数字孪生技术，作为一种前沿技术，实现了将物理实体在虚拟空间中的精确映射，形成了一种被称为“数字双胞胎”的存在。这一技术利用物联网技术，实现了数据的实时双向交换，使得虚拟实体能够全面反映其对应物理实体的生命周期，从而在集成底层数据信息的基础上，支持仿真预测和优化决策。本文通过整理《中国数字孪生行业研究报告》中数字孪生技术的发展历程、技术框架、关键技术、驱动因素、竞争与挑战、发展展望，旨在全面展示中国数字孪生行业现状与趋势。后期会陆续推出数字孪生产业链和产业图谱、数字孪生国内外主要研究机构及代表性成果、数字孪生产业应用的相关内容，请持续关注。 01

　　01 数字孪生概述

　　数字孪生技术是将物理实体在虚拟空间中创建出一个精准的“数字双胞胎”，这个过程涉及物理实体的全面数字克隆。这种技术的核心在于实现物理实体与其数字化克隆体之间的数据实时双向互联互通。这种连接不仅限于形态的复制，关键在于每个数字实体都是唯一的，并且具备与其对应物理实体实时交互的能力。这种互动可以超越传统的二维或三维空间的限制;即使只是一串数据，只要它能实现唯一映射和数据互通，也可视为数字孪生的一部分。

　　数字孪生技术在诸多领域得到广泛应用，但其与元宇宙概念仍存在一定差异。数字孪生的核心在于高度还原并实时映射物理实体的状态，使数字模型与现实世界的对象达到同步，因此多见于B端行业，如工业制造、城市管理等。相比之下，元宇宙更侧重于营造身临其境的沉浸式体验，满足用户在虚拟世界中的交互需求，更贴近C端消费场景，例如游戏、社交、娱乐等。尽管两者在构建数字空间方面有相通之处，但数字孪生技术实际上是实现元宇宙愿景的重要技术基石之一。

　　通过将物理世界的对象、环境乃至过程精准映射到数字空间，数字孪生为元宇宙的实现提供了坚实的技术支撑，使虚拟世界能够与现实世界形成紧密联结，最终达到虚实共生、交互共融的理想境界。

　　数字孪生概念

　　数字孪生的实现可以根据其复杂程度分为五个等级。这些等级从L1到L5逐渐提高，表示数字孪生的能力也在增强。

　　L1级别，即“以虚映实”，能实时复现物理实体的状态和变化过程。

　　L2级别的“以虚控实”则能通过数字模型间接控制物理实体的运行。

　　L3级别的“以虚预实”可预测物理实体未来一段时间的运行过程和状态。

　　L4级别的“以虚优实”允许通过数字生态进行物理实体优化。 最高级别的L5，“虚实共生”，意味着虚拟与现实长期同步运行，能自主发展，并精准预测未来状态。

　　这些等级共同描绘了数字孪生技术从基础到高级的发展轨迹。

　　数字孪生等级划分

　　02 数字孪生的发展历程

　　数字孪生技术，作为一种先进的技术手段，其发展历程令人瞩目。它起源于美国，最初用于预防航天事故和空军战斗机的维护问题。随着时间的推移，美国通用电气公司率先认识到这一技术在生产制造领域的巨大价值，并将其推广至工业生产。紧随其后的西门子、达索等老牌制造企业也加入这一领域，数字孪生技术因此从美国传播到欧洲。以下是数字孪生的发展历程：

　　数字孪生发展历程

　　进入2022年，随着元宇宙概念的兴起，数字孪生作为底层技术在多个领域都有了具体的实践应用，特别是在工业、医疗和城市管理等领域。这种技术的发展与人工智能、物联网、虚拟现实等技术的持续进步密切相关。随着技术的不断发展，数字孪生的概念得以进一步完善，适用范围也在不断拓宽。

