虛實相映中國數字孿生行業研究報告?2023.4iResearchInc.摘要概念定義：數字孿生指將物理實體鏡像映射到虛擬空間，生成一個“數字雙胞胎”，在虛擬空間中的克隆體可以通過物聯網實現數據實時雙向互聯互通，反映對應物理實體的全生命周期過程，在整合底層數據信息的基礎上進行仿真預測，為優化決策賦能。根據復雜程度，數字孿生可以分成5級。受益于數字經濟、工業互聯網發展、政策落地、技術突破、下游需求增長，當前行業步入快速增長期；數字孿生關鍵技術包括建模、渲染、仿真及物聯網。市場概覽：2022年中國數字孿生市場規模超100億元，預計2025年將達375億元；當前全球學術領域對數字孿生研究熱度活躍，中國論文發布數量領先。投融資方面，行業融資熱度逐步回暖，城市賽道景氣度最高；數字孿生行業玩家可分為技術服務商（如CIM、BIM、可視化平臺廠商等）以及集成方案廠商（如運營商、互聯網大廠等）。技術、業務、資源三方面筑造數字孿生廠商競爭壁壘。數字孿生發展伴隨產生四大挑戰：廠商商業模式不成熟，支撐技術要求高，標準體系未統一以及數據能力不完善。應用場景：數字孿生與各行業融合加深，本文主要介紹數字孿生技術在城市管理（智慧交通、零碳園區以及城市應急）、智慧工業（流程型工業、離散型工業）、自動駕駛測試以及醫療場景（智慧醫院、精準醫療及藥物研發）的應用，通過數字孿生技術賦能各行業應用場景。發展展望：呼吁數字孿生行業參與者共同建立統一的標準體系，構建協同共贏、開源創新的數字孿生產業生態。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.2行業概述1234市場概覽行業應用發展展望3基本概念物理實體克隆與數據雙向實時聯通構成數字孿生的形與神數字孿生指將物理實體鏡像映射到虛擬空間，生成一個“數字雙胞胎”，在虛擬空間中的克隆體可以通過物聯網實現數據實時雙向互聯互通，從而反映對應物理實體的全生命周期過程，在整合底層數據信息的基礎上進行仿真預測，為優化決策賦能。同樣是在數字空間構建產物，數字孿生并不等于元宇宙，數字孿生是元宇宙的重要技術基礎之一，二者的區別在于前者強調復現物理對象的狀態使其更加貼近現實，更多使用于B端領域，后者強調人及其感知，更加貼近C端消費場景。另外根據復雜程度，數字孿生可以分成5級，級別越高，數字孿生越強大。數字孿生概念數字孿生等級劃分⑤

虛實共生：虛實長期同在完成對物理實體復制形成模型后，下一步是L5步運行，可自主孿生，精準預測未來狀態①對物理實體完全復制實現數據層面的實時交數字孿生對三維世界物理實體的復制并不局限于形式，只要是將物理實體表現為唯一的、可互，為模型的“形”注④

以虛優實：可利用數字入數字孿生的“神”。數據的互聯互通強調孿生體可以完全反映物理實體的狀態數據，同時孿生體的狀態調整可以同步作用到物理實體上。數字世界的孿生體不光是復制品，也能反作用于物理世界L4L3孿生進行物理實體優化交互實時通信的數字化表達，③

以虛預實：可預測物理實體未來一段時間的運行過程和狀態即滿足數字孿生要求，物理對象數字模型數字孿生強調重點在于唯一數字實體與實時交互能力，并不一定要求必須形成二維或者三維空間，就算僅僅是一串數據，只要滿足唯一映射以及實體與孿生體之間數據互通，也可以稱之為數字孿生鏡像②

以虛控實：可通過孿生模型間接控制物理實體的運行過程L2L1①

以虛映實：可實時復現物理實體的實時狀態和變化過程②數據雙向互聯互通來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.4技術框架在數據層引入物理世界數據，通過應用層反作用于現實實體數字孿生通過構建數字孿生體并對其全生命周期進行模擬分析，為優化決策提供依據，這需要數據能力與建模能力作為底層支持。數字孿生通過傳感器等媒介，采集人、物等物理實體的數據，通過物聯網技術傳輸實時狀態數據，最終在內部進行數據標記與管理，構成底層數據池。具有做支撐后，數字孿生將基于現實世界建模，構建一個與現實世界基本一致的數字世界，再通過仿真等技術模擬物理世界的規律，實現狀態預測、問題診斷等功能，反饋現實世界決策。數字孿生系統架構物理實體場景端口智慧城市Web智慧園區App智慧工業短信精準醫療大屏…………應用層功能層數字孿生體人系統認知問題診斷狀態預測控制優化輔助決策……實時交互幾何模型物理模型行為模型個性動作模型規則模型物景二維平面繪圖三維立體建模磁場建模基于歷史數據基于隱性知識建模層數據層動力學建模基于遺傳算法建模IoT采集傳輸分析存儲融合標識管理感知來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.5關鍵技術建模、渲染、仿真及物聯網融合構成數字孿生關鍵技術數字孿生過程中涉及多種技術，可大體分為前端設備層及技術層，本頁所談論的核心技術并不涉及傳感器等前端設備。建模、渲染、仿真是數字孿生的關鍵技術，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。數字孿生關鍵技術建模渲染仿真?渲染是將模型生成圖像的重要技術，能將三維模型處理得更加貼近現實生活，呈現出與實物類似的質感?建模是構建數字孿生體的核心技術，也是數字孿生體進行上層操作的基礎?仿真是對物理世界的動態預測，基于AI智能計算模型、算法，結合可視化技術，實現智能化的信息分析與輔助決策，實現對物理實體運行指標的監測與可視化，達成模型算法的自動運行及對物理實體未來發展的在線預演，從而優化物理實體運行?

建模包括對物理實體的幾何結構和外形進行三維建模（幾何建模）；還包括對物理實體本身的運行機理、內外部接口、軟件與控制算法等信息進行全數字化建模?

