头豹：2022年中国数字孪生行业研究报告-数字孪生与产业深度融合-

研究目的 本报告为数字孪生系列：数字孪生的特性及优势，各厂商产品特性、业务布局、行业应用等方面进行分析，并对其产业链、服务类型，综合评定。并对相关应用进行全景前瞻等方面的梳理，对此行业发展趋势做出分析。 此研究将会回答的关键问题： 研究区域范围：中国 ①数字孪生产业特性有什么？ 研究周期：2022年 ②数字孪生行业的商业逻辑是怎样的？ 研究对象：中国数字孪生行业 ③数字孪生行业的竞争格局况如何？ 数字孪生是一种通过多个重要的、相互关联的装备系统的数字映射来达到设备全生命周期管理目标的仿真技术 数字孪生为实体对象从物理实际到数字世界的一种映射，数字孪生实现的映射不仅为对象特征的映射，也是对象运行机制的映射。同时，数字孪生是实体对象的虚拟模型，能够跨越映射对象的生命周期，并从映射对象上的传感器发送的实时数据作为模型输入参数，从而获得观察对象的预测运行状态。 数字孪生技术包含数字支撑技术、孪生构建技术与人机交互技术三大类，三大技术的演进与发展，共同提升数字孪生的交互性、灵活性 数字孪生技术包含数字支撑技术、孪生构建技术与人机交互技术三大类，三大技术的演进与发展，共同提升数字孪生的交互性、灵活性、精确性和实时性。数字支撑技术是数字孪生产业的底层基础，可以分为数字线程、人工智能融合与实时网络通信技术，而孪生构建技术是数字孪生产业的核心技术层，是实现映射对象模拟仿真的核心驱动力，其中包括轻量化建模及仿真、几何建模及展示和模型渲染与AI分析。在顶层应用上，目前数字孪生的主要下游应用场景分别为城市领域、工业领域和交运领域。 数字孪生系统主要由基础支撑层、数据互动曾、模拟构建层与仿真分析层、共性应用层和和行业应用层组成。基础支撑层由应用基础设备组成 数字孪生系统主要由基础支撑层、数据互动曾、模拟构建层与仿真分析层、共性应用层和和行业应用层组成。基础支撑层由应用基础设备组成，而数据互动层包含数据采集、数据传输和数据处理等内容。模型构建与仿真分析层包括数据建模、数据仿真和控制；共性应用层则包含描述、诊断、预测、决策四个方面。 根据，头豹研究院测算，2025年中国数字孪生市场规模有望达到484.5亿元，3年期CAGR有望达到30.1% 根据，头豹研究院测算，2025年中国数字孪生市场规模有望达到484.5亿元，3年期CAGR有望达到30.1%，其中城市、工业和交运的数字孪生应用规模合计占比高达70%，市场规模分别为169.6亿元、96.9亿元、72.7亿元。 数字孪生的定义与原理 数字孪生是一种通过多个重要的、相互关联的装备系统的数字映射来达到设备全生命周期管理目标的仿真技术，数字孪生技术的核心点在于物理设备的数字模拟仿真 图表1：数字孪生的定义与原理 数字孪生的定义 REALITY REALITY 数字孪生是一种通过多个重要的、相互关联的装备系统的数字映射来达到设备全生命周期管理目标的仿真技术，数字孪生技术的核心点在于物理设备的数字模拟仿真，基于物联网、传感器、模型、数据、映射、仿真等多学科技术的集成应用：数字孪生为实体对象从物理世界到数字世界的一种映射，数字孪生实现的映射不仅为对象特征的映射，也是对象运行机制的映射。同时，数字孪生是实体对象的虚拟模型，能够跨越映射对象的生命周期，并从映射对象上的传感器发送的实时数据作为模型输入参数，从而获得观察对象的预测运行状态，并且对运行状态进行监控操作。数字孪生的下游应用场景十分多样化，可以复制许多现实世界的物品，从工厂的单台设备装置到整个车间的流水线，从城市交通路口到整个城市的虚拟建模，数字孪生技术能够为映射对象监督其资产的性能，通过预测识别出潜在故障，为设备所有商提供更明智与更重要的设备生命周期维护建议。 数字孪生技术具备促进研发、效率提升和周期管理等优势。