數字孿生技術打通了物理世界與數字世界的隔閡，實現了物理信息系統中的虛實融合，在智能制造、智能建造、智慧醫療、智慧城市等垂直行業廣泛拓展，產生了智能運維、虛擬調試、異常診斷、風險預測、決策輔助、系統優化等諸多應用價值，已成為助力企業數字化轉型、提高生產效率、促進數字經濟發展的重要抓手。

本文詳細梳理數字孿生的定義、發展歷程、關鍵技術、系統架構、產業鏈圖譜、頭部玩家、行業場景等，了解數字孿生，讀這一篇就夠了！

1定義與發展歷程

數字孿生的概念起源可以追溯至20世紀60年代，當時美國國家航空航天局(NASA)首次在其阿波羅計劃中引入了“孿生”概念。這一概念涉及在地球上創建物理復制品，這些復制品能夠精確匹配它們在太空中的系統。這使得他們能夠模擬各種場景，測試不同的情況和條件，并評估其系統的行為和性能。然而，這一概念直到21世紀初邁克爾·格里夫斯在制造業中引入數字孿生的概念后才真正獲得廣泛關注。隨后，在2017年，高德納將其列為十大戰略技術趨勢之一，許多行業巨頭采納了這一概念，從而獲得了更多的關注和重視。

圖 / 數字孿生發展歷程

“工業4.0”術語編寫組對數字孿生的定義是：利用先進建模和仿真工具構建的，覆蓋產品全生命周期與價值鏈，從基礎材料、設計、工藝、制造及使用維護全部環節，集成并驅動以統一的模型為核心的產品設計、制造和保障的數字化數據流。通過分析這些概念可以發現，數字紐帶為產品數字孿生體提供訪問、整合和轉換能力，其目標是貫通產品全生命周期和價值鏈，實現全面追溯、雙向共享/交互信息、價值鏈協同。

圖 / 智能制造專家張曙教授理解并形成的數字孿生概

念框架

通俗來講，數字孿生是指針對物理世界中的物體，通過數字化的手段構建一個在數字世界中一模一樣的實體，借此來實現對物理實體的了解、分析和優化。從更加專業的角度來說，數字孿生集成了人工智能（AI）和機器學習（ML）等技術，將數據、算法和決策分析結合在一起，建立模擬，即物理對象的虛擬映射，在問題發生之前先發現問題，監控物理對象在虛擬模型中的變化，診斷基于人工智能的多維數據復雜處理與異常分析，并預測潛在風險，合理有效地規劃或對相關設備進行維護。

圖 / 數字孿生的定義與原理

通過上述定義可見數字孿生核心目標是模擬、監控、預測和優化物理世界行為，形成"分析-反饋-決策"的持續迭代。

2工作流程

1數據采集與傳輸

數字孿生典型的工作流程第一步是通過使用各種傳感器（如定期發送其連接設備的最新狀態的物聯網設備）來收集物理系統的數據和信息，如溫度、壓力和其他相關變量。“工業物聯網(IoT)設備”指的是安裝在系統上的物理設備，該設備與互聯網相連，并具有發送和接收數據的能力。數據傳輸的關鍵在于實時性和安全性。

高精度傳感器數據的采集和快速傳輸是整個數字孿生系統的基礎。

一旦數據被收集和傳輸，它們會在系統內部進行詳細的標記和管理，形成一個結構化的底層數據池。這個數據池是數字孿生體建模和仿真的基礎，允許系統創建一個與物理世界幾乎一致的數字模型。

2分析與模擬

下一步是從迄今收集的原始數據中生成有意義的信息。

數字孿生利用先進的仿真技術和機器學習算法開展算法模擬和可視化程序，進而分析數據、提供洞見，建立物理實體和流程的準實時數字化模型。這種模擬和分析能力對于診斷問題、預測系統性能和優化操作至關重要。

3決策行動

最后，在完成所有分析后，會通過網絡或移動平臺向物理系統的相關界面發送反饋，從而使用戶能夠實時看到物理系統的更新情況，并獲悉分析結果，其中可能包括關于即將出現的異常情況的警告、對系統未來發展的建議，或者就特定情況下的處理方式提供建議。從而完成了物理世界與數字孿生之間閉環連接的最后一環。

