1、中国数字孪生行业研究报告2023.4 iResearch Inc.虚实相映22023.4 iResearch I摘要来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。发展展望：呼吁数字孪生行业参与者共同建立统一的标准体系，构建协同共赢、开源创新的数字孪生产业生态。应用场景：数字孪生与各行业融合加深，本文主要介绍数字孪生技术在城市管理（智慧交通、零碳园区以及城市应急）、智慧工业（流程型工业、离散型工业）、自动驾驶测试以及医疗场景（智慧医院、精准医疗及药物研发）的应用，通过数字孪生技术赋能各行业应用场景。市场概览：2022年中国数字孪生市场规模超100亿元，预计2025年将达375亿元；当前全球学术领域对数字孪
2、生研究热度活跃，中国论文发布数量领先。投融资方面，行业融资热度逐步回暖，城市赛道景气度最高；数字孪生行业玩家可分为技术服务商（如CIM、BIM、可视化平台厂商等）以及集成方案厂商（如运营商、互联网大厂等）。技术、业务、资源三方面筑造数字孪生厂商竞争壁垒。数字孪生发展伴随产生四大挑战：厂商商业模式不成熟，支撑技术要求高，标准体系未统一以及数据能力不完善。概念定义：数字孪生指将物理实体镜像映射到虚拟空间，生成一个“数字双胞胎”，在虚拟空间中的克隆体可以通过物联网实现数据实时双向互联互通，反映对应物理实体的全生命周期过程，在整合底层数据信息的基础上进行仿真预测，为优化决策赋能。根据复杂程度，数字孪生
3、可以分成5级。受益于数字经济、工业互联网发展、政策落地、技术突破、下游需求增长，当前行业步入快速增长期；数字孪生关键技术包括建模、渲染、仿真及物联网。3行业概述1市场概览2行业应用3发展展望442023.4 iResearch I2023.4 iResearch I基本概念物理实体克隆与数据双向实时联通构成数字孪生的形与神数字孪生指将物理实体镜像映射到虚拟空间，生成一个“数字双胞胎”，在虚拟空间中的克隆体可以通过物联网实现数据实时双向互联互通，从而反映对应物理实体的全生命周期过程，在整合底层数据信息的基础上进行仿真预测，为优化决策赋能。同样是在数字空间构建产物，数字孪生并不等于元宇宙，数字孪生
4、是元宇宙的重要技术基础之一，二者的区别在于前者强调复现物理对象的状态使其更加贴近现实，更多使用于B端领域，后者强调人及其感知，更加贴近C端消费场景。另外根据复杂程度，数字孪生可以分成5级，级别越高，数字孪生越强大。来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数字孪生概念镜像交互物理对象数字模型数字孪生 对物理实体完全复制 数据双向互联互通在完成对物理实体复制形成模型后，下一步是实现数据层面的实时交互，为模型的“形”注入数字孪生的“神”。数据的互联互通强调孪生体可以完全反映物理实体的状态数据，同时孪生体的状态调整可以同步作用到物理实体上。数字世界的
5、孪生体不光是复制品，也能反作用于物理世界数字孪生对三维世界物理实体的复制并不局限于形式，只要是将物理实体表现为唯一的、可实时通信的数字化表达，即满足数字孪生要求，强调重点在于唯一数字实体与实时交互能力，并不一定要求必须形成二维或者三维空间，就算仅仅是一串数据，只要满足唯一映射以及实体与孪生体之间数据互通，也可以称之为数字孪生数字孪生等级划分L4L3L2L1L5虚实共生：虚实长期同步运行，可自主孪生，精准预测未来状态以虚优实：可利用数字孪生进行物理实体优化以虚预实：可预测物理实体未来一段时间的运行过程和状态以虚控实：可通过孪生模型间接控制物理实体的运行过程以虚映实：可实时复现物理实体的实时状态和
6、变化过程52023.4 iResearch I技术框架在数据层引入物理世界数据，通过应用层反作用于现实实体数字孪生通过构建数字孪生体并对其全生命周期进行模拟分析，为优化决策提供依据，这需要数据能力与建模能力作为底层支持。数字孪生通过传感器等媒介，采集人、物等物理实体的数据，通过物联网技术传输实时状态数据，最终在内部进行数据标记与管理，构成底层数据池。具有底层数据做支撑后，数字孪生将基于现实世界建模，构建一个与现实世界基本一致的数字世界，再通过仿真等技术模拟物理世界的规律，实现状态预测、问题诊断等功能，反馈现实世界决策。数字孪生系统架构物理实体人物景IoT感知实时交互数据层建模层功能层应用层端口