通过数字孪生技术，厂商能够获得设备的实时运作数据，对模型进行完善，随后可在虚拟空间对孪生体实行虚拟运作，与创新迭代，缩短产品研发周期从而提高产品的研发进度与效率。另外，数字孪生技术能为厂商提供预测与远程监控能力，完善产品周期管理。 数字孪生的技术架构概述 数字孪生技术包含数字支撑技术、孪生构建技术与人机交互技术三大类，三大技术的演进与发展，共同提升数字孪生的交互性、灵活性、精确性和实时性。数字支撑技术是数字孪生产业的底层基础孪生产业的核心技术层 图表2：数字孪生技术体系 术 交通流模型，实现自动驾驶 统负荷能力受到限制，有时会牺牲画面效果。 下良好的基础，实现低延时通信。 分析 终端应用层 孪生模拟层 技术支撑层 数字孪生技术包含数字支撑技术、孪生构建技术与人机交互技术三大类，三大技术的演进与发展，共同提升数字孪生的交互性、灵活性、精确性和实时性。数字支撑技术是数字孪生产业的底层基础，可以分为数字线程、人工智能融合与实时网络通信技术，而孪生构建技术是数字孪生产业的核心技术层，是实现映射对象模拟仿真的核心驱动力，其中包括轻量化建模及仿真、几何建模及展示和模型渲染与AI分析。在顶层应用上，目前数字孪生的主要下游应用场景分别为城市领域、工业领域和交运领域：数字孪生技术的通过数字支撑技术与孪生构建技术的结合为三大下游细分领域实现人机交互的目的。而数字支撑技术可分为三大类，其中数字线城技术能够深度集成不同类型数据、模型格式，从而支撑全类数据和模型快速流转，将整个产品的生命周期的数据集成与一种数据架构。孪生构建技术将决定了数字孪生体在虚拟空间的几何准确性，从而影响数字孪生对实体模拟运行的精确度，其中几何建模是建模、仿真、渲染等处理过程的基础操作对象，并将决定数字孪生体在虚拟空间的几何准确性。 数字孪生产业链剖析 数字孪生基础层技术构成可分为四大体系，分别包括感知与标识技术、网络和通信技术、计算与服务技术及管理与支撑技术。而建立物理对象的数字化建模技术是实现数字孪生的源头与核心技术 图表4：数字孪生产业链全景图 项 数字孪生产业链剖析-基础层 数字孪生的本质是技术集成，实现数字款生需要依赖诸多基础数字技术的融合创新，包括物联网传感器、物联网测绘应用、人工智能、视觉算法与5G通信技术的融合创新 图表5：数字孪生产业链剖析-基础层 层 实现功能 时空观大数据管理高精度实体测绘多视觉图像匹配 硬件设备多视觉航摄仪测绘级航摄仪全谱段多模型成像光谱仪 物联网测绘应用 诊断预测决策提供 数字孪生 物联网支撑技术 人工智能 数字孪生体运行 支撑 运作 物理实体 三维重建 构建 数字孪生体 映射连接 视觉算法 数字孪生基础层 动作捕捉 虚拟仿真 描述诊断预测决策 高速率低延时大容量 5G技术优势 5G通信技术 数字孪生体 物理实体 实现大规模数据实时传输 大量数据产生 数字孪生的本质是技术集成，实现数字孪生需要依赖诸多基础数字技术的融合创新，包括物联网传感器、物联网测绘应用、人工智能、视觉算法与5G通信技术的融合创新，基础数字技术的蓬勃发展是数字孪生实现多场景应用的坚实基础，并成为融会贯通式的数字化基础设施：数字孪生基础层技术构成可分为四大体系，分别包括感知与标识技术、网络和通信技术、计算与服务技术及管理与支撑技术。 其中，感知和标识技术是数字孪生技术的基础，负责采集物理数据，实现外部世界信息的感知和识别，包括多种发展成熟度差异性很大的技术，如传感器、RFID、二维码等；而网络通信技术是数字孪生信息传递与服务支撑的基础设施；管理与支撑技术保证物联网实现“运行-管理-控制”的关键，包括测量分析、网络管理和安全保障等。 数字孪生产业链剖析-应用层 数字孪生的应用模式可以分为提升孪生精度、延长孪生时间、拓展孪生空间三大类，其中数字孪生技术的应用的主流为提升孪生精度。根据工业互联网产业平台的数据显示，其应用占比高达87% 图表7：数字孪生产业链剖析-应用层 数字孪生的应用模式可以分为提升孪生精度、延长孪生时间、拓展孪生空间三大类，其中数字孪生技术的应用的主流为提升孪生精度。