物流數(shù)字孿生白皮書2024

(2024)序

言物流行業(yè)和其他行業(yè)一樣，正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)：三年新冠疫情剛過、大國競爭、地緣政治、多國混戰(zhàn)、供應(yīng)鏈中斷成為常態(tài)、氣候變化帶來的可持續(xù)性要求不斷提高。與此同時，工業(yè)革命

4.0

和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展也給物流行業(yè)帶來可見的沖擊。所有這些挑戰(zhàn)正驅(qū)使物流行業(yè)進(jìn)行持續(xù)的數(shù)字化變革，以重塑物流行業(yè)，使其得以應(yīng)對挑戰(zhàn)，邁向繁榮的未來。新興數(shù)字技術(shù)正是幫助重塑物流行業(yè)的強(qiáng)大武器。其中，數(shù)字孿生更是變革和重塑物流行業(yè)最為重要的戰(zhàn)略性武器之一。本白皮書通過對數(shù)字孿生發(fā)展現(xiàn)狀和大量案例的研究，試圖回答以下幾個問題：國內(nèi)外數(shù)字孿生研究和應(yīng)用現(xiàn)狀？物流數(shù)字孿生的概念、特征、能力和價值？物流數(shù)字孿生的未來發(fā)展方向和應(yīng)用前景？國內(nèi)物流數(shù)字孿生已經(jīng)從點(diǎn)、線、面實(shí)踐向物流大生態(tài)應(yīng)用發(fā)展；從物流域向供應(yīng)鏈域、客戶域擴(kuò)展；從模擬仿真向高逼真度優(yōu)化進(jìn)化。物流數(shù)字孿生在順豐等領(lǐng)先企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展為行業(yè)開辟了進(jìn)步新空間，當(dāng)然還有更多值得探索提升的空間需要被解鎖。本白皮書圍繞物流數(shù)字孿生的發(fā)展背景、概念特征、應(yīng)用實(shí)踐、領(lǐng)先創(chuàng)新和發(fā)展空間展開，為物流業(yè)提供了物流數(shù)字孿生的全景呈現(xiàn)，期望以此推動行業(yè)生產(chǎn)力創(chuàng)新變革加速，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的共性價值。PREAMBLE序

言3物流數(shù)字孿生白皮書序言

???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????3目錄

???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????4第一章

物流數(shù)字孿生發(fā)展驅(qū)動力

????????????????????????????????????????????????????????????81.1

宏觀政策導(dǎo)向下的數(shù)字孿生

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91.1.1

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要新興數(shù)字智能技術(shù)????????????????????????????????????????????????????

91.1.2

十四五規(guī)劃新基建帶來新機(jī)遇?????????????????????????????????????????????????????????

101.2

數(shù)字孿生的價值呈現(xiàn)和全球市場高速發(fā)展態(tài)勢

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121.2.1

數(shù)字孿生的價值呈現(xiàn)正在塑造對數(shù)字孿生的需求?????????????????????????????????????????

121.2.2

全球及中國數(shù)字孿生市場蓬勃發(fā)展?????????????????????????????????????????????????????

141.3

物流業(yè)困境與物流數(shù)智化戰(zhàn)略突圍

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151.4小結(jié)????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

16第二章

數(shù)字孿生概念和發(fā)展現(xiàn)狀

???????????????????????????????????????????????????????????172.1

數(shù)字孿生的概念、分類、關(guān)鍵技術(shù)和基本特征

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182.1.1

數(shù)字孿生的概念和基本要素???????????????????????????????????????????????????????????

182.1.2

數(shù)字孿生的基本特征?????????????????????????????????????????????????????????????????

202.1.3

數(shù)字孿生的分類?????????????????????????????????????????????????????????????????????

21

數(shù)字孿生技術(shù)分類

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21

數(shù)字孿生層次結(jié)構(gòu)分類

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23

數(shù)字孿生應(yīng)用分類

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232.1.4

數(shù)字孿生的關(guān)鍵底層技術(shù)?????????????????????????????????????????????????????????????

242.2

國內(nèi)外數(shù)字孿生發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用現(xiàn)狀

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252.2.1

數(shù)字孿生發(fā)展歷程???????????????????????????????????????????????????????????????????

252.2.2

國內(nèi)外數(shù)字孿生研究概述?????????????????????????????????????????????????????????????

26

國外數(shù)字孿生研究概述

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26

國內(nèi)數(shù)字孿生研究概述

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272.2.3

國內(nèi)外數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系簡介?????????????????????????????????????????????????????????

29

國外數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系

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30

國內(nèi)數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系

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312.2.4

國內(nèi)外數(shù)字孿生應(yīng)用場景分析?????????????????????????????????????????????????????????

32

數(shù)字孿生的應(yīng)用場景框架

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32

全球

250

個數(shù)字孿生的應(yīng)用場景模型

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332.3

國內(nèi)外物流數(shù)字孿生應(yīng)用現(xiàn)狀

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332.3.1

國外物流數(shù)字孿生應(yīng)用現(xiàn)狀???????????????????????????????????????????????????????????

342.3.2

國內(nèi)物流數(shù)字孿生應(yīng)用現(xiàn)狀???????????????????????????????????????????????????????????

352.4

物流領(lǐng)域數(shù)字孿生圖譜

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362.4.1

數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)格局???????????????????????????????????????????????????????????????????

362.4.2

物流領(lǐng)域數(shù)字孿生圖譜???????????????????????????????????????????????????????????????

372.5小結(jié)????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

38第三章

物流數(shù)字孿生概念及系統(tǒng)參考架構(gòu)

???????????????????????????????????????????????????393.1

物流數(shù)字孿生概念和基本特征

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403.2

物流數(shù)字孿生系統(tǒng)參考架構(gòu)

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443.2.1

物流數(shù)字孿生概念架構(gòu)???????????????????????????????????????????????????????????????

443.2.2

物流數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)???????????????????????????????????????????????????????????????

453.2.3

物流數(shù)字孿生技術(shù)架構(gòu)???????????????????????????????????????????????????????????????

473.3小結(jié)????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

48第四章

物流數(shù)字孿生價值與應(yīng)用

???????????????????????????????????????????????????????????494.1

滿足精益生產(chǎn)需求的生產(chǎn)物流

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504.2

單一場所的設(shè)計與運(yùn)營優(yōu)化

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52CONTENTS目

錄目

錄4物流數(shù)字孿生白皮書4.3

賦能港口數(shù)字化智能化改造

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54674.4

提升機(jī)器人群體管理

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564.5

增強(qiáng)物流包裝和容器設(shè)計

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574.6

實(shí)現(xiàn)物流設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)

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584.7

全球物流網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字孿生

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59第五章

物流數(shù)字孿生賦能供應(yīng)鏈

???????????????????????????????????????????????????????????605.1

推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的供應(yīng)鏈決策

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615.2

實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈實(shí)時風(fēng)險管理

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635.3

提高供應(yīng)鏈協(xié)同

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655.4

促進(jìn)綠色供應(yīng)鏈與可持續(xù)性發(fā)展

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67第六章

順豐物流數(shù)字孿生創(chuàng)新應(yīng)用

?????????????????????????????????????????????????????????696.1

順豐數(shù)字孿生發(fā)展背景

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706.2

順豐數(shù)字孿生發(fā)展歷程

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716.3

順豐在物流數(shù)字孿生方面的創(chuàng)新與應(yīng)用

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726.3.1

從點(diǎn)開始：數(shù)字孿生中轉(zhuǎn)場???????????????????????????????????????????????????????????

746.3.2

由點(diǎn)及面：數(shù)字孿生物流網(wǎng)絡(luò)?????????????????????????????????????????????????????????

776.3.3

橫向拓展：數(shù)字孿生貨運(yùn)機(jī)場?????????????????????????????????????????????????????????

796.4

物流數(shù)字孿生在順豐的價值與未來

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856.4.1

基于場景開發(fā)的數(shù)字孿生應(yīng)用支持物流運(yùn)營變革與持續(xù)優(yōu)化???????????????????????????????