7、场景智慧城市智慧园区智慧工业精准医疗 WebApp短信 采集传输存储融合标识管理大屏系统认知问题诊断状态预测控制优化辅助决策 数字孪生体几何模型物理模型行为模型规则模型二维平面绘图三维立体建模磁场建模动力学建模基于历史数据基于隐性知识个性动作模型基于遗传算法建模分析来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。62023.4 iResearch I关键技术建模、渲染、仿真及物联网融合构成数字孪生关键技术数字孪生过程中涉及多种技术，可大体分为前端设备层及技术层，本页所谈论的核心技术并不涉及传感器等前端设备。建模、渲染、仿真是数字孪生的关键技术，分别负责构建模型，让模型更贴近现实，让模型适用现实世界物理法则
8、。除此，数字孪生体需要和物理实体保持全生命周期状态的同步更新，要求数据实时同步，因此大数据、云计算以及网络成为必不可少的底层技术支持，保证数据流通、实时交互。数字孪生关键技术建模渲染仿真建模是构建数字孪生体的核心技术，也是数字孪生体进行上层操作的基础建模包括对物理实体的几何结构和外形进行三维建模（几何建模）；还包括对物理实体本身的运行机理、内外部接口、软件与控制算法等信息进行全数字化建模渲染是将模型生成图像的重要技术，能将三维模型处理得更加贴近现实生活，呈现出与实物类似的质感从部署模式看，分成本地渲染（高分辨率）与云渲染（便捷性、实时互动性）两种模式，目前以本地渲染为主，未来两种方式将相互结合
9、，以满足不同用户需求仿真是对物理世界的动态预测，基于AI智能计算模型、算法，结合可视化技术，实现智能化的信息分析与辅助决策，实现对物理实体运行指标的监测与可视化，达成模型算法的自动运行及对物理实体未来发展的在线预演，从而优化物理实体运行大数据与人工智能数据是数字孪生的实现底座。数字孪生过程中前端传感器收集的数据量极大，且大部分具有实时传输的要求，对大数据处理算法提出更高要求，需要与深度学习等人工智能技术相结合云计算是数字孪生实现的重要基础设施，建模、渲染、仿真所带来的庞大数据的处理需要采取云端结合的方式，才能更好地在保证算力的情况下提升处理速度云计算与边缘计算网络直接影响数据传输的即时性，进而
10、影响整个数字孪生过程网络物 联 网来源：专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。72023.4 iResearch I发展历程数字孪生发展历程当前处于增长期，随技术发展已在部分行业完成具体实践数字孪生概念起源于美国，最初是为了预防损失极高的航天意外事件、空军战斗机维护等问题的发生，随后美国通用电气公司发现数字孪生技术对生产制造的价值，将之推广到工业生产领域，西门子、达索等老牌制造企业纷纷入局，数字孪生技术从美国向欧洲扩散。随着人工智能、物联网、虚拟现实等技术的持续发展以及元宇宙概念的兴起，数字孪生概念进一步完善，适用范围不断拓宽，在工业和城市领域均具备更大的想象空间。2022-20022011
11、20172014美国密歇根大学教授Michael Grieves提出“镜像空间模型”的概念美国空军研究实验室结构力学部门在演讲上，提 出 数 字 孪 生（Digital Twin）这一术语数字孪生被列为未来航空航天与国防的6大顶尖技术之首GE、PTC、西门子、达 索 接 受“DigitalTwin”术语并在市场宣传中使用初生探索增长Gartner将数字孪生列入2017-2019年十大战略科技发展趋势工业4.0概念自2013年提出之后，数字孪生关注度逐渐提升，西门子推出数字孪生应用模型元宇宙概念兴起，数字孪生作为底层技术在工业、医疗、城市管理等领域均已具备具体实践元宇宙步入增长期虚拟现实人机交互
12、视觉监测来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。82023.4 iResearch I2023.4 iResearch I驱动因素数字经济数字经济持续增长，产业数字化携数字孪生进入发展深水区近几年中国数字经济规模快速增长，根据信通院数据，我国数字经济规模从2017年的27.2万亿增长至2021年的45.6万亿元，随着“数字中国”建设的推进，预计2025年将超60万亿元。随着数字技术赋能传统行业，产业数字化在数字经济结构的比重连年上涨，2021年产业数字化比重达到80.9%。随着产业数字化转型往纵深发展，数字孪生作为产业数字化升级的基本工具和方法，也将随产业数字化一同进入数字经济的深水区。2017-
13、2025年中国数字经济市场规模2017-2021年产业数字化与数字产业化在数字经济结构比重23.0%22.8%20.4%19.8%19.1%77.0%77.2%79.6%80.2%80.9%20172018201920202021数字产业化（%）产业数字化（%）来源：信通院，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：信通院，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。CAGR=13.8%27 31 36 39 46 60 201720182019202020212025e数字经济规模（万亿元）92023.4 iResearch I2023.4 iResearch I0.80.91.01.21.32.02.32.6
