中国数字孪生行业研究报告，69页pdf

行业图谱研究是清华大学五道口金融学院科创金融研 究中心科技成果转化研究的一项子课题，目标定位于清晰理解前沿科 技成果的技术核心、科创企业的技术竞争力及科研工作者的研究进度， 从而助力科技成果转化效率的提升。行业图谱研究将以系列形式展开， 选取国家战略重点科技领域的商业应用场景逐一进行，时效性较强。 本报告为行业图谱研究之计算机科学系列中的课题：中国数字孪 生行业研究报告。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。数字孪生技术起源于 美国航天与军事领域，后被通用电气首次应用于工业生产。在西门子、 达索等巨头的推动下，该技术从美国扩散到欧洲。随着人工智能、物 联网、虚拟现实等技术进步和元宇宙概念兴起，数字孪生技术不断完 善，在城市管理、智慧工业、自动驾驶测试及医疗等领域展现出巨大 应用潜力，成为推动各行业数字化转型与升级的重要支撑技术。 根据技术复杂性，数字孪生分为五个等级，目前正处于由数字经 济、工业互联网的发展、政策支持、技术进步及市场需求增长等因素 驱动的快速成长阶段。数字孪生的关键技术主要包括建模、渲染和仿 真三大方面。建模技术通过 3D 扫描、参数化建模和逆向工程等方法 创建物理实体的数字模型，代表软件有 SolidWorks、CATIA 等。渲染 技术则通过基于物理的渲染（Physically Based Rendering, PBR）、实 时渲染和云渲染等手段实现逼真的视觉效果，主流平台有 Unreal Engine、Unity 等。仿真技术利用有限元分析（Finite Element Analysis, FEA）、多物理场耦合和实时仿真等方法模拟实体行为，主要软件包 括 ANSYS、ABAQUS 等。以上技术需要计算机图形学、计算机辅助 设计（Computer-Aided Design, CAD）、计算机辅助工程（ComputerAided Engineering, CAE）和物理仿真等领域的协同，工业软件巨头如 Siemens、Dassault、Autodesk 等和 GPU 厂商如 Nvidia、AMD 等正在 推动数字孪生技术的发展，未来这些技术的融合将驱动数字孪生走向 成熟。 数字孪生行业的主要参与者分为技术服务商和集成方案供应商。 技术服务商包括计算机集成制造（Computer Integrated Manufacturing, CIM）、建筑信息模型（Building Information Modeling, BIM）、可视 化平台厂商等，而集成方案供应商则包括运营商和互联网大厂。技术、 业务和资源三方面共同构成了数字孪生厂商的竞争壁垒。随着技术的 发展，数字孪生面临的挑战主要包括商业模式的成熟度、技术支持的 高要求、缺乏统一的标准体系以及数据能力的不完善。 数字孪生技术在多个行业展现出显著应用价值，推动了城市管理、 智慧工业、自动驾驶测试和智慧医疗的发展。在城市管理中，数字孪 生城市通过物联网和地理信息系统实现实时监控和优化，应用于交通 管理（如 Siemens 和 IBM 在新加坡的智慧交通系统）、零碳智慧园区 （如微软的雷德蒙德园区）和应急管理（如通用电气的解决方案）。 在智慧工业领域，数字孪生贯穿离散型和流程型工业的各个阶段，提 升生产效率和设备可靠性，主要应用企业包括软通动力、GE、 Siemens 和 IBM。自动驾驶测试方面，企业如 Waymo、Tesla、百度和 Aptiv 利用数字孪生进行大规模虚拟仿真测试，提高系统性能和安全 性。智慧医疗领域，通过 IBM 的 Watson Health 和 GE Healthcare 的 Edison 平台等实现设备管理、手术模拟和个性化治疗，显著提升医疗 服务质量和效率。总的来说，数字孪生技术为各行业提供了强大的创 新驱动力和效率提升手段。 在数字孪生技术的高校研究方面，中外进度总体齐头并进，但研 究方向存在侧重和差异。国际上，尤其是欧美高校，侧重于基础理论、 高精度仿真和多物理场耦合研究，注重复杂系统建模与跨学科应用， 代表高校有麻省理工学院、佐治亚理工学院和约翰霍普金斯大学医学院。中国高校在应用导向和大规模系统集成方面表现突出，特别在智 慧城市、交通管理和基础设施建设领域，代表高校有清华大学、北京 航空航天大学和国防科技大学。中国高校还结合云计算、物联网和 5G 技术，推动数字孪生的实际应用。国际高校研究侧重技术深度和 跨学科融合，中国高校研究侧重应用广度和系统效率，形成了既有竞 争又有合作的研究生态。 数字孪生技术在发展过程中面临多重挑战，包括商业模式成熟度 不足、初始投资高昂、用户需求不强、定制化解决方案难以复制、成 本高昂等，这些问题限制了其推广和实施。此外，标准化困境也十分 显著，目前在数据采集的尺度、参数、格式及周期等方面尚未形成统 一标准，导致数据整合和接口对接难度大，技术框架和协议不统一也 使项目集成和对接复杂。技术支持方面，数字孪生构建的模型和数据 量大，要求计算机硬件具备强大的处理和计算能力，同时对终端设备 的高互动、高沉浸和高清晰度展示提出了挑战。数据能力的不足也制 约了数字孪生技术的发展，包括数据质量不高、不完整，数据格式和 质量差异，以及数据安全和隐私保护等问题。解决这些挑战需要全行 业的共同努力和协调。未来，行业内的参与者需共同努力，构建一个 开放、共赢的数字孪生生态系统，推动数字孪生技术的健康发展。