　　03 数字孪生的技术框架

　　数字孪生技术的核心在于将物理世界的数据引入数据层，通过构建一个精确的数字模型，即数字孪生体，以模拟和分析现实世界实体的全生命周期。该技术的高效运作依赖于先进的数据处理能力和复杂的建模技术。数字孪生体的构建始于对物理实体(如人员、机械设备和生产流程)的数据采集，通常通过各种传感器和监测设备实现。这些设备能够捕捉从基础运行参数到复杂行为模式的数据，并通过物联网技术实时传输，提供实体的即时状态信息。 一旦数据被收集和传输，它们会在系统内部进行详细的标记和管理，形成一个结构化的底层数据池。这个数据池是数字孪生体建模和仿真的基础，允许系统创建一个与物理世界几乎一致的数字模型。该模型不仅反映实体的当前状态，还能模拟其行为和性能，甚至预测未来的状态变化。这是通过采用先进的仿真技术和机器学习算法来实现的，能够处理和分析大量数据，揭示其中的模式和关联。 这种模拟和分析能力对于诊断问题、预测系统性能和优化操作至关重要。例如：

　　在制造业中，数字孪生可以用于监控生产线的运作，通过对生产流程的模拟分析，预测设备故障并提前进行维护。

　　在医疗领域，数字孪生可以模拟人体器官的功能，帮助医生更好地理解疾病的影响并制定治疗方案。

　　在城市规划中，数字孪生可以模拟城市基础设施的运作和发展，优化交通流量和资源配置，提高城市管理效率。

　　在能源管理中，数字孪生可以实时监测和优化能源系统的运行，降低能耗，提高能源利用效率。 在航空航天领域，数字孪生可以模拟飞行器的运行状态，进行故障预测和维护管理，确保飞行安全。

　　数字孪生系统架构

　　最终，数字孪生技术通过将这些深入的洞察和预测能力反馈给决策者，极大地提升了决策的效率和准确性。数字孪生技术的实施和发展不仅需要技术创新，还需要跨学科的知识融合，包括数据科学、工程学、计算机科学和行业特定知识。随着这些技术的不断进步和整合，数字孪生将在各行各业中发挥越来越重要的作用。

　　04 数字孪生的关键技术

　　数字孪生技术，一种将物理世界和数字世界相融合的前沿技术，正变得越来越重要。在这个领域，建模、渲染、仿真和物联网技术的融合构成了核心技术框架。这些技术不仅涉及前端设备如传感器，还包括了更为深入的技术层面。

　　建模技术

　　通过多种方法创建物理实体的数字模型，主要包括3D扫描、参数化建模和逆向工程等。

　　渲染技术

　　通过多种方法实现数字模型的逼真视觉效果，主要包括基于物理的渲染(Physically Based Rendering, PBR)、实时渲染和云渲染等。

　　仿真技术

　　通过多种方法模拟物理实体的行为和状态，主要包括有限元分析(Finite Element Analysis, FEA)、多物理场耦合和实时仿真等。 在数字孪生技术中，建模、渲染和仿真这三大关键技术与物联网(Internet of Things, IoT)技术密切关联，协同作用以实现对物理实体的全面数字化、可视化和智能化管理。

数字孪生关键技术

　　05 数字孪生的驱动因素

　　数字经济

　　数字经济是指利用数字技术和信息通信技术推动经济活动的创新和转型的经济形态。它涵盖了基于互联网、移动设备、云计算、大数据、人工智能、物联网等技术的生产、分配、交换和消费行为。

　　数字经济是驱动数字孪生技术发展的关键因素之一。随着数字化技术的迅猛发展，全球经济正从传统的工业经济向数字经济转型，企业和政府对数据驱动的智能决策和管理需求日益增长。

       工业互联网发展

　　工业互联网是指将先进的传感器、控制系统和软件与传统工业设备和生产系统相结合，通过互联网技术实现设备、数据、流程和人员的互联互通，从而提高生产效率、优化资源配置和增强工业系统的智能化水平。它涵盖了物联网、云计算、大数据分析、人工智能、边缘计算

　　和网络安全等技术，通过实时数据采集和分析，实现对设备状态、生产过程和供应链的精准监控和管理。

　　工业互联网是驱动数字孪生技术发展的重要因素之一。作为物联网、云计算、大数据分析和人工智能等技术在工业领域的综合应用，工业互联网实现了设备、系统、流程和人员的全面互联与智能化管理。

       政策标准

　　2019年11月，国家发展改革委员会发布《关于推动先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见》，旨在通过发展“互联网+”模式，刺激经济发展活力与潜力，重点突破了工业机理建模、数字孪生与信息物理系统等关键技术。

　　2020年4月该委员会推出《关于推进‘上云用数赋智’行动培育新经济发展实施方案的通知》，进一步推动数字孪生技术的创新应用。

　　2020年12月，工业和信息化部发布的《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023 年)》支持云仿真、数字孪生等技术的平台建设，加速信息技术在工业中的应用。