14、2.93.220182019202020212022E直接产业（万亿元）渗透产业（万亿元）驱动因素工业互联网发展工业互联网蓬勃发展，赋予数字孪生新生命力工业互联网产业已经成为国家经济稳增长的新引擎，工业互联网产业规模从2018年的2.8万亿上涨至2022年的4.5万亿元，占GDP比重从2018年的3%上升至2022年的3.7%。从产业发展态势看，2022年直接产业规模增加值为1.3万亿元（YoY+8.3%），渗透产业为3.2万亿元（YoY+10.3%），工业互联网对各产业的渗透越来越深。工业互联网的蓬勃发展，也重新赋予数字孪生新生命力。作为工业互联网关键技术之一，数字孪生拓宽工业互联网应用层面
15、可能性，而工业互联网可以实现对真实实体的全面感知、深度互联，也成为数字孪生技术发展的孵化床。2018-2022年中国工业互联网产业规模增加值数字孪生与工业互联网双向赋能2022年3.7%2021年3.6%2020年3.5%2019年3.2%2018年3.0%2.83.23.64.14.5占GDP比重工业互联网关键技术数字孪生5GTSN时间敏感网络边缘计算IPV6PON无源光网络标识解析工业互联网重塑数字孪生闭环：网络连通效用实现了数字孪生不同应用场景数据的打通，数据开始发生关联、互相补充，实现数字孪生的闭环工业互联网平台激活数字孪生生命：工业互联网平台可整合供需资源完成各类数据收集和交换，实现
16、数字孪生模型共享，触达更多的用户，激活数字孪生生命力数字孪生解决工业互联网IT与OT融合痛点：IT与OT的融合过程中存在各种缝隙，需要数据作为粘合剂，而数字孪生提供了融合所需数据和技术的接口来源：统计局，中国工业互联网研究院，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。CAGR=12.7%102023.4 iResearch I驱动因素政策标准相关政策部署加速，营造数字孪生产业良好发展环境我国早已对数字孪生进行相关政策布局，随着“十四五”规划的出台，近年来数字孪生相关政策部署与落地明显提速，为产业提供良好的社会环境，助力其发展规范性进一步提升。2019-2023
17、年数字孪生相关政策概览2019.11深化制造业服务业和互联网融合发展。大力发展“互联网+”，激发发展活力和潜力，营造融合发展新生态。突破工业机理建模、数字孪生、信息物理系统等关键技术发改委，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发文单位及政策名称主要内容开展数字孪生创新计划。鼓励研究机构、产业联盟举办形式多样的创新活动，围绕解决企业数字化转型所面临数字基础设施、通用软件和应用场景等难题，聚焦数字孪生体专业化分工中的难点和痛点，引导各方参与提出数字孪生的解决方案2020.04发改委，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支持建设云仿真、数字孪生等技术专业型平台，
18、加快信息技术创新应用，研发构建数字孪生创新工具，打造创新解决方案，发展基于数字孪生技术的工业智能解决方案2020.12工信部，工业互联网创新发展行动计划（2021-2023 年）提升城市综合管理服务能力，完善城市信息模型平台和运行管理服务平台，因地制宜构建数字孪生城市2021.06国务院，“十四五”数字经济发展规划融合应用市场加速繁荣，场景挖掘将从边缘浅层向核心深层拓展。基于数字孪生体的制造执行、跨系统跨产业链的综合性分析等深层次应用将加速涌现2021.11工信部，“十四五”大数据产业发展规划要推进数字流域、数字孪生流域建设，实现防洪调度、水资源管理与调配、水生态过程调节等功能，推动构建水安全
19、模拟分析模型，要在重点防洪区域开展数字孪生流域试点建设2022.01发改委、水利部，“十四五”水安全保障规划加快完善能源产业链数字化相关技术标准体系，推进能源各领域数字孪生、能源大数据、智能化等技术标准制修订2022.10国家能源局，能源碳达峰碳中和标准化提升行动计划推动生态环境智慧治理，加快构建智慧高效的生态环境信息化体系，运用数字技术推动山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，完善自然资源三维立体“一张图”和国土空间基础信息平台，构建以数字孪生流域为核心的智慧水利体系2023.01中共中央、国务院，数字中国建设整体布局规划来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。112023.4 iResearch