從部署模式看，分成本地渲染（高分辨率）與云渲染（便捷性、實時互動性）兩種模式，目前以本地渲染為主，未來兩種方式將相互結合，以滿足不同用戶需求物

聯

網大數據與人工智能云計算與邊緣計算網絡?數據是數字孿生的實現底座。數字孿生過程中前端傳感器收集的數據量極大，且大部分具有實時傳輸的要求，對大數據處理算法提出更高要求，需要與深度學習等人工智能技術相結合?云計算是數字孿生實現的重要基礎設施，建模、渲染、仿真所帶來的龐大數據的處理需要采取云端結合的方式，才能更好地在保證算力的情況下提升處理速度?網絡直接影響數據傳輸的即時性，進而影個數字孿生過程來源：專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.6發展歷程當前處于增長期，隨技術發展已在部分行業完成具體實踐數字孿生概念起源于美國，最初是為了預防損失極高的航天意外事件、空軍戰斗機維護等問題的發生，隨后美國通用電氣公司發現數字孿生技術對生產制造的價值，將之推廣到工業生產領域，西門子、達索等老牌制造企業紛紛入局，數字孿生技術從美國向歐洲擴散。隨著人工智能、物聯網、虛擬現實等技術的持續發展以及元宇宙概念的興起，數字孿生概念進一步完善，適用范圍不斷拓寬，在工業和城市領域均具備更大的想象空間。數字孿生發展歷程元宇宙概念興起，數字數字孿生被列為未來航孿生作為底層技術在工空航天與國防的6大頂尖技術之首初生探索增長業、醫療、城市管理等領域均已具備具體實踐GE、PTC、西門子、達

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DigitalTwin”術語并在市場宣傳中使用20172022美國空軍研究實驗室結構力學部門在演講上

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）這一術語2014步入增長期元宇宙美國密歇根大學教授Michael

Grieves提出“鏡像空間模型”的概念2011??Gartner將數字孿生列入2017-2019年十大戰略科技發展趨勢虛擬現實工業4.0概念自2013年提出之后，數字孿生關注度逐漸提升，西門子推出數字孿生應用模型人機交互-2002視覺監測來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.7驅動因素｜數字經濟數字經濟持續增長，產業數字化攜數字孿生進入發展深水區近幾年中國數字經濟規模快速增長，根據信通院數據，我國數字經濟規模從2017年的27.2萬億增長至2021年的45.6萬億元，隨著“數字中國”建設的推進，預計2025年將超60萬億元。隨著數字技術賦能傳統行業，產業數字化在數字經濟結構的比重連年上漲，2021年產業數字化比重達到80.9%。隨著產業數字化轉型往縱深發展，數字孿生作為產業數字化升級的基本工具和方法，也將隨產業數字化一同進入數字經濟的深水區。2017-2025年中國數字經濟市場規模2017-2021年產業數字化與數字產業化在數字經濟結構比重CAGR=13.8%604677.0%77.2%3979.6%80.2%19.8%80.9%36312723.0%201722.8%201820.4%201919.1%2021201720182019202020212025e2020數字經濟規模（萬億元）數字產業化（%）產業數字化（%）來源：信通院，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.來源：信通院，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.8驅動因素｜工業互聯網發展工業互聯網蓬勃發展，賦予數字孿生新生命力工業互聯網產業已經成為國家經濟穩增長的新引擎，工業互聯網產業規模從2018年的2.8萬億上漲至2022年的4.5萬億元，占GDP比重從2018年的3%上升至2022年的3.7%。從產業發展態勢看，2022年直接產業規模增加值為1.3萬億元（YoY+8.3%），滲透產業為3.2萬億元（YoY+10.3%）

，工業互聯網對各產業的滲透越來越深。工業互聯網的蓬勃發展，也重新賦予數字孿生新生命力。作為工業互聯網關鍵技術之一，數字孿生拓寬工業互聯網應用層面可能性，而工業互聯網可以實現對真實實體的全面感知、深度互聯，也成為數字孿生技術發展的孵化床。2018-2022年中國工業互聯網產業規模增加值數字孿生與工業互聯網雙向賦能5G占GDP比重PON無源光網絡CAGR=12.7%TSN時間敏感網絡2022年3.7%4.53.2工業互聯網關鍵技術4.12.92021年3.6%3.62.6IPV63.22.3標識解析2.82.0邊緣計算數字孿生2020年3.5%工業互聯網平臺激活數字孿生生命：工業互聯網平臺可整合供需資源完成各類數據收集和交換，實現數字孿生模型共享，觸達更多的用戶，激活數字孿生生命力數字孿生解決工業互聯網IT與OT融合痛點：IT與OT的融合過程中存在各種縫隙，需要數據作為粘合劑，而數字孿生提供了融合所需數據和技術的接口2019年3.2%工業互聯網重塑數字孿生閉環：網絡連通效用實現了數字孿生不同應用場景數據的打通，數據開始發生關聯、互相補充，實現數字孿生的閉環1.31.22018年3.0%1.00.90.820182019202020212022E直接產業（萬億元）滲透產業（萬億元）來源：統計局，中國工業互聯網研究院，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.