當然，在實際操作中，流程(或物理實體)及其數字虛擬鏡像明顯比簡單的模型或結構要復雜得多。

圖 / 數字孿生系統架構

3核心技術

數字孿生技術的核心在于將物理世界的數據引入數據層，通過構建一個精確的數字模型，即數字孿生體，以模擬和分析現實世界實體的全生命周期。

建模、渲染、仿真和物聯網技術的融合構成了數字孿生的核心技術框架。分別負責構建模型，讓模型更貼近現實，讓模型適用現實世界物理法則。除此， 數字孿生體需要和物理實體保持全生命周期狀態的同步更新，要求數據實時同步，因此大數據、云計算以及網絡成為必不可少的底層技術支持，保證數據流通、實時交互。

圖 /數字孿生關鍵技術

1建模技術

●3D 掃描：利用 3D 掃描儀獲取物體表面的點云數據，通過點云處理軟件進行數據處理和三角網格重建，生成高精度的 3D 模型。

●參數化建模：使用計算機輔助設計（CAD）軟件根據設計參數直接構建數字模型，實現精確的幾何形狀和尺寸控制。

●逆向工程：結合 3D 掃描和 CAD 技術，通過掃描獲取實體的形狀數據，再在 CAD 軟件中進行曲面重建，生成可編輯的參數化模型。

2渲染技術

●基于物理的渲染（PBR）：通過模擬光線與物體表面的物理互動，生成高真實感圖像。

●實時渲染：依賴 GPU 的強大計算能力，使用游戲引擎實現毫秒級場景渲染。

●云渲染：利用云端的并行計算能力，對復雜大場景進行分布式渲染。

3仿真技術

●有限元分析（FEA）：將連續區域離散為有限個單元，通過求解偏微分方程計算實體在不同條件下的響應。

●實時仿真：通過簡化模型和 GPU 加速等手段，實現實時交互的仿真分析。

4物聯網技術

●數據采集與傳輸：通過傳感器網絡實時采集物理實體的數據，并通過物聯網技術傳輸到數字孿生系統。

5集成平臺

●數字孿生平臺：提供從數據采集、建模、仿真到應用的全流程支持。

4產業鏈圖譜

數字孿生可劃分為“基礎支撐”、“數據互動”、“模型構建”、“仿真分析”、“共性應用”、“行業應用”6 大核心模塊，對應從設備、數據到行業應用的全生命周期。國內外主要廠商主要有建模業務、仿真業務、平臺業務、行業服務業務四大類。