　　2021年6月，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》，提出构建数字孪生城市以提升城市管理服务能力。

　　2021年11月，工业和信息化部发布《“十四五”大数据产业发展规划》，强调数字孪生技术在制造、跨系统及产业链分析中的应用。

　　2022年初，国家发展改革委员会和水利部共同推出《“十四五”水安全保障规划》，提出构建数字孪生流域以优化水资源管理。同年10月，国家能源局发布《能源碳达峰碳中和标准化提升行动计划》，加速能源领域数字化转型。

　　2023年初，中共中央和国务院发布《数字中国建设整体布局规划》，提出以数字孪生技术推动生态环境的智慧治理与保护。

　　综上所述，中国在推动数字孪生技术及其应用方面已经形成了一套完整的政策框架，从制造业、城市管理到自然资源与环境保护，数字孪生技术被视为重要的技术手段，旨在通过技术创新推动社会经济发展与环境保护的深度融合。

       用户需求
     
       用户需求的不断增长是数字孪生技术快速发展的重要驱动力。在数字经济的大背景下，数字孪生技术与各行各业的深度融合不断加深，特别是在工业、城市管理、能源电力、医疗和水利等领域的全生命周期管理中展现出广泛的应用前景。 

　　06 数字孪生竞争与挑战

　　竞争壁垒

　　在数字孪生行业中，构建竞争壁垒是一项复杂而系统的工程，涉及技术、业务和资源等多个层面。企业要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，必须全面提升自身实力，打造难以复制的核心竞争力。 从技术层面看，数字孪生的核心在于构建精准的物理模型和丰富的标准化资源库，这对制造商的数据处理和分析能力提出了极高要求。 从业务壁垒角度看，制造商必须深入理解不同行业的具体业务场景和需求，这需要通过不断的项目实践来积累专业知识。 资源壁垒则涉及到与渠道的良好关系和成功案例的展示。数字孪生项目往往需要对客户的整体业务流程进行优化改造，因此客户在选择合作伙伴时非常谨慎。

　　综上所述，技术壁垒、业务壁垒和资源壁垒是数字孪生行业竞争壁垒的三大支柱。它们相互促进、相互补充，共同构筑起企业在市场竞争中的护城河。

       现存挑战

　　数字孪生技术在其发展进程中遭遇了诸多挑战，其中包括商业模式的成熟度不足，这一点成为其推广和实施的一大障碍。具体来说，数字孪生的部署要求企业对其研究开发、生产及供应链等关键流程进行根本性的改革，这不仅需要巨额的投资，还需依靠强大的团队来打造一套完整的技术和服务体系。

　　由于初始投资高昂，用户对此的需求并不强烈。而且，鉴于不同行业客户的需求存在显著差异，通常需要提供定制化的解决方案，这就使得方案的可复制性较差，难以广泛推广。加之，成熟的方案需要经过长时间的迭代和优化，进一步提高了成本，从而使盈利成为了一项挑战。 

　　07 数字孪生发展展望

　　在数字孪生技术的推进过程中，构建一个统一且全面的标准体系显得尤为关键。这一体系的建立，为各行各业的数字化转型提供了坚实的支撑和保障，特别是在工业、能源和医疗等关键领域。数字孪生技术的飞速发展，使得标准体系的构建不仅要覆盖数据、安全、信任、互操作性以及管理等多个层面，还需依靠跨领域专家的共同参与与合作，形成一种全方位的标准框架。这种标准化工作是一项长期且持续的努力，它要求来自各方面的专家和组织不断地投入和参与。
       与此同时，打造一个协作共赢、基于开源创新的数字孪生产业生态，同样是推动技术进步的一项核心策略。考虑到数字孪生本质上是一个跨学科、多环节的复杂系统工程，它的发展依赖于不同行业间的广泛合作与创新。这样的产业生态旨在促进物理世界与数字世界的深度整合，激发更多行业采纳数字孪生技术，加速整体社会的数字化转型。为实现这一目标，产业生态的构建应当涵盖激励开源创新、加强产业链间的沟通、创新商业模式、共建双赢的基础设施以及人才培养机制等关键元素。只有在这样健康发展的生态环境中，数字孪生技术才能广泛应用，并持续推动其自身的进步与创新。