來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.9驅動因素｜政策標準相關政策部署加速，營造數字孿生產業良好發展環境我國早已對數字孿生進行相關政策布局，隨著“十四五”規劃的出臺，近年來數字孿生相關政策部署與落地明顯提速，為產業提供良好的社會環境，助力其發展規范性進一步提升。2019-2023年數字孿生相關政策概覽發文單位及政策名稱主要內容2019.112020.04發改委，《關于推動先進制造業和現代服務業深度融合發展的實施意見》深化制造業服務業和互聯網融合發展。大力發展“互聯網+”，激發發展活力和潛力，營造融合發展新生態。突破工業機理建模、數字孿生、信息物理系統等關鍵技術開展數字孿生創新計劃。鼓勵研究機構、產業聯盟舉辦形式多樣的創新活動，圍繞解決企業數字化轉型所面臨數字基礎設施、通用軟件和應用場景等難題，聚焦數字孿生體專業化分工中的難點和痛點，引導各方參與提出數字孿生的解決方案發改委，《關于推進“上云用數賦智”行動培育新經濟發展實施方案》的通知》2020.12工信部，《工業互聯網創新發展行動計劃（2021-2023年）》支持建設云仿真、數字孿生等技術專業型平臺，加快信息技術創新應用，研發構建數字孿生創新工具，打造創新解決方案，發展基于數字孿生技術的工業智能解決方案提升城市綜合管理服務能力，完善城市信息模型平臺和運行管理服務平臺，因地制宜構建2021.062021.11國務院，《“十四五”數字經濟發展規劃》工信部，《“十四五”大數據產業發展規劃》數字孿生城市融合應用市場加速繁榮，場景挖掘將從邊緣淺層向核心深層拓展。基于數字孿生體的制造執行、跨系統跨產業鏈的綜合性分析等深層次應用將加速涌現要推進數字流域、數字孿生流域建設，實現防洪調度、水資源管理與調配、水生態過程調節等功能，推動構建水安全模擬分析模型，要在重點防洪區域開展數字孿生流域試點建設2022.012022.10發改委、水利部，《“十四五”水安全保障規劃》加快完善能源產業鏈數字化相關技術標準體系，推進能源各領域數字孿生、能源大數據、智能化等技術標準制修訂國家能源局，《能源碳達峰碳中和標準化提升行動計劃》推動生態環境智慧治理，加快構建智慧高效的生態環境信息化體系，運用數字技術推動山水林田湖草沙一體化保護和系統治理，完善自然資源三維立體“一張圖”和國土空間基礎信息平臺，構建以數字孿生流域為核心的智慧水利體系2023.01中共中央、國務院，《數字中國建設整體布局規劃》來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.10驅動因素｜技術發展基礎及核心技術完善，加快數字孿生技術發展近年來基礎技術的發展為數字孿生落地生產提供了實現驅動與技術保障，關鍵技術的發展以下將分為基礎技術與核心技術兩方面展開。基礎技術部分，1）仿真建模技術的提升，加快數字孿生計算速度及模型構建效率；2）傳感器微型化、集成化發展，可實現更深層次的數據感知與獲取，進而提升模型精度；3）XR技術的完善帶來新型人機交互模式，提升拓寬數字孿生應用空間。核心技術方面，1）數字線程技術發展提升數據集成能力，實現數字孿生多類模型數據融合；2）模型修正技術提升數字孿生模型精度。技術驅動數字孿生發展基礎技術核心技術仿真建模技術數字線程技術???建模工具創新應用如基于AI的創成式設計工具、仿真工具融入無網格劃分功能等，提升建模效率，模型降階多路徑化，降低計算難度，提升孿生計算速度??從單領域實現向多領域集成發展，加深數據集成深度借助IoT平臺跨領域數據集成能力，將整個產品生命周期中生成的數據集成在一起，拓寬數據集成范圍AI+數字孿生，預測建模能力得以增強傳感器技術??傳感器尺寸往毫米級以下的微型化發展，更容易集合進零部件中，實現更深層次數據感知多類傳感能力集成至單模塊（如MEMS整合多類傳感器功能）實現更豐富的數據感知獲取模型修正技術?在線機器學習模塊嵌入AI工具中，完善實時數據持續驅動模型，可以有效對模型進行動態修正XR技術??AR芯片生態完善，加速與CAD/仿真/三維掃描建模等技術的融合，提升數字孿生可視化效果高算力一體機VR頭顯的發展，結合5G與實時渲染技術，拓寬數字孿生應用場景?仿真工具完善有限元模型修正的接口與模塊，用戶可基于實驗或實測數據對原始模型進行修正來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.11驅動因素｜用戶需求與各行業融合深化，用戶需求驅動數字孿生發展在數字經濟的大背景下，數字孿生正與社會發展不斷融合深化，并向部分行業全生命周期全面滲透，目前數字孿生已應用至工業、城市管理、能源電力、醫療、水利行業，用于支持智慧工業、智慧城市管理、新型電力系統、數字醫療、智慧網絡、數字流域，未來數字孿生在前述行業的應用場景的寬度不斷拓寬，同時也將滲透至更多的行業，各行業用戶對數字孿生的需求也將驅動數字孿生發展。數字孿生下游行業需求貫穿工業制造全生命周期各階段，對產品研發設計生產進行驗證，縮短周期，提升效率；解決工業制造設計、制造、運行、維護等問題，提升智慧工業水平。智慧工業智慧城市管理新型電力系統數字醫療構建數字孿生城市，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，提高城市運行效率。數字孿生下游行業需求利用電網運行中的信息數據流、虛擬電網構建數字孿生體，感知和監測物理實體電網運行狀態，預測電網發展趨勢、優化電網運營策略。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。采集流域地理環境、自然資源、生態環境等信息，通過構建影像模型，便于各級部門對整個流域進行有效管理，提升資源利用率和決策效率。數字流域來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.12行業概述市場概覽行業應用發展展望123413市場規模｜全球預計2025年全球市場規模將達305億美元根據信通院數據，數字孿生市場增長潛力大，具備廣闊的發展空間。2022年全球數字孿生市場規模達到77億美元，同比增長57.1%，2020-2022年CAGR為57.6%。預計未來全球數字孿生市場仍保持高增速，2025年市場規模達到305億美元，2022-2025年CAGR為35.7%。2020-2025年全球數字孿生市場規模CAGR=35.7%CAGR=57.6%58.1%58.4%58.2%58.0%30557.1%193122774931202020212022e2023e2024e2025e全球數字孿生市場規模（億美元）YoY(%)來源：信通院，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.14市場規模｜中國2022年中國市場規模突破100億，未來仍將保持高增長2022年中國數字孿生市場規模為104億元，同比增長35.0%，2020-2022年CAGR為65.4%。隨著各行業數字化轉型的推進，數字孿生滲透率也將上升，推動國內未來數字孿生市場規模增長，預計2025年國內市場規模將達375億元，

