一、产业发展概述

数字孪生是近年来兴起的非常前沿的新技术，或者说最近几年才走入民用领域的一项技术。对数字孪生的简单理解就是利用物理模型并使用传感器获取数据的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，以反映相对应的实体的全生命周期过程;数字孪生技术可以理解为通过传感器或者其他形式的监测技术，将物理实体空间借助于计算机技术手段镜像到虚拟世界的一项技术。可以说，在未来，物理世界中的各种事物都将可以使用数字孪生技术进行复制。

在工业领域，通过数字孪生技术的使用，将大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革。在对数字弯生技术研究探索的基础上，可以预见其即将在以下几大领域中落地，并将推动这些产业更快、更有效地发展，如五维模型在卫星/空间通信网络、船舶、车辆、发电厂、飞机、复杂机电装备、立体仓库、医疗、制造车间、智慧城市、智能家居、智能物流、建筑、远程监测、人体健康管理领域中产生巨大影响与改变。

二、典型应用领域：数字孪生制造

1、数字孪生制造发展现状

智能制造中对于物联网技术的应用已经不言而喻，如今物联网技术融入了数字孪生之后，便能够更具体地为产品的全生命周期提供服务。例如一些复杂工业产品的制造过程中，需要有全局规划。而设计人员与制造人员分属不同环节，出发点也不同，容易导致设计信息的流失，制造人员很难准确理解设计人员的意图，增加出错的机率。利用数字弯生，对所需制造的产品、制造的方式、资源以及地点等各个方面进行系统规划，实现设计人员和制造人员的协同。因此，数字孪生投资应由价值链驱动，以便于产品与资产相关方能够以更加结构化的整体方式在其供应链中管理工业机械、设施、产品或资产。

从趋势及应用效果上来看，数字孪生无疑会影响到众多物联网应用行业。另一方面，数字孪生演化并累积了越来越多的历史数据，面对拥有编程工具的厂商，数字孪生所有者将面临着逐步受制于这些厂商的风险。需要提醒 IT架构师与数字孪生所有者为数据格式与数据存储的长期演化做好规划，以免在应用技术的同时陷入被动风险。

2、典型应用领域：数字孪生城市

1）数字孪生城市发展现状

当前，城市数字孪生已经发展成为支撑智慧城市的重要技术手段。城市数字孪生通过在数字空间对城市物理空间和社会空间进行全要素表达、全过程呈现、全周期可溯，实现城市全面感知、虚实交互、智能决策、精准控制，推动城市智能化、智慧化发展。2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（简称 “十四五”规划纲要）发布，明确指出“完善城市信息模型平台和运行管理服务平台，构建城市数据资源体系，推进城市数据大脑建设”“探索建设数字孪生城市”，为城市数字孪生营造了良好的发展环境。标准是促进技术和应用创新发展的重要抓手。2021年12 月，国家标准化管理委员会、网信办、科技部、工信部等十部门联合印发《“十四五”推动高质量发展的国家标准体系建设规划》。该规划明确指出“围绕智慧城市分级分类建设、基础设施智能化改造、城市数字资源利用、城市数据大脑、人工智能创新应用、城市数字孪生等方面完善标准体系建设”，明确将城市数字孪生纳入智慧城市标准体系的重要组成部分。但是，城市数字孪生领域国际国内标准化工作仍处于起步阶段，亟待整体规划、加速推进。

2）数字孪生城市典型应用场景

当前，城市数字孪生典型应用场景主要包括城市规划、城市建设、城市治理、智慧园区、智慧交通、智慧能源等。分别描述如下：

a.城市规划

在城市规划领域，构建总规、控规、专规、城市设计、地下空间设计等全要素、全空间的城市规划模型，依据规划建设容量，以定量与定性方式，基于专题分析、模拟仿真、动态评估、深度学习等方法，对城市虚拟规划和场景仿真模拟，实施动态性监管城市开发和城市生长更新的整体规划实施情况。提出市域城乡统筹发展战略，保证规划建筑、绿地、公路、桥梁、公共设施等每一寸土地时实现综合效益的最优化，推动城市规划有的放矢提前布局。

b.城市建设

在城市建设领域，围绕城市建设中“人员、安全、进度、协同、环境”几个重要因素，构建数字孪生信息化应用系统，对建设过程中涉及的人、机、料、法、环等生产要素进行数字化，实现对项目施工信息、工程进度、重大事件实时更新，并通过系统同步配置用户的组织结构、智能权限，结合各类子系统应用实现信息有效触达、问题及时跟进、工地有序管理，为建设方、施工方、监理方、设计方及相关人员提供应用服务，有效解决城市以及新区建设过程中的复杂性和不确定性等行业痛点，打造安全可靠、绿色环保的城市建设。 

c.城市治理

在城市治理领域，城市治理是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容，通过城市数字孪生汇聚 GIS数据、影像数据、高程数据、OSGB、BIM、专题数据等多维时空数据，对接城市管理、生态治理、交通治理、市场监管、应急管理、公共安全等不同领域系统，以城市事件综合管理、重大事件和特殊场景需求为驱动，将“自学习、白优化、白演进”功能融入城市治理过程之中，制定全域一体的闭环流程和处置预案，对症下药精准施策，更好地把影响城市生命体健康的风险隐患察觉于酝酿之中、发现在萌芽之时、化解于成灾之前，实现引导城市规划建设，达到精准化治理效果。