圖 / 數字孿生產業鏈全景圖

1上游：基礎技術與數據采集

數字孿生的本質是技術集成，實現數字孿生需要依賴諸多基礎數字技術的融合創新，包括物聯網傳感器、物聯網測繪應用、人工智能、視覺算法與5G通信技術的融合創新。

數字孿生基礎層技術構成可分為四大體系，分別包括感知與標識技術、網絡和通信技術、計算與服務技術及管理與支撐技術。

圖 / 數字孿生產業鏈剖析-基礎層

●傳感器和設備制造商：提供數據采集的基礎硬件，如傳感器、物聯網設備等。

●代表企業：

國內：華為（5G 通信設備）、大華股份（安防傳感器）、中興通訊（通信設備）

國外：思科（網絡設備）、博世（工業傳感器）、西門子（工業自動化）

●數據通信與存儲技術：涉及數據傳輸與存儲的技術和服務，如 5G 通信、云計算平臺等。

●代表企業：

國內：阿里云（云計算平臺）、騰訊云（云服務）

國外：IBM（云計算）、AWS（云計算）

2中游：數字孿生平臺與模型開發

●軟件平臺開發：提供數字孿生建模與仿真的軟件平臺。

●代表企業：

國內：阿里云（云計算平臺）、騰訊云（云服務）、海康威視（智能視頻分析）

國外：GE（Predix 平臺）、IBM（Watson 物聯網）、PTC（ThingWorx 平臺）

●人工智能與數據分析：利用 AI 技術進行數據處理與分析，建立預測模型。

●代表企業：

國內：阿里云（AI 算法）、百度云（AI 平臺）

國外：IBM（Watson AI）、Google（AI 服務）

3下游：應用與解決方案

●行業應用：數字孿生技術在具體行業的應用，如智能制造、智慧城市、醫療健康等。

●代表企業：

國內：京東（智能物流）、美的集團（智能制造）、平安科技（智慧城市）

國外：西門子（工業 4.0 解決方案）、ABB（工業自動化）、飛利浦（數字健康）

●服務與維護：提供數字孿生系統的定制化開發、集成與維護服務。

●代表企業：

國內：軟通動力（iSSMeta 平臺）、華龍迅達（木星數字孿生平臺）

國外：GE（Predix 平臺）、Siemens（Xcelerator 平臺）

4主要玩家

數字孿生技術已成為推動工業和商業數字化轉型的關鍵力量。數字孿生行業內玩家可以分為兩類，分別為數字孿生相關技術提供商與解決方案集成商。其中，技術提供商包括可視化廠商、BIM、GIS、CIMI以及CAD/CAE仿真建模等技術廠商；而解決方案廠商主要是為不同行業客戶提供定制化的物聯網解決方案和服務，從而幫助廣大客戶實現不同層級的數字孿生解決方案，代表企業主要為互聯網大廠(BAT)、華為等云廠商以及三大運營商、萬睿科技、軟通動力等垂直領域綜合智慧平臺廠商。

各領先企業如 GE Digital、西門子、 PTC、Ansys、達索系統等，憑借其強大的技術基礎， 開發了如 Predix、COMOS Platform 和 ThingWorx 等綜合性平臺，正在定義這一領域的未來。

制表：制造前沿

在中國，數字孿生技術的應用與發展正吸引越來越多企業的關注與投入。眾多解決方案供應商如美云智數、華龍迅達、寄云科技、 力控科技、精航偉泰等，均致力于在特定應用場景或行業中提供創新的數字孿生服務。

制表：制造前沿

5應用場景

數字孿生應用范圍廣泛， 涵蓋了城市規劃、能源管理、航空航天等多個行業。

1工業制造

數字孿生的技術發展與工程應用起源于工業制造領域，在工業產品的概念設計、詳細設計、加工設計、運維服務和報廢回等全生命周期發揮著重要作用。工業數字化、智能化已經解決了傳統生產車間的各種數據信息主要依靠人工記錄、統計、查詢、使用和分析，導致的數據質量差、使用效率低等難題。但尚未達到實際車間與虛擬車間之間的實時交互和共融。

數字孿生技術通過整合物理真實空間與虛擬空間各流程各業務的有效數據，可實現工廠全生產要素在物理工廠、虛擬工廠、工廠服務系統間的迭代運行，最終使物理工廠不斷迭代優化，使工廠生產和管控達到最優的一種工廠運行新模式。目前，數字孿生已經被廣泛應用于航空航天、電力、船舶、離散制造等行業領域。

●設備運維：實時監控生產線狀態，預測故障并優化維護策略（如西門子工業數字孿生）。

●生產仿真：模擬新工藝參數，驗證后再投入物理產線，降低試錯成本。

圖 / 數字孿生在工業領域的應用

清華五道口《中國數字孿生行業研究報告》

圖 / 數字孿生賦能工業實現四大價值

來源：艾瑞咨詢

2智慧城市與基建

《中國十四五遠景規劃》中明確提出探索數字孿生城市與城市數據大腦的建設，并且將加快數字化中國的建設。構建數字孿生城市，實現對現實世界的監測、診斷、 回溯、預測和決策控制，用于實體城市的規劃、建設、 治理和優化等全生命周期管理，應用于交通管理、零碳智慧園區和應急管理等領域，提高城市運行效率。

圖 / 數字孿生在城市領域應用

圖 / 數字孿生助力智慧園區往零碳園區轉型

3航空航天

在航空航天領域，數字孿生可以模擬飛行器的運行狀態，進行故障預測和維護管理，確保飛行安全。

4能源管理

在能源管理中，數字孿生可以實時監 測和優化能源系統的運行，降低能耗，提高能源利用效率。

5自動駕駛

數字孿生技術通過將實際測試車輛收集的即時數據傳輸至數 字孿生平臺，驅動虛擬車輛模型進行動態數據的實時處理與分析。

6醫療健康

數字孿生技術可實現監測、處理、整合影像信息及電子病歷等醫用數據， 生成患者、醫院數字孿生模型，協助醫療資源管理優化，確定用藥方案、驗證手術方案可行性等。

7智慧物流

通過數字孿生技術優化物流流程，提高物流效率和降低成本。

數字孿生已成為賦能千行百業的關鍵技術之一。