2022年数字孪生行业研究报告

第一章 行业概况

1．1 定义

数字孪生是利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。即针对物理实体在虚拟世界中1：1重建一个“数字孪生体”。实际应用例如视频化社交、视频会议、直播等内容。视频内容以及参与者都是真实的，而直播和会议的空间是虚拟的，参与者能够通过互动、打赏等手段影响这一虚拟场景。

图 数字孪生行业生命周期过程

资料来源：资产信息网 千际投行 东方财富网

1．2 本质

数字孪生的本质是信息建模，旨在为现实世界中的物理对象在数字虚拟世界中构建完全一致的数字模型，但数字孪生所涉及的信息建模不再是基于传统的基本信息传输格式。

与传统建模相比，难度和应用效果呈指数级增长。主要表现在数字抽象描述难度和应用效果呈指数级增长。主要表现在数字孪生可以有多个变化，即根据不同的用途和场景构建不同形式的数字模型。

1．3 特征

（1）虚拟现实映射：数字孪生技术要求数字空间中物理对象的数字表示，现实世界中的物理对象和数字空间中的孪生可以实现双向映射、数据连接和状态交互；

（2）实时同步：基于实时传感等多种数据的获取，孪生可以全面、准确、动态地反映物理对象的状态变化，包括外观、性能、位置、异常等；

（3）共生演变：在理想状态下，数字双的映射和同步状态应涵盖双对象从设计、生产、运营到报废的全生命周期，双对象应随着双对象的生命周期进程不断演变和更新；

（4）闭环优化：建立孪生的最终目的是通过描述物理实体的内在机制、分析规律、洞察趋势，形成基于分析和模拟的优化指令或策略，实现物理实体决策优化功能的闭环。

1．4 现状

数字孪生是在数据整合分析基础上，构建与物理实体相对应的平行虚拟实体，并最终实现虚拟实体对物理实体的反哺赋能。作为数字经济及产业元宇宙发展的重要抓手，近年来我国数字孪生行业开始受到广泛关注，但整体尚处于起步阶段，发展时间较短。

未来，随着政策环境优化、技术演进以及行业标准和体系逐步成熟，数字孪生应用场景广度和深度将进一步拓展，推动行业市场规模迅速增长。根据IDC数据，预计到2025年，全球数字孪生市场规模将增至264．6亿美元，2020－2025年CAGR高达38．35％。

资料来源：资产信息网 千际投行 36氪证券研究院

作为实现虚实融合重要的复合技术，数字孪生在各行业的需求日益高涨，目前已被广泛应用于智慧城市、智能制造、智慧医疗等诸多领域。其中，数字孪生在智慧城市中的应用不断拓展深化，主要基于遥感、传感器等技术实现城市全要素数据汇集，构建城市数字孪生体，并运用大数据、人工智能、云计算等技术提高其精确度，最终帮助实现交通、气候环境、仓储物流等社会民生的有效监测及治理。

近年来，我国智慧城市市场规模日益扩大，将带动数字孪生的进一步发展。通过对城市数据的全域标识、状态感知、实时分析，来实现城市的模拟、监控以及控制，解决城市规划、管理、服务过程中的问题。

资料来源：资产信息网 千际投行 东昊证券研究院

1．5 应用

数字孪生（Digital Twin）技术正被广泛地应用于工业制造、工程建设、智慧城市、汽车驾驶、政府机构、医学分析及文旅创意等诸多领域。数字孪生是一种“能将物理世界和数字世界打通实现虚实融合”的复合技术，未来它的发展潜力巨大。

数字孪生具有将虚拟空间和物理实体紧密融合的特点，在5G技术下，数字孪生将更容易落地。

在工业领域，数字孪生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。通过数字孪生技术，不仅能够对工厂设备进行监测，实现故障预判和及时维修，还可以实现远程操控、远程维修，极大降低运营成本，提高安全性。

在医疗领域，个人的健康监测与管理通过数字孪生可以更清楚地了解身体的变化，对疾病做出及时预警。未来可通过各种新型医疗检测和扫描仪器以及可穿戴设备，完美地复制出一个数字化身体。通过追踪这个数字化身体的运动与变化，来更好地进行健康监测和管理。

在智慧城市领域，无人机群将为城市提供基于图像扫描的城市数字模型，使街道、社区、娱乐、商业等各功能模块都可拥有数字模型，便于人类对城市智慧化管理。

第二章 商业模式和技术发展

2．1 数字孪生产业链

由基础层、中间层和应用层三部分组成

（1）基础层：主要包括芯片、传感器、监控设备等硬件设备以及网络、算力等基础要素，负责数字孪生数据采集和网络发送。目前，传感器领域仍由美、日、德企业主导，中国本土企业市场份额较小；监控设备领域，国产品牌具有一定优势，海康威视作为行业龙头企业，曾提出“物信融合”的架构体系，引领监控设备智能化转型。

（2）中间层：包括数据互动、模型构建、仿真模拟和共性应用。其中，数据互动负责数字孪生的信息采集、传输同步与增强；模型构建提供获取数据和建立数字化模型的服务；仿真模拟是根据物理对象当前状态通过物理规律和机理分析预测未来状态的过程；共性应用则为产品提供全生命周期管理，进行描述、诊断、预测和决策。