2022-2025年CAGR為54.3%。2020-2025年中國數字孿生市場規模CAGR=54.3%CAGR=65.4%51.2%25348.2%375102.7%60.9%35.0%16710477382020202120222023e2024e2025e中國數字孿生市場規模（億元）YoY(%)來源：專家訪談，公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.15學術論文情況全球學術研究熱度活躍，中國論文發布數量領先近年全球學術界對數字孿生的研究勢頭活躍，全球論文發布數量呈現逐年增長趨勢，自2019年以來研究熱度持續高漲。根據Web

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Science數據，2022年全球共發布與數字孿生相關論文數量為2027篇，同比增長42.1%。我國論文發布數量與全球趨勢保持一致，且占全球比重逐年上升，2022年中國共發布688篇數字孿生相關論文，占全球33.9%。從總量上看，2017-2022年間，全球共累計發布4727篇數字孿生相關論文，其中中國（1306篇，27.6%）、美國（725篇，15.3%）

、德國（574篇，12.1%）

、意大利（300篇，6.3%）等國家是論文產出最多的國家。2017-2022年中國及全球數字孿生相關論文發布情況2017-2022年主要國家數字孿生領域論文累計發布情況27.6%33.9%202724.9%22.9%22.5%20.7%15.3%12.1%15.2%13066.3%6.3%4.3%1427725574300297707688201355325中國美國德國意大利英國法國145146967322222018中國（篇）17-22年累計發布論文數量（篇）占比（%）全球4727中國130627.6%美國德國意大利英國法國201201720192020全球（篇）2021占比（%）202217-22年累計發布論文（篇）725574300297占比（%）

100%15.3%12.1%6.3%6.3%4.3%注釋：篩選基于

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science核心合集，選取范圍為學術論文。來源：

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Science，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。注釋：篩選基于

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science核心合集，選取范圍為學術論文。來源：

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Science，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.?2023.4iResearchInc.16企業投融資情況融資熱度逐步回暖，城市賽道景氣度最高自數字孿生步入增長期，行業的相關投融資事件起數及融資規模整體趨勢往上增長，根據IT桔子數據，2017年至2022年，國內數字孿生相關企業融資事件共計80起，融資總額82.6億元。從融資熱度角度，2022年處于快速發展期，融資金額在2021年相對回落后又持續走高，2022年攀升至25.4億元。從融資輪次角度，主要以A輪及以前的相關事件為主，戰略投資及Pre-IPO事件近年來頻現。從應用場景看，城市作為數字孿生最重要的落地場景，近年來始終維持較高景氣度，其次為制造。2017-2022年國內數字孿生投融資事件數量及投融資金額2017-2022年數字孿生企業投融資輪次（上）及應用場景（下）分布20222021202020192018201765.2%17.4%8.7%

8.7%25.225.461.1%16.7%11.1%

11.1%30.8%15.4%

7.7%46.2%8.3%14.51858.3%16.7%16.7%9.81236.1100.0%1.5571.4%B輪28.6%A輪及以前39.1%27.8%23.1%16.7%C輪戰略投資及Pre-IPO13.0%131220222021202020192018201726.1%33.3%21.7%11.1%

11.1%7.7%

7.7%16.7%7761.5%58.3%57.1%8.3%

8.3%

8.3%14.3%14.3%14.3%14.3%14.3%14.3%20172018201920202021202257.1%融資事件數（起）融資金額（億元）制造城市能源醫療文娛及游戲來源：IT桔子，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。來源：IT桔子，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.?2023.4iResearchInc.17產業鏈及流程圖示數字孿生產業鏈上游中游下游GIS/BIM等環境元素數據IOT/CAD等零部件元素數據數據融合與分析平臺數據動態交互與可視化展示城市管理自動駕駛工業/制造業…數字孿生實現流程概覽先進技術芯片AI算法數據中心集群數據庫技術5G/6G先進技術輔助支持實虛實數據采集模型仿真技術分析/預測交互/控制HMI傳感器測繪CIMBIMGISCAE機器學習深度學習Web可視視/聲覺算法點云CAD化3DSMAX數據清洗與處理XR數據預處理數據庫傾斜攝影數據融合渲染多源數據融合處理輕量化處理本地渲染云渲染分析預測結果回傳，進行迭代來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.18產業圖譜支撐技術下游應用解決網絡工業制造方案算力城市/園區平臺GPU/CPU醫療醫藥電力電網…CAD仿真推演GISBIMCIM建模仿真要素環境服務器云計算大數據邊緣計算AI引擎數據層芯片其他基礎設施傳感器IDC廠商業務數據工信息采測集繪傳輸與同步業攝像頭外部調用…注釋：僅展示部分廠商來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.19玩家類型業內玩家類型可分為技術服務商與解決方案集成廠商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、CIM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。數字孿生行業玩家類型及主要特點技術服務商解決方案集成商?

環境建模：通用平臺依托行業沉淀與技術創新，產品已經成熟?

工業建模/仿真：工業軟件產品發展成熟，主要被國外廠商所掌控?

可視化平臺：基于多年技術沉淀與行業可視化實現多源積累，數據融合、數字底座搭建與多元仿真模擬，但與業務融合度不足?

垂直領域應用：深耕垂直領域，對場景訴求理解深刻交通水利BIMCIM汽車能源垂直領域應用廠商IoTGIS游戲…航空可視化廠商互聯IoTCAD網云服務廠商大數據?

云服務廠商：云計算、大數據業務積累助力孿生平臺搭建CAE云計算運營商來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.20競爭壁壘技術、業務、資源三方面筑造數字孿生廠商競爭壁壘數字孿生行業玩家競爭壁壘主要體現在技術、業務及資源三方面。技術壁壘主要是掌握場景數量、多元異構數據處理能力以及自研渲染引擎打磨能力；除了技術壁壘以外，數字孿生行業還具有業務壁壘，需要玩家積累深刻的下游應用行業Know-how、對用戶服務能力；最后為資源壁壘，主要是服務商的渠道關系，是否擁有行業標桿案例。三個壁壘既相互獨立，又相互掣肘和促進。數字孿生行業競爭壁壘競爭壁壘