856.4.2

展望未來：規(guī)?；瘧?yīng)用，提升行業(yè)整體質(zhì)量?????????????????????????????????????????????

85第七章

物流數(shù)字孿生技術(shù)的主要挑戰(zhàn)和風(fēng)險

?????????????????????????????????????????????????887.1

虛假錯誤數(shù)字孿生的風(fēng)險

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897.1.1

數(shù)字孿生體不正確的風(fēng)險?????????????????????????????????????????????????????????????

897.1.2

使用數(shù)字孿生仿真未來場景的準(zhǔn)確性風(fēng)險???????????????????????????????????????????????

907.1.3

能力貧乏的虛假數(shù)字孿生的風(fēng)險???????????????????????????????????????????????????????

907.2

物流數(shù)字孿生技術(shù)的主要挑戰(zhàn)

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927.3

企業(yè)通往采用數(shù)字孿生成功的道路

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95第八章

展望未來發(fā)展趨勢

?????????????????????????????????????????????????????????????????978.1

數(shù)字孿生是供應(yīng)鏈和物流戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢

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988.1.1

Gartner

的八大供應(yīng)鏈戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢??????????????????????????????????????????????????

988.1.2

ASCM

2024

年供應(yīng)鏈?zhǔn)筅厔?/p>

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998.1.3

DHL

最新物流趨勢雷達(dá)

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998.2

供應(yīng)鏈和物流數(shù)字孿生技術(shù)的成熟度

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1018.2.1

幾個典型的數(shù)字孿生技術(shù)成熟度模型??????????????????????????????????????????????????

1018.2.2

數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)及其成熟度模型????????????????????????????????????????????????????????

1028.2.3

供應(yīng)鏈和物流數(shù)字孿生技術(shù)的成熟度??????????????????????????????????????????????????

1038.2.4供應(yīng)鏈和物流數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展周期曲線????????????????????????????????????????????

1048.3

數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展趨勢???????????????????????????????????????????????????????????????

1058.4

物流數(shù)字孿生應(yīng)用領(lǐng)域拓展

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1128.4.1

全局

/

整體物流數(shù)字孿生的應(yīng)用

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1128.4.2

客戶的數(shù)字孿生（DToC）

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1138.4.3

數(shù)字孿生用于多式聯(lián)運(yùn)??????????????????????????????????????????????????????????????

1148.4.4

數(shù)字孿生技術(shù)加速供應(yīng)鏈可持續(xù)性????????????????????????????????????????????????????

1178.5

向智能化和自主化方向發(fā)展

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1188.6小結(jié)

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119結(jié)論?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????120目

錄第一章

|

物流數(shù)字孿生發(fā)展驅(qū)動力物流數(shù)字孿生白皮書8物流數(shù)字孿生發(fā)展驅(qū)動力第一章物流數(shù)字孿生發(fā)展驅(qū)動力隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，數(shù)字化變革正在中國各行各業(yè)如火如荼地進(jìn)行，“數(shù)字孿生”這個熱詞也廣泛進(jìn)入到人們的視野中。只要檢索，百度

1

搜索將給出約61,200,000條有關(guān)數(shù)字孿生的巨量信息。物流數(shù)字孿生是一種特殊的行業(yè)數(shù)字孿生，百度搜索也給出了約

6,750,000

條有關(guān)信息。這說明作為戰(zhàn)略性新興數(shù)字技術(shù)之一的數(shù)字孿生技術(shù)

2

已受到廣泛關(guān)注，該技術(shù)激發(fā)了全世界學(xué)者、管理者和從業(yè)者的想象力，并推動著大量的技術(shù)商業(yè)應(yīng)用。為什么要采用數(shù)字孿生技術(shù)，為什么是現(xiàn)在？作為本白皮書的開篇，將從世界和國家的發(fā)展戰(zhàn)略、全球市場以及物流行業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略三個宏觀視角進(jìn)行回答。1.1

宏觀政策導(dǎo)向下的數(shù)字孿生200520152025數(shù)字經(jīng)濟(jì) 傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)圖表

1

全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)的預(yù)計增長

3參考文獻(xiàn)：百度搜索，https:///，2023參考文獻(xiàn)：唐隆基，數(shù)字孿生趨勢，概念，技術(shù)及應(yīng)用，羅戈研究，2023-10-16參考文獻(xiàn)：《數(shù)字溢出（Digital

Spillover）》，華為和牛津經(jīng)濟(jì)學(xué)人，20171.1.1

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要新興數(shù)字智能技術(shù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)是全球，特別是我國的發(fā)展戰(zhàn)略。近年來，世界各國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)正蓬勃發(fā)展。華為和牛津經(jīng)濟(jì)學(xué)人于2017

年曾在它們的聯(lián)合研究報告《數(shù)字溢出（Digital

Spillover）》中預(yù)測了全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)的增長，并指出：在過去的

10

年（2005-2015）里，數(shù)字經(jīng)濟(jì)占全球

GDP

的比例從

11%

左右增長到了

15%。隨著“+

智能”時代的到來，報告預(yù)計到

2025年，全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模將進(jìn)一步增長到全球GDP的

24.3%。全球GDP智能時代11%-15%15%-24%9物流數(shù)字孿生白皮書第一章

|

物流數(shù)字孿生發(fā)展驅(qū)動力參考文獻(xiàn)：《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展研究報告》，中國信通院，2023

年元月參考文獻(xiàn)：《2023-2027

年中國數(shù)字孿生技術(shù)深度調(diào)研及投資前景預(yù)測》，中投產(chǎn)業(yè)研究院，2023參考文獻(xiàn)：任澤平，中國新基建研究報告

2022圖表

2新基建三大方向和七大領(lǐng)域?qū)嶋H上，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展大大超出了預(yù)期。中國信通院

2023

年元月發(fā)表的《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展研究報告》?指出：2022

年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模首次突破

50

萬億元，達(dá)到

50.2

萬億元，同比名義增長10.3%，已連續(xù)

11

年顯著高于同期

GDP名義增速，數(shù)字經(jīng)濟(jì)占

GDP比重相當(dāng)于第二產(chǎn)業(yè)占國民經(jīng)濟(jì)的比重，達(dá)到

41.5%。數(shù)字經(jīng)濟(jì)和新興數(shù)字技術(shù)（包括人工智能、數(shù)字孿生、云計算、自動化等）相輔相成。一方面新興數(shù)字技術(shù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的加速器，另一方面數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展催生了新興數(shù)字技術(shù)，并進(jìn)一步推動新興數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新、應(yīng)用和發(fā)展。中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2027

年中國數(shù)字孿生技術(shù)深度調(diào)研及投資前景預(yù)測》5

研究報告指出：數(shù)字孿生是戰(zhàn)略科技發(fā)展的必然趨勢，基于“物理實(shí)體+

數(shù)字孿生”的資源優(yōu)化配置體系，也將成為數(shù)字化發(fā)展的終極模式。當(dāng)前，數(shù)字孿生的技術(shù)應(yīng)用逐步向制造、醫(yī)療、城市管理等各個領(lǐng)域滲透，眾多企業(yè)也已在嘗試?yán)脭?shù)字孿生促進(jìn)產(chǎn)品全生命周期管理，為遠(yuǎn)程操控、智慧城市管理、健康監(jiān)測與管理等方面提供了更多可能。作為數(shù)字化發(fā)展的高級階段，數(shù)字孿生將向綜合企業(yè)數(shù)字化、信息化、智能化發(fā)展歷程融合推進(jìn)。該報告的不足之處在于它忽略了近年來數(shù)字孿生技術(shù)在我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)中扮演重要角色的供應(yīng)鏈和物流領(lǐng)域也得到了快速的應(yīng)用發(fā)展，本白皮書第六章呈現(xiàn)的順豐實(shí)踐就是很好的案例?？偠灾瑪?shù)字經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展是新興數(shù)字技術(shù)，尤其是數(shù)字孿生和物流數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展的原動力之一。我國的十四五規(guī)劃是發(fā)展國家的經(jīng)濟(jì)，特別是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的宏偉藍(lán)圖。“十四五”規(guī)劃提出：系統(tǒng)布局新基建（新型基礎(chǔ)設(shè)施），加快第五代移動通信、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心、智慧城市等建設(shè)。新基建包括三大方向和七大領(lǐng)域