20、 I驱动因素技术发展基础及核心技术完善，加快数字孪生技术发展近年来基础技术的发展为数字孪生落地生产提供了实现驱动与技术保障，关键技术的发展以下将分为基础技术与核心技术两方面展开。基础技术部分，1）仿真建模技术的提升，加快数字孪生计算速度及模型构建效率；2）传感器微型化、集成化发展，可实现更深层次的数据感知与获取，进而提升模型精度；3）XR技术的完善带来新型人机交互模式，提升拓宽数字孪生应用空间。核心技术方面，1）数字线程技术发展提升数据集成能力，实现数字孪生多类模型数据融合；2）模型修正技术提升数字孪生模型精度。建模工具创新应用如基于AI的创成式设计工具、仿真工具融入无网格划分功能等，提升建模
21、效率，模型降阶多路径化，降低计算难度，提升孪生计算速度AI+数字孪生，预测建模能力得以增强仿真建模技术传感器尺寸往毫米级以下的微型化发展，更容易集合进零部件中，实现更深层次数据感知多类传感能力集成至单模块（如MEMS整合多类传感器功能）实现更丰富的数据感知获取传感器技术AR芯片生态完善，加速与CAD/仿真/三维扫描建模等技术的融合，提升数字孪生可视化效果高算力一体机VR头显的发展，结合5G与实时渲染技术，拓宽数字孪生应用场景XR技术技术驱动数字孪生发展数字线程技术从单领域实现向多领域集成发展，加深数据集成深度借助IoT平台跨领域数据集成能力，将整个产品生命周期中生成的数据集成在一起，拓宽数据集
22、成范围模型修正技术在线机器学习模块嵌入AI工具中，完善实时数据持续驱动模型，可以有效对模型进行动态修正仿真工具完善有限元模型修正的接口与模块，用户可基于实验或实测数据对原始模型进行修正基础技术核心技术来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。122023.4 iResearch I驱动因素用户需求与各行业融合深化，用户需求驱动数字孪生发展在数字经济的大背景下，数字孪生正与社会发展不断融合深化，并向部分行业全生命周期全面渗透，目前数字孪生已应用至工业、城市管理、能源电力、医疗、水利行业，用于支持智慧工业、智慧城市管理、新型电力系统、数字医疗、智慧网络、数字流域，未来数字孪生在前述行业的应用场
23、景的宽度不断拓宽，同时也将渗透至更多的行业，各行业用户对数字孪生的需求也将驱动数字孪生发展。数字孪生下游行业需求智慧工业智慧城市管理新型电力系统数字医疗数字流域采集流域地理环境、自然资源、生态环境等信息，通过构建影像模型，便于各级部门对整个流域进行有效管理，提升资源利用率和决策效率。监测、处理、整合影像信息及电子病历等医用数据，生成患者、医院数字孪生模型，协助医疗资源管理优化，确定用药方案、验证手术方案可行性等。利用电网运行中的信息数据流、虚拟电网构建数字孪生体，感知和监测物理实体电网运行状态，预测电网发展趋势、优化电网运营策略。构建数字孪生城市，实现对现实世界的监测、诊断、回溯、预测和决策控
24、制，用于实体城市的规划、建设、治理和优化等全生命周期管理，提高城市运行效率。贯穿工业制造全生命周期各阶段，对产品研发设计生产进行验证，缩短周期，提升效率；解决工业制造设计、制造、运行、维护等问题，提升智慧工业水平。数字孪生下游行业需求来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。13行业概述1市场概览2行业应用3发展展望4142023.4 iResearch I市场规模全球预计2025年全球市场规模将达305亿美元根据信通院数据，数字孪生市场增长潜力大，具备广阔的发展空间。2022年全球数字孪生市场规模达到77亿美元，同比增长57.1%，2020-2022年CAGR为57.6%。预计未来全球数字孪生市场
25、仍保持高增速，2025年市场规模达到305亿美元，2022-2025年CAGR为35.7%。2020-2025年全球数字孪生市场规模CAGR=57.6%CAGR=35.7%来源：信通院，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。31497712219330558.1%57.1%58.4%58.2%58.0%0202020212022e2023e2024e2025e全球数字孪生市场规模（亿美元）YoY(%)152023.4 iResearch I市场规模中国2022年中国市场规模突破100亿，未来仍将保持高增长2022年中国数字孪生市场规模为104亿元，同比增长35.0%，2020-2022年CAGR为65