=

技術

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業務

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資源①

技術壁壘??場景數據量：場景數據積累量越大，可以建立更多的物理模型，進而打造更為豐富的標準化資源庫，能更快地實現“以虛管實”，最終形成智能建模、智能孿生、智能決策推演體系數據處理：數據孿生涉及海量異構多維時空數據，能否利用各類算法對數據進行自動識別、挖掘、三維重建，并創建時空數據庫，實現數據統一接入、交換和高效共享，是體現廠商數據處理能力的關鍵渲染引擎：隨著“云邊協同”時代的到來，云渲染引擎對于廠商而言至關重要，打磨自研的云渲染引擎以具備現場級修改能力，是公司能否從項目制向產品制演化的關鍵業務壁壘行業理解資源投入用戶服務場景數據量數據處理渲染引擎技術壁壘渠道關系

資源優勢?行業案例……②

業務壁壘③

資源壁壘?行業Know-how：數字孿生是基于人工智能從建模、預演到控制的體系，各行業客戶所處的業務場景與對應的需求不一樣，需要廠商通過項目實踐不斷積累Know-how，結合數據資產中的數據要素，不斷打磨模型，才能建立精準智能的業務模型服務能力：主要是分為需求響應及時性、資源投入情況（廠商在后續執行項目過程中是否投入較多時間、配備專業人才等）以及問題解決能力?

渠道關系：數字孿生項目需要對客戶整體業務流程進行改造，執行過程中觸及到部分敏感數據，因此出于安全性及可靠性因素考量，客戶往往傾向于選擇合作次數多，擁有良好渠道關系的廠商作為長期合作方?

標桿案例：新客戶在出于磨合成本、執行風險等因素，會重點考察廠商過往標桿案例、歷史合作客戶?來源：專家訪談，公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.21現存挑戰數字孿生發展伴隨產生一系列挑戰目前中國數字孿生行業現存挑戰主要有四大挑戰：廠商商業模式不成熟，主要體現在客戶需求端較低迷，產品高定制化需求導致供給廠商盈利困難；其次是行業內缺乏統一的標準體系，數字孿生數據、產品、項目落地等標準體系有待完善；此外，數字孿生對高性能計算、顯示技術等基礎支撐技術要求較高，且基礎軟件和渲染引擎仍依賴國外廠商；第四點是數據能力方面，挑戰體現在數據準確性無法保證，數據處理能力弱及可靠性低以及數據安全性易受攻擊等。數字孿生技術現面臨主要挑戰商業模式不成熟支撐技術要求高?

數字孿生對處理芯片、計算機設備都提出了高要求，由于孿生設計的模型與數據規模大，需要計算機硬件具備強大的處理與計算能力?

對企業而言，數字孿生落地需要對研發、生產、供應等流程進行改造，需要大量的資金和團隊構建完整的技術棧和服務內容，投資成本高導致用戶需求不旺盛?

對廠商而言，各行業客戶的需求差異大，解決方案均為定制化開發，復制性差，難以高效推廣，且成熟的方案需長期迭代優化，導致交付成本高難以實現盈利?

數字孿生對可視化呈現有高互動、高沉浸、高清晰的要求，終端設備的傳輸能力、顯示技術面臨更大挑戰?

核心軟件自主可控能力差，以CAX為代表的基礎軟件、以UE/Unity為代表的渲染引擎仍嚴重依賴于國外主要挑戰數據能力不完善標準體系未統一?

業內對數據層面的標準未統一，如采集尺度、參數、格式、周期等缺乏統一的數據標準，對數據融合與對接提出較大挑戰?

數字孿生需要大量的數據，包括傳感器數據、圖像數據、語音數據等，但這些數據可能存在質量不高或不完整的情況，導致數字孿生的準確性受到影響?

數字孿生需要的數據格式和質量可能存在差異，需要在數據處理階段進行大量的標準化和清洗?

技術框架/技術協議不統一，在數字孿生項目集成和對接各孿生體過程中，軟硬件產品缺乏互聯互通標準?

數字孿生項目建設內容、交付要求未有統一的標準，大部分項目落地質量參差不齊，限制了數字孿生發展?