6。新基建將為中國創(chuàng)新發(fā)展、綠色發(fā)展和人民美好生活創(chuàng)造基礎(chǔ)性條件。1.1.2

十四五規(guī)劃新基建帶來新機(jī)遇新基建A信息基礎(chǔ)設(shè)施B融合基礎(chǔ)設(shè)施C創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施城市高速鐵路和軌道交通新基建人工智能大數(shù)據(jù)中心工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)特高壓新能源汽車充電樁5G工業(yè)應(yīng)用開發(fā)、PaaS平臺網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、云基礎(chǔ)設(shè)施等IaaS平臺工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺設(shè)備管理互感器電容器信息化工程 檢修運(yùn)營軌道工程充電廠商智能交互運(yùn)營商光纖光纜射頻開關(guān)、芯片智能自主分析運(yùn)算設(shè)備AI+云平臺機(jī)器學(xué)習(xí)

傳感器時間1011發(fā)文單位及政策名稱主要內(nèi)容發(fā)改委，《關(guān)于推動先進(jìn)制2019.11

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》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)發(fā)改委，《關(guān)于推進(jìn)“上云用2020.04 數(shù)賦智”行動培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)施方案》的通知開展數(shù)字孿生創(chuàng)新計劃。鼓勵研究機(jī)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟舉辦形式多樣的創(chuàng)新活動，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)字孿生的解決方案工信部，《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新2020.12 發(fā)展行動計劃（2021-2023

年）》 支持建設(shè)云仿真、數(shù)字孿生等技術(shù)專業(yè)型平臺，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2021.06國務(wù)院，《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》提升城市綜合管理服務(wù)能力，完善城市信息模型平臺和運(yùn)行管理服務(wù)平臺，因地制宜構(gòu)建數(shù)字孿生城市2021.11工信部，《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》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)2022.01發(fā)改委、水利部，《“十四五”水安全保障規(guī)劃》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) 國家能源局，《能源碳達(dá)峰2022.10

碳中和標(biāo)準(zhǔn)化提升行動計劃》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》推動生態(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“—張圖”和國土空間基礎(chǔ)信息平臺，構(gòu)建以數(shù)字孿生流域為核心的智慧水利體系新基建三大方向和七大領(lǐng)域中的多個方面都離不開數(shù)字孿生技術(shù)的采用和創(chuàng)新，例如智慧交互、信息化工程、檢修運(yùn)營、設(shè)備管理（包括物流設(shè)備和設(shè)施）、智能分析和決策以及工業(yè)應(yīng)用開發(fā)等。數(shù)字孿生技術(shù)也在多個政府文件中被多次提及（見下表），例如

2020

年

4

月，國家發(fā)改委印發(fā)的《關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動，培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)施方案》中，數(shù)字孿生技術(shù)受關(guān)注程度和云計算、AI、5G等一樣，上升到國家高度。7

參考文獻(xiàn)：艾瑞咨詢，中國數(shù)字孿生行業(yè)研究報告，2023

年

4

月圖表3

2019-2023

年數(shù)字孿生相關(guān)政策概覽

7與此同時，各個部委也發(fā)文推進(jìn)行業(yè)的新基建，這些文件也將采用數(shù)字孿生技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)新基建重要的戰(zhàn)略規(guī)劃。例如

2022

年

10

月

9

日，國家能源局發(fā)布關(guān)于印發(fā)《能源碳達(dá)峰碳中和標(biāo)準(zhǔn)化提升行動計劃》的通知，明確提出要加快完善能源產(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、大數(shù)據(jù)，智能化等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制修訂。總而言之，數(shù)字孿生技術(shù)已經(jīng)成為國家十四五規(guī)劃中新基建的重要戰(zhàn)略性技術(shù)之一。新基建為數(shù)字孿生技術(shù)提供了創(chuàng)造價值的新機(jī)遇和推動其發(fā)展創(chuàng)新的動力。物流數(shù)字孿生白皮書第一章

|

物流數(shù)字孿生發(fā)展驅(qū)動力虛實(shí)交互共生迭代通過虛實(shí)結(jié)合、互聯(lián)互通，工業(yè)數(shù)字孿生基于虛擬空間的實(shí)時仿真模優(yōu)化目標(biāo)。數(shù)字孿生的物理對象與虛擬世界中的數(shù)字孿生連接并演進(jìn)實(shí)現(xiàn)同步迭代，可覆蓋數(shù)字孿生與對象的設(shè)計，生產(chǎn)，安裝、調(diào)試、運(yùn)維及報廢的全生命周期。以實(shí)現(xiàn)工業(yè)物理對象在其全生命周期中的優(yōu)化和價值創(chuàng)造。1.2.1

數(shù)字孿生的價值呈現(xiàn)正在塑造對數(shù)字孿生的需求作為工業(yè)

4.0

核心技術(shù)之一的數(shù)字孿生，在新工業(yè)革命中已嶄露頭角，在智能制造、智慧城市、航空航天工業(yè)等已表現(xiàn)出卓越的創(chuàng)新能力和價值創(chuàng)造的前景。特別是工業(yè)數(shù)字孿生正在重塑工業(yè)生產(chǎn)和運(yùn)營模式：閉環(huán)優(yōu)化工業(yè)數(shù)字孿生

+AI

能夠?qū)崿F(xiàn)從自動采集感知、決策分析到結(jié)果反饋的信擬與預(yù)測分析，找到最佳的設(shè)計方案，

息閉環(huán)傳遞，甚至能通過智能交互確保提前發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)隱患、實(shí)現(xiàn)生產(chǎn) 系統(tǒng)自動觸發(fā)或糾正其物理對象的行為，從而推動工業(yè)全業(yè)務(wù)流程閉環(huán)優(yōu)化。1.2

數(shù)字孿生的價值呈現(xiàn)和全球市場高速發(fā)展態(tài)勢8

參考文獻(xiàn)：McKinsey

Digital,

Digital

twins:

The

foundation

of

the

enterprise

metaverse,

2022

9

參考文獻(xiàn)：凱捷，數(shù)字孿生：將智能引入現(xiàn)實(shí)世界，2022-09-152023

年西門子公司和麻省理工學(xué)院技術(shù)評論聯(lián)合發(fā)表了《新興工業(yè)元宇宙的研究報告》，報告指出：數(shù)字孿生加快了許多應(yīng)用程序和用例的上市時間，因為開發(fā)團(tuán)隊不必每次構(gòu)建應(yīng)用程序時都花時間清理和重組原始數(shù)據(jù)。該報告引用了麥肯錫在其

2022

年研究報告

8

中的發(fā)現(xiàn)：數(shù)字孿生將部署新的人工智能驅(qū)動能力所需的時間減少了

60%，資本支出和運(yùn)營支出減少了

10%，商業(yè)效率提高了

15%。圖表

4

數(shù)字孿生的眾多優(yōu)勢

9凱捷于

2021

年

9-10

月對全球

500

家正在進(jìn)行數(shù)字孿生項目的組織進(jìn)行了調(diào)查，并取各種使用案例中的平均效益。調(diào)查結(jié)果顯示，組織從數(shù)字孿生實(shí)施中實(shí)現(xiàn)了眾多優(yōu)勢：組織從其數(shù)字孿生實(shí)施中實(shí)現(xiàn)眾多優(yōu)勢提高可持續(xù)性提高運(yùn)營效率客戶參與度和滿意度16%15%15%銷售額增加周轉(zhuǎn)時間下降成本下降15%14%13%數(shù)字孿生所具備的能力是巨大的，為了簡潔起見，可以將其分為三大類：高效的驗證能力使用建模和仿真來減少資產(chǎn)