26、.4%。随着各行业数字化转型的推进，数字孪生渗透率也将上升，推动国内未来数字孪生市场规模增长，预计2025年国内市场规模将达375亿元，2022-2025年CAGR为54.3%。2020-2025年中国数字孪生市场规模CAGR=65.4%CAGR=54.3%来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。3877104167253375102.7%35.0%60.9%51.2%48.2%2020202120222023e2024e2025e中国数字孪生市场规模（亿元）YoY(%)162023.4 iResearch I2023.4 iResearch I学术论文情况全球学术研究热度活跃
27、，中国论文发布数量领先近年全球学术界对数字孪生的研究势头活跃，全球论文发布数量呈现逐年增长趋势，自2019年以来研究热度持续高涨。根据Web of Science数据，2022年全球共发布与数字孪生相关论文数量为2027篇，同比增长42.1%。我国论文发布数量与全球趋势保持一致，且占全球比重逐年上升，2022年中国共发布688篇数字孪生相关论文，占全球33.9%。从总量上看，2017-2022年间，全球共累计发布4727篇数字孪生相关论文，其中中国（1306篇，27.6%）、美国（725篇，15.3%）、德国（574篇，12.1%）、意大利（300篇，6.3%）等国家是论文产出最多的国家。20
28、17-2022年中国及全球数字孪生相关论文发布情况2017-2022年主要国家数字孪生领域论文累计发布情况全球中国美国德国意大利英国法国17-22年累计发布论文（篇）47271306725574300297201占比（%）100%27.6%15.3%12.1%6.3%6.3%4.3%130672557430029720127.6%15.3%12.1%6.3%6.3%4.3%中国美国德国意大利英国法国17-22年累计发布论文数量（篇）占比（%）注释：筛选基于 Web of science 核心合集，选取范围为学术论文。来源：Web of Science，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。注释：筛选基
29、于 Web of science 核心合集，选取范围为学术论文。来源：Web of Science，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。222273146355688961453257071427202722.9%15.2%22.5%20.7%24.9%33.9%201720182019202020212022中国（篇）全球（篇）占比（%）172023.4 iResearch I2023.4 iResearch I企业投融资情况融资热度逐步回暖，城市赛道景气度最高自数字孪生步入增长期，行业的相关投融资事件起数及融资规模整体趋势往上增长，根据IT桔子数据，2017年至2022年，国内数字孪生相关企业融
30、资事件共计80起，融资总额82.6亿元。从融资热度角度，2022年处于快速发展期，融资金额在2021年相对回落后又持续走高，2022年攀升至25.4亿元。从融资轮次角度，主要以A轮及以前的相关事件为主，战略投资及Pre-IPO事件近年来频现。从应用场景看，城市作为数字孪生最重要的落地场景，近年来始终维持较高景气度，其次为制造。2017-2022年国内数字孪生投融资事件数量及投融资金额2017-2022年数字孪生企业投融资轮次（上）及应用场景（下）分布71.4%100.0%58.3%30.8%61.1%65.2%28.6%16.7%15.4%16.7%17.4%8.3%7.7%11.1%8.7%
31、16.7%46.2%11.1%8.7%201720182019202020212022A轮及以前B轮C轮战略投资及Pre-IPO14.3%14.3%16.7%23.1%27.8%39.1%57.1%57.1%58.3%61.5%33.3%26.1%14.3%14.3%8.3%7.7%16.7%8.3%11.1%13.0%14.3%14.3%8.3%7.7%11.1%21.7%201720182019202020212022制造城市能源医疗文娱及游戏来源：IT桔子，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：IT桔子，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。77121318236.11.559.8125.214.