數字孿生技術涉及大量敏感數據，如產線布局、設備信息等，如何保證數據的安全和成為關鍵來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.22行業概述1234市場概覽行業應用發展展望23城市管理智慧工業自動駕駛測試智慧醫療24城市管理智慧工業自動駕駛測試智慧醫療場景分析｜城市管理從頂層設計實現虛實互映，已經在多個城市場景落地數字孿生城市指利用物聯網技術、地理信息技術以及智能建筑城市模型等將物理城市轉化為虛擬數字城市模型，通過模型模擬運營，達到實時監測效果，進而實現預測、分析、優化等功能。傳統智慧城市概念只是將不同部分的城市職能實現單體智能，數字孿生城市在頂層設計上就將虛擬和現實結合起來，在數字化、信息化的基礎上將物理實體與對應孿生體重疊，實現虛實互動。數字孿生的應用場景廣泛，目前在交通、園區、城市應急等領域已經具備較為成熟的實踐案例。數字孿生城市基本技術平臺架構應用交通應急管網教育水利治安園區……完全映射、數據驅動物聯感知物聯感知數據孿生城市信息模型平臺（CIM)通過傳感器、監控、測繪等方式收集前端數據聚存管用算存網建模技術天氣數據地理數據政務數據……根據業務屬性構建數據倉庫與模型虛擬機云主機彈性計算……對象存儲文件存儲塊存儲……寬帶VPN網關……根據不同數據類型進行存儲人工分析機器算法……渲染引擎仿真算法硬件存儲設備感知設備物理服務器交換機、光纜……來源：信通院，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.25城市管理智慧工業自動駕駛測試智慧醫療細分場景應用｜城市交通解決當前交通管理痛點，推動智慧交通再升級交通行業數字化轉型已發展多年，道路交通的運行效率顯著提升，但仍存在部分問題有待解決。隨著數字孿生技術的興起，基于數字孿生城市的虛擬空間，結合交通信息數據和高精度地圖，構建具備實時性、可模擬、可預測、并可控制物理實體的新型智慧交通體系，將是未來交通發展新方向。在智慧城市交通場景下，數字孿生技術可應用至全息路口、高速公路及交通樞紐（地鐵、車站、機場等）三個子細分場景。數字孿生城市交通應用分析城市交通場景痛點分析全息路口高速公路交通樞紐全息路口采用雷達攝像頭等感知設備監測，存在對全天候大范圍交通事件監測不穩定、對行人和設備監測效果較差等問題；主要以二維視角呈現，無法滿足部分場景（如應急指揮、交通規劃）的推演及決策需求傳統智慧高速以監控攝像機為主，點位當前樞紐場景數據系統繁雜龐大且不互通，數據處理仍沿用單維度統計方法，預測判斷能力差；排班基本依賴員工經驗判斷，在高峰與節假日時期，常出現因預測失誤、排班不足，導致旅客滯留現象密集程度有限，僅覆蓋重點區域，對完整路段上的路況、事件缺乏掌握手段，監管存在盲區，難以形成有效全域感知；數據采而不用，輔助決策價值低數字孿生助力智慧交通升級孿生路口孿生高速孿生樞紐在路口監測性能更全面，更穩通過點云掃描等手段采集并融依托數字孿生平臺高性能計算定。具備“三維實時仿真+精準預測+動態控制”能力，基于實時信息還原三維立體路口場景，推測當前交通管控方案和流量狀況下是否會發生擁堵或交通事故及對應級別，輔助管理者靈活調整管控策略，實現通行效果最優化合多源交通態勢數據，構建全網交通數據模型，實現道路盲區檢測，并通過建模計算還原監控盲區的車輛狀態，實現交通事故追蹤還原；基于孿生仿真模型，模擬預測如維修高速公路、關閉個別ETC車道等運維事件對真實環境造成的影響處理多源數據，實現數據互聯互通與可視化；基于日常人流監控、車輛熱力圖分布，依據孿生模擬，對高峰、節假日期間運力、突發情況等進行模擬，提前預演處理措施，輔助運營部門形成決策判斷，提高實際工作效率來源：專家訪談，公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.26城市管理智慧工業自動駕駛測試智慧醫療細分場景應用｜零碳園區數字孿生全面賦能零碳智慧園區，助力實現雙碳目標數字孿生可賦能智慧園區，輔助園區管理者完成園區運營、安防、業務等管理工作，實現管理降本提效，優化員工工作生活體驗。隨著我國“雙碳”戰略的推進，零碳園區隨之產生。根據國際能源署數據，我國工業園區的耗能約占全社會總耗能的69%，碳排放量約占全國總排放量的31%，并呈現出持續增長勢頭，因此零碳園區建設重要性不言而喻，零碳園區成為智慧園區下一步發展方向。數字孿生賦能零碳園區建設，即在數字孿生園區基礎上，通過傳感技術采集碳排放相關數據，結合AI算法模擬預測碳排放規劃、碳計算、能效監控等工作，通過建設高效、安全、智慧的零碳園區，助力園區雙碳目標的早日實現。數字孿生助力智慧園區往零碳園區轉型具數字孿生平臺層碳排放檢測：如公司A碳排量：xx噸體應用層光伏板鋪設計劃碳規劃光儲協同碳計算碳分布降碳策略區域碳核算碳盤查能效監控碳能效優化①

統計園區內各企業的碳排放數據，對碳排放數據監測、統計、核算、核查，精準分析碳排放源②

建立碳排放核查體系、利用數字孿生技術完成可持續的碳核查，通過碳足跡建設從原料到產品的全過程監管數據服務空間數據③

基于碳排放現狀和目標，對雙碳進程進行模擬預測GISBIMCIM點云WiFi5G/6G邊緣網關IoT網關…④

根據模擬與實際值之間的差異，提出相CAD3D

MAX傾斜攝影電量濕度溫度車輛資產基建人員應的碳排放優化方案，強化企業對生產、運營的管控，提高價值創造的效率空間信息數據IoT傳感器/業務系統數據來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.27城市管理智慧工業自動駕駛測試智慧醫療細分場景應用｜城市應急數字孿生賦能智能應急，筑牢城市安全防線數字孿生技術在城市應急領域的應用已經開始逐步展現出其優越性和應用潛力，通過實時數據和信息的監測和分析，可以及時響應各類應急事件，數字孿生可應用至城市應急的應急演練、災害預警和決策支持、環境監測和評估、危險品管理等場景，可提高城市管理、救援效率和減少損失

，隨著技術的不斷發展和應用場景的不斷拓展，數字孿生技術將助力城市管理者打造更加智能、高效的城市應急管理體系，且具有重要的人文意義和經濟意義。數字孿生在城市應急管理場景下的應用價值體現技術賦能適用場景n

人文意義ü

應急演練：通過數字化建模和仿真，構建城市應急情景模型，對不同應急情景進行模擬和演練，并預測各種緊急情況的影響和后果，并提前采取措施進行應對?提高城市安全等級：提供全面的信息支持，幫助應急指揮中心快速響應，有效應對應急事件云與大數據ü

災害預警和決策支持：將城市實時數據和歷史數?

保障公共利益：提供預測和規劃、實時監測、模擬演練、優化決策和提高應急響應能力等價值AI物聯?XR據進行整合和分析，預測可能存在的災害風險和隱患；也可模擬災難預警情境，提前發現潛在的安全隱患ü

環境監測和評估：傳感器收集空氣質量、溫度、濕度等數據，對城市環境進行監測和評估；還可以模擬城市環境污染、氣象變化等情況n

經濟意義?

促進產業發展：可以為應急產業提供發展機遇，推動數字技術與城市應急的深度融合，促進產業發展?