/

產(chǎn)品

/

設(shè)施

/

運(yùn)營系統(tǒng)組件和子系統(tǒng)設(shè)計

/

方案認(rèn)證或采納的時間和成本。持續(xù)的分析能力它能用規(guī)則、預(yù)測、各種算法以及

AI/ML

對整個產(chǎn)品

/

服務(wù)運(yùn)營系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)、解決方案等進(jìn)行分析，從而能夠預(yù)測其物理實(shí)體的特征或服務(wù)的績效，并建議

/

規(guī)定物理實(shí)體特征或服務(wù)的最佳方案以使其更加高效。這種分析是通過虛實(shí)之間的數(shù)據(jù)交換不斷迭代進(jìn)行的，物理實(shí)體產(chǎn)生的新的數(shù)據(jù)（包括任何狀態(tài)改變）將自動或半自動地驅(qū)動進(jìn)一步的分析，分析的結(jié)果將產(chǎn)生優(yōu)化物理實(shí)體的建議

/參考決策/

指令。智慧的決策能力利用在整個產(chǎn)品

/

服務(wù)生命周期中獲得的信息，對資產(chǎn)

/

產(chǎn)品

/

設(shè)施

/

運(yùn)營系統(tǒng)組件和子系統(tǒng)的當(dāng)前和未來狀態(tài)做出更智慧的決策，從而優(yōu)化整個產(chǎn)品

/

服務(wù)運(yùn)營系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)，并為未來的產(chǎn)品

/

服務(wù)實(shí)踐和知識庫提供反饋，從而使產(chǎn)品

/服務(wù)得到持續(xù)的改進(jìn)，增加客戶滿意度并為企業(yè)和社會創(chuàng)造價值。本章

1.3

節(jié)將介紹物流業(yè)困境與物流數(shù)智化戰(zhàn)略突圍，呈現(xiàn)數(shù)字孿生技術(shù)在物流領(lǐng)域中的應(yīng)用發(fā)展?jié)摿Α?213物流數(shù)字孿生白皮書第一章

|

物流數(shù)字孿生發(fā)展驅(qū)動力參考文獻(xiàn)：凱捷，數(shù)字孿生：將智能引入現(xiàn)實(shí)世界，2022-09-15參考文獻(xiàn)：2023-2028

年全球數(shù)字孿生行業(yè)研究報告：增強(qiáng)卓越運(yùn)營-

DT

引領(lǐng)行業(yè)范式轉(zhuǎn)變，美通社，2023

年8

月23日新研報還指出了數(shù)字孿生市場高速發(fā)展的幾個來自實(shí)際應(yīng)用趨勢的驅(qū)動力供應(yīng)鏈行業(yè)越來越多地使用數(shù)字孿生技術(shù)降低成本、改善運(yùn)營；醫(yī)療行業(yè)對數(shù)字孿生技術(shù)的需求激增；各行業(yè)越來越多地采用預(yù)測性維護(hù)模型。1.2.2

全球及中國數(shù)字孿生市場蓬勃發(fā)展研究表明

10，大型企業(yè)

70%

的高管都在探索和投資數(shù)字孿生。這種興趣，加上快速發(fā)展的支持性技術(shù)，推動了市場對該領(lǐng)域的關(guān)注和看好——預(yù)計到

2026年數(shù)字孿生投資將超過

480億美元，年復(fù)合增長率達(dá)

58%。根據(jù)美通社

2023

年

8

月

23

日的最新報道：ResearchAndM

發(fā)布了《2023-2028

年全球數(shù)字孿生行業(yè)研究報告：增強(qiáng)卓越運(yùn)營

-DT

引領(lǐng)行業(yè)范式轉(zhuǎn)變》（簡稱新研報）11。報告指出：全球數(shù)字孿生市場預(yù)計將實(shí)現(xiàn)顯著擴(kuò)張，從

2023

年的

101

億美元躍升至

2028

年的

1101

億美元，年復(fù)合增長率高達(dá)

61.3%。新研報還給出了以下重要的市場預(yù)測制造企業(yè)越來越多地采用數(shù)字孿生解決方案來推動市場增長；預(yù)測性維護(hù)領(lǐng)域?qū)⒃谡麄€預(yù)測期內(nèi)主導(dǎo)市場；2023

年，汽車和運(yùn)輸行業(yè)將占據(jù)數(shù)字孿生最大市場份額；在預(yù)測期內(nèi)，中國將在全球數(shù)字孿生市場創(chuàng)下最高的年復(fù)合增長率。其中最令人振奮的是最后一條預(yù)測，它表明中國的數(shù)字孿生創(chuàng)新及應(yīng)用將會像人工智能技術(shù)一樣有望走在世界前列。其中第一條正是本白皮書聚焦的數(shù)字孿生的應(yīng)用領(lǐng)域：供應(yīng)鏈和物流，而第三條也在供應(yīng)鏈和物流裝備及基礎(chǔ)設(shè)施預(yù)測性維護(hù)的數(shù)字孿生應(yīng)用中得到印證。圖表

52020-2025

年中國數(shù)字孿生的市場規(guī)?？椿刂袊袌?，中國數(shù)字孿生的市場正呈現(xiàn)高速增長。根據(jù)艾瑞咨詢

2023

年的研究報告

12，2022

年中國數(shù)字孿生市場規(guī)模突破

100

億，達(dá)

104

億元，同比增長

35.0%，2020-2022

年復(fù)合增長率為

65.4%，未來仍將保持高增長。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，推動國內(nèi)未來數(shù)字孿生市場規(guī)模增長，預(yù)計

2025

年國內(nèi)市場規(guī)模將達(dá)

375

億元，2022-2025年復(fù)合增長率為54.3%。參考文獻(xiàn)：艾瑞咨詢，中國數(shù)字孿生行業(yè)研究報告，2023年4月參考文獻(xiàn)：裁員、倒閉不停！全球一大批物流供應(yīng)鏈企業(yè)撐不住了，物流沙龍，2023年

12月

2日參考文獻(xiàn)：數(shù)字孿生物流行業(yè)有什么價值？，六月

UAL，2023年

11

月14

日1.3

物流業(yè)困境與物流數(shù)智化戰(zhàn)略突圍

13

14今年以來，我們多次看到全球物流供應(yīng)鏈企業(yè)裁員、倒閉的新聞，比如

C.H.

Robinson、亞馬遜無休止的裁員，以及有史以來規(guī)模最大的美國貨運(yùn)公司破產(chǎn)案——Yellow

Corp計劃申請破產(chǎn)同時將解雇3萬名員工等。在我們看不到的地方，貨運(yùn)行業(yè)的衰退對于中小貨運(yùn)企業(yè)的影響更大，據(jù)

Tank

Transport

統(tǒng)計，燃料成本上漲和運(yùn)費(fèi)下降導(dǎo)致

31,278

家卡車運(yùn)輸公司關(guān)閉或?qū)⑵浞?wù)轉(zhuǎn)移到更大的車隊。美國卡車協(xié)會首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家鮑勃