32、525.4201720182019202020212022融资事件数（起）融资金额（亿元）182023.4 iResearch I产业链及流程图示上游GIS/BIM等环境元素数据下游中游数据融合与分析平台IOT/CAD等零部件元素数据数据动态交互与可视化展示城市管理工业/制造业自动驾驶数据中心集群芯片AI算法数据库技术5G/6G先进技术数据采集传感器测绘视/声觉算法数据清洗与处理数据库数据预处理数据融合轻量化处理多源数据融合处理模型CIMGISBIMCAD3DSMAX点云倾斜摄影仿真技术CAE分析/预测机器学习深度学习交互/控制HMIWeb可视化XR渲染本地渲染云渲染虚实实先进技术辅助支持分析
33、预测结果回传，进行迭代数字孪生实现流程概览数字孪生产业链来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。192023.4 iResearch I产业图谱网络支撑技术算力GPU/CPU云计算服务器边缘计算AI引擎数据层信息采集工业测绘传输与同步外部调用业务数据大数据建模仿真要素仿真推演CAD环境CIMBIMGIS平台解决方案下游应用工业制造芯片其他基础设施传感器IDC厂商摄像头城市/园区医疗医药电力电网注释：仅展示部分厂商来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。202023.4 iResearch I玩家类型业内玩家类型可分为技术服务商与解决方案集成厂商数字孪生行业内玩家可以分为两类，分别为
34、数字孪生相关技术提供商与解决方案集成商。其中，技术提供商包括可视化厂商、BIM、GIS、CIM以及CAD/CAE仿真建模等技术厂商；而解决方案厂商主要是为不同行业客户提供定制化的物联网解决方案和服务，从而帮助广大客户实现不同层级的数字孪生解决方案，代表企业主要为互联网大厂（BAT）、华为等云厂商以及三大运营商、万睿科技、软通动力等垂直领域综合智慧平台厂商。技术服务商可视化厂商解决方案集成商BIMCIMIoTGISIoTCAECAD 环境建模：通用平台依托行业沉淀与技术创新，产品已经成熟 工业建模/仿真：工业软件产品发展成熟，主要被国外厂商所掌控 可视化平台：基于多年技术沉淀与行业可视化实现多源
35、积累，数据融合、数字底座搭建与多元仿真模拟，但与业务融合度不足 垂直领域应用：深耕垂直领域，对场景诉求理解深刻 云服务厂商：云计算、大数据业务积累助力孪生平台搭建垂直领域应用厂商交通水利能源游戏汽车航空云服务厂商互联网大数据云计算数字孪生行业玩家类型及主要特点运营商来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。212023.4 iResearch I竞争壁垒技术、业务、资源三方面筑造数字孪生厂商竞争壁垒数字孪生行业玩家竞争壁垒主要体现在技术、业务及资源三方面。技术壁垒主要是掌握场景数量、多元异构数据处理能力以及自研渲染引擎打磨能力；除了技术壁垒以外，数字孪生行业还具有业务壁垒，需要玩家积累深刻的下游应用
36、行业Know-how、对用户服务能力；最后为资源壁垒，主要是服务商的渠道关系，是否拥有行业标杆案例。三个壁垒既相互独立，又相互掣肘和促进。数字孪生行业竞争壁垒场景数据量：场景数据积累量越大，可以建立更多的物理模型，进而打造更为丰富的标准化资源库，能更快地实现“以虚管实”，最终形成智能建模、智能孪生、智能决策推演体系数据处理：数据孪生涉及海量异构多维时空数据，能否利用各类算法对数据进行自动识别、挖掘、三维重建，并创建时空数据库，实现数据统一接入、交换和高效共享，是体现厂商数据处理能力的关键渲染引擎：随着“云边协同”时代的到来，云渲染引擎对于厂商而言至关重要，打磨自研的云渲染引擎以具备现场级修改能
37、力，是公司能否从项目制向产品制演化的关键 渠道关系：数字孪生项目需要对客户整体业务流程进行改造，执行过程中触及到部分敏感数据，因此出于安全性及可靠性因素考量，客户往往倾向于选择合作次数多，拥有良好渠道关系的厂商作为长期合作方 标杆案例：新客户在出于磨合成本、执行风险等因素，会重点考察厂商过往标杆案例、历史合作客户竞争壁垒=技术+业务+资源业务壁垒资源壁垒场景数据量数据处理技术壁垒渠道关系行业案例资源优势业务壁垒行业理解资源投入用户服务渲染引擎技术壁垒行业Know-how：数字孪生是基于人工智能从建模、预演到控制的体系，各行业客户所处的业务场景与对应的需求不一样，需要厂商通过项目实践不断积累Kn