吸引投資：數字孿生可以提高城市應急響應能力和水平，有助于提升城市形象以此吸引投資ü

危險品管理：對危險品運輸路線、裝卸場所等進行監測，對危險品事故進行還原和分析，保障公眾安全；模擬并預測事故，對應急措施進行演練來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.28城市管理智慧工業自動駕駛測試智慧醫療場景分析｜智慧工業數字孿生賦能工業企業實現四大價值數字孿生起源于工業，隨著數字孿生技術的成熟，工業也將成為數字孿生應用較廣的場景。工業企業通過物聯網及邊緣計算上傳相關數據后，使用數字孿生技術可以完成生產、能耗、設備、設計、制造管理等工作，進而實現提質、降本、創收、增效四大價值。工業根據生產過程涉及的操作不同，可分為流程型和離散型工業，后文將分別介紹數字孿生在這兩類工業的應用情況。數字孿生賦能工業實現四大價值流程型和離散型制造業定義及特點環境數據物聯網&邊緣計算流程工業：被加工對像通過一系列的加工設備使原材料進行化學或物理變化，最終得到產品。分重復生產和連續生產兩類型，主要區別在于前者生產的產品可一個個分開。典型應用生產管理設備管理質量管理能耗管理設計優化…設備數據離散工業：將不同的現成元件及子系統組成配置加工成較大型系統，在生產過程中沒有發生物質改變，只是物料的形狀和狀態發生改變。產品/原料數據數字孿生工廠模型工藝流程機理模型設備模型產品原型…市場數據行業分類代表細分行業特點?

涉及專業多，研發設計協同難度大?

零部件種類多，生產協同難度大?

單價高、壽命長，后期維護時間長執行裝備制造數字孿生技術助力工業實現四大價值離散型工業?

產品更新迭代快?

規模化生產?

庫存管理難度大家電設備提質降本增效創收?

追溯產品信息?

優化工藝流程?

優化產品設計?

提高良率?

延長設備壽命?

…?

降低能耗?

提高員工效率?

縮短產品周期?

合理分配資源?

優化業務流程?

提高產線效率?

…?

新市場機會?

主營收入增加?

單位產品增值?

新投資機會?

新商業模式?

…?

生產流程長，工藝過程復雜鋼鐵、冶金

?

規模化、標準化生產?

降低運維成本?

減少故障損失?

減少產線浪費?

降低試錯成本?

…流程型工業?

生產流程工藝復雜化工、制藥

?

生產過程連續且控制嚴格，可靠性要求高?

能耗大，污染高來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.29城市管理智慧工業自動駕駛測試智慧醫療細分場景應用｜離散型工業解決離散型工業痛點，數字孿生貫穿產品全生命周期離散型工業當前面臨研發設計階段效率低，生產制造過程難以全面掌控，設備運維檢測依賴人工等痛點，數字孿生技術應用至離散工業領域，可以貫穿工業設備產品設計、制造、調試、運行、維護、預測、報廢的全生命周期，完成精益化設計、智能化制造與調試、智能維護以及精準預測等工作。數字孿生解決離散型工業痛點離散型工業當前主要痛點n

研發設計階段，研發人員與制造人員存在溝通壁壘，產品設計對制造能力認識不全面，未能完全精準洞察用戶需求，導致產品制造時部分設計功能難以實現，成品良率較低，需重復返工溝通修改，造成制造成本浪費，研發效率低，延長產品交付周期n

生產制造環節復雜，難以保證質量標準一致；制造過程的動態變化無法在決策模型中實時反饋，缺乏對產品制造狀況、產線排產等信息的全面掌控；制造設備性能需要人、機、環境等因素的有效協作和適配，高性能設備難以發揮應有效能n

設備運維檢測主要依托人工開展質量檢測，依賴人員經驗，檢測效率低，影響產線生產；質量檢測數據采集、管理及追溯難度大，難以支撐質量數據應用；設備健康狀況無法預測，設備意外故障時需停機導致生產線停擺數字孿生貫穿工業設備產品全生命周期?

精益化設計：在設計階段驗證產品的適應性和系統性表現，實現基于需求、功能、邏輯、物理的全過程仿真驗證，針對物理樣本建立虛擬副本進行缺陷和故障的發現和產品性能的持續改進設計方案等?

智能化制造與調試：通過孿生平臺對制造樣機進行虛擬試驗，最大程度減少樣機試驗次數、時間以及故障次數；對生產環境、設備狀態動態映射，模擬設置制造裝備最優運行狀態，提高制造效率等交互報廢設計綠色回收精益化設計數字孿生鏡像?

智能維護與精準預測：通過孿生平臺結合檢修數據及設備運行記錄，模擬復現故障場景，并根據故障特征，迅速對故障部位進行精準定位；結合運行、維修記錄，建立零部件壽命預測模型，智能分析設備壽命情況，實現預測性維護?

綠色回收：判斷零部件性能衰弱情況，進行回收再利用，實現設備價值最大化；分析不同廢棄零件處置方案，減少對環境污染制造預測狀態/壽命預測智能化制造調試維護智能維護運行虛擬調試智能運行決策來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.30城市管理智慧工業自動駕駛測試智慧醫療細分場景應用｜流程型工業數字孿生技術可優化流程工業生產過程流程工業包括能源、化工、制藥、冶金等細分行業，這類行業在生產過程中設涉及多種復雜的物理化學反應，各流程工序間耦合強，因此面臨缺乏最優物料配方方案導致能耗物耗高，資源利用效率低，工藝調參復雜導致生產成本高企，生產過程環保措施不到位導致環境污染等問題。通過數字孿生技術可以幫助流程工業完成優化物料配方、工藝參數以及環保檢測預警等工作。流程工業中數字孿生部分應用數字孿生優化流程工業生產過程流程工業生產線過程主要痛點物料配方復雜：流程工業生產涉及多工序，各工序配料要求不同，還要考慮前后工序的復雜耦合作用，難以全局優化；實時物料信息獲取難，多級配料間能質流耦合復雜，各環節數據壁壘難以打破在孿生平臺將不同配料情況下的數據與生產現場實際感知數據相結合，模擬分析工藝各測量變量間耦合關系，評價各潛在配料優化目標和優化約束條件，完成物料配方的協同優化，提高產品質量物料配方優化將生產設備和工藝流程建模，通過虛擬世界的精準模擬，進行工藝調參，驗證工藝變更的合理性，在保證工況運行前提下和約束范圍內，實時調整過程參數以實現效益最大化工藝參數復雜：涉及工藝參數多，通常依賴人員經驗調參，再根據結果反饋修正，導致結果不精確，且參數非最優化；耗費大量人力資源成本以及增加實物驗證成本；生產過程現場調參面臨安全風險工藝參數優化生產過程污染大：流程工業在生產過程中涵蓋多種化學反應，會產生大量化學污染物，若在污染物處理、危化品監管方面的措施落實不到位，將會導致危化品事故頻發環保