-

卡斯特羅表示，每周都有擁有上百輛卡車規(guī)模的運(yùn)輸公司倒閉，更多小規(guī)模的卡車公司將面臨破產(chǎn)。物流行業(yè)面臨極大的降本、提效的壓力。此外，受制于復(fù)雜的國際政治、經(jīng)濟(jì)局勢，貨主提出越來越高的供應(yīng)鏈安全性需求。如何提供高效、安全、穩(wěn)定的物流供應(yīng)鏈變得越來越具挑戰(zhàn)性。而數(shù)字孿生技術(shù)通過在虛擬環(huán)境中仿真和預(yù)測物流運(yùn)作過程，并持續(xù)針對調(diào)優(yōu)策略展開快速驗證，為物流運(yùn)營決策變革、運(yùn)營效率優(yōu)化、作業(yè)成本下降、安全性提升等均帶來了一系列的價值和優(yōu)勢。1415第二章

|

數(shù)字孿生概念和發(fā)展現(xiàn)狀17物流數(shù)字孿生白皮書運(yùn)營決策變革數(shù)字孿生技術(shù)具備的驗證能力為物流運(yùn)營決策變革帶來巨大價值。數(shù)字孿生技術(shù)為運(yùn)營變革方案驗證提供高度逼真的驗證環(huán)境，具備結(jié)果真實(shí)、準(zhǔn)確度高的顯著特點(diǎn)。數(shù)字孿生虛擬場景遠(yuǎn)大于現(xiàn)實(shí)的加速比，可大大節(jié)省驗證的時間、人力、物力成本，提升決策的效率。此外，由真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型也極大地提升了決策的可信賴度。運(yùn)營效率優(yōu)化數(shù)字孿生技術(shù)可以通過仿真和優(yōu)化物流運(yùn)作過程，幫助提高物流效率。在具體應(yīng)用層面，數(shù)字孿生技術(shù)可以將物流運(yùn)作過程中的各個環(huán)節(jié)，包括運(yùn)輸、倉儲、包裝、配送等，進(jìn)行精確的仿真和預(yù)測。通過這種方式，企業(yè)可以更清晰直觀地了解物流運(yùn)作過程中的瓶頸和問題，并及時采取措施進(jìn)行優(yōu)化。例如，數(shù)字孿生技術(shù)可以對物流路線進(jìn)行優(yōu)化，減少運(yùn)輸時間和成本，提高效率。作業(yè)成本下降數(shù)字孿生技術(shù)可以通過精確的仿真和預(yù)測，幫助企業(yè)降低物流成本。在具體應(yīng)用層面，數(shù)字孿生技術(shù)可以對物流需求進(jìn)行預(yù)測，并制定合理的配送計劃和庫存管理策略。通過這種方式，企業(yè)可以減少庫存積壓和配送成本。此外，數(shù)字孿生技術(shù)還可以通過自動化和智能化的方式，減少人力成本和錯誤率，進(jìn)一步降低成本。安全性提升數(shù)字孿生技術(shù)可以通過仿真和預(yù)測物流運(yùn)作過程中可能出現(xiàn)的安全問題，幫助企業(yè)增強(qiáng)物流安全性。在具體應(yīng)用層面，數(shù)字孿生技術(shù)可以對物流運(yùn)作過程中的各個環(huán)節(jié)進(jìn)行安全評估和預(yù)測，包括運(yùn)輸安全、倉儲安全、包裝安全等。通過這種方式，企業(yè)可以及時發(fā)現(xiàn)和解決潛在的安全隱患，保障物流安全。此外，數(shù)字孿生技術(shù)還可以通過智能監(jiān)控和預(yù)警機(jī)制，提高物流安全監(jiān)控水平，降低事故發(fā)生率。1.4

小結(jié)本章從宏觀政策、價值呈現(xiàn)以及物流業(yè)困境三個維度，核心回答了“為什么數(shù)字孿生技術(shù)得以重視和發(fā)展”，并闡述了物流數(shù)字孿生作為解決物流業(yè)困境的重要技術(shù)解決方案，其發(fā)展的關(guān)鍵價值。此外，高速發(fā)展的全球數(shù)字孿生市場也有力印證了數(shù)字孿生技術(shù)的價值呈現(xiàn)。總而言之，數(shù)字孿生的價值呈現(xiàn)和全球市場高速發(fā)展態(tài)勢將持續(xù)推動數(shù)字孿生更廣泛地應(yīng)用，特別將促進(jìn)其在原先應(yīng)用相對較少的供應(yīng)鏈和物流領(lǐng)域，加速生根開花。數(shù)字孿生概念和發(fā)展現(xiàn)狀1416物流數(shù)字孿生白皮書第二章

|

數(shù)字孿生概念和發(fā)展現(xiàn)狀第二章數(shù)字孿生概念和發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)字孿生究竟是何方神圣，長得什么樣，為何如此受市場青睞和受行業(yè)重視？現(xiàn)在發(fā)展及應(yīng)用現(xiàn)狀怎樣？本章將試圖回答這些問題。2.1.1

數(shù)字孿生的概念和基本要素1991

年，David

Gelernter在《鏡像世界》一書中對數(shù)字孿生提出了預(yù)見。2002

年

Michael

Grieves

于制造工程師協(xié)會會議上首次公開提出數(shù)字孿生的初始概念和模型。數(shù)字孿生的第一個實(shí)際定義，源自美國航天局（NASA）于

2010

年試圖改進(jìn)航天器物理模型模擬的嘗試。隨后NASA

的

John

Vickers在2010

年的路線圖報告中將其稱為“數(shù)字孿生（Digital

Twin）”。經(jīng)過多年發(fā)展，許多研究機(jī)構(gòu)和知名企業(yè)給予了數(shù)字孿生新的定義，數(shù)字孿生的許多廣泛定義可以在互聯(lián)網(wǎng)上找到，本白皮書采用了

Gartner

對現(xiàn)代數(shù)字孿生的完整定義

15：數(shù)字孿生是現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體或系統(tǒng)的數(shù)字表示。數(shù)字孿生的實(shí)現(xiàn)是一個封裝的軟件對象或模型，反映了獨(dú)特的物理對象、流程、組織、人員或其他抽象。來自多個數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)可以聚合起來，形成多個現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體的綜合視圖。從2017

年開始，Gartner

已連續(xù)三年把數(shù)字孿生列入其每年發(fā)布的“十大戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢”16。在

2019

年的定義中，Gartner

指出了數(shù)字孿生的四個基本要素，更進(jìn)一步提出了復(fù)合數(shù)字孿生的概念，從而為數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的研究及應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。2.1

數(shù)字孿生的概念、分類、關(guān)鍵技術(shù)和基本特征參考文獻(xiàn)：數(shù)字孿生，https:///en/information-technology/glossary/digital-twin，Gartner，2023

年

10

月參考文獻(xiàn)：《數(shù)字供應(yīng)鏈孿生研究報告》，羅戈研究，2020-07-11數(shù)字孿生的基本要素：模型數(shù)字孿生是現(xiàn)實(shí)世界對象的功能性系統(tǒng)模型。數(shù)字孿生體包括現(xiàn)實(shí)世界對象的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、元數(shù)據(jù)和關(guān)鍵變量。更復(fù)雜的復(fù)合數(shù)字孿生可以從更簡單的原子數(shù)字孿生組裝而成；數(shù)據(jù)數(shù)字孿生與現(xiàn)實(shí)世界對象相關(guān)的數(shù)據(jù)元素包括：身份、時間序列、當(dāng)前數(shù)據(jù)、上下文數(shù)據(jù)和事件；17

參考文獻(xiàn)：田鋒，數(shù)字孿生體成熟度模型，數(shù)字孿生體實(shí)驗室，2019-12-19狹義數(shù)字孿生數(shù)字孿生是它物理對象的一個動態(tài)軟件模型

/

動態(tài)的數(shù)字模型，或數(shù)字代表

/

表示

/

鏡像。獨(dú)特性數(shù)字孿生對應(yīng)一個獨(dú)特的物理事物；廣義數(shù)字孿生數(shù)字孿生廣義上是由物理對象、數(shù)字鏡像及互動系統(tǒng)構(gòu)成的一個體系，其數(shù)字參考架構(gòu)需要包含數(shù)字鏡像和交互系統(tǒng)。監(jiān)控能力可以使用數(shù)字孿生查詢真實(shí)對象的狀態(tài)，或接收粗略/

精細(xì)的通知。雖然

Gartner

的定義已經(jīng)把數(shù)字孿生的動態(tài)特性及結(jié)構(gòu)定義得非常清楚，或數(shù)字代表

/

表示，但并沒有描述數(shù)字孿生和它的物理對象之間是如何互動和同步改進(jìn)的。這就涉及到狹義和廣義數(shù)字孿生的概念。數(shù)字孿生體系的邏輯引入了如下狹義和廣義數(shù)字孿生的概念