根据工业互联网产业平台的数据显示，其应用占比高达87%，而延长孪生时间与拓展孪生空间的应用占比目前规模较小，从侧面说明，数字孪生应用尚处于初级阶段，更多为“点状场景”能力提升的应用，而在全生命周期与复杂系统应用等方面略显不足：提升孪生精度的应用中，依次涵盖了“简单描述级”、“通用诊断级”、“自主决策级”，其中数字孪生的应用主要停留在“简单描述”和“通用诊断”阶段，两者的应用占比之和为71%，而智能决策类的应用则相对较少，自主控制类的应用占比最低。而在延长孪生时间中，制造一体化与全生命周期优化应用占比仅为10%，在拓展孪生空间应用，主要应用于孪生对象的系统应用。 数字孪生行业核心厂商图谱 根据数字孪生城市主要技术环节，初步形成空间地理信息类、BIM建模类、感知和标识类、数据融合与渲染类、模拟仿真推演类、交互与控制类等主要产业阵营 图表8：数字孪生核心技术产业链厂商全景表 数字孪生应用场景-工业应用 数字孪生的技术发展与工程应用起源于工业制造领域，在工业产品的概念设计、详细设计、加工设计、运维服务和报废回等全生命周期发挥着重要作用。 数字孪生已经被广泛应用于航空航天、电力、船舶、离散制造等行业领域 图表10：数字孪生在工业领域的应用 数字孪生在工业领域的应用 # 产品研发 工艺规划与生产 设备维护与故障预测 Results 生产决策 虚拟仿真优化 获取异常时刻车间数据 传统主机厂维修流程长，且多为被动式检修，数字孪生将扭转劣势 原有产品设计工具为3D CAD建立的虚拟模型为静态模型，试错成本高 利用数据建模得到的模型和数据分析结果实现预期功能 虚拟空间 数字孪生 设备生产异常 决策变化 数字孪生在虚拟空间对设备进行一致性模拟，实现异常设备故障诊断 传统研发设计具有研发周期长，成本高昂缺点 虚实交互 虚实交互 车间生产过程 感知数据 接受决策并执行 数字孪生技术能取代传统物理实验取得实验数据的研发模式 数字孪生应用于制造过程的车间层，对生产过程进行仿真、评估优化 数字孪生将设备传感器数据输入模型，对设备耗损情况进行预测 现实反馈 物理空间 图表11：工业领域数字孪生投资金额，2019-2024E 数字孪生的技术发展与工程应用起源于工业制造领域，在工业产品的概念设计、详细设计、加工设计、运维服务和报废回收等全生命周期都发挥着重要作用：工业数字化、智能化已经解决了传统生产车间的各种数据信息主要依靠人工记录、统计、查询、使用和分析，导致的数据质量差、使用效率低等难题。但尚未达到实际车间与虚拟车间之间的实时交互和共融。数字孪生技术通过整合物理真实空间与虚拟空间各流程、各业务的有效数据，可实现工厂全生产要素在物理工 单位：十亿美元 CAGR：35% 数字孪生应用场景-城市应用 政策导向、企业支撑和城市建设需求共同推进数字孪生技术在智慧城市的应用占比。数字孪生技术在智慧城市的技术架构主要依托信息技术基础设施实现数据的汇聚、传输以及处理，形成数据资源 图表12：数字孪生在城市领域应用 数字孪生城市 政府 居民 企业 应 政策导向、企业支撑和城市建设需求共同推进数字孪生技术在智慧城市的应用占比。数字孪生技术在智慧城市的技术架构主要依托信息技术基础设施实现数据的汇聚、传输以及处理，形成数据资源。随后在通用服务能力的支撑下融合智能中枢层技术，形成能够对外提供的数字孪生服务，并通过交互服务实现与上层应用场景的深度融合：《中国十四五远景规划》中明确提出探索数字孪生城市与城市数据大脑的建设，并且将加快数字化中国的建设；在企业层面，不同类型的企业也加快布局数字孪生城市建设产业，包括运营商、地理信息与测绘、BIM、建模仿真、集成商、互联网企业等；数字孪生城市化建设的功能架构，可分为以云计算、大数据、人工智能、物联网端口为代表的基础应用设施，其次是智能中枢（通用平台层），包含各类共性技术与应用支撑平台，