38、ow-how，结合数据资产中的数据要素，不断打磨模型，才能建立精准智能的业务模型服务能力：主要是分为需求响应及时性、资源投入情况（厂商在后续执行项目过程中是否投入较多时间、配备专业人才等）以及问题解决能力来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。222023.4 iResearch I 数字孪生对处理芯片、计算机设备都提出了高要求，由于孪生设计的模型与数据规模大，需要计算机硬件具备强大的处理与计算能力 数字孪生对可视化呈现有高互动、高沉浸、高清晰的要求，终端设备的传输能力、显示技术面临更大挑战 核心软件自主可控能力差，以CAX为代表的基础软件、以UE/Unity为代表的渲染引擎仍
39、严重依赖于国外 数字孪生需要大量的数据，包括传感器数据、图像数据、语音数据等，但这些数据可能存在质量不高或不完整的情况，导致数字孪生的准确性受到影响 数字孪生需要的数据格式和质量可能存在差异，需要在数据处理阶段进行大量的标准化和清洗 数字孪生技术涉及大量敏感数据，如产线布局、设备信息等，如何保证数据的安全和隐私成为关键现存挑战数字孪生技术现面临主要挑战数字孪生发展伴随产生一系列挑战目前中国数字孪生行业现存挑战主要有四大挑战：厂商商业模式不成熟，主要体现在客户需求端较低迷，产品高定制化需求导致供给厂商盈利困难；其次是行业内缺乏统一的标准体系，数字孪生数据、产品、项目落地等标准体系有待完善；此外，
40、数字孪生对高性能计算、显示技术等基础支撑技术要求较高，且基础软件和渲染引擎仍依赖国外厂商；第四点是数据能力方面，挑战体现在数据准确性无法保证，数据处理能力弱及可靠性低以及数据安全性易受攻击等。业内对数据层面的标准未统一，如采集尺度、参数、格式、周期等缺乏统一的数据标准，对数据融合与对接提出较大挑战 技术框架/技术协议不统一，在数字孪生项目集成和对接各孪生体过程中，软硬件产品缺乏互联互通标准 数字孪生项目建设内容、交付要求未有统一的标准，大部分项目落地质量参差不齐，限制了数字孪生发展 对企业而言，数字孪生落地需要对研发、生产、供应等流程进行改造，需要大量的资金和团队构建完整的技术栈和服务内容，投
41、资成本高导致用户需求不旺盛 对厂商而言，各行业客户的需求差异大，解决方案均为定制化开发，复制性差，难以高效推广，且成熟的方案需长期迭代优化，导致交付成本高难以实现盈利主要挑战商业模式不成熟支撑技术要求高标准体系未统一数据能力不完善来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。23行业概述1市场概览2行业应用3发展展望424城市管理智慧工业智慧医疗自动驾驶测试252023.4 iResearch I场景分析城市管理从顶层设计实现虚实互映，已经在多个城市场景落地数字孪生城市指利用物联网技术、地理信息技术以及智能建筑城市模型等将物理城市转化为虚拟数字城市模型，通过模型模拟运营，达到实时监测效果，进而实现预测、
42、分析、优化等功能。传统智慧城市概念只是将不同部分的城市职能实现单体智能，数字孪生城市在顶层设计上就将虚拟和现实结合起来，在数字化、信息化的基础上将物理实体与对应孪生体重叠，实现虚实互动。数字孪生的应用场景广泛，目前在交通、园区、城市应急等领域已经具备较为成熟的实践案例。数字孪生城市基本技术平台架构建模技术存储设备物理服务器交换机、光缆硬件交通应急管网教育水利治安应用天气数据地理数据政务数据聚根据不同数据类型进行存储存根据业务属性构建数据仓库与模型管人工分析机器算法用通过传感器、监控、测绘等方式收集前端数据物联感知完全映射、数据驱动数据孪生城市信息模型平台（CIM)物联感知渲染引擎仿真算法虚拟机
43、云主机弹性计算算对象存储文件存储块存储存宽带VPN网关网感知设备园区城市管理自动驾驶测试智慧工业智慧医疗来源：信通院，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。262023.4 iResearch I细分场景应用城市交通城市交通场景痛点分析数字孪生助力智慧交通升级解决当前交通管理痛点，推动智慧交通再升级全息路口高速公路交通枢纽全息路口采用雷达摄像头等感知设备监测，存在对全天候大范围交通事件监测不稳定、对行人和设备监测效果较差等问题；主要以二维视角呈现，无法满足部分场景（如应急指挥、交通规划）的推演及决策需求在路口监测性能更全面，更稳定。具备“三维实时仿真+精准预测+动态控制”能力，基于实时信息还原三维立体
44、路口场景，推测当前交通管控方案和流量状况下是否会发生拥堵或交通事故及对应级别，辅助管理者灵活调整管控策略，实现通行效果最优化传统智慧高速以监控摄像机为主，点位密集程度有限，仅覆盖重点区域，对完整路段上的路况、事件缺乏掌握手段，监管存在盲区，难以形成有效全域感知；数据采而不用，辅助决策价值低交通行业数字化转型已发展多年，道路交通的运行效率显著提升，但仍存在部分问题有待解决。随着数字孪生技术的兴起，基于数字孪生城市的虚拟空间，结合交通信息数据和高精度地图，构建具备实时性、可模拟、可预测、并可控制物理实体的新型智慧交通体系，将是未来交通发展新方向。在智慧城市交通场景下，数字孪生技术可应用至全息路口、