17：從數(shù)字孿生的廣度視角來認(rèn)識狹義和廣義數(shù)字孿生。Grieves

教授于

2002

年提出基于

PLM（整個產(chǎn)品生命周期）的數(shù)字孿生的概念，此時的數(shù)字孿生統(tǒng)稱為狹義數(shù)字孿生，其定義對象就是產(chǎn)品及產(chǎn)品全生命周期的數(shù)字化表征。例如一臺汽車發(fā)動機(jī)和它的產(chǎn)品生命周期的數(shù)字表征

/

模型。美國航天局（NASA）首先把狹義數(shù)字孿生概念拓展到航天工程遙控方面，之后數(shù)字孿生應(yīng)用域被進(jìn)一步擴(kuò)展到產(chǎn)品之外的更廣泛的能源、城市環(huán)境、供應(yīng)鏈和物流等領(lǐng)域。這些新晉的數(shù)字孿生，如供應(yīng)鏈和物流數(shù)字孿生，都被稱為廣義數(shù)字孿生。廣義數(shù)字孿生不僅僅是狹義數(shù)字孿生應(yīng)用域的擴(kuò)展，而且是數(shù)字孿生技術(shù)和價值創(chuàng)造能力的擴(kuò)展，它也被稱為數(shù)字孿生系統(tǒng)。數(shù)字鏡像1819數(shù)字鏡像圖表

6廣義數(shù)字孿生體系的邏輯互動系統(tǒng)用戶及人機(jī)接口應(yīng)用軟件 數(shù)據(jù)收集共智孿生體 對象控制跨系統(tǒng)單元模型管理仿真服務(wù) 孿生共智可觀測的數(shù)字單元集可觀測的物理單元集物流數(shù)字孿生白皮書第二章

|

數(shù)字孿生概念和發(fā)展現(xiàn)狀2.1.2

數(shù)字孿生的基本特征從上一節(jié)關(guān)于數(shù)字孿生概念的介紹中，已經(jīng)呈現(xiàn)了數(shù)字孿生最基本的特征：數(shù)字孿生是對應(yīng)物理實(shí)體對象的數(shù)字表示

/

虛擬模型，在兩者之間可以進(jìn)行連接和通訊。許多人誤認(rèn)為數(shù)字孿生只是一個對應(yīng)實(shí)體的模型。Gartner

指出

：數(shù)字孿生不僅僅是一個它的物理對象的模型，其具有以下基本特征：首要特征控制監(jiān)視器分析能力唯一性數(shù)據(jù)模擬仿真對應(yīng)實(shí)體對象的模型，具有模擬仿真物理實(shí)體、其特征及性能水平的能力。它能控制它所表示的對象。它能找到物理對象的狀態(tài)并獲取通知，具有監(jiān)控、維護(hù)和優(yōu)化物理孿生操作的能力。它能用規(guī)則、預(yù)測、算法進(jìn)行分析，能夠預(yù)測其物理對應(yīng)物的特征，并規(guī)定特征以使其更加高效。每個物理對象至少有一個唯一的數(shù)字孿生與之對應(yīng)。它擁有表示它的對象的所有數(shù)據(jù)，如識別、狀態(tài)、內(nèi)容等。它能模擬仿真現(xiàn)實(shí)世界的物理對象、事件、流程。圖表

7

數(shù)字孿生不僅僅是模型

1818

參考文獻(xiàn)：MarcHalpern，BustingtheMythofDigitalTwinsandPlanningThemRealistically,Gartner，presentedat

PDT自我更新能力決策能力連接性自我進(jìn)化可重新編程且智能可組合性數(shù)字孿生與事物相連，根據(jù)已知的事物狀態(tài)、條件或環(huán)境變化進(jìn)行自我更新。物理和虛擬孿生狀態(tài)的定期或近乎實(shí)時同步。數(shù)字孿生通過可視化、分析、預(yù)測或優(yōu)化提供決策規(guī)劃的價值。數(shù)字孿生基于連接性。它實(shí)現(xiàn)了物理元素與其數(shù)字對應(yīng)物之間的連接。傳感器創(chuàng)建物理產(chǎn)品的連接，使用各種集成技術(shù)獲取、集成和通信數(shù)據(jù)。物理或數(shù)字孿生的任何變化都會反映在其對應(yīng)物中，從而創(chuàng)建一個閉合的反饋循環(huán)。數(shù)字孿生借助物理孿生實(shí)時收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)和自我優(yōu)化，從而在其整個生命周期中與其物理對應(yīng)物一起成熟。通過傳感器、人工智能技術(shù)和預(yù)測分析自動實(shí)現(xiàn)重新編程。多個數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)可以聚合起來，形成多個現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體的綜合視圖。隨著人們對數(shù)字孿生的認(rèn)識深入和應(yīng)用實(shí)踐，特別是AI

和數(shù)字孿生的結(jié)合，使人們看到更多更重要的數(shù)字孿生的特征。下面是幾個新添的最重要的特征

19

20：EuropeinOctober

2017com/2571-5577/4/2/362021本白皮書還從另一個視角來認(rèn)識它們，即概念的抽象和概念的能力實(shí)現(xiàn)邏輯。狹義數(shù)字孿生只是它的物理對象的抽象的數(shù)字表示/

模型，不涉及它們是如何工作的。而廣義數(shù)字孿生定義了物理實(shí)體和虛擬孿生之間具有一個交互系統(tǒng)，使得數(shù)字孿生不僅僅是物理實(shí)體的鏡像，還是一個可與其對象互動和優(yōu)化其對象并創(chuàng)造價值的體系。狹義數(shù)字孿生的定義有助于我們對數(shù)字孿生概念的理解，而廣義數(shù)字孿生的概念則為構(gòu)建數(shù)字孿生的軟件體系奠定了邏輯或概念性基礎(chǔ)。2.1.3

數(shù)字孿生的分類數(shù)字孿生可以根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)，如技術(shù)、層次結(jié)構(gòu)、應(yīng)用等，分為不同的類型。

數(shù)字孿生技術(shù)分類數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用有多種類型，它們之間的主要區(qū)別在于覆蓋范圍。雖然某些解決方案可能代表生產(chǎn)線的最小單元，但其他解決方案可能會模仿整個車間甚至工廠。下圖表示了四種主要的數(shù)字孿生類型。參考文獻(xiàn)：凱捷觀點(diǎn)：數(shù)字孿生，2021，https:///insights/research-library/capgemini-perspective-

digital-twins/參考文獻(xiàn)：莫什里

?

辛格等，Digital

Twin:

Origin

to

Future（數(shù)字孿生：從起源到未來），MDPI，2021，https://www.mdpi.物流數(shù)字孿生白皮書第二章

|

數(shù)字孿生概念和發(fā)展現(xiàn)狀圖表

8

四種類型數(shù)字孿生及其特點(diǎn)

21組件孿生

/

零件孿生資產(chǎn)孿生系統(tǒng)或單元孿生流程孿生這是系統(tǒng)中單個組件的孿生。其特點(diǎn)是：①

這些是關(guān)鍵組件，對性能和功能有直接影響。②

應(yīng)用程序由不太重要但會受到持續(xù)高或不穩(wěn)定影響的組件組成。例如飛機(jī)發(fā)動機(jī)葉片是其關(guān)鍵部件之一，發(fā)動機(jī)葉片數(shù)字李生能幫助防止葉片在發(fā)動機(jī)運(yùn)行中發(fā)生散裂事故。描述了各個組件如何作為一個整體資產(chǎn)一起工作。其特點(diǎn)是：①