通過傳感器對新產生的化學物質、現場煙霧、溫濕度檢測

等進行采集監控，在孿生平臺進行監控并分析預測是預警

否會超標，及時感知生產隱患預警并控制來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.31城市管理智慧工業自動駕駛測試智慧醫療智慧工業優秀廠商｜軟通動力專注于工業領域的專業數字孿生解決方案2015年軟通動力開始在數字孿生與元宇宙領域探索，2020年發布升級的數字孿生平臺，首次提出云端多維時空推演平臺架構體系。目前軟通動力已經初步建立起以iSSMeta平臺為核心的數字孿生體系，通過云端三維場景構建、全要素數據融合、場景效果設計、場景服務發布等工具賦能工業智慧工業，采用基于云端的建模能力、模擬仿真、可視化組件、低代碼能力等技術，支持企業進行數字孿生探索。iSSMate平臺能力矩陣以及核心優勢四大核心優勢①

場景資產庫和仿真模擬庫資源豐富可對現實環境進行自動建模及映射，利用三維建模能力空間建模、圖紙翻模、影像三維重建等技術實現工業園區、廠區、產線、設備等多級精準映射提供1700+預制資源模型，10+仿真機理模型，全域工藝流程的監控、工藝組件50+，支持快速搭建工業數字孿生業務場景②

自動建模及渲染能力強具備大場景下自動建模及設備級精細建模能力，支持高清管線、光線追蹤、千億級頂點渲染及支持工業真實環境模擬基于數據驅動機制的仿真業務流機理模型，渲染仿真

通過統一求解器，實現工業仿真CAE能力；③

組件化設計及云端服務能力能力采用粒子系統、材質系統、渲染管線、AI計算等實現仿真高逼真渲染組件封裝數據、業務場景，拖拉拽構建基礎數字底座；云原生技術框架，支持工業孿生底板云端渲染，支持跨平臺發布，適配大中小屏渲染需求通過場景編輯面板，開發動畫編輯、位置可視化

編輯、屬性編輯、數據適配，降低可視化④

工業行業積累能力開發門檻，提升工廠交互效率，確保信息傳遞的準確性和及時性，降低信息查詢和瀏覽的難度專注工業領域，多年數字孿生技術積累，打造多項應用實踐案例，在工藝流程仿真設計、仿真模擬、資產管理、設備管理等全域數字化領域深耕來源：軟通動力，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.32城市管理智慧工業自動駕駛測試智慧醫療智慧工業優秀廠商｜軟通動力助力傳統工業企業實現管理數字化、智能化iSSMeta平臺在水泥、電解鋁等工業領域均有實踐案例，助力傳統工業企業數字化轉型。iSSMeta曾幫助某電解鋁企業進行數字化轉型應用實踐，解決生產過程中各環節、各設備孤立的問題。iSSMeta可將整個廠區進行虛擬映射，實現對整個生產流程的安全監控；對核心生產流程中各設備進行三維建模并實時采集數據，追蹤生產過程中的各項指標；形成一套可視化監控系統，通過系統所映射的真實生產數據實現生產調度與故障處理，促進生產安全與效率提升。iSSMeta平臺在電解鋁行業的應用實對廠區主要建筑進行三維建模，得到三維虛擬化園區對主要生產設備進行精細化建模，實現主要生產車間設備運行數據實時同步監控將監控采集的數據匯總到可視化系統，實現所見即所得現路徑iSSMeta

平臺生產管理環節單機工作模式

→

數字化、網絡化、智能化優化生產資源配置，可視化生產各環節狀態程序網絡通信數據溯源數據遠程采集程序集中管理?

構建一套可視化管理系統，對公司整體環境、生產車間及設備、安全重點監控區域進行監控大數據分析可視化展現智能化決策支持實現設備互聯互通核心生產環節?

通過打通生產全量數據，更加精準地優化生產和服務資源配置，促進企業產業轉型升級平10

天10

%5

天n

在生產上幫助該公司客戶實現質與效的雙重提升，在管理上幫助實現數字化轉型升級臺價值安全生產經營指標提前10天達成相比去年同期原鋁產量持續安全生產天數提升5天n

通過行業know-how積累，該模式具備在電解鋁行業廣泛推廣的潛力提升10%來源：軟通動力，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.33城市管理智慧工業自動駕駛測試智慧醫療場景分析｜自動駕駛測試以數字孿生技術為牽引，自動駕駛場景加速落地在數字孿生測試體系中，真實測試車輛可將實時采集的數據傳輸至數字孿生平臺，用于驅動虛擬車輛模型，完成對真實動態數據的處理和分析，基于評價維度和數據庫對車輛行為進行評價。同時數字孿生平臺將場景數據下發至真實測試車輛控制器上，汽車根據自身算法做出決策行為。通過虛實結合，虛擬車輛模型構建工作和測試場景搭建的過程實現簡化，提高自動駕駛測試效率。數字孿生下自動駕駛測試體系架構用戶側高精地圖三維建模車輛模型場景管理軟件場景庫孿生層AR/VR駕駛模擬器監控中心數字孿生平臺虛擬試驗場測試場景信息傳輸第一階段：車載工控直連動態檢測設備信息傳輸第二階段：網絡下發視頻監控設備評價分析車載工控機注入設備現實場景主、客觀評價數據庫來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2023.4iResearchInc.34城市管理智慧工業自動駕駛測試智慧醫療場景分析｜自動駕駛測試數字孿生解決自動駕駛測試難點自動駕駛行業內一直有“里程測試需達到177億公里，自動駕駛可靠性才能達到相對理想的置信區間”的觀點，然而實現該目標需投入巨額的時間和金錢，很大程度限制了自動駕駛發展。隨著數字孿生、仿真等技術發展，業內普遍采取“99.9%+0.09%+0.01%”解決方案的共識，通過數字孿生技術賦能，保障自動駕駛研發測試算法的演進。除此之外