核心摘要：
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。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。
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。
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。
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65.4%。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%。
学术论文情况
全球学术研究热度活跃，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。
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。
产业链及流程图示
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。
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。
现存挑战
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，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。
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、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。
细分场景应用|城市交通
解决当前交通管理痛点，推动智慧交通再升级
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、高速公路及交通枢纽(地铁、车站、机场等)三个子细分场景。
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。
场景分析|智慧工业
数字孪生赋能工业企业实现四大价值
数字孪生起源于工业，随着数字孪生技术的成熟，工业也将成为数字孪生应用较广的场景。工业企业通过物联网及边缘计算上传相关数据后，使用数字孪生技术可以完成生产、能耗、设备、设计、制造管理等工作，进而实现提质、降本、创收、增效四大价值。工业根据生产过程涉及的操作不同，可分为流程型和离散型工业，后文将分别介绍数字孪生在这两类工业的应用情况。
细分场景应用|离散型工业
解决离散型工业痛点，数字孪生贯穿产品全生命周期
离散型工业当前面临研发设计阶段效率低，生产制造过程难以全面掌控，设备运维检测依赖人工等痛点，数字孪生技术应用至离散工业领域，可以贯穿工业设备产品设计、制造、调试、运行、维护、预测、报废的全生命周期，完成精益化设计、智能化制造与调试、智能维护以及精准预测等工作。
细分场景应用|流程型工业
数字孪生技术可优化流程工业生产过程
流程工业包括能源、化工、制药、冶金等细分行业，这类行业在生产过程中设涉及多种复杂的物理化学反应，各流程工序间耦合强，因此面临缺乏最优物料配方方案导致能耗物耗高，资源利用效率低，工艺调参复杂导致生产成本高企，生产过程环保措施不到位导致环境污染等问题。通过数字孪生技术可以帮助流程工业完成优化物料配方、工艺参数以及环保检测预警等工作。
场景分析|自动驾驶测试
以数字孪生技术为牵引，自动驾驶场景加速落地
在数字孪生测试体系中，真实测试车辆可将实时采集的数据传输至数字孪生平台，用于驱动虚拟车辆模型，完成对真实动态数据的处理和分析，基于评价维度和数据库对车辆行为进行评价。同时数字孪生平台将场景数据下发至真实测试车辆控制器上，汽车根据自身算法做出决策行为。通过虚实结合，虚拟车辆模型构建工作和测试场景搭建的过程实现简化，提高自动驾驶测试效率。
场景分析|自动驾驶测试
数字孪生解决自动驾驶测试难点
自动驾驶行业内一直有“里程测试需达到177亿公里，自动驾驶可靠性才能达到相对理想的置信区间”的观点，然而实现该目标需投入巨额的时间和金钱，很大程度限制了自动驾驶发展。随着数字孪生、仿真等技术发展，业内普遍采取 “99.9%+0.09%+0.01%”解决方案的共识，通过数字孪生技术赋能，保障自动驾驶研发测试算法的演进。除此之外，还面临测试场景碎片化、成本高企风险大、难以复现测试场景的挑战，将数字孪生技术应用在自动驾驶研发测试上，具有测试场景持续化，节省测试场景建设成本，同时提高开发迭代效率等优势。
场景分析|智慧医疗
依托多维度医疗数据构建模型，实现医疗场景数字孪生
医疗数字孪生技术通过实时采集与计算医疗设备数据及医疗信息系统等真实多维度多样化数据，基于AI建模，结合BIM、CIM等技术，将医院物理空间转化为医院孪生模型，通过预测、分析等功能完成医务管理、门诊管理、设备管理等精细化管理工作。此外，基于DICOM数据的重建技术，构建高精度人体模型，对手术流程、治疗方案等进行孪生。医疗数字孪生的应用对经济、社会具有积极意义，但当前医疗领域数字孪生技术还未成熟，仍面临数据安全及隐私、道德伦理等挑战。
细分场景应用|精准医疗&医药研发
提高医疗质量与提升医药研发效率
在医疗场景中，数字孪生可以帮助医生进行手术模拟与规划，提高手术成功率以及医生实操技能，同时还可以建立患者孪生模型，针对不同患者的具体情况给予不同的治疗方案，实现患者个性化治疗，不仅提高医疗质量和效率，同时也可以帮助患者更好地管理自己的健康。另一方面，在数字孪生也可赋能医药研发场景，研究人员也可在人体孪生模型中完成药物研发设计、人体药物代谢与毒性预测、临床试验等工作，进而实现药物研发高效化，降低研发成本和风险，提高药品的质量和安全性。
发展展望|标准体系
建立统一的标准体系将促进数字孪生技术发展
随着数字化技术的不断发展和应用，数字孪生已经成为工业、能源、医疗等各个领域的热点技术之一。数字孪生标准体系的建立将促进数字孪生技术的发展和应用，为数字化转型提供支持和保障。根据前文讨论，数字孪生标准体系建立应覆盖数据标准、安全标准、可信标准、互操作标准以及管理标准五个方面，标准建立是一个长期的过程，需要各个领域的专家共同参与和合作。
发展展望|产业生态
构建协同共赢、开源创新的数字孪生产业生态
数字孪生是一个涉及多环节、多领域、跨部门的复杂系统工程，需要各行业合作，协同创新，提供广泛的技术与数据支持。通过构建协同共赢、开源创新的数字孪生产业生态，促进物理世界和数字世界的深度融合，驱动更多行业对数字孪生的应用，推动技术的发展，助力各行业加速向数字化转型。构建数字孪生技术产业生态应包括以下几方面：1)培育开源创新意识，激发从业者开源创新活力;2) 加深产业链沟通，加强数字孪生项目标杆案例、产品的推广;3)创新商业模式，加大资金投入;4)数字孪生基础设施共建共赢;5)建立数字孪生技术的人才培养机制。
本文转载自“艾瑞咨询”，智通财经编辑：叶志远。