資產(chǎn)孿生可以從組件孿生接收信息，也可以是組件孿生本身的集合；②

雖然組件孿生更關(guān)心單個零件的穩(wěn)定性和耐用性，但資產(chǎn)孿生允許探索整個系統(tǒng)；③

可以虛擬地（從而真正地）減少平均故障間隔時間和平均維修時間以及燃油消耗，同時提高性能等因素。分揀機(jī)的動力系統(tǒng)（電機(jī)）

數(shù)字孿生可作為資產(chǎn)孿生的典型例子。它們通常由多個組件數(shù)字孿生組成并能反映整個系統(tǒng)，從而幫助提高資產(chǎn)的可維護(hù)性、節(jié)約能源、改善運(yùn)作性能等。此處討論的是更高級別和更低級別的數(shù)字孿生，但實(shí)際上每個級別對于功能流程都同樣重要。為了發(fā)現(xiàn)公司的優(yōu)化潛力和錯誤來源，需要在各個級別之間切換。結(jié)合了各類資產(chǎn)孿生，讓組織有機(jī)會檢查各資產(chǎn)如何協(xié)同工作。以汽車為例：系統(tǒng)孿生結(jié)合了推進(jìn)所需的所有資產(chǎn)、電力所需的所有資產(chǎn)以及車身所需的所有資產(chǎn)等。系統(tǒng)孿生是一個可用于所有設(shè)備的系統(tǒng)。它代表整個生產(chǎn)設(shè)施并提供對所有單元協(xié)作的深入了解。在整個流程的閉環(huán)中，單個單元可能生產(chǎn)得太快，導(dǎo)致某些單個零件過剩，從而造成高昂的存儲成本或其他物流挑戰(zhàn)。只有在這個層面上，通過數(shù)字孿生進(jìn)行監(jiān)控的整個復(fù)雜性才變得真正清晰。因為只有當(dāng)所有單元、資產(chǎn)和組件都實(shí)現(xiàn)其目的時，流程才會發(fā)揮作用且有效。以一個設(shè)備智能制造產(chǎn)線數(shù)字李生為例。它不僅能監(jiān)控和優(yōu)化生產(chǎn)過程的各個環(huán)節(jié)，還能監(jiān)控和優(yōu)化零部件庫存和線邊物流。此外物流運(yùn)營流程數(shù)字李生能夠幫助監(jiān)控和優(yōu)化從訂單、倉儲、配送

/

運(yùn)輸，到交付和退貨全流程的各個環(huán)節(jié)，從而提高效率和客戶滿意度。

數(shù)字孿生層次結(jié)構(gòu)分類

22數(shù)字孿生的抽象級別離散數(shù)字孿生（單元級）復(fù)合數(shù)字孿生（系統(tǒng)級）復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)字孿生（復(fù)雜系統(tǒng)級）提供價值的單一數(shù)字孿生體，無需進(jìn)一步細(xì)分；離散數(shù)字孿生的組合，表示包括多個單獨(dú)組件或部件的數(shù)字孿生體。如有

2

萬多零件的

GE

發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生就是由離散的零件數(shù)字孿生復(fù)合而成。一個更大的復(fù)合數(shù)字孿生，例如整個工廠或城市或整個供應(yīng)鏈

/

物流系統(tǒng)，其數(shù)字孿生由多個復(fù)合數(shù)字孿生組成，有助于不同企業(yè)或企業(yè)內(nèi)不同部門（如供應(yīng)鏈、設(shè)計、服務(wù)、維護(hù)等）的協(xié)作。22

參考文獻(xiàn)：Digital

Twins

for

Industrial

Applications，IIC（Industry

Internet

Consortium），2020數(shù)字孿生之間的關(guān)系一般包括分層如在現(xiàn)實(shí)世界中一樣，一組組件數(shù)字孿生可以組裝成設(shè)備數(shù)字孿生，一組設(shè)備數(shù)字孿生可以裝配成生產(chǎn)線數(shù)字孿生，一組生產(chǎn)線數(shù)字孿生可以組合成工廠數(shù)字孿生。關(guān)聯(lián)性對等數(shù)字孿生之間存在關(guān)聯(lián)，就像現(xiàn)實(shí)世界中的雙胞胎一樣。對等關(guān)系是在一組執(zhí)行相同或相似功能的相同或相似類型的設(shè)備中觀察到的。所有設(shè)備的總效果是每臺設(shè)備產(chǎn)生的效果的簡單總和。

數(shù)字孿生應(yīng)用分類莫什里

?

辛格

23

認(rèn)為，數(shù)字孿生可以根據(jù)其應(yīng)用進(jìn)行分類。數(shù)字孿生的兩個廣泛應(yīng)用是預(yù)測和詢問：預(yù)測其物理對應(yīng)物的未來行為和性能；詢問其物理對應(yīng)物的當(dāng)前或過去狀態(tài)。數(shù)字孿生還可以根據(jù)應(yīng)用的重點(diǎn)是產(chǎn)品、過程還是性能來劃分：產(chǎn)品數(shù)字孿生用于原型設(shè)計。在不同條件下分析產(chǎn)品并確保下一個物理產(chǎn)品按計劃運(yùn)行。通過虛擬驗證產(chǎn)品，將不再需要開發(fā)多個產(chǎn)品，總開發(fā)時間減少，原型設(shè)計可以很快。21

參考文獻(xiàn)：Thomas

Plank，DIGITAL

TWINS:

THE

4

TYPESAND

THEIR

CHARACTERISTICS，201923

參考文獻(xiàn)：莫什里

?

辛格等，Digital

Twin:

Origin

to

Future（數(shù)字孿生：從起源到未來），MDPI，20212223物流數(shù)字孿生白皮書第二章

|

數(shù)字孿生概念和發(fā)展現(xiàn)狀圖表

9

數(shù)字孿生的關(guān)鍵技術(shù)生產(chǎn)數(shù)字孿生性能數(shù)字孿生用于在實(shí)際生產(chǎn)之前通過仿真和分析來驗證流程。這有助于在不同條件下開發(fā)高效的生產(chǎn)方法。產(chǎn)品和生產(chǎn)數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)可一起用于機(jī)械的監(jiān)控和維護(hù)。捕獲、聚合和分析來自智能產(chǎn)品和工廠的數(shù)據(jù)，并用于決策過程。由于性能數(shù)字孿生包括產(chǎn)品和生產(chǎn)的性能，因此它根據(jù)工廠資源的可用性來優(yōu)化運(yùn)營，從而創(chuàng)造了通過反饋循環(huán)改進(jìn)生產(chǎn)和產(chǎn)品數(shù)字孿生的機(jī)會?！稊?shù)字供應(yīng)鏈孿生研究報告》曾經(jīng)引用了

DHL的研究報告

24

中的五項數(shù)字孿生的關(guān)鍵底層技術(shù)：物聯(lián)網(wǎng)（IoT），云計算（Cloud

Computing），應(yīng)用程序接口（APIs）和開放標(biāo)準(zhǔn)（APIs

&

Open

Standards），人工智能（AI），增強(qiáng)、混合和虛擬現(xiàn)實(shí)（Augmented,

Mixed,

and

Virtual

Reality）。此外本白皮書認(rèn)為數(shù)字孿生的公共關(guān)鍵技術(shù)還應(yīng)該特別考慮以下幾個重要技術(shù)：作為前端的傳感器技術(shù)；技術(shù)層的智能決策技術(shù)（仿真并不能產(chǎn)生決策）；與物理層的交互技術(shù)，包括應(yīng)用程序接口（APIs）、智能決策驅(qū)動程序從決策到執(zhí)行的技術(shù)等。2.1.4

數(shù)字孿生的關(guān)鍵底層技術(shù)2.2

國內(nèi)外數(shù)字孿生發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用現(xiàn)狀2.2.1

數(shù)字孿生發(fā)展歷程羅戈研究在

2019

年《數(shù)字孿生在物流中的應(yīng)用趨勢》中解讀

DHL趨勢研究報告《物流中的數(shù)字孿生》，并簡要地描述了數(shù)字孿生演進(jìn)史，指出了其發(fā)展的四個階段：圖表

10

DHL

1960-2015數(shù)字孿生發(fā)展歷程

25計算機(jī)驅(qū)動的仿真技術(shù)仿真出現(xiàn)在特定的和高度?；念I(lǐng)域，僅供科學(xué)家們使用仿真驅(qū)動的系統(tǒng)設(shè)計先進(jìn)的仿真開始成為復(fù)雜、多學(xué)科系統(tǒng)設(shè)計和工程的核心。增強(qiáng)的仿真應(yīng)用范圍使基于模型的系統(tǒng)工程成為可能仿真技術(shù)應(yīng)用仿真工具在價格上下降，擴(kuò)大可用性，并且被許多制造和涉及領(lǐng)域所接受數(shù)字孿生虛擬模型（曾經(jīng)僅用于仿真）在產(chǎn)品的整個生命周期中無縫且持續(xù)地更新，其中虛擬模型通過直接鏈接和表示其操作數(shù)據(jù)來支持物理產(chǎn)品的操作數(shù)字孿生演變過程1983-2001自動化