45、高速公路及交通枢纽（地铁、车站、机场等）三个子细分场景。数字孪生城市交通应用分析孪生路口孪生高速通过点云扫描等手段采集并融合多源交通态势数据，构建全网交通数据模型，实现道路盲区检测，并通过建模计算还原监控盲区的车辆状态，实现交通事故追踪还原；基于孪生仿真模型，模拟预测如维修高速公路、关闭个别ETC车道等运维事件对真实环境造成的影响当前枢纽场景数据系统繁杂庞大且不互通，数据处理仍沿用单维度统计方法，预测判断能力差；排班基本依赖员工经验判断，在高峰与节假日时期，常出现因预测失误、排班不足，导致旅客滞留现象孪生枢纽依托数字孪生平台高性能计算处理多源数据，实现数据互联互通与可视化；基于日常人流监控、车
46、辆热力图分布，依据孪生模拟，对高峰、节假日期间运力、突发情况等进行模拟，提前预演处理措施，辅助运营部门形成决策判断，提高实际工作效率城市管理自动驾驶测试智慧工业智慧医疗来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。272023.4 iResearch I细分场景应用零碳园区数字孪生全面赋能零碳智慧园区，助力实现双碳目标数字孪生可赋能智慧园区，辅助园区管理者完成园区运营、安防、业务等管理工作，实现管理降本提效，优化员工工作生活体验。随着我国“双碳”战略的推进，零碳园区随之产生。根据国际能源署数据，我国工业园区的耗能约占全社会总耗能的69%，碳排放量约占全国总排放量的31%，并呈现出持续
47、增长势头，因此零碳园区建设重要性不言而喻，零碳园区成为智慧园区下一步发展方向。数字孪生赋能零碳园区建设，即在数字孪生园区基础上，通过传感技术采集碳排放相关数据，结合AI算法模拟预测碳排放规划、碳计算、能效监控等工作，通过建设高效、安全、智慧的零碳园区，助力园区双碳目标的早日实现。城市管理自动驾驶测试智慧工业智慧医疗空间信息数据GISBIMCIM点云3D MAXCAD倾斜摄影IoT传感器/业务系统数据湿度温度资产车辆基建人员空间数据数据服务WiFi5G/6G边缘网关IoT网关数字孪生平台层碳排放检测：如公司A碳排量：xx吨光伏板铺设计划区域碳核算碳规划碳盘查光储协同碳计算碳分布降碳策略能效监控碳
48、能效优化具体应用层统计园区内各企业的碳排放数据，对碳排放数据监测、统计、核算、核查，精准分析碳排放源建立碳排放核查体系、利用数字孪生技术完成可持续的碳核查，通过碳足迹建设从原料到产品的全过程监管基于碳排放现状和目标，对双碳进程进行模拟预测根据模拟与实际值之间的差异，提出相应的碳排放优化方案，强化企业对生产、运营的管控，提高价值创造的效率数字孪生助力智慧园区往零碳园区转型电量来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。282023.4 iResearch I细分场景应用城市应急数字孪生赋能智能应急，筑牢城市安全防线数字孪生技术在城市应急领域的应用已经开始逐步展现出其优越性和应用潜力，通过实时数
49、据和信息的监测和分析，可以及时响应各类应急事件，数字孪生可应用至城市应急的应急演练、灾害预警和决策支持、环境监测和评估、危险品管理等场景，可提高城市管理、救援效率和减少损失，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，数字孪生技术将助力城市管理者打造更加智能、高效的城市应急管理体系，且具有重要的人文意义和经济意义。价值体现适用场景技术赋能云与大数据n 人文意义提高城市安全等级：提供全面的信息支持，帮助应急指挥中心快速响应，有效应对应急事件保障公共利益：提供预测和规划、实时监测、模拟演练、优化决策和提高应急响应能力等价值n 经济意义促进产业发展：可以为应急产业提供发展机遇，推动数字技术与城市应急的深
50、度融合，促进产业发展吸引投资：数字孪生可以提高城市应急响应能力和水平，有助于提升城市形象以此吸引投资AIXR物联城市管理自动驾驶测试智慧工业智慧医疗数字孪生在城市应急管理场景下的应用 应急演练：通过数字化建模和仿真，构建城市应急情景模型，对不同应急情景进行模拟和演练，并预测各种紧急情况的影响和后果，并提前采取措施进行应对 灾害预警和决策支持：将城市实时数据和历史数据进行整合和分析，预测可能存在的灾害风险和隐患；也可模拟灾难预警情境，提前发现潜在的安全隐患 环境监测和评估：传感器收集空气质量、温度、湿度等数据，对城市环境进行监测和评估；还可以模拟城市环境污染、气象变化等情况 危险品管理：对危险品
