

減少故障損失?

減少產(chǎn)線(xiàn)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(xiàn)效率?

…新市場(chǎng)機(jī)會(huì)主營(yíng)收入增加

單位產(chǎn)品增值

新投資機(jī)會(huì)新商業(yè)模式?…行業(yè)分類(lèi)代表細(xì)分行業(yè)特點(diǎn)

裝備制造

>

零部件種類(lèi)多，生產(chǎn)協(xié)同難度大離散型

工業(yè)

>

產(chǎn)品更新迭代快鋼鐵、冶金

>

規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)流程型

工業(yè)

>

生產(chǎn)流程工藝復(fù)雜化工、

制藥

>

生產(chǎn)過(guò)程連續(xù)且控制嚴(yán)格，可靠性要求高>

生產(chǎn)流程長(zhǎng)，工藝過(guò)程復(fù)雜>

能耗大，污染高

執(zhí)行

數(shù)字孿生技術(shù)助力工業(yè)實(shí)現(xiàn)四大價(jià)值

數(shù)

工廠模型字孿生場(chǎng)景分析｜智慧工業(yè)數(shù)字孿生賦能工業(yè)企業(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(cè)試智慧醫(yī)療流程工業(yè)：被加工對(duì)像通過(guò)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(lèi)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(kāi)。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(guò)程中沒(méi)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。來(lái)源：公開(kāi)資料，自主研究及繪制。

來(lái)源：公開(kāi)資料，自主研究及繪制。

流程型和離散型制造業(yè)定義及特點(diǎn)數(shù)字孿生賦能工業(yè)實(shí)現(xiàn)四大價(jià)值設(shè)備數(shù)據(jù)產(chǎn)品/原料數(shù)據(jù)

物聯(lián)網(wǎng)&邊緣計(jì)算

生產(chǎn)管理設(shè)備管理質(zhì)量管理>

涉及專(zhuān)業(yè)多，研發(fā)設(shè)計(jì)協(xié)同難度大>

單價(jià)高、壽命長(zhǎng)，后期維護(hù)時(shí)間長(zhǎng)能耗管理設(shè)計(jì)優(yōu)化…家電設(shè)備

>

規(guī)?；a(chǎn)產(chǎn)品原型設(shè)備模型工藝流程…機(jī)理模型>

庫(kù)存管理難度大典型應(yīng)用市場(chǎng)數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)創(chuàng)收降本29?????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(guò)程的動(dòng)態(tài)變化無(wú)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(xiàn)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n

設(shè)備運(yùn)維檢測(cè)主要依托人工開(kāi)展質(zhì)量檢測(cè)，依賴(lài)人員經(jīng)驗(yàn)，檢測(cè)效率低

，影響產(chǎn)線(xiàn)生產(chǎn)；質(zhì)量檢測(cè)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(wú)法預(yù)測(cè)，設(shè)

備意外故障時(shí)需停機(jī)導(dǎo)致生產(chǎn)線(xiàn)停擺設(shè)計(jì)精益化設(shè)計(jì)數(shù)字孿生鏡像預(yù)測(cè)狀態(tài)/壽命預(yù)測(cè)智能運(yùn)行決策來(lái)源：公開(kāi)資料，自主研究及繪制。>

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(guò)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(guò)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(cè)：通過(guò)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(chǎng)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(cè)模型，智能分析設(shè)備壽命情況，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)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(guò)程難以全面掌控，設(shè)備運(yùn)維檢測(cè)依賴(lài)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(cè)、

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(cè)等工作。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(hù)

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(zhǎng)產(chǎn)品交付周期細(xì)分場(chǎng)景應(yīng)用｜離散型工業(yè)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)城市管理智慧工業(yè)自動(dòng)駕駛測(cè)試智慧醫(yī)療

30數(shù)字孿生貫穿工業(yè)設(shè)備產(chǎn)品全生命周期制造智能化制造維護(hù)智能維護(hù)調(diào)試虛擬調(diào)試綠色回收交互報(bào)廢運(yùn)行流程工業(yè)包括能源、化工、制藥、

冶金等細(xì)分行業(yè)，這類(lèi)行業(yè)在生產(chǎn)過(guò)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(guò)程環(huán)保措施不到位導(dǎo)致環(huán)境污染等問(wèn)題。通過(guò)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(cè)預(yù)警等工作。流程工業(yè)中數(shù)字孿生部分應(yīng)用細(xì)分場(chǎng)景應(yīng)用｜流程型工業(yè)數(shù)字孿生技術(shù)可優(yōu)化流程工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程工藝參數(shù)復(fù)雜：涉及工藝參數(shù)多，通常依賴(lài)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(guò)程

現(xiàn)場(chǎng)調(diào)參面臨安全風(fēng)險(xiǎn)生產(chǎn)過(guò)程污染大：流程工業(yè)在生產(chǎn)過(guò)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、危化品監(jiān)管方面的措施落實(shí)不到位，將會(huì)導(dǎo)致?；肥鹿暑l發(fā)物料配方復(fù)雜：流程工