（3）应用层：包括智慧城市、智能制造、智慧医疗等多方面应用。数字孪生技术具有普适性特点，可在各行业的场景中落地，应用范围不断拓展。

资料来源：资产信息网 千际投行 36氪证券研究院

图：数字孪生产业图谱

资料来源：资产信息网 千际投行 36氪证券研究院

2．2 商业模式

几十年来，基础设施以及建筑、工程和施工（AEC）行业一直在各种项目中使用计算机辅助设计（CAD）和建筑信息建模（BIM）软件来创建特定的2D和3D可交付成果，这个行业正在朝着工具和行业云集成套件的模式发展，这为打造新商业模式、行业生态系统和更具协作性的工作方式打开了一扇大门。

随着数字孪生技术的应用发展，AEC行业企业也看到了通过为客户管理和维护基础设施数字孪生带来的新收入机会。

在基础设施行业顺应新工作方式的同时，这些新的商业模式也在颠覆基础设施行业，带来新的机会。正如各种平台模型给音乐、书籍、零售和零工经济服务等行业带来的影响一样，数字孪生也有可能让基础设施行业从中受益。

由于数字孪生是基于云的平台业务模式，因此它不仅为围绕核心数字孪生模型的运营和维护服务带来了可能性，还有围绕这些孪生模型提供增值的数字服务，例如可视化、协作、物理安全和网络安全、数据分析和支持AI的预防性维护。

此外，基础设施开发商还可以与数字孪生提供商和周边服务供应商生态系统展开合作，通过出售实物资产以及通过数字孪生模型提供持续的数字服务中受益。随着时间的推移，这些基于订阅的服务可能会大大增加原始销售价格。例如，一个10万平方英尺的房地产项目可以在五年内从数字孪生相关服务中获得100万美元的附加收入，并且近80％的资产生命周期价值是在运营中实现的。

2．3 技术发展

数字孪生的技术实现依赖于诸多新技术的发展和高度集成以及跨学科知识的综合应用，不仅是一个复杂的、协同的系统工程，涉及的关键技术方法还包括建模、大数据分析、机器学习、模拟仿真等。

举例而言，如果把数字孪生的构建比作“数字人”的创造，则其核心的建模过程相当于骨架的搭建过程；采集数据、开展数据治理和大数据分析，相当于生成人的肌肉组织；而数据在物理世界和赛博空间之间的双向流动正如人体的血液，所提供的动能使数字机体不断成长，对物理世界对象的映射更趋精准；模拟仿真使“数字人”具备智慧，从而使通过赛博空间高效率、低成本优化物理实体成为可能。

图 数字孪生对象从“实物”演进到“实体”

资料来源：资产信息网 千际投行

（1）数字孪生建模技术经历了从实物的“组件组装”式建模到复杂实体的多维深度融合建模的发展。

建模是数字孪生落地应用的引擎。以前，数字孪生建模一般是通过将不同领域的独立模型“组装”成更大的模型来实现。产品、设备等实物通过“组装”建模可以达到较好的效果，但复杂实体的建模往往是跨领域、跨类型、跨尺度，涉及多个维度，通过单一维度的“组件组装”，建模效果欠佳。

多维深度融合建模技术的逐渐成熟，支撑更复杂的实体组织或数字城市的孪生模型构建。多维度建模技术的引入，通过融合不同粒度的属性、行为、特征等“多空间尺度”，以及刻画物理对象随时间推进的演化过程、实时动态运行过程、外部环境与干扰影响等“多时间尺度”模型，使数字孪生模型能够同时反映建模对象在微观和宏观层面上的特征。

（2）深度学习、强化学习等新兴机器学习技术的发展使得大数据分析能力显著提升，这种分析能力是构建面向实体的复杂数字孪生体的基础支撑。

当前，企业内部各部门数据统计口径不一、数据的自采率和实时性不高等问题普遍存在，制约了企业数字孪生刻画的准确度。随着深度学习、强化学习等新兴机器学习技术的引入，实现多维异构数据的深度特征提取，大大提高了数据分析效率，使得构建面向企业的复杂数字孪生体成为可能。

（3）模拟仿真技术从早期的有限元分析对物理场的仿真，发展到网络模型对复杂实体组织的仿真。

有限元分析主要关注某个专业领域，比如实物的应力或疲劳等，但物理现象往往都不是单独存在的，例如只要运动就会产生热，而热反过来又影响一些材料属性。这种物理系统的耦合就是多物理场，分析复杂度要比单独分析一个物理场大得多。而由于实体组织更加复杂，除了传统的物理特性外，还涉及复杂的业务因素，如工业制造企业需要面向人、机、料、法、环、财等多个要素，且须考虑多要素间的复杂关系，需要依靠分布式仿真、交互式仿真、智能Agent等网络模型不断进行迭代发展。

2．4 政策监管

近年来，我国多部委密集出台相关政策，助力数字孪生技术和应用发展。《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》（发改产业〔2019〕1762号），提出支持数字孪生技术在工业领域的应用；《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》（发改高技〔2020〕552号）将数字孪生与大数据、人工智能、5G等数字技术并列，支持相关行业和企业发展数字孪生技术；《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》，将“探索建设数字孪生城市”纳入加快数字社会建设步伐的重点工作任务。此外，上海、浙江、广东等省市加快启动数字孪生城市建设试点示范，推动数字经济与实体经济深度融合。

资料来源：资产信息网 千际投行 公开资料整理