d.智慧园区

园区作为城市的核心单元，智慧园区建设已成为当今城市规划和社会发展的关注焦点，也是产业园区和社区发展的必然趋势。基于城市数字孪生感知化、互联化、平台化、一体化的手段，实时接入园区 IoT 设备、资产、能源、设施及环境等数据，建立基于园区实时运行状况的数字孪生场景，融合园区数字孪生、运用管理、业务管理为一体，实现对园区总体情况、设备运维、物业管理、安全管控、运营服务等全要素、全流程可查、可管、可控、可追溯，打造“安全、智慧、绿色”的园区，提升园区的社会和经济价值，开创智慧园区的立体多维管理新模式，从而实现园区经济可持续发展的目标。

e.智慧交通

在智慧交通领域，通过融合多源异构数据，搭建包含基础交通设施、动态车流、时空、地理等信息的交通数字孪生底座，并融入物联网、云计算、大数据、移动互联等前沿IT技术，汇集各类交通信息，提供实时交通数据下的交通信息服务。并利用AI图像识别、仿真算法等数据处理技术，实现智慧交通系统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性，有效解决了交通感知难、出行难、治理难、维护难的行业痛点，进一步提升交通“规、建、管、运、服”能力，助力建成便捷顺畅、经济高效、绿色集约、智能先进、安全可靠的现代化高质量国家综合立体交通网，实现“交通强国”目标。

f.智慧能源

在智慧能源领域，统筹大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术，构建与物理城市能源相匹配的数字城市能源系统，挖掘真正的数据需求，建立科学的决策程序，用数据分析结果指导实践，实现城市能源系统全要素数字化和虚拟化，全状态实时化和可视化、运行管理协同化和智能化，实现物理城市和数字城市虚实交互。通过“智慧化”使能源转化效率、能源传输效率、能源基础设施利用效率、能源与经济社会的结合效率显著提升，最终实现能源系统更加高效、清洁、低碳。

三、产业未来发展趋势

1、技术发展趋势

数字孪生主要技术包括信息建模、信息同步、信息强化、信息分析、智能决策、信息访问界面、信息安全等七个方面，尽管目前已取得了很多成就，但仍在快速演进当中。模拟、新数据源、互操作性、可视化、仪器、平台等多个方面的共同推动实现了数字孪生技术及相关系统的快速发展，随着新一代信息技术、先进制造技术、新材料技术等系列新兴技术的共同发展，上述要素还将持续得到优化，数字孪生技术发展将一边探索和尝试、一边优化和完善。

2、标准化趋势

随着ISO、IEC、ISO/IECJTC1、IEEE、全国信息技术标准化技术委员会、国家智能制造标准化总体组等国内外标准化组织或机构对数字孪生标准化的关注与推动，《数字孪生概念与术语》(ISO/IECJTC1AWI5618)《数字孪生应用案例》(ISO/IECJTC1AWI5719)《智能制造虚拟工厂参考架构》(20182046-T-339)、《智能制造虚拟工厂信息模型》(20182047-T-339)等多项数字孪生相关国际、国家标准获得立项或提出讨论。未来，数字孪生领域基础共性及关键技术标准将不断涌现，依托正在研制的数字孪生概念框架等标准，通过聚焦核心标准化需求逐步建立基本的数字孪生标准体系并孵化典型行业中的数字孪生应用标准，形成国际标准、国家标准、行业标准和团体标准良性互动的局面。

3、应用趋势

长期以来，使用虚拟的模型来优化流程、产品或服务的想法并不新鲜。但随着具有复杂的仿真和建模能力、更好的互操作性和IoT传感器以及电力系统可视化的数字化仿真平台和工具的广泛使用，使企业逐渐意识到创建更精细、更具动态感的数字化仿真模型成为可能。

目前，越来越多的企业，特别是从产品销售向“产品+服务”转变的企业，正在广泛应用数字孪生技术。数字孪生的大规模应用场景还比较有限，涉及的行业也有待继续拓展。仍然面临企业内、行业内数据标准体系并孵化典型行业中的数字孪生应用标准，形成国际标准、国家标准、行业标准和团体标准良性互动的局面。采集能力参差不齐，底层关键数据无法得到有效感知等问题。此外，对于已采集的数据闲置度高，缺乏数据关联和挖掘相关的深度集成应用，难以发挥数据潜藏价值。从长远来看，要释放数字孪生技术的全部潜力，有赖于从底层向上层数据的有效贯通，并需要整合整个生态系统中的所有系统与数据。

随着数字孪生技术的发展趋势在未来几年加快，越来越多的企业开始使用数字孪生技术优化流程，实时作出数据库决策，并开始寻找修订新产品、服务和商业模式的机会。在制造业、公用事业、能源等资本密集型产业中，成为数字弯生技术应用的先驱。如果早期的实践者在各个行业领域表现出先发优势的话，其他企业也紧随其后。

从长远来看，要实现数字孪生技术的所有潜力，可能需要整合整个生态圈的系统和数据。建立完整的客户生命周期或供应链数字模拟，提供有洞察力的宏观运营观点，包括一线供应商及其自身供应商，但仍需要将外部实体集成到内部数字生态系统中。今天，大多数公司仍然不满意点对点连接以外的外部整合。克服这种犹豫也许是一个长期的挑战，但最终所有的付出都是值得的。将来，企业希望利用块链打破信息孤岛，验证信息并输入数字孪生。这将释放以前无法访问的大量数据，使模拟更加详细、动态化和潜在价值。