CAD在所有的工程和設(shè)計中變成實(shí)際的工具2015GE

數(shù)字風(fēng)電場計劃2018數(shù)字孿生在所有主要的軟件和工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品組合被引用2017Gartner

列舉數(shù)字孿生為十大頂級技術(shù)趨勢1982自動化CAD

誕生2011NASA&USAF

關(guān)于數(shù)字孿生的論文1977計算機(jī)仿真飛行模擬器2002Ggrieves

博士提出關(guān)于數(shù)字孿生的概念McLarenF1將數(shù)字孿生技術(shù)用在產(chǎn)品發(fā)展和性能預(yù)測1970美國國家航空航天局阿波羅13

號任務(wù)配對技術(shù)196019852000201524

參考文獻(xiàn)：DHL，《Digital

Twins

in

Logistics（物流中的數(shù)字孿生）》,

DHL,

2019-06-2725

參考文獻(xiàn)：DHL，《Digital

Twins

in

Logistics（物流中的數(shù)字孿生）》,

DHL,

2019-06-272425物流數(shù)字孿生白皮書第二章

|

數(shù)字孿生概念和發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)字孿生始于

1960

后，起源于計算機(jī)驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計的仿真技術(shù)。1982

年誕生了

AutoCAD

技術(shù)，它們是數(shù)字孿生技術(shù)的基礎(chǔ)。由于仿真工具價格下跌，且可用性擴(kuò)大到適用于許多工程和設(shè)計領(lǐng)域，1985

年之后，仿真技術(shù)得到廣泛應(yīng)用。2000

年以后，高級仿真技術(shù)成為復(fù)雜的多科技領(lǐng)域的系統(tǒng)設(shè)計和工程的關(guān)鍵技術(shù)。仿真應(yīng)用范圍的擴(kuò)大使基于模型的系統(tǒng)工程成為可能。在這一階段，數(shù)字孿生的理論和實(shí)踐得到了進(jìn)一步發(fā)展。隨著數(shù)字孿生概念的研究、新工業(yè)革命的到來以及新興數(shù)字技術(shù)的賦能，仿真技術(shù)被提升成數(shù)字孿生技術(shù)，并于2015

進(jìn)入黃金時期。從

2018

年開始，數(shù)字孿生技術(shù)被應(yīng)用到所有主要的軟件和工業(yè)公司的產(chǎn)品組合。數(shù)字孿生概念和技術(shù)源于美歐等西方發(fā)達(dá)國家，國外在數(shù)字孿生的理論、技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)體系方面走在前列。我國數(shù)字孿生研究起步較晚，現(xiàn)處于追趕階段。2.2.2

國內(nèi)外數(shù)字孿生研究概述

國外數(shù)字孿生研究概述整體看，國外在數(shù)字孿生的部分研究概況如下：2013

年德國政府制定高科技戰(zhàn)略的科學(xué)家團(tuán)隊首次提出了工業(yè)

4.0，接著美國推出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)。數(shù)字孿生和人工智能一樣成為工業(yè)

4.0的核心技術(shù)之一。值得一提的是歐美幾家著名的科技咨詢機(jī)構(gòu)

Gartner、德勤、凱捷等，持續(xù)關(guān)注并追蹤數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展，尤其

Gartner

2016

年底就將數(shù)字孿生確定為

2017

年十大頂級戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢之一，這大大推動了企業(yè)采用數(shù)字孿生技術(shù)創(chuàng)造商業(yè)價值的運(yùn)動。之后，Gartner

每年都在研究數(shù)字孿生的應(yīng)用前景并指導(dǎo)企業(yè)和組織如何成功使用該技術(shù)。早期開創(chuàng)性的研究應(yīng)用研究例如

M.

Grieves教授的系列研究工作、美國航天局的研究工作。包括在一般工業(yè)領(lǐng)域，如

GE、波音、西門子等龍頭企業(yè)在生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈物流等場景的應(yīng)用。歐美的科技巨頭，如谷歌、微軟、亞馬遜、SAP

等也較早將數(shù)字孿生的軟件技術(shù)作為重要戰(zhàn)略技術(shù)來布局，并研究開發(fā)出大型的軟件系統(tǒng)，如微軟的Azure

數(shù)字孿生、亞馬遜云（AWS）上的公有數(shù)字孿生服務(wù)

AWS

IoT

TwinMaker等。數(shù)字孿生的技術(shù)創(chuàng)新者服務(wù)提供者IT

提供者頂級數(shù)字創(chuàng)者彈性云平臺ET/0T

提供者AccentureBraincubeEnvision

DigitalAlibaba

GroupGE

DigitalXCMG

HANYUNOracleSiemensHitachiAWS

Google Microsofte-MagicCogniteFORCAMCosmo

TechSoftware

AG

TADA

Tardid

XMProElement

AnalyticsPTC Unity VoovioTata

ConsultancyServicesXAUTOMATATECHNOLOGY圖表11各類工業(yè)數(shù)字孿生玩家的圖譜26

參考文獻(xiàn)：Emerging

Tech:

Tech

Innovators

for

Digital

Twins

–

IT

providers，Gartner

研究報告，

2023數(shù)字孿生近年來迅速得到了世界各國的戰(zhàn)略重視，美國和歐盟等國家和地區(qū)率先把數(shù)字孿生作為重要資助方向，且力度逐年增強(qiáng)。美國自然科學(xué)基金委（NSF）近年來對數(shù)字孿生的基礎(chǔ)研究進(jìn)行了大力支持。截至本文發(fā)布，NSF

資助的數(shù)字孿生領(lǐng)域的科研項目總計

111項，經(jīng)費(fèi)合計6,116萬美元。德國科學(xué)基金會（DFG2）從

2017

年起，開始大力推進(jìn)數(shù)字孿生領(lǐng)域的科研項目，2017

至

2022

年之間，項目數(shù)量逐年增加，立項項目總計

60

個。歐洲科學(xué)基金會（ESF）的公開數(shù)據(jù)同樣表明了歐洲各國都在提高數(shù)字孿生領(lǐng)域的扶持力度，截至數(shù)字孿生工業(yè)軟件白皮書（2023

年）發(fā)表，ESF

立項數(shù)字孿生相關(guān)項目總計

129

個，支持經(jīng)費(fèi)超

8億歐元。Gartner

研究報告

26

給出了最新的各類工業(yè)數(shù)字孿生玩家的圖譜：

國內(nèi)數(shù)字孿生研究概述國內(nèi)對數(shù)字孿生的研究起步較晚，但經(jīng)急起直追，近年來已接近或趕上世界水平。具體表現(xiàn)在以下幾個方面

27：01

論文數(shù)量指數(shù)增長截止2022

年底，學(xué)術(shù)界共發(fā)表數(shù)字孿生相關(guān)論文11,308

篇，其中中國發(fā)表2,115

篇，占比近19%。尤其自2017

年以來，數(shù)字孿生相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量特別是期刊論文數(shù)量呈指數(shù)增長，表明了中國對數(shù)字孿生的研究越來越深入和系統(tǒng)。27

參考文獻(xiàn)：陶飛

,

等，數(shù)字孿生工業(yè)軟件白皮書（2023

年）2627物流數(shù)字孿生白皮書第二章

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數(shù)字孿生概念和發(fā)展現(xiàn)狀圖表

12數(shù)字孿生相關(guān)的專利數(shù)量呈現(xiàn)明顯增長趨勢02

專利數(shù)量呈現(xiàn)明顯增長趨勢在